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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #455 · 21.07

Перебирал тут свои YouTube-подписки, и мне вот интересно, куда пропали некоторые популярные авторы. Ну, допустим, Адвокат Егоров постоянно говорит о том, как у него нет времени всё монтировать, и пропадает на полгода и более. Но что случилось, например, с Vsauce, где последнее осмысленное видео было почти год назад? И куда пропал Captain Disillusion? Последнее видео 7 месяцев назад. Кажется, это плохо, что суперпопулярные авторы могут просто заработать очень много денег и начать лениться выпускать контент. Что б такое могло сделать общество, чтобы заставлять их создавать ролики постоянно? Кстати, из всех тем, которые я смотрю на YouTube, больше всего не везёт мотоциклам. Автор одного канала погиб в ДТП. Автор другого — умер от какой-то африканской болезни в кругосветке. Авторы третьего — два украинца, после февраля не только остановили канал, но и поссорились между собой (причина не разглашается). Автор четвёртого завёл ребёнка и сказал что всё, завязывает с мото (или как минимум с блогом). В итоге осталась только шпана, которая в угоду школьникам валит на спортбайках по городу и снимает это. #web

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