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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #605 · 22.10

Посмотрел, наконец, Cyberpunk: Edgerunners. Ну такое, очень подростково. Всякие издания понаставили ему высоких оценок, а я вот не впечатлился. Сюжет и персонажи очень простые, без глубины, но при этом всё слишком гипертрофировано: если у кого-то проблема, то исключительно уровня "он умирает или умрёт". Если конфликт, то сражение с кровью и расчленёнкой. Если оружие, то супер-пупер технология, позволяющая в одиночку разгромить армию. Даже романтическая линия катит лет на 14, что очень забавно для мультика с рейтингом 18+. Тот же Arcane во всём лучше: и персонажи глубже, и сюжет не такой примитивный, и картинка техничнее. Хотя, учитывая сроки (и, вероятно, стоимость) производства, сравнивать не слишком честно. Но не скажу, что прям хотелось бросить или заставлял себя досматривать. Нормально, местами интересно. Может только последнюю серию заставлял, т.к. совсем уже трэш, и примерно было понятно, что случится. Мир у CDPR всё-таки довольно неплохой получился, даром что в игре его не смогли хорошо использовать. Некоторые звуки из игры во мне прям отозвались воспоминаниями, всё-таки я в ней несколько недель провёл. Но в целом нормальных пасхалок именно на сюжет и персонажей игры почти нет. Видел что в игру добавили приблуду как у героя мультика (хотя работает она ожидаемо в разы скучнее). Но возвращаться пока не хочется. Сомневаюсь, что там исправили стрельбу и другие моменты. Может быть на пенсии перепройду. #fiction#games

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