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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #524 · 2.09

Издательство Лавка Игр выпускает на русском настолку Живой Лес. Мне за этот пост не платили, но хочу прорекламировать, потому что и игра кажется достойной, и то, как Лавка ведёт кампании, мне тоже импонирует. Живой Лес это семейная настольная игра в жанре "построение колоды" от датского дизайнера Аске Кристиансена. Она уже получила ряд престижных наград, и в целом отзывы положительные. Нужно будет спасать сказочный лес, собирая колоду из карточек с волшебными животными, дающими разные свойства. Очень хвалят иллюстрации и качество компонентов. Если вы вдруг думаете, что это что-то детское, то нет: современные семейные игры научились делать, с одной стороны, достаточно простыми для детей (не слишком мелких, а например школьного возраста), с другой стороны, взрослому есть где подумать и поразвивать стратегию. Мы с семьёй играем, например, в Wingspan или Everdell, и взрослые даже близко не скучают — котелок по полной разогревается, когда нужно построить движок для получения камней, на которые ты построишь дом, позволяющий бесплатно поселить зверя туда и получать по карте каждый ход, но только если... Короче, правда интересно. Вот Живой Лес обещает быть чем-то подобным. Я уже предзаказал. Отдельная крутая фишка: за каждые 10 заказанных коробок Лавка Игр посадит одно дерево (либо сами, либо силами специального фонда, пока не решили). #games

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