タグ

可視化に関するblackcat2_2のブックマーク (5)

  • Google Colaboratoryを使えば環境構築不要・無料でPythonの機械学習ができて最高 - karaage. [からあげ]

    Google Colaboratoryが便利 最近、Google Colaboratoryがちょっと気になっていたのですが、タダケン (id:tadaken3)さんの以下記事に分かりやすく使い方が書いてあったのをきっかけに試して見ました。 結論から言うと、これ良いですね。Google Colaboratoryには以下の特徴(利点)があります。 ローカルPCに必要なのはブラウザ(Google Chrome)のみ クラウド上にPython環境がありPython2/3 両方使える 機械学習に必要なライブラリは、ある程度プリインストールされている(numpy, matplotlib, TensorFlow等) 必要なライブラリは !pip installでインストールできる 日フォントも(ちょっと工夫すれば)使える 無料で使える。なんとGPUも12時間分を無料で使える! これ死角無さすぎでは…

    Google Colaboratoryを使えば環境構築不要・無料でPythonの機械学習ができて最高 - karaage. [からあげ]
  • ネットワークの可視化 | GREE Engineering

    GREE Advent Calendar 2015 の23日目担当の上竹です。普段はアプライアンスLB やネットワークの構築/運用をしております。 概要 バックボーンネットワークを設計運用していると、実際どのようなトラフィックがどのくらい流れているか中身を知りたい(見たい)ことがよくあります。 どのISP からどの回線へどのくらい流入があるのかだったり、どんなAS からどのくらいアクセスがきているか、これら様々な情報を正しく把握することは、Transit 回線やIX 回線をコントロールし今後のネットワーク戦略を考えるうえで非常に有益です。 また、昨今我々を悩ましているDDoS 対策の第一歩として、今流れているトラフィックをまず"知る"ということが必要だと思います。 そこで、今回ネットワークの見える化を、「NetFlow」、「Fluentd + ElasticSearch + Kibana」

    ネットワークの可視化 | GREE Engineering
  • 人生を変える小さな習慣をメモするHabit Journal

    新しい習慣を作るには21日ほどがかかるとよくいいます。そしてそれを記録して、意識することができると成功率が高くなることも、実証されています。 それではそれを両方おこなう、小さなジャーナルがあったら? それが Kickstarter でいま出資金を集めている Habit Journal というプロジェクトです。 クリス・ギレボーのブログ記事でその存在を知りましたので、そのページ構成、利点についてまとめてみました。### 小さなことを記録し続ける 最近はあまりライフログという言葉を聞かなくなりましたが、習慣形成という側面でのその質はいまも変わりません。 意味のないデータを大量にあつめるのではなく、大きな航路をゆるやかに変化させる小さな変化を可視化するために行動を記録する。これに尽きます。 Habit Journalは毎日5分で小さな行動を記録することができ、一週間、一ヶ月でまとめることで進捗

    人生を変える小さな習慣をメモするHabit Journal
  • Mackerelをベータ公開しました - Mackerel お知らせ #mackerelio

    日、Mackerelをベータ公開しました。 Mackerelは、ウェブアプリケーションのパフォーマンスとインフラを管理するための新しいサービスです。 Mackerelとは Mackerelは、次のような問題を解決することを目指しています。 複数のサーバのリソース状況を効率的に可視化 各種ツールと連携することでサーバ情報の多重管理を解消 複数のクラウド環境を一元管理 リソース消費状況を可視化するだけではなく、APIによる各種ツールとの連携で、開発と運用の自動化をより促進させていきます。 詳細は、下記のリンクからどうぞ。 利用開始 https://mackerel.io/ja/ ヘルプページ https://mackerel.io/ja/docs/ 正式化に向けて ベータ期間中は、すべての機能を無料でご利用いただけます。正式版では無料でご利用いただける範囲に制限がつきます(料金などの詳細は正

    Mackerelをベータ公開しました - Mackerel お知らせ #mackerelio
  • DNS問い合わせの可視化 | ある研究者の手記

    DNS問い合わせの可視化 最近、データをまとめたり可視化したりしてその性質を調べる探索的データ分析(例)にはまっています。と、同時にネットワーク分析にもちょっと手を出しており、その2つの派生物としてドメイン名問い合わせの結果を可視化してみました。 これを読んでいる人にはもはや説明の必要はないと思いますが、一応書いておくと、世の中のwww.google.comやwww.amazon.co.jpのようなドメイン名はサーバの場所を直接示しているわけではなく、「この名前を持っているサーバのIPアドレスはなんですか?」というのをDNSサーバという別のサーバに問い合わせることで目的のサーバのIPアドレスを教えてもらい、その後目的のサーバへ接続します。以前は正引き(ドメイン名からIPアドレスを問い合わせる)と逆引き(IPアドレスからドメイン名を問い合わせる)が対称構造になるように設定するのが主流でしたが

    DNS問い合わせの可視化 | ある研究者の手記
  • 1