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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #315 · 25.04

Давайте поговорим про путешествия по России. С началом пандемии люди, которые любят путешествовать, как будто бы нехотя вынуждены были переключиться с любимых Европ и Америк на Россию. А сейчас и подавно: даже если не верить в западную русофобию, будут проблемы и с получением визы и с оплатой. Правда ли, что существует пренебрежительное отношение русских к внутреннему туризму? Если да, то чем это объяснить? Попробую и сам ответить, и вас призываю к обсуждению. По моим собственным наблюдениям, да существует. В Инстаграме, например, считается куда более пафосным выложить фотку из условных гор Норвегии, чем, скажем, с Кавказа. А сообщение о том, что ты поехал и посмотрел на Статую Свободы в США воспринимается с бОльшей долей зависти и уважения, чем поездка в Волгоград к статуе Родина-мать (которая и по высоте превосходит Статую Свободы, и по крутости в общем-то тоже). С городами ещё хуже: если вы съездите в Казань или Екатеринбург, в которых полно офигенно крутых городских достопримечательностей, то мало кто воспримет это с таким же воодушевлением, как поездку в Неаполь или Гамбург. У этого, на мой взгляд, две объективные и две субъективные причины. Объективные такие: 1. Россия, к сожалению, ничего не делает для хорошего развития внутреннего туризма. Качество отелей низкое, с транспортом большие проблемы, оснастка на местах тоже зачастую оставляет желать лучшего. К Столпам Выветривания в Коми комфортно попасть можно только на вертолёте, вокруг Байкала так и не облагородили пешеходный маршрут, а на Дальнем Востоке вы вряд ли сможете простым способом арендовать какой-нибудь квадроцикл. Ещё Россия не занимается популяризацией своих мест: в кино показывают мало, каких-то передач об этом полторы штуки в пятилетку и т.д. 2. Поездки заграницу дороже и сложнее (в среднем), а значит, менее доступны. Приоритетнее обычно хочется тратить время на что-то более уникальное и менее доступное, т.к. в целом отпуска у людей короткие. С этим мы с вами ничего не сделаем, к сожалению. Только правительство могло бы и внутренний туризм развивать и сделать для русского человека поездки в Европу чем-то обыденным (ха-ха-ха). Но из текущей ситуации если первое и возможно, то до второго стало невероятно далеко. Но есть и то, что чисто в головах у людей, субъективные причины: 1. Персональное восприятие русскими людьми всего русского, как чего-то плохого, низкокачественного. Конечно, здесь не только сами люди виноваты, но вот этот вот перенос впечатления с, например, производимой в стране продукции, на какие-то достопримечательности и памятники — это можно было бы и отрефлексировать. Я был много где в Европе, чуть-чуть в Азии, но в мой личный топ-5 поездок за всю жизнь входят, например, Салехард и Итуруп. 2. Косвенное следствие из обоих первых пунктов: низкая осведомлённость людей о том, что и где можно посмотреть. На самом деле у нас прямо сильно много интересного и крутого есть. Даже поверхностный поиск уже выдаёт десятки очень крутых вариантов. С этими причинами уже можно как-то самостоятельно работать. Прикреплю одну из своих любимых фото из путешествия — поездка в Карелию в 2016 году. #travel

Hashtags

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #embedding

当前筛选 #embedding清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15053 · 12.08.2025 г., 14:00

#typescript#embedding#visualization Embedding Atlas is a powerful tool that helps you easily visualize and explore large sets of data points called embeddings. It automatically groups and labels data, shows dense areas and outliers clearly, and lets you search for similar items in real time. It works fast even with millions of points using modern web technology and can be used in Python, Jupyter notebooks, or web apps. This means you can better understand complex data, find patterns, and make decisions faster without complicated setup or slow performance. It’s open source and privacy-friendly since your data stays on your device. https://github.com/apple/embedding-atlas

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

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14750 · 25.05.2025 г., 13:00

#typescript#embedding#mcp#telegram#telegram_bot This tool helps you search through Telegram chat records using advanced technology like vector search and semantic matching. It uses OpenAI's semantic vector technology to make your searches smarter and more accurate. This means you can find messages more easily and quickly. It's beneficial because it saves time and helps you find important information in your chats. To use it, you need to install it on your computer by following some steps, and then you can access it through a local website. https://github.com/groupultra/telegram-search

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15433 · 23.01.2026 г., 14:30

#python#deepseek#demo#easy#embedding#flask#gpt#huggingface_transformers#llm#mcp#multimodal#openai#qwen#rag#sentence_transformers#ui#vllm#vlm UltraRAG is a lightweight framework that makes building retrieval-augmented generation (RAG) systems simple and fast. It uses a low-code approach where you write just dozens of lines of YAML configuration instead of complex code to create sophisticated AI workflows with conditional logic and loops. The framework includes a visual development environment where you can drag-and-drop to build pipelines, adjust parameters in real-time, and instantly convert your logic into interactive chat applications. This means you can deploy powerful AI systems that ground answers in your own data—reducing hallucinations and improving accuracy—without needing extensive coding expertise or lengthy development cycles. https://github.com/OpenBMB/UltraRAG