mizinov.pro

mizinov.pro pinned «https://observablehq.com/@observablehq/a-new-observable Observable выкатили глобальное обновление интерфейса! 🤓 В рабочей среде теперь вообще нет айдентики Observable. Только если открываешь информационные страницы увидишь лого и название. Смело, уважуха.…»

https://observablehq.com/@observablehq/a-new-observable

Observable выкатили глобальное обновление интерфейса! 🤓

В рабочей среде теперь вообще нет айдентики Observable. Только если открываешь информационные страницы увидишь лого и название. Смело, уважуха. 🤝

Ещё из любопытного — приведу «лирическое» отступление Майка Бостока:

Почему новый Observable?
В заключение я хотел бы сказать несколько личных слов о том, почему мы вкладываем в это дело всю душу. Технологический прогресс — под которым я подразумеваю развитие искусственного интеллекта — похоже, подталкивает человечество к изоляции и автоматизации, а не к сотрудничеству и взаимопониманию.

Очевидно, что мы не можем делать вид, будто искусственного интеллекта не существует. Большие языковые модели обладают поразительными возможностями и коренным образом меняют мир, и эти изменения, судя по всему, только ускоряются. Точно так же мы не можем бездействовать, «наблюдая и выжидая, глядя со стороны и просто надеясь на лучшее», как пишет Папа Римский Лев XIII. Поэтому мы, насколько это возможно с помощью нашего скромного проекта, стремимся использовать эту технологию таким образом, чтобы она способствовала человеческому пониманию, сотрудничеству и креативности.

Чтобы не слишком увлекаться искусственным интеллектом, мы напоминаем себе:

ИИ не заменит человеческое понимание. Нам не нужен чат-бот, который на заданный вопрос выдаст расплывчатый ответ. Дело не в ответе. Дело в том, что он означает, в его подтексте, нюансах, точности и влиянии на ваши дальнейшие предположения и решения. Это значит, что агент должен показывать, как он работает, и вы должны понимать, как он пришел к тому или иному выводу. Большие языковые модели отлично генерируют код, а задача Observable — сделать этот код более понятным и гибким. Вот почему нам важна вычислительная среда, в которой можно видеть состояние программы в процессе ее выполнения, мгновенно вносить изменения в работающие программы и быстро добавлять интерактивные элементы или визуализацию. Среда — это пространство, в котором люди и компьютеры работают вместе.

ИИ не может заменить совместную работу людей. Мы не хотим, чтобы агенты вытесняли человеческие отношения. Observable создан для совместной работы: с его помощью можно быстро увидеть, над чем работают другие, внести свой вклад в их работу или развить ее, повторно использовать код, запрашивать или получать обратную связь — и это касается в том числе чатов.

ИИ не может заменить человеческое творчество. Observable вырос из зарождающегося сообщества пользователей D3, и нас по-прежнему вдохновляют креативность и щедрость этого сообщества. Как бы ни было волшебно, когда агент быстро делает для вас набросок, агент — это не сообщество. Сообщество не просто предлагает код, оно оказывает поддержку, проявляет эмпатию и сострадание. Сообщество выстраивает отношения, которые выходят за рамки того инструмента, который вы используете. Прочитайте статью «Как D3 вдохновил нас» (серьезно), чтобы узнать об этом подробнее.

Пожалуйста, наслаждайтесь новым Observable и делитесь с нами своими впечатлениями.

Небольшой тизер инструмента над которым периодически тружусь. 🤓

Была задача у нас в Исследованиях привести визуализации для пресс-релизов к общему знаменателю, и, заодно, запилить свой инструмент датавиза, на фоне блокировок зарубежных альтернатив. Начинал ещё до бума вайб-кодинга. Первый подход был на голом d3, но в итоге пересмотрел архитектуру в пользу Observable Plot. Интерфейс, конечно, хотел сделать простым, но требуемая гибкость настроек его немного усложнила. Пришлось добавить работу со слоями. 😅

Сегодня, в эпоху вайбкодинга, появляется много разных проектов, в том числе и датавиз-инструменты. У каждого есть свои преимущества и недостатки. Думаю, и наш Графикатор будет полезным — планируем открыть его для всех. 🤗

#сделалпроект

https://merkator.tass.ru

Из последних новостей, с удивлением узнал, что ООН очень сильно беспокоит искажение геометрии материков на картографической проекции Меркатор. Беспокоит эта «несправедливость» представителей Африки. А их беспокойство беспокоит ООН до такой степени, что принято решение отказаться от проекции Меркатор в пользу проекции Equal Earth на картах мира. 🤦‍♂️

Ну и раз уж сегодня все узнали новое слово Меркатор, то не грех и вспомнить что же оно означает, из нашего старенького, образовательного проекта. 😅

#тасс #спецпроект

https://yandex.ru/company/researches/2026/memes

Выпустили проект ко Дню мема, как это ни странно, про мемы. 🤪 Точнее про то, какие мемы активнее всего искали в разные годы в России. Заценили период с 2010 года по сей день. Поностальгируйте. 😅

Картина Николая Богданова-Бельского «Устный счёт», 1895 года. На уроке арифметики учитель предлагает классу деревенской школы посчитать в уме следующий пример на доске:

(10^2 + 11^2 + 12^2 + 13^2 + 14^2) / 365

^2 — это квадратная степень

Инфографика не всегда является визуализацией числовых данных. В частности, справка о каком-либо объекте, не важно, архитектурном, техническом или природного происхождения тоже является инфографикой, если снабжена структурированной информацией. Функция такой инфографики — дать общее представление об объекте.

В сегодняшней подборке несколько старых инфографических «визиток»:

1. Преображенская церковь в Кижах
Особенности кровли.

2. Волжская ГЭС
Схема принципа работы станции.

3. Плавучий атомный энергоблок «Ломоносов»
Таймлайн создания.

4. Ту-154
Характеристики.

Предыдущие подборки:
— Космос #1
— Космос #2
— Карты
— Личности
— Датавиз
— Санкей
— Таймлайн

В процессе работы над нашим внутренним инструментом датавиза один момент поначалу сбил меня с толку. Речь о примерах из статистики, когда визуализируют какой-либо показатель по возрастным группам. Все видели эти: до 15, 16-25, 26-35, ... 56+ или что-то подобное. Observable Plot конечно умеет делать барчарты, но сортирует категории по алфавиту (и «до 15» уезжает в конец). Принудительно НЕ сортировать барчарт конечно можно, но... меня немного беспокоила мысль, что Босток, создавший самую популярную библиотеку датавиза, вселенную Observable, и собственно библиотеку Plot, допустил такое поведение по-умолчанию. Здесь что-то было не так, и хотя ответ был очевидным, это заставило меня в очередной раз задуматься о ситуации в датавизе вообще.

Дело разумеется в том, что эти «категории» не являются категориями, это диапазоны непрерывной оси и их, скажем так, не корректно отображать барчартом. Потому что барчарт сортируем, то есть его категории не имеют правильного порядка. А возраст и возрастные группы имеют и, конечно же, их надо визуализировать гистограммой. Тем более что именно гистограмма характеризуется параметром разбиения диапазона на бины с заданной частотой.

Очевидная вещь, всё встало на свои места, но... есть неприятное «но». Для работы с гистограммой нужны полные данные, а многие источники отдают данные в агрегированном виде из которого почти ничего не слепить, кроме барчарта «as is». Постоянно сталкиваясь с этим даже мы, люди погруженные в датавиз, постепенно начинаем считать визуализацию возрастных групп барчартом нормой. Такой нормой, что каждый раз приходится решать как лучше эти диапазоны делить [0-9] или [1-10] чего-то там подразумевая в уме. Хотя гистограмма даёт идеальное решение, подписывая не сами столбы (диапазонами), а границы между ними (конкретными значениями). Всё прозрачно и понятно.

Как известно, в середине лета два главных российских вопроса — что делать и кто виноват — всякий раз уступают место третьему, более насущному: что делать с кабачками?

Мы смогли сделать из них небольшой рассказ о двух подходах к работе с данными в рамках нашей образовательной рубрики #почему. В разгар огородного сезона объясняем на кабачках, чем отличаются популярные и характерные поисковые запросы.

Подробнее — на карточках.

P. S. И да, ответ на вопрос из первого абзаца у нас тоже есть. Посмотрите наш старый пост о том, что люди ухитряются приготовить из этих овощей.


Исследования Яндекса @YaResearches