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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #293 · 8.04

Традиционно считается, что кошки и другие питомцы снимают стресс в тот момент, когда вы, например, гладите их. Но по моему опыту этот эффект куда шире. Для меня кот — это постоянный источник положительных эмоций. Каждый раз, когда он хотя бы немного попадает в поле зрения, мгновенно возникает желание его тискать. Даже если ты по факту этого не делаешь, в каком-то отделе мозга просыпаются воспоминания о том, какой он мягкий и приятный. С котом связано много цепочек в голове, которые как раз и приводят к всплеску положительных эмоций. Поскольку я работаю из дома, в среднем кот попадается мне на глаза десятки раз в день. Если считать, что положительные эмоции как-то полезно влияют на наше здоровье, то это даже с чисто прагматической точки зрения было одно из лучших приобретений за все последние годы. Очень жаль людей с аллергиями. У меня тоже аллергия, но слабая, и пропадающая на конкретных животных при длительном воздействии. В гостях меня может прихватить, особенно, если животных у хозяев несколько. Но дома проблем нет вообще. Я думаю, владение питомцем по влиянию на здоровье сопоставимо с умеренными занятиями спортом или с отказом от какой-нибудь вредной привычки. #life

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