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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #599 · 17.10

WSJ разобрал внутренние документы Meta (признана экстремистской в России) и опубликовал отчёт по виар-направлению, из которого следует, что всё плохо. Количество уникальных пользователей Horizon Worlds более чем в два раза меньше, нежели планировалось к концу этого года. Возвращаемость очень низкая. Более половины купленных VR-очков Quest пылятся на полках (у меня не Quest, но тоже пылится). Большинство миров ни разу не посещено, и только 9% посещено хотя бы пятьюдесятью людьми. Расходы рекламодателей снижаются, акции компании за год упали на 62%. Тут возможны два варианта: 1. Цукерберг гений, а падение лишь временное перед мощным скачком вверх. В какой-то момент и платформу допилят, и критическая масса людей наберётся, и мы все очень быстро переместимся в виар. 2. Цукерберг сделал плохую ставку, но не готов (пока) это признать. Виар высосет из компании ещё больше ресурсов, но никакого значимого изменения не будет. Надо сказать, что и привязка к Фейсбуку не идёт этой теме на пользу. Даже в англоязычном мире отношение к ФБ неоднозначное. Много было скандалов с воровством данных и всякими нелепыми банами. #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