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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #362 · 29.05

На днях мне пришёл крутой девайс — Flipper Zero. Flipper Zero — это электронный гаджет, который запустил на Kickstarter два года назад русский специалист по компьютерной безопасности Павел Жовнер. Кампания была супер успешна и собрала почти $5 млн! Об этом даже писали в Forbes, а автора приглашали на разные интервью и айти подкасты. Скорее всего, если вы айтишник, то слышали о проекте, а может даже купили себе Flipper. В ходе кампании проект столкнулся с чудовищными сложностями. Пандемия и остановки производств. Кризис микрочипов. Дефекты сборки. Ребятам приходилось несколько раз менять сборочные линии, перепроектировать плату, искать для компонентов аналоги. Это при том, что вообще сам Кикстартер официально не работает с россиянами, а с китайцами по многочисленным рассказам не так просто договориться до подходящего уровня качества, если заказ не типовой. Отсюда много задержек, первая крупная партия была выпущена, кажется, на год позже, чем заявлено. Но даже в более мягких условиях очень многие проекты не выживают, не справляются с финансовым менеджментом, не просчитывают риски. А тут авторы очень круто везде среагировали и даже в некотором смысле вышли за границы возможного, чтобы выполнить свои обязательства. Моё уважение. Базово Flipper это небольшой микропроцессор с оснасткой в виде радиомодулей и других средств беспроводной коммуникации. Глобально в этом нет ничего принципиально нового, что-то подобное и раньше мог собрать любой фанат электроники. Но есть несколько нюансов, которые делают устройство крайне любопытным. Во-первых, кампания велась образцово. Привлекательная затравка и маркетинг «Flipper это тамагочи для хакеров!», регулярные обновления с подробными интересными статьями на радиолюбительские и программистские темы. По этой кампании можно учиться как в принципе презентовать и продвигать электронику на крауд-площадках, особенно в условиях задержек и кризисов. Во-вторых, качество сборки и компоненты. Здесь лучшее железо по соотношению цена/функциональность, его подбирали люди, которые очень глубоко шарят в теме. Отличный UI/UX и эргономика. Оптимизированное энергопотребление. В-третьих, что, наверное, самое важное: открытый исходный код прошивки и акцент на комьюнити, где энтузиасты могут писать всякие разные приложения. На борту две RFID антенны на разные частоты, ИК-приёмопередатчик, субгигагерцовый радиопередатчик, контакты для iButton (у нас это называют "магнитный ключ" или "таблетка", типа как от домофонов), а также многофункциональные порты ввода-вывода GPIO. Из коробки устройство может, например, скопировать и повторить незашифрованный сигнал управления. Конечно, автомобиль вы так не откроете (странно было бы, если бы могли), но, например, на своих умных шторах я уже проверил: Flipper может записать сигнал от пульта штор на частоте 433МГц, а потом воспроизвести его, и шторы открываются! Ещё можно сохранять 125 кГц RFID электронные карты доступа и брелоки. У меня такой, например, от гаража. Что касается высокочастотного RFID (домофоны в новых домах, в паркингах), то есть нюансы, об этом я расскажу попозже. Прямо сейчас каких-то фантастических функций всё же нет. Думаю, маркетинг частично сыграл злую шутку: некоторые купившие жалуются, типа, где тут кнопка "взломать всё", как в игре Watch Dogs? Даже при росте софтварной оснастки нужна определённая техническая грамотность, чтобы понять, что и как можно делать. Первые устройства только недавно поступили людям на руки, комьюнити разгоняется, документация пишется. Ещё нет ни SDK, ни толком хороших примеров. Персонально я считаю серьёзным недостатком, что в качестве места для сообщества выбран Discord: он совершенно не подходит на роль базы знаний, на закреплённых сообщениях далеко не уедешь. Но потенциал у вещицы достаточно большой, как мне кажется. Буду писать иногда о своих экспериментах. #gadgets#dev

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