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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #406 · 1.07

Хотел сделать большое видео об этом, но пора признаться себе, что у меня никогда не будет на него времени (чтобы сделать качественно и интересно). Поэтому расскажу вам так. Уже второй сезон езжу вот на такой технике: трицикл Can-Am Spyder 2008 года. Решение его купить основывалось на трёх пунктах. 1. Очень давно присматривался и хотел попробовать 2. Никогда не езжу в городе и вообще не использую мотоцикл как транспорт, а только как средство для удовольствия в свободных от пробок местах 3. Катать жену более безопасным образом :) Сразу скажу: техника ровно такая, какой выглядит — очень спорная, очень своеобразная. Центральный недостаток с точки зрения внешнего наблюдателя обычно выглядит так: от мотоцикла ты вроде бы ожидаешь возможности ездить сквозь пробки, а если уж нет, тогда логично взять автомобиль — он комфортнее, может ездить в дождь и снег, везти больше вещей. Это всё правда, я сейчас езжу на автомобиле в том числе, и могу со всей ответственностью заявить, что автомобиль комфортнее и удобнее как способ передвижения. Дело только в том, что мотоцикл это не способ передвижения. Я писал об этом давно, ещё когда ездил на двухколёсной технике. Для перемещения своего тела из точки А в точку Б крайне непрактично использовать транспорт, который наиболее опасен именно в плотном потоке машин, требует специальной одежды и обуви, не позволяет с собой взять много вещей, одинаково плох и в дождь и в жару. Мотоцикл это средство для катания ради кайфа. Ты выбираешь под это время и место. И вот тут трицикл показывает себя хорошо: проходимость в пробках не важна, потому что ты в любом случае не выбрал бы пробки. Вообще, по секрету вам скажу, мотоциклисты не испытывают удовольствия от необходимости протискиваться между рядами. Это довольно стрессово — тебе приходится постоянно следить, чтобы и тебя никто не прижал, и ты никому зеркало не снёс. Рука устаёт от работы сцепления и тормоза. Толкотня, выхлопы, агрессивные взбешённые из-за долгого стояния водители. А если у тебя не компактный городской нейкед, а широкий павер-круизер или Голда, тебе порой вообще лучше занимать в пробке машиноместо и стоять вместе со всеми. В каком-то смысле даже лучше, если у тебя нет выбора "стоять в пробке или пытаться тесниться с опасностью и стрессом для себя". Зато, если ты выезжаешь ранним утром или поздним вечером на кольцевую, ЗСД, в область и в другие подобные места, чтобы прокатиться с ветерком, либо едешь в дальняк — вот здесь у трицикла есть ряд серьёзных преимуществ. Самое главное это безопасность: тебе не страшны ямы, колдобины, рельсы, разметка и скользкая дорога. У тебя нет опасности завалиться на бок, словить вобблинг или боковой ветер. Как следствие, ты можешь ездить, например, в обычной обуви и относительно простой плотной одежде. Поездки в дождь, если уж пришлось, тоже существенно проще. При этом ощущения полностью мотоциклетные — динамика и обзор, чувство скорости и управление — всё как у мото (на эту штуку нужны мотоциклектные права, и вообще по документам это мотоцикл). Ты получаешь такие же эмоции, при этом меньше рискуя: отлично подходит для тех, у кого взаимоотношения с мототехникой это не адреналиновая наркомания, а просто способ приобретать определённые впечатления, недоступные другим способом. Ну и много мелочей сверху: больше вещей с собой везёшь (спереди багажник под крышкой), на пересечённой местности не страшно завалиться на грязи, меньше устаёшь сам (не нужно держать равновесие корпусом), легче ездить вдвоём с кем-то и т.д. Скоро собираюсь в средний дальняк (до этого ездил в маленький), буду вам рассказывать по пути. #moto#hobby

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