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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #909 · 13.11

На выходных посетил HolyJS — это такая конференция для Frontend-разработчиков. Обратил внимание на то, что уровень технической погруженности докладов был ниже, чем на Joker (конфа по Java), при этом дисперсия интересности более кучная — на HolyJS было существенно больше докладов, которые мне понравились на уровне "хорошо", а на Joker некоторые доклады прям совсем не зашли, и я оценил их на "так себе". Кстати да, у JUG (организатора этих всех IT конференций) такая шкала оценки доклада: Ужасно, Плохо, Так себе, Нормально, Хорошо, Отлично, Супер. Я поставил одну "Так себе", одну "Нормально", одну "Супер" и кучу "Хорошо". Считаю, что оценку "ужасно" можно ставить, если докладчик пришёл бухой и вместо рассказа кидался в зал огрызками яблок. Потому что все доклады проходят отбор, и там не бывает именно критически низкого качества. Бывает, что вам не зашла тема, либо докладчик рассказал не то, что вы ожидали — но это, как мне кажется, не заслуживает оценки "ужасно". Думаю, в большинстве случаев такая оценка это просто эмоции: личная неприязнь к докладчику, либо несогласие с какой-то его идеологической позицией. Я сам "ужасно" никогда не ставлю. При этом на HolyJS было очень много разнообразных по темам и направлениям докладов, и это следствие того, что фронтенд можно исследовать в ширину сильнее, чем какую-нибудь Джаву, которую скорее копают в глубину (и поэтому на Joker доклады технически более сложные). Джава, хоть и запускается на миллионах устройств, делает это примерно одинаково везде. Во фронтенде же куча фреймворков и множество совершенно различных путей приложения: тут тебе и 3D, и процедурка, и сайты, и мобильные приложения, и какие-нибудь киоски, и геймдев, и умные телевизоры. Так что, резюмируя, я бы посоветовал HolyJS как точку входа в конференции для разработчика, если он не строго прилип к какому-то одному стеку. Тем более, честно говоря, для современных программистов знать хотя бы по верхам фронтенд это полезно независимо от основного направления, в котором они работают. #dev

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