Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #91 · 26.10

Сейчас 10 лет Яндекс.Такси. Кажется, именно Яндекс первым привел Uber-модель в Россию. Пишут, что мой первый заказ был в мае 2013-го. Целая вечность назад, но я помню — был где-то в районе Лесной, нужно было в точку, удалённую от метро. Как раз крутили рекламу нового сервиса от Яндекса, я скачал, запустил поиск. Ждал минут 15, потом ещё искал, где водитель припарковался. Быстрее было бы дойти. Сейчас уже стало ясно, что сервисы такси — одна из важнейших технологических вех нового времени. Сложно представить себе что-то ещё, что настолько фундаментально поменяло наши жизни. Ни роботы-пылесосы, ни сервисы доставки, ни даже каршеринг — ничто из этого настолько сильно не поделило мир на "до" и "после". Процесс вызова такси по телефону действительно был неприлично труден: следовало знать адрес, где находишься, знать номер таксопарка, а затем ждать неопределенное время, после чего платить весьма немалые деньги водителю налом. К такси прибегали в крайних случаях, когда обойтись другим способом было невозможно. Сокращение такого значительного числа издержек в столь необходимой для людей услуге — перемещение — сопоставимо с изобретением интернета или электричества. Да, и без электричества мы могли обогревать и освещать свои дома, готовить пищу, вращать мельницы. Но на этом примере становится видно, что время и усилия на получение результата очень важны. Такси стало полноценным вариантом повседневного транспорта, а не редкой вынужденной мерой для богатых. Я заказываю такси десяток раз в месяц, и уже всерьез не способен вспомнить, как в принципе возможно было жить без этих сервисов. Что я делал в таких же ситуациях 10 лет назад? Ждал автобус полчаса, шел пешком час? Или даже просто отменял своё намерение добраться в какую-то точку? Лучше, наверное, и не вспоминать. #life

Hashtags

#life

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

Намери подобни Прегледай

🌟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

Hashtags

#ai #ml #embedding #visualisation #apple