GitHub - rougier/scientific-visualization-book: An open access book on scientific visualization using python and matplotlibYou signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session.
Visualizing memorization in RNNs
Inspecting gradient magnitudes in context can be a powerful tool to see when recurrent units use short-term or long-term contextual understanding. This connectivity visualization shows how strongly previous input characters influence the current target character in an autocomplete problem. For example, in the prediction of “grammar” the GRU RNN initially uses long-term memorization but as more cha
白田 由香利 教授｜学習院大学 経済学部
学習院女子中等科・高等科卒業 学習院大学理学部物理学科大学院修士課程修了 東京大学理学部情報科学科大学院修士課程修了 東京大学理学部情報科学科大学院博士課程修了 理学博士号取得 企業にて約10年の研究生活の後、 学習院大学経済学部 助教授を経て、 同学部 教授（現在に至る） なお、2006年９月～2007年３月、イギリス オックスフォード大学 客員研究員。 Y. Shirota, K. Yamaguchi, A. Murakami, and M. Morita, "An Analysis of political turmoil effects on stock prices - a case study of US-China trade friction -," Proc. of 1st International Conf. AI in Finance (ICAIF), ACM, 1
[Unity]時系列のランキングデータをお手軽に可視化する - Qiita
データの可視化というのは説得力が増すばかりでなく、新しい発見にも繋がりますよね。 Unityはゲームエンジンですが、実はツールとしての特性は「可視化にめっぽう強い」と言えます。 今回は、時系列のデータを拾ってきて可視化してみます。 githubにプロジェクトを置きました。 https://github.com/dsedb/VisualizationWorkshopTutorial 単純なプロジェクトですので、これからUnityを試す方には参考になると思います。 時系列のデータとは ある時期において、Aがいくつ、Bがいくつ、と固有名に数値がついているようなものを指すことにします。 例えば ・歴代時価総額ランキング ・中世における国別の人口推移 ・Twitterにおける週刊トレンド推移 などなど。まあ、いくらでもありますわな。 表示方法 2Dで可視化 Unityだしカッコよく3Dで、という気持
![[Unity]時系列のランキングデータをお手軽に可視化する - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f93dc05adb831d4ef05608c6672869352e424c4c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQweXVqaV95YXN1aGFyYSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9ZGRhMThmMzA4NWI1MDY5NTMyOGQyZTkxYjY5Njk4MTQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D1eade9300cb80656bb00bde2c3f85eaf)
Visual Vocabulary - Vega Edition
There are so many ways to visualise data – how do we know which one to pick? Click on the coloured categories below to decide which data relationship is most important in your story, then look at the different types of chart within the category to form some initial ideas about what might work best. This list is not meant to be exhaustive, nor a wizard, but is a useful starting point for making inf
The 30 Best Data Visualizations of 2023 [Examples]
Learn Learn Free Educational Resources Free Educational Resources
![The 30 Best Data Visualizations of 2023 [Examples]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c827de42eee365ab7f1d6cf1c30ef2b93d8fedf1/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fvisme.co%2Fblog%2Fwp-content%2Fuploads%2F2021%2F08%2FData-Visualization-thumbnail.jpg)
決定木の可視化ライブラリ「dtreeviz」が凄かったのでまとめる - St_Hakky’s blog
こんにちは。 決定木の可視化といえば、正直scikit-learnとgraphvizを使うやつしかやったことがなかったのですが、先日以下の記事をみて衝撃を受けました。そこで今回は、以下の解説記事中で紹介されていたライブラリ「dtreeviz」についてまとめます。 explained.ai dtreevizの概要 dtreevizとは より良い決定木の可視化を目指して作られたライブラリです。 解説記事 : How to visualize decision trees Github : GitHub - parrt/dtreeviz: A python machine learning library for structured data. Sample Imagesdtreeviz/testing/samples at master · parrt/dtreeviz · GitHub 多
データ視覚化のデザイン #1｜Go Ando / PREDUCTS / THE GUILD
こんにちは、THE GUILDの @goando です。 私はTHE GUILDの中でもデータを扱う仕事を中心に活動しており、「UXの改善をデータでサポートする」をミッションに取り組んでいます。 ざっくり言うと、THE GUILDのクライアント企業が運営するサービスのログを分析してユーザーの行動傾向からUXの改善点を見つけ出したり、マーケットの市場リサーチを通じてサービスの戦略の策定を支援したり、と言った内容です。 こうした活動を通じて、データ分析の結果をグラフ等のレポートに落とし込むという事を数多く行ってきました。 試行錯誤を繰り返しつつ、データをどのようなデザインで視覚化するとメッセージが伝わりやすいのか、逆にどういう点に気をつけないと誤解を与えやすいのか、といったノウハウを少しずつ蓄積してきました。 データ分析を台無しにするダメグラフかく言う私もかつて、そのグラフから何が言いたいのか
VTK - The Visualization Toolkit
The Visualization Toolkit (VTK) is open source software for manipulating and displaying scientific data. It comes with state-of-the-art tools for 3D rendering, a suite of widgets for 3D interaction, and extensive 2D plotting capability. VTK is part of Kitware’s collection of supported platforms for software development. The platform is used worldwide in commercial applications, as well as in resea
CAVE型３次元バーチャルリアリティ装置CompleXcope を用いたサイエンティフィク・ビジュアリゼーション
Online ISSN : 1884-5088 Print ISSN : 1884-6750 ISSN-L : 1884-6750
可視化ソフトウェアといえばAVS | 気象、土木、災害、材料のシミュレーション結果の可視化に
2020/11/10 製品情報 「MicroAVS バージョン 24」のリリース情報を掲載しました。 2020/07/30 製品情報 「AVS/Express バージョン 8.5」のリリース情報を追加しました。 2020/07/01 セミナー・イベント 「MicroAVS講習会 オンライン基本講習会」を追加しました。 2020/02/13 セミナー・イベント 「出展イベント情報」を更新しました。 2020/01/07 適用事例 「複写機画像形成プロセスにおける電磁粒子挙動シミュレーション」を事例に追加しました。 2019/10/31 製品情報 「MicroAVS バージョン 23」のリリース情報を掲載しました。 2019/10/08 セミナー・イベント 「出展イベント情報」を更新しました。 2019/09/21 セミナー・イベント 「出展イベント情報」を更新しました。 2019/09/03
女子中学生チケット詐欺事件
criminal_jc.md criminal_jc.plantuml �_q1qU `��0qU @startuml !define SenmonName 誤認逮捕された専門学校生 !define CriminalName 犯罪中学生 !define RakusatsuName 落札者 !define JK2Name 女子高生と社会人の2人 !define TicketShopName チケット転売サイト participant "SenmonName" as Senmon participant "CriminalName" as Criminal participant "JK2Name" as JK_2 participant "TicketShopName" as TicketShop participant "RakusatsuName" as Rakusatsu partic
自律分散監視システムとそれを利用したネットワークグラフ可視化への挑戦 - Hatena Developer Blog
はじめに はてなサマーインターン2017の大規模システムコースの成果報告をします。 今年の大規模システムコースではメンターのid:masayoshiさんとid:y_uukiさんの下、自律分散監視システムとそれを利用したネットワークグラフの可視化に取り組みました。自律分散監視システムでは単純なクラスタリングによる死活状況の確認だけではなくアプリケーションレベルの疎通確認を行えるものを実現しました。またどのようにしてクラスタを形成するかという問題に取り組む内に、サービス間のネットワーク上のつながりを取得できるようになり、その情報でサーバー間の関係性の可視化を行いました。この記事では、それらの詳細を説明します。 はじめに 自律監視システムの実現 中央サーバー型の監視システム 自律分散監視システム アプリケーションレベルの相互監視 どうやってクラスタを形成するか？ 実験 ネットワークグラフの可視化
見える化が加速する -【いまさら聞けない】データビジュアリゼーションとは？？ デザイン会社 ビートラックス: ブログ
なぜいまData Visualizationか？データビジュアリゼーションとはデータの「見える化」である。モバイルやウェアラブル端末コンピュータ等から様々な情報がインターネットを介して蓄積されている今日、この「ビッグデータ」に新たな価値を見いだそうという動きが世界中に広がっている。 ビッグデータのコンセプトは今年に入ってから急激に注目を集めはじめ、その価値に対する期待は高まるばかりだ。一方で、膨大なデータの中から有用な情報を抽出することは非常に困難であることも知られている。 「ビッグデータ」という語は今年新しくオックスフォード英語辞典に追加されたが、そこでは big data [n]: data sets that are too large and complex to manipulate or interrogate with standard methods or tools（従来
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Sha256 Algorithm Explained
SIX ABEJA 講演資料 もうブラックボックスとは呼ばせない～機械学習を支援する情報
GitHub - ContextLab/hypertools: A Python toolbox for gaining geometric insights into high-dimensional data
Pythonによるデータ可視化ライブラリ「folium」がとても使いやすい - Qiita
人口が半分になるように都道府県を二分割してみたまとめ
Tabletree