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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #349 · 19.05

В сеть попал «Морбиус», я посмотрел, и не понимаю, почему его так хейтят. Рейтинги прям супер низкие, да и в комментариях везде в основном недовольство. А по мне так вполне нормальный. Конечно, есть недостатки, да и послевкусия почти никакого не оставляет. Но, на мой взгляд, картина вполне цельная, последовательная, с прикольным визуалом, и каст попал в точку (видеть Мэтта Смитта в необычном образе было прикольно). Да, у фильма какой-то не слишком современный ритм, если можно так выразиться. Он, как бы сказать, слишком прямой и буквальный: вот тебе, зритель, пересказ событий. Напомнило мне боевики и ужастики девяностых, конкретно даже возникли ассоциации с фильмом «Муха»: там тоже учёный в результате эксперимента над собой получил сверхсилы, но потерял человеческий облик. Отдельно мне понравилось, что герой очень логичен и действует реалистично. Он переживает о своих действиях вполне правдоподобно: сокрушаясь, но не слишком. Ещё он сразу берётся исследовать себя, вести записи и замеры — так сделал бы любой разумный человек после подобных изменений. Ну и никакие сюжетные интриги не держат долго, потому что раз зритель догадывается сразу, то и персонажи должны сообразить. В общем, таких разгромных рейтингов «Морбиус» точно не заслуживает. Я думаю даже вполне получил бы удовольствие от просмотра его в кино, если бы показывали, чего не могу сказать, например, о новом Бэтмене (про который я рад, что в кино попасть не смог). #fiction

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