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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #65 · 12.07

Попробовал полетать на новом дроне. Этот дрон — шаг от простого пилотирования к более сложному, но дающему больше возможностей и более динамичную картинку. Обычный дрон ожидает от пилота направление и скорость движения, об остальном заботится компьютер: сам рассчитывает углы и частоту вращения моторов, корректирует положение по GPS, использует детекторы препятствий и так далее. В съёмке с такого дрона тоже есть свои сложности — например, очень многие пилоты не умеют снимать без рывков по рысканию. Даже в недавней новости про самоходную океаническую посадочную платформу Илона Маска съёмки с дрона сделаны плохо, а пилот явно не обладал достаточным опытом. Тем не менее, на обычных дронах быстро упираешься в возможности по движениям, и дальнейшее расширение уровня интересности происходит, например, за счёт съёмок самых редких и отдаленных мест, которые даже с земли смотрятся круто. Если бы я был безработным миллиардером, не вылезающим из путешествий, то обычного дрона мне было бы более чем достаточно. Но при жизни обычного смертного за 5 лет съёмок захотелось чего-то нового. Поэтому я стал исследовать направление FPV — то есть First Person View. Это те ребята, которые пролетают под поездами и маневрируют внутри заброшек. С такого дрона можно снять крутое динамичное видео даже в довольно обычном месте, но управление гораздо сложнее: компьютер за вас почти ничего не решает, пилот сам определяет углы и скорости, поэтому требуются долгие тренировки. Вот компания DJI в начале года выпустила DJI FPV — я бы сказал, что это дрон для перехода от первого ко второму. Тут есть и полностью компьютерный и полностью ручной режим. И в целом дрон совмещает в себе некоторые черты двух миров. Изображение передаётся прямо в очки — и это сильно меняет ситуацию, потому что гораздо лучше понимаешь местоположение коптера и расстояния до объектов. Можно летать гораздо смелее. Плюс, выше скорость и нет коррекции крена, видео получаются более «самолетные». Дополнительно я взял джойстик, позволяющий управлять наклонами, и мне после него не хочется возвращаться обратно к скучному пульту (хотя самый сложный режим управления для профи требует всё-таки пульт). В целом сильное смещение в сторону индивидуальных ощущений «как-будто это я сам летаю», а не «полетал для последующего видео». Всерьёз иногда хочется запустить в воздух дрон просто для осмотра местности с высоты, а не для записи. Ниже пока что самый нубский тестовый полет. Буду совершенствоваться. #drone https://youtu.be/Lv0LYu-PGNg

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