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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #835 · 10.06

Вы наверняка уже видели ролики и статьи про Apple Vision Pro: сейчас о них судачит весь интернет. Супер дорогие очки дополненной реальности, которые Эпл начнет продавать в следующем году. Надеваешь очки, и у тебя посреди комнаты начинают летать экраны, на которых можно кино смотреть, интернет читать, с людьми переговариваться и так далее. При всей моей нелюбви к Эплу глупо отрицать, что они задают тренды на рынке. Эплу удалось создать из своих покупателей такую преданную религиозную общину, что многие другие компании пытаются копировать те же решения, чтобы получить хотя бы примерно такие же цифры продаж. Понятно, что слепое копирование выглядит не слишком умным, но в каком-то ограниченном пространстве это работает. Иногда тренды, которые задает Эпл, очень удачные и переворачивают индустрию. Так было с первыми iPhone, и, в частности, двумя ключевыми вещами: емкостным экраном и магазином приложений. Именно эти две фундаментальные вещи образовали текущий рынок по-настоящему классных смартфонов. Иногда тренды тупые, и копируют их совершенно бездумно. Так было с монобровью. Она подарила нам одно-два поколения бестолковых уродских аппаратов от всех топовых компаний, пока они, наконец, не отказались от этой идеи (по крайней мере на флагманах) в пользу камеры-точки или даже подэкранной. Так вот, независимо от того, насколько реально люди будут покупать AR-очки за $3500, я почти уверен, что это новый тренд, и в ближайшие пару лет бы будем то и дело видеть очередное устройство на эту тему. Ждем от Xiaomi. #gadgets

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