Как вручить сотрудникам повестки из военкомата?
Отвечаем на вопросы подписчиков.
Если сотруднику пришла повестка в военкомат, обеспечьте ему своевременную явку по вызову. Вызвать в военкомат работника могут на военные сборы в мирное время, для того чтобы пройти медосмотр, при призыве на срочную службу или для уточнения документов воинского учета. Независимо от причины, в день и час, который указали в повестке, освободите его от работы и сохраните за ним средний заработок.
📚Период освобождения от работы отобразите в табеле учета рабочего времени. Используйте буквенный код «Г» или цифровой код «23» — невыход на время исполнения государственных или общественных обязанностей.
На время прохождения военных сборов сотрудника освобождают от работы. На это время за ним сохраняют постоянное место работы, должность и средний заработок.
Расходы на выплату среднего заработка за время прохождения военных сборов возмещают военные комиссариаты по местонахождению работодателя. Какие необходимы документы и какие еще есть гарантии у сотрудников, которых проходят военных сборы, читайте в Системе Кадры через демодоступ↖️
❗️ Напоминаем: трудовой договор с сотрудниками, которых призвали на военную службу по мобилизации, приостанавливают, но не расторгают. На время приостановки договора работодатель обязан сохранить рабочее место мобилизованного работника.
#ответ
🟢 Подписаться на канал для кадровиков
#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
🌟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
#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
#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