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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #675 · 1.12

Пока после пожара отключен лифт, я сходил физически в магазин за продуктами. Сто лет как не был, доставка слишком удобное изобретение. Уже на месте понял, что у меня с собой нет физических денег, тем более монет, а даже в современных Лентах по неведомой мне причине тележки до сих пор берутся за монетку. Типа, такой островок древнейшей отсталости посреди всех этих оплат телефоном, автоматизированных касс и переносных считывателей, которые берёт сам покупатель. В итоге, порядок действий был такой: 1. Через СБП перекинул 100р на Сбер, потому что он умеет авторизовывать человека в банкомате без карты. 2. Высветил на банкомате QR-код для авторизации. 3. Отпечатком пальца залогинился в приложение Сбера, чтобы прочитать этот код. 4. Снял без карты 100р. 5. Отнёс их физически в автомат-разменник, стоявший в том же магазине. PROFIT! Вот так комбинация передовых технологий позволила решить проблему, связанную с технологиями пещерных людей. Завтра всё-таки поставлю на печать брелок для обмана этих тележек. #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