Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #40 · 6.06

Некоторые области удивительным образом игнорируют прогресс в других областях. Для меня самым характерным примером являются, пожалуй, бортовые компьютеры автомобилей. Вчера я ехал на такси Комфорт+, это была вполне приличная и не старая Kia Optima. Водитель параллельно со своим телефоном включил встроенный навигатор, и он ожидаемо оказался очень плох. Мало того, что даже близко не адаптирован под Россию, с убогой не детализированной картой, так ещё и жутко тормозил: FPS анимаций в районе 1-2. Потом я вспомнил, как мы с друзьями в Москве брали в каршеринге Genesis G70 — Южно-Корейский автомобиль премиум-класса с ценой от 2.5 млн рублей. И там стоял адаптированный бортовой компьютер под управлением Android. Надо ли говорить, что скорость его работы была настолько необъяснимо отстойной, что даже самый дешманский ноунейм китайфон справился бы с задачей навигации лучше? Каждый раз, когда я вижу экран бортового компьютера автомобиля, я будто смотрю через маленькое окошко в прошлое 20-летней давности. И по скорости работы и по функциональным возможностям всё поразительно плохо. Можно оправдывать это якобы безопасностью (сторонний софт нельзя ставить, чтобы он не мог повлиять на движение автомобиля), но на деле эти цепи легко разделяются: двигатель и важные узлы в одном месте, а навигатор, информация с датчиков, климат-контроль — в другом, на другом процессоре с другой областью памяти. Автомобильная промышленность в целом довольно консервативна. Поэтому большинство серийных моделей выглядят одинаково скучно, о каких-то крутых новых функциональных фишках мы слышим раз в десятилетие, а какие-то изобретенные полвека назад вещи до сих пор есть далеко не в каждой модели (например, парктроники). Но иногда до абсурда доходит: в тачке за пару лямов компьютер хуже, чем китайский планшет за десятку. #gadgets#life

Hashtags

#gadgets #life

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

Намери подобни Прегледай

🌟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

Hashtags

#ai #ml #embedding #visualisation #apple