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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #558 · 18.09

В тамбуре вышли из строя две лампочки: стали мигать (диодные), раздражающе так. Я решил подождать и посмотреть, заменит ли кто-нибудь. Всё-таки, на этаже четыре квартиры, и двух из трёх остальных точно есть мужчины. Прошла неделя, ничего не изменилось. Пошёл заменил, это заняло у меня 10 минут и стоило дешевле чашки кофе. Пока менял, подумал о том, что мог бы вместо обычной вкрутить умную лампочку, и она наверняка бы дотянулась до вайфая у меня в квартире. Тогда у меня была бы возможность откуда угодно с телефона управлять освещением в общественном месте. Не то, чтоб в этом было что-то полезное, но вы только представьте, какая власть :) Можно на непродолжительное время создать у человека иллюзию, что в доме выключилось электричество. Или, допустим, включить аварийный красный. Светомузыку устроить. Или вот, например: повесить ИК-камеру с распознаванием лиц и всегда выключать свет, когда в тамбуре вредный сосед, который не убирает свой велосипед с прохода. Но это всё шутки. Не шутки это то, что людям всё-таки наплевать на пространство за пределами их квартир. А многим и на пространство в квартире тоже, к сожалению. #life

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