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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #68 · 3.08

Теперь статья попала в "Лучшие материалы за неделю". Приятно. Очень крутой экспириенс от VC в итоге. Но, как некоторые заметили, у меня довольно кликбейтная тема, не думаю что там зашла бы статья с обзором колонки или личным мнением в сфере урбанистики. Тем временем, продолжаю поиски формата для себя. Отбросил вариант с Instagram Reels — я полистал пару недель и надоело. Очень однообразные вещи там, с одинаковой музыкой, некоторые повторяются. Видно, что алгоритмы работают топорно: 90% контента это просто популярные ролики из небольшого количества заданных категорий, а 10% это попытка вмешать случайные непопулярные ролики из тех же категорий. Качество проваливается мгновенно. Снимают, например, на крутом популярном видео вид на горы: там и цветкор, и чистота картинки, и динамика, и композиция. На непопулярном видео тоже вид на горы: скучный однообразный с телефона, без смены ракурса, без синхронизации с музыкой итд. Всё-таки не просто так популярные вещи таковыми становятся. Ну и вертикальность, опять же. Многие стали считать, что это якобы удобно, и тут я бы сказал про конспирологическое смещение "Окна Овертона", но на самом деле Стокгольмский Синдром, конечно же. У нас нет выбора в современном интернете, и мы пытаемся убеждать себя, что вертикальное видео это нормально, раз его записывают и смотрят на телефоне. Пожалуй, всерьёз я не попробовал только подкасты и дорогие ютубные видео. Я уверен, что последние оправдают мои ожидания: и система рекомендаций и качество контента на ютубе пока что выше, чем на всех остальных UGC-порталах. Ладно, на VC и Хабре ещё выше, но уж очень узкоспециализировано. Текстовые же порталы широкого профиля или помойка (Дзен) или мертвы и заброшены своими владельцами (ЖЖ, Teletype). Но у меня совершенно нет времени на такой продакшен, которого требует ютуб. Ни по вечерам, ни по выходным, ни в отпуске. Я смогу выпускать 1 видео в полгода, в таком ритме каналы не выживают. С подкастами другое дело — помимо понятной проблемы (невозможно рассказывать ни о чём, что требует визуала) — даже если у меня получится говорить интересно и записывать это качественно, никакой единой экосистемы для них так и не появилось. Кто-то слушает в Apple, кто-то в Яндекс.Музыке, кто-то даже ВКонтакте. Учитывая, что мне, как автору, интереснее всего обратная связь — собирать её с 10 площадок будет крайне муторно. Но одно ясно — Телеграм идёт сильно ниже ожиданий, так что этот канал рано или поздно будет закрыт, простите. Наверное, глупо было игнорировать тот факт, что я сам не читаю другие каналы, а значит мне или неудобно, или скучно, или и то и другое. #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