TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #15261 · Nov 2

#javascript#123pan#139_cloud#189_cloud#ali_netdisk#aliyun_drive#aria2#baidu#baidu_netdisk#baidunetdisk#baiduyun#motrix#quark_netdisk#tampermonkey#tampermonkey_script#tampermonkey_userscript#tianyi_netdisk#uc_netdisk#userscript#xunlei_netdisk#yidong_netdisk LinkSwift is a browser script that helps you quickly get direct download links for files stored on popular Chinese cloud services like Baidu, Alibaba, 123, and others—saving you time and making downloads easier without needing to visit each service’s website separately. It also improves the look of these cloud storage pages and adds extra features, such as support for different download tools and customizable themes. The main benefit is convenience: you can manage and download your cloud files faster, with a nicer interface, all from your browser. Just install the script using a tool like Tampermonkey, and it works on Chrome, Edge, and other major browsers. https://github.com/hmjz100/LinkSwift

Results

1 similar post found

Search: #visualisation

当前筛选 #visualisation清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8262 · 08/13/2025, 01:04 PM

🌟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