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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #299 · 13.04

В детстве я, как и многие мальчишки тогда, очень любил сериал «Рыцарь дорог». Но, конечно, я уже был достаточно взрослым, чтобы понимать, что это фантастика, и не бывает машин, которые ездят сами. Если бы мне тогда сказали, что в 32 года я захвачу кусочек этой технологии, я бы прослезился от счастья. Автопилот существует с нами уже какое-то время. У Tesla он по-настоящему крутой — меня как-то подвозили на Model X, и я убедился лично. Но, конечно, даже он не идёт ни в какое сравнение с полностью роботизированными автомобилями, которые сейчас испытывают многие крупные компании на тестовых трассах. Уверен, что я таки застану такси без водителя-человека. У меня в машине очень примитивный ассистент — адаптивный круиз-контроль с радаром и система сканирования полосы. Работает только на трассе, только при хорошей видимости, наличии разметки и так далее. Но даже это очень впечатляет. Наверное, такое ощущение вызвано рулём, который вращается сам — традиционно в нашем сознании магия сильно ассоциируется с самодвижущимися предметами, живыми вещами и прочим подобным. P.S. Бортовой компьютер не разрешает долго не держать руки на руле, начинает пищать. Типа небезопасно. Эх, а я уж хотел книжку почитать. #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