TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #28 · 24.05

Я очень долго не покупал робот-пылесос, несмотря на свою любовь к технологиям. Не шибко верил в эти штуки, да и жил в небольшой квартире с пушистым ковром. Но теперь у нас квартира побольше и почти без порогов, а ещё кот, от которого везде остаётся шерсть. К тому же, рынок неплохо развился за эти годы, индустрия набила шишек, так что я взял Roborock S5 Max. Робот-пылесос, пожалуй, одна из самых по-настоящему умных бытовых технологий нашего времени. Посудомойка и стиральная машина все ещё требуют много дополнительной работы руками, автоматическая глажка вообще ещё в адекватном виде не появилась, 3D принтер тот вообще хочет много внимания... А робот-пылесос — недаром там в названии «робот» — запустил и забыл. S5 Max довольно дорогая модель с лидаром и хорошей программной частью. Он и правда весьма умён, свободно ориентируется в квартире, грамотно строит маршрут и понимает, где находится. В моем случае проблема возникла лишь один раз — пылесос втянул кошачью игрушку, которая застряла во вращающейся щётке. Это, кстати, приучает к порядку: если всякие рюкзаки и тапки ещё могут валяться у стен там и тут, то мелочам на полу делать совершенно нечего — ваши ступни вам потом за это спасибо скажут. В остальном Roborock прекрасно объезжает ножки стульев, перекатывается через провода и заползает на всю глубину под диван и кровать (а это недоступно даже при чистке ручным пылесосом!). При первом запуске робот объезжает всё пространство, куда способен пролезть, и строит карту квартиры, на которой позже можно разметить комнаты, невидимые стены и другие зоны, а затем, по желанию, убирать точечно. Ещё прикольная фишка — детектор ковра: машина понимает, что движется по ворсу, и сама увеличивает мощность всасывания, а затем обратно уменьшает, когда попадает на обычный пол. Но насчёт самой уборки совсем чудес ожидать не стоит. Сильный ручной пылесос тянет лучше, а робот не избавлен от всех проблем своих предков: волосы наматываются на щётку, пылесборник нужно вытряхивать и мыть. Кстати, для волос прямо под крышкой небольшой нож-лезвие, очень практично: взял и обрезал. Я бы сказал так: человек уберёт лучше, но робота вы будете запускать существенно чаще, чем стали бы пылесосить сами. Особенно если квартира большая. 30-метровую студию я в своё время обходил с вертикальным пылесосом за 20 минут. Но квартиру втрое больше — нет уж, пусть машина старается. Из серьезных для меня недостатков я бы выделил три: • Моющий режим конкретно в моей модели — полная ерунда. Он едва протирает поверхность, так что я бы скорее назвал его увлажняющим режимом. Так что не особо нужен в корпусе и контейнер для воды, и пристегивающаяся на липучках тряпка-расходник. • Робот не умеет понимать, что пылесборник заполнен, и как-то предупреждать об этом. А пыли и грязи он находит много, даже если запускать каждый день. Вот бы сам в туалет ездил выбрасывать... • Машина умеет понимать, где ковёр. Но разработчики не догадались сделать функцию «почистить в этой комнате только ковёр». А было бы очень кстати. В остальном однозначно мастхэв, одно из самых полезных вложений денег за последние много лет. #gadgets

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #visualisation

当前筛选 #visualisation清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8262 · 13.08.2025 г., 13:04

🌟Embedding Atlas: визуализация структуры эмбедингов прямо в браузере. Embedding Atlas — опенсорсный инструмент от Apple для интерактивной визуализации больших наборов векторных представлений, который позволяет не просто смотреть на облако точек, а полноценно с ним работать. И что самое приятное, он способен отрисовывать до нескольких миллионов точек благодаря реализации на WebGPU. 🟡Автоматическая кластеризация и разметка данных. Embedding Atlas сам находит скопления в данных и подписывает их, позволяя мгновенно сориентироваться в общей структуре датасета. Чтобы отделить реальные кластеры от случайных выбросов, используется оценка плотности ядра с отрисовкой контуров плотности. Решена и вечная проблема визуализаций - "каша" из перекрывающихся точек. Embedding Atlas использует технологию order-independent transparency, так что даже при большом наложении точек картинка остаётся четкой и информативной. 🟡Интерактивность. В инструменте есть поиск в реальном времени и нахождение ближайших соседей. Можно ввести текстовый запрос или просто кликнуть на любую точку в облаке, и Embedding Atlas мгновенно подсветит наиболее похожие на нее данные. Еще есть интерактивный фильтр по метаданным. Например, можно выбрать на гистограмме определенный класс объектов, и визуализация тут же отфильтрует эмбединги, оставив только соответствующие ему точки. 🟡Embedding Atlas поставляется в виде 2 пакетов: 🟢Python-пакет Дает три варианта интеграции: утилиту командной строки для быстрой визуализации датафреймов, виджет для Jupyter, позволяющий встраивать атлас прямо в ноутбуки, и компонент для Streamlit, если вы создаете полноценные веб-приложения. 🟢Npm-пакет Этот пакет для тех, кто хочет встроить визуализацию в собственные веб-приложения. Он предоставляет готовые UI-компоненты в виде API: Table, EmbeddingView, EmbeddingViewMosaic и EmbeddingAtlas. 📌Лицензирование: MIT License. 🟡Страница проекта 🟡Документация 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Embedding#Visualisation#Apple