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グラフの検索結果281 - 320 件 / 727件

  • TechCrunch

    Well, if you are a big TikTok fan and live in the United States, I have some bad news for you: A bill that would force a sale of TikTok or ban it in the United States passed the Senate. And the Presid Nvidia is acquiring Run:ai, a Tel Aviv-based company that makes it easier for developers and operations teams to manage and optimize their AI hardware infrastructure, for an undisclosed sum. Ctech re

      TechCrunch
    • レミオロメン「粉雪」の「こなーー!!」をグラフにする

      カラオケに行くと、サビで声を張り上げることがある。「粉雪」の「こなー!」とかが有名だ。 そこで、曲ごとに最低音から最高音までどれくらいの音が分布しているのかをグラフにするのはどうかと思った。この曲は自分に歌えそうなのか、この歌手の音域はどのくらいなのか、曲や歌手ごとの差はどれくらいなのか。分かったりしないだろうか。 まず実例から示したほうがいいと思う。「かえるの歌」でやってみよう。 「かえるのうた」 かえるのうたがきこえてくるよ、という歌だ。ドレミファミレドーという音階だったのを覚えているだろうか。あの歌の「ド」や「レ」といった音がそれぞれ何回出てくるを数えてグラフにしたものがこれだ。 緑で示したのがいわゆる「まんなかのド」を含むオクターブで、子どもや女性にとって歌いやすい音域だ(と思う)。その左に青で示したのは、大人の男性にとって歌いやすい音域。 それを踏まえてみると、かえるのうたはこど

        レミオロメン「粉雪」の「こなーー!!」をグラフにする
      • ちょっと面白いスクリプト!グラフやチャートを手書き風のラフな感じにするJavaScriptライブラリ -roughViz

        手書きスタイルのグラフやチャートを簡単に作成できるJavaScriptライブラリを紹介します。手書きの度合いも調整でき、ちょとラフな感じ、雑な感じ、かなり雑な感じ、ぐちゃぐちゃな感じにもできます。 グラフやチャートに使用するデータは外部.csvファイルにも、カンマ区切りのテキストデータにも対応しています。 roughViz.js -GitHub roughViz.jsの特徴 roughViz.jsのデモ roughViz.jsの使い方 roughViz.jsの特徴 roughViz.jsは、ブラウザで手書きスタイルのグラフやチャートを作成するためのJavaScriptライブラリです。D3.jsとrough.jsをベースにしており、MITライセンスで利用できます。 グラフやチャートは、現在7種類に対応しています。 棒グラフ(垂直) 棒グラフ(水平) ドーナツ 折れ線グラフ 円グラフ 散布図

          ちょっと面白いスクリプト!グラフやチャートを手書き風のラフな感じにするJavaScriptライブラリ -roughViz
        • 最近噂のノーコードAIモデル開発ツール Node-AIで時系列データの因果分析・重要度可視化・要因分析をしてみた - NTT Communications Engineers' Blog

          はじめに こんにちは。イノベーションセンター、テクノロジー部門、データ分析コンサルティングPJの更科です。 この記事では、2022年12月08日にβ版フリートライアルキャンペーンが始まったNode-AIで時系列データの因果分析・重要度可視化・要因分析などをしてみようと思います。 Node-AIは時系列データの分析をするNTT Communicationsの内製開発サービスで、製造業を中心に様々な領域で活用されています。Node-AIについて詳しくは「ノーコードAIモデル開発ツール Node-AI」や「ノーコードAI開発ツールNode-AIの紹介」をご覧ください。 読んでほしい人 ノーコード(ローコード)AI開発ツールに興味がある人 時系列データの可視化に興味がある人 因果分析、特徴量重要度、要因分析に興味がある人 伝えたいこと Node-AIを使ってデータの様々な情報を可視化できる! No

            最近噂のノーコードAIモデル開発ツール Node-AIで時系列データの因果分析・重要度可視化・要因分析をしてみた - NTT Communications Engineers' Blog
          • 意思決定の理由の可視化が可能なグラフ構造の学習アルゴリズムの紹介 - ZOZO TECH BLOG

            ZOZO研究所の清水です。弊社の社会人ドクター制度を活用しながら、「社内外に蓄積されているデータからビジネスへの活用が可能な知見を獲得するための技術」の研究開発に取り組んでいます。 弊社の社会人ドクター制度に関しては、以下の記事をご覧ください。 technote.zozo.com 私が現在取り組んでいるテーマの1つに、「機械学習が導き出した意思決定の理由の可視化」があります。この分野は「Explainable Artificial Intelligence(XAI)」と呼ばれ、近年注目を集めています。 図.XAIに関連する文献数の推移(引用:https://arxiv.org/abs/1910.10045) その中でも今回はユーザに対するアイテムの推薦問題に焦点を当て、「なぜこのユーザに対して、このアイテムが推薦されたのか?」という推薦理由の可視化が可能なモデルを紹介します。 本記事の概要

              意思決定の理由の可視化が可能なグラフ構造の学習アルゴリズムの紹介 - ZOZO TECH BLOG
            • オシント新時代~荒れる情報の海:ロシアのプロパガンダ、誰が拡散? SNS分析でみえた情報戦の姿 | 毎日新聞

              大使館などロシア政府の公式アカウントが、ある投稿から60秒以内に拡散し合うことを示すデータを基に作成したイメージ図=豪クイーンズランド工科大のティモシー・グラハム氏提供 「ウクライナには米国主導の生物兵器研究所がある」。数年前からネット交流サービス(SNS)などで繰り返し流れ、「ばかげている」「陰謀論」と米欧諸国が明確に否定してきた誤情報だ。だが、ロシアのウクライナ侵攻前後の1週間で、ツイッターのユーザーが同趣旨の投稿を目にしたのは日本語圏だけでも900万回にも上るという。侵攻を正当化するロシアの主張に沿った情報に共鳴し、拡散しているのは一体誰なのか――。【金森崇之、八田浩輔】 陰謀論、反ワクチンの影 ロシアの侵攻が始まった2月下旬、仙台市のインターネットセキュリティー会社Sola.com(ソラコム)の情報分析担当者が目を留めたのは、「ウクライナには米国主導の生物兵器研究所がある」とのSN

                オシント新時代~荒れる情報の海:ロシアのプロパガンダ、誰が拡散? SNS分析でみえた情報戦の姿 | 毎日新聞
              • Bevy Engine

                A refreshingly simple data-driven game engine built in Rust Free and Open Source Forever! Get Started All engine and game logic uses Bevy ECS, a custom Entity Component System Fast: Massively Parallel and Cache-Friendly. The fastest ECS according to some benchmarks Simple: Components are Rust structs, Systems are Rust functions Capable: Queries, Global Resources, Local Resources, Change Detection,

                  Bevy Engine
                • Core Web VitalsはWebを高速化したか? | POSTD

                  Core Web Vitals(CWV)は2020年5月に発表されました。Googleはこの発表の中で、「より良いWebのためにページエクスペリエンスを評価する」と述べています。特に重要なのは、この評価がGoogleの検索順位アルゴリズムの一部を構成することでした。つまり、高速なWebサイトは、同等の遅いWebサイトよりも順位が上になり、Google検索によるトラフィック(ほとんどのWebサイトにとってWebトラフィックの最も大きな部分を占める)が増えます。 Webパフォーマンスコミュニティは、Webパフォーマンスのビジネス上のメリットを売り込むことに関して、常にSEO業界に劣っていました。Webパフォーマンスがビジネスのパフォーマンスに直接影響を及ぼす証拠が数多く存在するにもかかわらずです。しかし、今やSEO業界全体がWebパフォーマンスを重視するようになり、企業もWebパフォーマンスに

                    Core Web VitalsはWebを高速化したか? | POSTD
                  • 「ソフトウェアがオープンソースでないのにオープンソースをうたうのは虚偽広告に当たる」という判決が下る

                    オープンソースを促進することを目的とする組織「Open Source Initiative」が、アメリカの連邦地方裁判所で「『オープンソースライセンスの下でライセンスされていないソフトウェア』がオープンソースであると主張することは虚偽の宣伝に当たる」という判決が下ったことを明らかにしました。 Case No. 5:18-cv-07182-EJD ORDER GRANTING PLAINTIFFS’MOTION FOR PARTIAL SUMMARY JUDGMENT; DENYING DEFENDANTS’ CROSS-MOTION FOR SUMMARY JUDGMENT (PDFファイル)https://storage.courtlistener.com/recap/gov.uscourts.cand.335295/gov.uscourts.cand.335295.118.0.pdf

                      「ソフトウェアがオープンソースでないのにオープンソースをうたうのは虚偽広告に当たる」という判決が下る
                    • 手書き風UIを実装できるJavaScriptライブラリー

                      2022年2月15日 JavaScript, Webサイト制作 手書きのものってどこか温かみがあって親近感がわきますよね。今回はそんな手書き風のUIを実装できるJavaScriptライブラリーを紹介します! ↑私が10年以上利用している会計ソフト! Rough Notation Webサイト|GitHub テキストの一部を強調したり、注釈を入れたいところに手書き風マーカーを追加できます。まさに今書いてます!というようなアニメーションも面白いですね。 導入方法 JavaScriptファイルで import { annotate } from 'https://unpkg.com/rough-notation?module'; または npm でインストールします。 npm install --save rough-notation 実装方法 基本的には実装したい要素を指定して、装飾を指定し、

                        手書き風UIを実装できるJavaScriptライブラリー
                      • いい感じのグラフをTypeScriptなNuxt.jsとvue-chartjs(chart.js)で書いてみた - Qiita

                        Nuxt.jsで開発しているWebサービスで、 棒グラフとか線グラフを使いたいなと思い、いろいろ調べた備忘録。 vue-chartjsを使うと、いい感じのグラフが簡単にできた(´ω`) こんな感じで使ってます!! 登録されている本の総額と総冊数の推移を棒グラフと線グラフで表示!! 色も文字も変えられて、いい感じに(´ω`) vue-chartjsの使い方 全体の流れはこんな感じ。 1. インストール 2. コンポーネントを作る 3. コンポーネントを配置する 1. インストール まずはインストール <!-- Template Tag can not be merged... --> <script lang="ts"> import { Component, Vue, Prop, Watch, mixins } from "nuxt-property-decorator"; import

                          いい感じのグラフをTypeScriptなNuxt.jsとvue-chartjs(chart.js)で書いてみた - Qiita
                        • GitHub - jerosoler/Drawflow: Simple flow library 🖥️🖱️

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                          • グラフデータ分析 入門編

                            グラフ分析ナイト (エンジニア向け) https://dllab.connpass.com/event/159148/ グラフ畳み込みネットワークなど、グラフ上の機械学習/深層学習技術の概要についてご説明します。Read less

                              グラフデータ分析 入門編
                            • Atomic Design思考でVue.js×Plotly.jsでのグラフComponentを実装した結果 - ABEJA Tech Blog

                              第0章:はじめに こんにちは。はじめまして。 ABEJAでフロントエンドとバックエンドをフラフラしているエンジニアの齋藤(@z-me)*1です。 本ブログは ABEJA Advent Calendar 2019 の9日目です。 不本意ながらABEJAで開催するフロントエンドのミートアップやカジュアル面談でよく、 ABEJAってAIの会社ってイメージはあるけどUI/UXガッチリやってるイメージがない。 と言われる事が多いので、当ブログ編集長*2が言っている通り*3、ABEJAではプロダクトを開発&提供しているということをお伝えしたいと思います。 今回はその中でも、あまり外部に広く知られていない、ABEJA Insight for Retailの提供しているDashboardで、どのようにUI/UXに力を入れて開発しているのかや、その開発手法(Atomic Design)やグラフCompone

                                Atomic Design思考でVue.js×Plotly.jsでのグラフComponentを実装した結果 - ABEJA Tech Blog
                              • 地下アイドル間の関連性をネットワークとして分析したり楽曲派を可視化したりしてみた話 - 蛇ノ目の記

                                地下アイドルアドベントカレンダー 12/16の記事です。メリークリスマス。 12/16の記事です。 12/16の( adventar.org 前回の更新から8ヶ月以上が経ってしまった。更新をサボっている間に名古屋に行ったり、大阪に行ったり、福島に行ったり、名古屋に行ったり、大阪に行ったり、名古屋に行ったり、名古屋に行ったり、大阪に行ったり、名古屋に行ったりしていた。さて今年は何回名古屋に遠征したでしょうか。名古屋は近所わかる。 アイドル現場まとめは、"その月に行った現場のまとめ"に留めないと持続可能性が低いと痛感。感想などを細かく書いていくとコストが大きくなりすぎてしまう。来年からはもっと簡素にまとめたい。 それでは本題始まります。 概要 Spotify Web APIを用いて「関連アーティスト(アプリ上では"ファンの間で人気"と表示される)」を取得し、地下アイドルの関連アーティストネット

                                  地下アイドル間の関連性をネットワークとして分析したり楽曲派を可視化したりしてみた話 - 蛇ノ目の記
                                • 平均年収800万円+の利益体質なスタートアップ企業をつくるために|Kenta Mukai

                                  はじめに 多くの方に以下の記事を読んでいただき、ありがとうございました。 ここまで多くの方々に読んでいただけるというのは想定していなかったため、スタートアップの年収水準への関心の高さを強く感じました。 この記事には、ご共感の声をいただく一方で、適正な平均年収650万円という数値に、「夢がない」や「給与を上げられないなら零細企業だ」など厳しいご意見もいただいております。スタートアップは、ストックオプションあるいは株式報酬を加えることによって、数千万円〜数億円のリターンも場合によって生まれうるので、一概に年収だけでそうとは言い切れないのですが、経営者として従業員の平均年収を上げたいと願うのは私も同じ思いであり、年収800万円以上を目指していくには何が必要かということについて、改めて深く考察していくことにしました。 本記事もあくまでマクロな分析であり、個社別の事情を無視した荒削りな分析であるため

                                    平均年収800万円+の利益体質なスタートアップ企業をつくるために|Kenta Mukai
                                  • 理解しやすいネットワーク設計図を描く取り組み - LGTM

                                    ネットワーク構成をよりよく理解するために、「ネットワーク設計図をプログラムで描く」という取り組みをはじめました。少し前の IEICE ICM研究会 で発表を行う予定でしたが、残念ながら新型コロナウィルス拡大により、研究会が中止になりました。 せっかくなので概要をまとめておこうと思います。 取り組んでいる課題 ネットワーク設計図は「ネットワークがどうあるべきか」を視覚的に理解しやすくするためのものです。記載される内容は 装置・回線の地理的位置・ネットワーク上の論理的位置・種別 レイヤーごとの接続関係 動作する技術・プロトコル・パラメーター・そのふるまい などなど多岐にわたります。正しいネットワーク設計図は理解の助けになる反面、それを正しい状態に維持することはコストがかかる作業です。そこで コストを抑えるために、記述を省略するなど 正しさを犠牲にしたりします。 たとえば、次の図を見てください。

                                      理解しやすいネットワーク設計図を描く取り組み - LGTM
                                    • いい感じのUIをサクッと作れるReact用ライブラリ「Tremor」を使ってみた

                                      プログラミング能力とUIのデザイン能力を両方兼ね備えているスーパーマンはともかく、一般的な開発者であればウェブアプリの開発時にUIのデザインで頭を悩ませた経験があるはず。もちろん、そうした需要に応えて世間にはさまざまなUIライブラリが存在しているわけですが、今回は「Tremor」というReact用UIライブラリで大きなアップデートがあったとのことなので、実際に使ってどんなUIが使えるのかを試してみました。 Tremor – The React library to build dashboards fast https://www.tremor.so/ Tremorを利用するためにはnode.jsのインストールが必要です。下記のURLから、手元の環境に合ったインストール方法を選択してください。 パッケージマネージャを利用した Node.js のインストール | Node.js https:

                                        いい感じのUIをサクッと作れるReact用ライブラリ「Tremor」を使ってみた
                                      • IAMの権限昇格を可視化する「PMapper」 - ペネトレーションしのべくん

                                        AWSの権限昇格してますか?(挨拶) PMapperは、指定したAWSアカウントのIAMとOrganizationsを分析して、権限昇格可能なパスを可視化してくれるツールです。NCCグループ社製。 github.com PMapperはIAMポリシー、ユーザー、グループなどをノード、権限昇格する(できる)ノードから、されるノードへのベクトルをエッジとして、有向グラフを生成します。こんな感じ。 権限昇格できるノード--昇格方法-->権限昇格されるノード AdministratorsAccess の他、IAMFullAccess のように、自分自身にポリシーを割り当てられるノードをAdminと位置づけ、AssumeRole や PathRole によってAdminに(直接的か間接的かを問わず)なれる別のノードを探す、という感じみたいです。 実行 CloudShellを使いました。Dockerイ

                                          IAMの権限昇格を可視化する「PMapper」 - ペネトレーションしのべくん
                                        • BI/ダッシュボード導入を成功に導くための5つのポイント - Qiita

                                          ビジネスの現状を把握し、さらにモニターし続けるためにダッシュボードなどを使ったBI(ビジネス・インテリジェンス)の仕組みを社内に導入したものの、社内ではあまり活用されていない、またはプロジェクトが途中で終わってしまったといった話をよく聞きます。 そこで、こちらの記事ではBI導入やダッシュボード作成プロジェクトを進めるときにぶつかることの多い問題、さらには、そうした問題を乗り越えてプロジェクトを成功に導くための5つのポイントを紹介します。 1. データの加工 ダッシュボードの作成プロジェクトに関わるタスクを考えると、真っ先に思い浮かぶのは、ダッシュボードに、どのようなチャートを入れるのかや、そのレイアウトをどうするかといったことです。 しかし、ダッシュボードの作成に関わるタスクを紐解くと、ほとんどの業務はダッシュボードに入れるチャートの作成にかかる時間ということになります。また、チャートの作

                                            BI/ダッシュボード導入を成功に導くための5つのポイント - Qiita
                                          • ナレッジグラフを使った解釈可能な推薦システム | メルカリエンジニアリング

                                            以下の図が、構築したナレッジグラフの一部分を図示したものと、その中から上の表に対応する部分を拡大したものです。 ナレッジグラフの属性ノードの情報を活用することで、お客さまが以前に購入した本と同じ著者の本を推薦するといった、商品情報をもとにした推薦が可能になります。 モデルについて 知識グラフを使った推薦は HeteRec [Yu et al., 2014] をはじめ、数年前から盛んに研究されています。今回はそのなかでも解釈性が高く、大きなデータにもスケールする KGCN [Wang et al., 2019] をもとにモデルを作りました。KGCN はグラフニューラルネットワークをもとにしたモデルです。技術的な詳細については英語版の記事を参照してください。 実験 以下の 3 つのタスクをメルカリの本のデータを使って実験することで、ナレッジグラフを使った推薦の有効性を確認しました。 商品推薦

                                              ナレッジグラフを使った解釈可能な推薦システム | メルカリエンジニアリング
                                            • Git ブランチの表現も Mermaid がよい感じに表示してくれました

                                              Zenn や GitHub の Markdown から利用できる Mermaid には「Git ブランチを表現する」機能があります。 その機能を利用してみたところよい感じだったので、記述方法やカスタマイズについてなどを記事にしてみます。 Git ブランチを表現するとは? ドキュメントでブランチの説明などを読んでいると下記のような図(グラフ)を見かけるかと思います。 図 1-1 AA によるブランチのグラフ A---B---C---D develop \ E---F---G topicA \ H---I---J topicB Mermaid の Gitgraph Diagrams を利用することにより、このような感じで表示できるようになります。 図 1-2 Mermaid によるブランチのグラフ 基本的な使い方 Mermaid 用コードブロックの先頭で gitGraph を記述し、Git の

                                                Git ブランチの表現も Mermaid がよい感じに表示してくれました
                                              • 「ChatGPT」、専門家並みのデータ分析に対応、Pythonのコードを書き、グラフを作成、内容を把握して回答も/OpenAIが近日リリース、「GPT-4o」を活用、OneDrive/Google ドライブのファイルも直接扱える

                                                  「ChatGPT」、専門家並みのデータ分析に対応、Pythonのコードを書き、グラフを作成、内容を把握して回答も/OpenAIが近日リリース、「GPT-4o」を活用、OneDrive/Google ドライブのファイルも直接扱える
                                                • クラスター事例集 | 国立感染症研究所 感染症疫学センター 国立感染症研究所 実地疫学専門家養成コース(FETP)

                                                  • 「ChatGPT」でグラフや表を作成--エディションごとの機能と作成手順

                                                    David Gewirtz (Special to ZDNET.com) 翻訳校正: 川村インターナショナル 2023-09-18 08:30 筆者が何に喜びを感じるかご存じだろうか。表とグラフだ。 掘り下げて分析できるクールなグラフを与えられると、理屈抜きで幸せになる。選挙の夜にニュースを見るのが大好きだが、それは投票数を知りたいからではなく、さまざまな素晴らしいグラフを見られるからだ。一晩中チャンネルを変えながら、各テレビ局が数値データを示すために考え出したあらゆる方法を見ている。 それは変なことだろうか。そうは思わない。 結論からいうと、「ChatGPT」はグラフや表の作成が非常に得意だ。広く利用されているこの生成AIチャットボットが、大量の情報をまとめ上げて、グラフ化する価値のあるデータに変換できることを考えると、ChatGPTが美しいプレゼンテーションで提示するものは、情報面での

                                                      「ChatGPT」でグラフや表を作成--エディションごとの機能と作成手順
                                                    • 「数字が苦手」だったメルカリのデータアナリストが教える、データ分析の第一歩 | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2023 秋

                                                        「数字が苦手」だったメルカリのデータアナリストが教える、データ分析の第一歩 | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2023 秋
                                                      • 無料で大量のデータを見やすいグラフで可視化できるオープンソースのセルフホスト可能なアプリ「Metabase」でGIGAZINE読者アンケートの結果を分析してみた

                                                        「Metabase」はオープンソースでセルフホストも可能なデータ視覚化ツールです。前回の記事でその使い方を確かめられたので、早速GIGAZINE夏のプレゼント大放出企画で集めたアンケートデータを分析してみました。 Metabaseのセットアップや機能については下記の記事で詳しく解説しています。 無料で大量のデータを自動で見やすいグラフなどで可視化し定期的に更新反映されるダッシュボードをオープンソースでセルフホスト可能なアプリ「Metabase」を使ってみた - GIGAZINE GIGAZINEのアンケート結果を読み込むためにPostgreSQLのセットアップを行います。前回に引き続きDockerを利用するので、下記のコマンドでPostgreSQLを起動します。「パスワード」や「ディレクトリへのパス」は適宜書き換えて下さい。 docker run --name metabase-postg

                                                          無料で大量のデータを見やすいグラフで可視化できるオープンソースのセルフホスト可能なアプリ「Metabase」でGIGAZINE読者アンケートの結果を分析してみた
                                                        • NotionのデータをGoogleデータポータルで可視化しよう - 前編 - Notionがあなたのチームを強くする(15)

                                                          Notionでタスク管理や顧客管理などを行っていると、数値実績をグラフで可視化したくなることもありますね。特に、売上や販売数などの目標を定めている指標、商談数やタスク消化状況などの個人評価に関わる指標については適時確認できるダッシュボードがあると便利です。→過去の回はこちらを参照。 Notionには標準機能としてグラフやダッシュボードを作る機能はありませんが、外部のツールと連携することで作成できるようになります。 手軽なツールとしてはNotionChartsや以前の記事でご紹介したNochartを利用すればNotion上のデータからグラフを作成することができます。しかしながら、複数のグラフを綺麗にまとめてダッシュボードを作ったり、表示フィルターを用意して高度な分析をしたりする場合には上記ツールでは不十分です。 今回は、無料で使える高度なBIツールのGoogleデータポータルを使ってNoti

                                                            NotionのデータをGoogleデータポータルで可視化しよう - 前編 - Notionがあなたのチームを強くする(15)
                                                          • ポケモンデータ解析.py - Qiita

                                                            # https://www.kaggle.com/abcsds/pokemon から取得した Pokemon.csv を読み込む。 df = pd.read_csv("Pokemon.csv") # df とは、 pandas の DataFrame 形式のデータを入れる変数として命名 https://www.kaggle.com/abcsds/pokemon によると、各カラム(列)は次のような意味らしいです。 #: PokeDex index number Name: Name of the Pokemon Type 1: Type of pokemon Type 2: Other Type of Pokemon Total: Sum of Attack, Sp. Atk, Defense, Sp. Def, Speed and HP HP: Hit Points Attack: At

                                                              ポケモンデータ解析.py - Qiita
                                                            • 仲野徹 『笑う門には病なし!』 on Twitter: "COVID-19について、感染を押さえ込めたかどうかは、患者数と新規患者数を両対数グラフで見たら一目瞭然、という物理学者が作ったビデオ。最高にわかりやすい。毎日一喜一憂するんじゃなくて、週単位で見ないとわからないとの指摘も。日本語… https://t.co/TY6dK6FCdR"

                                                              COVID-19について、感染を押さえ込めたかどうかは、患者数と新規患者数を両対数グラフで見たら一目瞭然、という物理学者が作ったビデオ。最高にわかりやすい。毎日一喜一憂するんじゃなくて、週単位で見ないとわからないとの指摘も。日本語… https://t.co/TY6dK6FCdR

                                                                仲野徹 『笑う門には病なし!』 on Twitter: "COVID-19について、感染を押さえ込めたかどうかは、患者数と新規患者数を両対数グラフで見たら一目瞭然、という物理学者が作ったビデオ。最高にわかりやすい。毎日一喜一憂するんじゃなくて、週単位で見ないとわからないとの指摘も。日本語… https://t.co/TY6dK6FCdR"
                                                              • 学術的発表の十か条/10 Tips for Academic Presentation

                                                                2019/08/04 バージョン1 2019/10/30 バージョン2 Keynoteファイル - https://owncloud.riise.hiroshima-u.ac.jp/index.php/s/WLUr8mRspu1rbAD PowerPointファイル https://owncloud.riise.hiroshima-u.ac.jp/index.php/s/lNEpEXtnuor5kcc

                                                                  学術的発表の十か条/10 Tips for Academic Presentation
                                                                • 人気BIツール8つを詳細に比較【2022最新】

                                                                  もちろん、上記とは異なる意見をお持ちの方もいるでしょう。しかし、自身の個別具体的な環境や経験においてはざっくりこのような印象です。以降、詳しく説明していきます。 「データ視覚化/ダッシュボードデザインを成功させる95のチェックリスト」をダウンロードする 2. すぐに分析を始められる「Power BI」 (公式Youtubeチャンネルから拝借) 120種類のデータソースに接続できるExcel、テキストファイル、各データベースなどのオンプレミスから、Azure、GCP、IBMなどのクラウドまで約120種類のデータに接続できます。 Excelベースの分かりやすいインターフェース誰もが使い慣れているExcelと同じインターフェースです。そのため、新しく何かを始める時によく起こる「どこに、なにがあるのか分からない」という状況には陥りません。 操作が簡単基本操作はドラッグ&ドロップとクリックのため、簡

                                                                    人気BIツール8つを詳細に比較【2022最新】
                                                                  • ネイティブアプリからGraphQLを叩くときにどこまでパラメータ化するか - hitode909の日記

                                                                    GraphQLを使って、ネイティブアプリにさまざまな集計方法のランキングを出す、というときについて考えている。 たとえば、ソーシャルブックマークアプリを作っているなら、「総合」「一般」「世の中」「政治と経済」みたいに、カテゴリごとのランキングを出すことがイメージできると思う。 どのようなqueryを用意して、どこまでパラメータ化するか、どこまで自由にするかによって、サーバークライアント間の責任分担や、その後の変更コストが変わってくる。 サーバーサイドで制御する rankings: [Ranking!]!みたいに、クライアントからは「ランキングください」とだけ送るパターンを考えられる。クライアントでは、Arrayの返ってきた順に画面上に表示する。 良い点 サーバーサイドでランキングの定義を持てるので、APIだけでなく、ウェブの画面に表示するランキングなど、他の面との仕様を揃えやすい 変更がサ

                                                                      ネイティブアプリからGraphQLを叩くときにどこまでパラメータ化するか - hitode909の日記
                                                                    • 情報をデザインするこつがよく分かる!デザインの手順がこんなにも詳しく解説された本は初めて -伝わる[図・グラフ・表]のデザインテクニック

                                                                      プレゼンや企画書で、図・グラフ・表のデザインに悩んだことはありませんか? データや数字、文章などを並べるだけでは、分かりやすく伝えることはできません。 情報をどのようにデザインすれば、意図した通りに伝わるか。文字の大きさや色や配置、図形の組み合わせ方、適切な情報量など、ビジュアルコミュニケーションにおけるデザインのテクニックが解説された入門書を紹介します。 本書はA5版の横長で、かわいい装丁が目印です。中身も表紙のイメージ通り。 デザインのテクニックが解説された本ですが、手順が詳しく解説されているので、ノンデザイナーの人にも非常に分かりやすい内容となっています。

                                                                        情報をデザインするこつがよく分かる!デザインの手順がこんなにも詳しく解説された本は初めて -伝わる[図・グラフ・表]のデザインテクニック
                                                                      • Obsidian Canvas - Visualize your ideas

                                                                        Visualize your ideas. Infinite space to research, brainstorm, diagram, and lay out your ideas. Canvas is a core plugin included for free with Obsidian. A playground for thought Canvas allows you to organize notes visually — an infinite space to research, brainstorm, diagram and lay out your ideas. Embed your notes alongside images, PDFs, videos, audio, and even fully interactive web pages. A new w

                                                                          Obsidian Canvas - Visualize your ideas
                                                                        • GitHub - rougier/scientific-visualization-book: An open access book on scientific visualization using python and matplotlib

                                                                          You 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.

                                                                            GitHub - rougier/scientific-visualization-book: An open access book on scientific visualization using python and matplotlib
                                                                          • にじさんじの配信者の類似性をチャットデータからネットワークグラフにして分析する - Qiita

                                                                            にじさんじの配信者間で"似ている"配信者はどういう人たちか 唐突ですが、一週間前は文化の日でしたね。せっかくだったので、文化らしいことをしたいなと思い、youtube data apiを使って遊んでみることにしました。 youtube のデータを使ってなにかしよう、となったとき、他の人はどういう分析をするんでしょうか。最近よくみるデータとしてはスパチャランキング・登録者数推移の予測などが思い当たります。 そしてまた唐突に語り始めるのですが、僕はvtuberの配信をラジオ代わりに流していることが多く、いわゆるvtuberのオタクです。オタクのあり方には諸説ありますが、僕はラジオ代わりということもあり雑談配信やマイクラ配信を流していることが多いです。「にじさんじ」の配信を見ることが多い気がします。 さて、「にじさんじ」は言わずとしれた大所帯グループです。約100人の配信者が一つの箱に所属してい

                                                                              にじさんじの配信者の類似性をチャットデータからネットワークグラフにして分析する - Qiita
                                                                            • ゼロから作るDeep Learningで素人がつまずいたことメモ:5章 - Qiita

                                                                              はじめに ふと思い立って勉強を始めた「ゼロから作るDeep LearningーーPythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」の5章で私がつまずいたことのメモです。 実行環境はmacOS Mojave + Anaconda 2019.10、Pythonのバージョンは3.7.4です。詳細はこのメモの1章をご参照ください。 (このメモの他の章へ:1章 / 2章 / 3章 / 4章 / 5章 / 6章 / 7章 / 8章 / まとめ) 5章 誤差逆伝播法 この章は、ニューラルネットワークの学習において重みパラメーターの算出を高速化するための、誤差逆伝播法についての説明です。 ちなみにこの「伝播」(でんぱ)という言葉はPropagetionの訳なのですが、「伝搬」(でんぱん)と訳されることもあって日本語は混沌としています。この辺りを調べたブログの記事を見つけましたので、興味のある方は 歩いたら

                                                                                ゼロから作るDeep Learningで素人がつまずいたことメモ:5章 - Qiita
                                                                              • 意味的知識グラフとApache Solrを使った関連語検索の実装 - Ahogrammer

                                                                                Manningから出版予定の『AI-Powered Search』(AIを活用した情報検索の意)を冬休み中に読んでいたら、その中で意味的知識グラフ(Semantic Knowledge Graph)と呼ばれるデータ構造について説明していて、関連語の計算やクエリ拡張などに使えるということで興味深かったので紹介しようと思います。最初に意味的知識グラフについて説明したあと、日本語のデータセットに対して試してみます。 AI-Powered Search(https://www.manning.com/books/ai-powered-search) 本記事の構成は以下のとおりです。 意味的知識グラフとは 意味的知識グラフを用いた関連語の計算 参考資料 意味的知識グラフとは 知識グラフと聞くと、固有表現認識や関係抽出、OpenIEを使って構築するグラフを思い浮かべる方もいると思うのですが、意味的知識

                                                                                  意味的知識グラフとApache Solrを使った関連語検索の実装 - Ahogrammer
                                                                                • ナレッジグラフを用いたRAGの改善 - Ahogrammer

                                                                                  RAG(Retrieval Augmented Generation)は大規模言語モデル(LLM)の性能を改善するための手法の1つであり、質問に対する回答を生成する際に、外部知識源から情報を取り込みます。 これにより、LLM 自体で学習できる情報量に制限されることなく、より正確で詳細な回答を生成することができます。 よく使われているRAGでは、外部知識源として検索エンジンにテキストをインデックスしておき、質問に関連するテキストをベクトル検索や全文検索を用いて取得します。しかし、構造化データを扱うことには苦労するため、質問によっては回答が不十分、あるいはまったく回答できないことに繋がります。 これらの問題を克服するために、ナレッジグラフを用いたRAGが構築されることがあります。ナレッジグラフでは、エンティティとその間の関係がグラフ構造で表現されており、単純な検索を用いた場合には回答できないよ

                                                                                    ナレッジグラフを用いたRAGの改善 - Ahogrammer