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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #711 · 24.12

Графика в видеоиграх выглядит, как мультфильм, и отличается от графики в реальном мире либо на фотографии. Причина этого такая: чтобы нарисовать картинку, нам нужно знать, в каких местах какое количество света и цвета. Но свет в реальности — очень сложная фигня, и по факту он отражается от всего подряд, в том числе от незеркальных и неметаллических поверхностей. Ярким летним днём у вас в квартире светло даже там, куда не доходят напрямую солнечные лучи через окна. Трёхмерные мультики и компьютерные эффекты в кинофильмах мы уже научились делать похожими на фотографию, потому что там у нас на каждый кадр есть сколько угодно времени: можно очень подробно обсчитать сцену и определить, как и где расположен свет. Пусть вывод одного кадра займёт час процессорного времени (а рендерят мультики и фильмы на фермах), не страшно, зато красиво выходит. С играми всё хуже: получать картинку нужно сразу. В игре компьютер не знает заранее, в какую сторону я повернусь и на что посмотрю, поэтому нужно уметь вычислять внешний вид изображения на основе геометрии трёхмерной сцены. И делать это для комфортной игры как минимум 60 раз в секунду. Поэтому такое вычисление производят очень приблизительно, чтобы было быстро. Это смотрится неплохо, и мы способны узнать в игре человека, оружие, машину, но всё равно любым невооружённым глазом такое легко отличить от реальности. С развитием технологий и увеличением мощности видеокарт получил распространение метод трассировки лучей: из "глаз" игрока испускается невидимый луч, рассчитываются его отражения и преломления от всех поверхностей на некоторую глубину, а потом смотрят, попал ли этот луч в источник света. Зная его траекторию, мы можем "вернуть" в виртуальную камеру правильное количество света и правильный цвет. Понятно, что таких лучей должно быть очень много, и вот тут современные видеокарты с их параллельными вычислениями уже начинают неплохо себя показывать. Я попробовал Portal with RTX, его можно бесплатно скачать в Стиме, если у вас есть базовый Portal. Да, игра 15-летней давности, как её ни причёсывай, совсем круто не будет. Тем не менее, специалисты из Nvidia поработали над освещением, и местами очень приятно наблюдать, как картинка начинает выглядеть более правильно с точки зрения реальной физики. Массового внедрения технологии, видимо, не стоит ожидать, пока половина геймеров не обзаведутся топовыми видеокартами. И в целом графика впечатляет меньше, чем демка Матрицы. Но всё равно крайне любопытно. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #embedding

当前筛选 #embedding清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15053 · 12.08.2025 г., 14:00

#typescript#embedding#visualization Embedding Atlas is a powerful tool that helps you easily visualize and explore large sets of data points called embeddings. It automatically groups and labels data, shows dense areas and outliers clearly, and lets you search for similar items in real time. It works fast even with millions of points using modern web technology and can be used in Python, Jupyter notebooks, or web apps. This means you can better understand complex data, find patterns, and make decisions faster without complicated setup or slow performance. It’s open source and privacy-friendly since your data stays on your device. https://github.com/apple/embedding-atlas

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

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14750 · 25.05.2025 г., 13:00

#typescript#embedding#mcp#telegram#telegram_bot This tool helps you search through Telegram chat records using advanced technology like vector search and semantic matching. It uses OpenAI's semantic vector technology to make your searches smarter and more accurate. This means you can find messages more easily and quickly. It's beneficial because it saves time and helps you find important information in your chats. To use it, you need to install it on your computer by following some steps, and then you can access it through a local website. https://github.com/groupultra/telegram-search

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15433 · 23.01.2026 г., 14:30

#python#deepseek#demo#easy#embedding#flask#gpt#huggingface_transformers#llm#mcp#multimodal#openai#qwen#rag#sentence_transformers#ui#vllm#vlm UltraRAG is a lightweight framework that makes building retrieval-augmented generation (RAG) systems simple and fast. It uses a low-code approach where you write just dozens of lines of YAML configuration instead of complex code to create sophisticated AI workflows with conditional logic and loops. The framework includes a visual development environment where you can drag-and-drop to build pipelines, adjust parameters in real-time, and instantly convert your logic into interactive chat applications. This means you can deploy powerful AI systems that ground answers in your own data—reducing hallucinations and improving accuracy—without needing extensive coding expertise or lengthy development cycles. https://github.com/OpenBMB/UltraRAG