DMARCレポートの可視化ダッシュボードを作りました - LIVESENSE ENGINEER BLOG
はじめに そもそもDMARCって何？ Googleの発表によってDMARC対応が必要に SaaSの検討 OSSの検討・選定 構成 動作 GmailからGoogle Driveへ格納する XMLをパースしてOpenSearchに格納する Google Driveからコンテナ内にダウンロードする パースと格納 可視化 苦労した点 Gmailの仕様とparsedmarcの相性が悪い OpenSearch突然データが全部消えた 作ってみてよかったこと 今後の運用 はじめに インフラGの鈴木です。ガールズケイリンアニメことリンカイ！の放映が近くなってきましたね。 最近小倉にギャンブル旅行にいったのですが、北九州競輪には等身大パネルがありました。本気(マジ)度が伝わってきます。アニメの放映日が楽しみです。 ところで、今回はDMARCの可視化基盤を作った話をします。なかなか大変1でしたので、共有したいと
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JSON Canvas
An open file format for infinite canvas data. Infinite canvas tools are a way to view and organize information spatially, like a digital whiteboard. Infinite canvases encourage freedom and exploration, and have become a popular interface pattern across many apps. The JSON Canvas format was created to provide longevity, readability, interoperability, and extensibility to data created with infinite
｢残り時間を可視化｣する時計が発明されました
僕らに必要な時計はこれだった。 突然ですが、みなさん｢残りあと◯分です｣と言われて、すぐにイメージできます？ 僕けっこうニガテで､何分経過したのかが計算しないと出てこない…。 そんな僕でもひと目で残り時間がわかる時計が開発されました。キングジムの｢ビジュアルバータイマー｣と言います。 ゲージ表示で｢残り時間｣を可視化してくれるImage: KING JIMもともと時計って時間を可視化してくれるアイテムですけど、このタイマーでは｢残り時間｣という目に見えなくて体感でも変わるあやふやなものを可視化しているんです。 没頭している時に、チラッと見るだけで｢あと時間どのくらい？を量で判断できる｣し、このゲージが減っていくシステムはゲームでも馴染みがあるので、世代を超えて色々な人に伝わりそう。 Image: KING JIMあとポモドーロタイマー（作業と休憩の時間を繰り返す集中メソッド）的にも使えるの
「東京駅集合で」と言われたので「東京駅のどこですか？」と聞いたら「1から10まで言わないとわからんのか！」とキレる人がいたらヤバいですよね。
米村歩@日本一残業の少ないIT企業社長 @yonemura2006 「東京駅集合で」と言われたので「東京駅のどこですか？」と聞いたら「1から10まで言わないとわからんのか！」とキレる人がいたらヤバいですよね。そんなのたどり着けるわけないだろうと。 一方で「東京駅銀の鈴集合で」と言われて「銀の鈴までの道順詳しく教えて」と言われたら「1から10まで言わないとわからんのか！」となるのも当たり前と言える。それくらい自分で調べて何とかしろとなる。 これ仕事でも同じで、仕事のゴールと手順の違いなんですよね。ゴールを明確にせずに「1から10まで言わないとわからんのか！」という人は本当にヤバい。害悪なので本当にやめてほしい。 一方で銀の鈴までのたどり着き方を詳細に指示してもらわないと動けない人はもう少し自分の仕事のやり方を真剣に考えた方がいい。 2024-03-03 08:19:37 米村歩@日本一残業の
BERTopic は、Transformersを用いて文書のトピックモデリングを行うためのPythonライブラリです。本記事では、自分がKaggleコンペの初手EDAによく使うコードをまとめました。 入出力のイメージ 入力： 文章のリスト （例：["I am sure some bashers of Pens fans ...", "My brother is in the market for a high-performance video card that supports VESA local bus with 1-2MB RAM. Does anyone hav...", ...]） 出力： 各文書の関係性を表した2次元座標図 ソースコード 以下にもあります Github Google colab import pandas as pd from umap import UMA
GA4×サチコ×Looker Studioで可視化！ 現場で使われる“ダッシュボード”の作り方 | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2023 秋
Google Search Console（以降、Search Console：サーチコンソール）は便利なツールではあるものの、なかなかそのデータを活用しきれていない、活用したいがデータの加工などがやりにくいという悩みをよく聞く。SEOの分析、モニタリングツールの「Amethyst（アメジスト）」を提供するJADEの郡山 亮氏が「Web担当者Forum ミーティング 2023 秋」に登壇。 無料ツール「Looker Studio（ルッカースタジオ）」を使ってSearch Consoleのデータを徹底活用し、現場で使われる、定点モニタリングしやすいダッシュボードをつくる方法を紹介した。 Search Consoleの扱いづらさをカバーするLooker StudioSearch Consoleはさまざまなことができるツールだが、今回は検索パフォーマンスの検索結果レポートに絞って紹介した。Sea
これは MIERUNE AdventCalendar 2023 24日目の記事です! 昨日は@northprintさんによるSvelteKitでURLクエリパラメーターの操作をするでした。 はじめに この記事では新宿駅の屋内地図データを使用して、Three.jsで3Dによる可視化をします。 DEMOはコチラ 使用するデータ 今回は、G空間情報センターで公開されている「新宿駅屋内地図オープンデータ」の統合版（ShapeFile）を使用します。 データについての詳細は製品仕様書に記載されています。 この記事のように、データの加工利用には以下の出典が必要となります。 コンテンツを編集・加工等して利用する場合は、上記出典とは別に、編集・加工等を行ったことを記載してください。なお、編集・加工した情報を、あたかも国（又は府省等）が作成したかのような態様で公表・利用してはいけません。（コンテンツを編集・
Microsoftは、データ管理資産サービス「Microsoft Purview」の監査ログに関するデフォルトの保存期間を延長した。これは、2023年の初めに国家の後ろ盾を得たハッカーが国務省から数千通の電子メールを盗み出したことを受け、同社のプラットフォームで悪意ある活動を可視化するための幅広い取り組みの一環だ。 2023年10月から「Microsoft Purview 監査」のセキュリティログのデフォルトの保存期間が、スタンダードユーザーの場合、90日から180日に倍増する。プレミアムライセンス所有者のデフォルトの保存期間は1年に延長されるが、10年に延長するオプションも用意されている。 この取り組みは、はじめに全世界の顧客に適用され、その後に政府機関の顧客にも拡大される予定だ。 ログ機能無償提供の狙いは？ Microsoftは「2023年のハッキング事件を受けて、セキュリティ支援の一
こんにちは、越川です。 皆さんは構成図を描く機会ありますか？ 僕の場合、内部のメンバーやお客様との議論の場で、構成図を描いて図解ベースで説明することが多いです。実際に描いてみると色々と考慮すべき点が多く、今回は自分なりに普段意識している点を言語化してみようと思います。 なぜ構成図を描くのか 構成図を描く際に意識している３つのこと 1. 導線 2. 引き算思考 1. 主役を決める 2. 読者を想定する 3. 高さや大きさを揃える さいごに なぜ構成図を描くのか 構成図のメリットは相手に伝えたいことをシンプルに伝えられる点だと思います。文章で書くと沢山書かなければいけないことが構成図を使うとスムーズに相手に伝わります。例えば、以下の文章を読んでみて下さい。 ユーザーはDNS登録されたFQDNへHTTPSアクセスする CloudFrontはBehaviorに指定されたALBにHTTPSリクエスト
はじめに この記事は、FOSS4G TOKAI 2023のLT大会で発表した「みんな名古屋駅からどこに降りているのか？大都市交通センサスを使って見てみる」で実装したソースコードを解説する記事です。 このLTは、国土交通省が公開している大都市交通センサスのデータを使って、名古屋駅で乗車したお客様がどこの駅で降りているのか、上記の画像のように地図上で立体的に可視化してみようというものを、デモを交えながら発表しました。 実際にデモサイトも公開しています。 地図上に伸びているグラフは、各駅において名古屋駅から来た人数を表しており、グラフにカーソルを合わせると詳細な降車人数が表示されます。 可視化してみるまでの背景や、大都市交通センサスの詳細については LT会の公開資料 をご覧ください。 処理の流れ 大都市交通センサスのデータを使って地図上に可視化するまでの流れは、以下の画像のような流れとなります。
GitHub - mckinsey/vizro: Vizro is a toolkit for creating modular data visualization applications.
Rapidly self-serve the assembly of customized dashboards in minutes - without the need for advanced coding or design experience - to create flexible and scalable, Python enabled data visualization applications Use a few lines of simple configuration to create complex dashboards, which are automatically assembled utilizing libraries such as Plotly and Dash, with inbuilt coding and design best pract
ヤクルトファンはどこにいる？視聴履歴で見えるプロ野球ファンの分布
関西は阪神強し、オリックスは… 西武線沿線に集まる西武ファン 鉄道沿線のファン、千葉・神奈川でも プロ野球はセ・パ両リーグの優勝が決まりましたが、クライマックスシリーズへの進出をかけ応援に熱が入っているファンも多いはず。そんなファンの地域分布を、ケーブルテレビ大手のJCOMが視聴履歴から調べたところ、鉄道との関係が見えてきました。（朝日新聞デジタル企画報道部・篠健一郎） 関西は阪神強し、オリックスは… JCOMでは、12球団の全試合を生中継しています。 同社の「あしたへつなぐ研究所」の調査では、視聴履歴の収集と利用の許可を得た280万世帯の契約者を対象に、2022年のプロ野球の試合の視聴時間や視聴試合数に基づいて、①プロ野球ファンかどうか、②ファンであればどの球団のファンかを独自に判定。 その結果、分析に利用できると判定した37万世帯の居住地を調べました。 なお、中日の本拠地がある愛知県な
1. はじめに Python のプロットツールとして、matplotlib の代わりに、下の図のようなブラウザ上でぐりぐりと操作できる Plotly が便利で使うことが多いのですが、 大容量データを一度にプロットすると、非常に重くなるのが気になっていました。 これまで描画のときだけデータを粗くするなど工夫してきたのですが、毎回大変なので、なにか便利なものはないかなーと探していたら、よいカスタムライブラリを見つけたので、この記事で紹介したいと思います！ 2. 通常のプロットサンプル まず、比較のために、1000万のサンプルデータを作成して、通常の方法で Plotly でプロットしてみます。 コードはこちらです。 import pandas as pd import numpy as np from plotly.subplots import make_subplots import plo
【Conference Projector】OpenAI API を使って CVPR 2023 全体を眺めるWebサイトを作成した - IrohaLog
概要 CVPR 2023 会議全体を可視化したグラフを眺めながら論文検索できるWebサイトを作成したので紹介します。 会議に採択された論文全体を可視化したグラフから、 カテゴリやアプリケーションが近い論文を探せます。 テキスト検索ではない方法で、広い視野で論文を探せます。 会議全体で盛り上がっている分野や、逆にニッチな分野を把握することもにも役立ちます。 研究テーマを模索している方や、広い視野で業界動向を知りたい方におすすめです。 yuukicammy--conference-projector-wrapper.modal.run 概要 はじめに Conference Projector で何ができるか システム概要 実装詳細 (1) スクレイピング (2) カテゴリ、アプリケーションなどのテキスト生成 (3) Embedding (4) PDFからの画像抽出 (5) 次元圧縮 (6) K
SonarCloudと始める静的コード解析 〜ソフトウェア品質向上のための第一歩〜 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。FAANSバックエンドエンジニアの浜口（@xlgorbylx）です。普段はFAANSのバックエンドシステムの開発をしています。 FAANSとは、弊社が2022年8月に正式ローンチした、アパレル店舗のショップスタッフの販売サポートツールです。例えば、ZOZOTOWN上で実店舗の在庫取り置きができる機能や、コーディネート投稿の機能などを備えています。投稿されたコーディネートはZOZOTOWNやWEAR、Yahoo!ショッピング、ブランド様のECサイト等に連携が可能です。これによりお客様のコーディネート選びをサポートし、購買体験をより充実したものにします。機能の詳細に関しましては、下記プレスリリースをご覧ください。 corp.zozo.com 本稿では、Go言語で実装されたFAANSのバックエンドシステムについて、SonarSource社の提供するSaaSである「Sonar
カンバンボードで業務を可視化・整理しよう - 組織に合ったカンバンの設計・運用をヴァル研究所の実践に学ぶ - Agile Journey
Agile Journeyをご覧の皆さん、こんにちは。ヴァル研究所の熊野壮真 / 小泉翔太です。 私たちの勤務する株式会社ヴァル研究所は、日本で最初に発売された経路検索サービス「駅すぱあと」を中心に、公共交通に関連するさまざまなプロダクトを展開しています。最近では MaaS （Mobility as a Service)）といった、未来の移動のあり方を変えていくような取り組みにもチャレンジしています。 これらプロダクト開発の現場にはアジャイルの考え方が浸透しており、各チームでは現場ごとに合わせたさまざまな形のアジャイルの実践が見られます。その実践手法は多様ですが、各チーム、共通して力を入れているのが「カンバン」による仕事の可視化の取り組みです。こと「カンバン」に関しては開発部門のみならず、バックオフィス部門でも積極的に活用しており、その活用場面の多さ、バリエーションの豊かさは当社の特色と言
モバイルチームの「エリートDevOps チーム」への道のり（我々のFour Keysも公開しちゃうよ） - Uzabase for Engineers
概要 どうやって指標を確認しているの？ NewsPicksのFour Keysはどんな感じ？ 改善前はどんな感じ？ 改善のために何をした？ 終わりに 概要 NewsPicksは「最高の開発体験の追求」をしている会社です。エンジニア向けのサイトの1ページでも謳っており、そこから弊社高山の記事に辿れるので、こちらも読んで頂けると幸いです。 そして、これはサーバーサイドだけの話しではなく、モバイルチームでも同じように開発者体験向上を目指し、Four Keysを追っています。 Four Keys とは、ソフトウェア開発チームのパフォーマンスを計測する4つの指標です。Four Keys 指標を用いることで、ソフトウェアデリバリの「スピード」と「安定性」を測定できます。 いわゆる組織の開発生産性が可視化できるということですね。 私が所属するモバイルチームもさまざまな改善をすることで、Four Keys
note.com 先日、狂人を名乗っている小山さんが、「論破王」ひろゆきさんとtwitterで「議論」になった一部始終をnoteにまとめてらっしゃった。その内容は、ひろゆきさん自身に焦点を当てるよりも、ひろゆきさんのファン層に焦点を当てた内容だった。 小山さんは驚きをもって語る。「日本語は読めないけれど論破したい」という欲望が存在する、と。ひろゆきさんのファンからの声には、論争内容を理解したコメントがぜんぜんなくて、まったく論争内容を理解していないコメントが無限に飛んでくる、と。 自分はインターネットに20年以上どっぷり浸かり、不毛なネット論争を何十何百と繰り返してきたわけなのですが、ここまでファン層の知的レベルが低いのは確実にひろゆきさんが初めてだと思います。というか、おそらくは「論争」という知的（？）遊戯を嗜まない層にまでひろゆきさんの影響力は波及している。論争の当事者になることで、そ
なぜ家事は紛争を呼ぶのか 私の周りも結婚・出産をする友人が増えました。 そこで必ずと言っていいほど上がる議題がこれ。 「夫（妻）がぜんっぜん家事をやらない」 日本で婚姻制度が発足してから早100年。 これだけ長い年月「夫婦」という形が取られているのに、なぜこんなにも初歩的な不満が世に蔓延するのでしょう。 私も妻と結婚して5年経ちます。 知人からの愚痴なども収集した結果、いくつかの原因が考えられました。 その１． 人は「自分が一番やってる」と思う生き物である これは私がサラリーマンとして働いてて出した結論です。 殆どの人が「自分は結構仕事してる」と思いがちです。（これはマジ） 少なくとも同等の仕事量だとまず間違いなく「自分のほうが仕事してる」と勘違いします。 そのため、仮に夫婦が全く同じ量の家事を分担してたとしても、 それが正確に見える化されない限り、必ず「俺(私)のほうが家事をやってる」と
Data dashboarding tools | Streamlit v.s. Dash v.s. Shiny vs. Voila vs. Flask vs. Jupyter
Just tell me which one to useAs always, “it depends” – but if you’re looking for a quick answer, you should probably use: Dash if you already use Python for your analytics and you want to build production-ready data dashboards for a larger company.Streamlit if you already use Python for your analytics and you want to get a prototype of your dashboard up and running as quickly as possible.Shiny if
近年、サイバー攻撃が複雑高度化しており、サイバー攻撃が事業継続に及ぼすリスクはどんな企業であっても見逃すことはできません。また、企業が新たな価値創出をし、競争優位性を高めるためにはDX(デジタルトランスフォーメーション)の推進が欠かせません。 これらの課題に取り組む上で、企業のセキュリティ対策は不可欠ですが、実際に自社にセキュリティ製品やサービスを導入するためには、社内予算を確保する必要があります。 しかし、予算権限を有する経営者は必ずしも情報システム(IT)、制御システム(OT)のセキュリティ分野に関する知見があるわけではありません。 そのため、企業のセキュリティ担当者にはセキュリティ対策を経営者が理解できるような言葉で説明することに苦悩し、自社のセキュリティ対策を遂行するための予算確保に苦労する方が多いと考えております。 セキュリティ対策を遂行するための予算を上手く確保できない原因とし
git-sim: Visually simulate Git operations in your own repos
Coding Essentials Guidebook for Developers This book covers core coding concepts and tools. It contains chapters on computer architecture, the Internet, Command Line, HTML, CSS, JavaScript, Python, Java, SQL, Git, and more. Learn more! Decoding Git Guidebook for Developers This book dives into the initial commit of Git's C code in detail to help developers learn what makes Git tick. If you're curi
Qiita投稿記事から作る「日本のIT技術マップ」 - VDSLab Magazine vol.1｜likr｜note
はじめにIT分野では日々新しい技術が登場しています。技術者の肌感覚として新しい技術・枯れた技術の区別は付くでしょうが、それらを俯瞰して視ることはできるのでしょうか？昨今のIT分野では、Qiita等のプラットフォームを通じてコミュニティベースでの技術情報の発信が活発に行われています。本稿では、Qiitaの投稿記事に付けられたタグの情報を利用して、過去約10年間の国内のIT技術動向を可視化した「日本のIT技術マップ」を紹介します。 「日本のIT技術マップ」「日本のIT技術マップ」は、Qiitaの投稿記事から得たタグの関係を地図テイストに可視化したものです。投稿記事は、Qiitaのサービス開始時である2011年9月から2022年12月までのものをQiita APIから取得しました。可視化方法の主要な部分は以下の論文を参考にしています。 Gansner, E. R., Hu, Y., & Kobo
下記のイベントでLTした資料です。私はDay 1に「「俯瞰」可視化が情報探索・分析を変える」というテーマで発表しました。 データ可視化ショーケースイベント Data Visualization meetup 2022 https://peatix.com/event/3452708 「俯瞰」可視化に関する、①アルゴリズム、②背景思想、情報探索・分析を変える可能性、③関連プレイヤーを話しました。
2018年新卒入社。名古屋支社にてSI中心にお仕事をするエンジニア。仕事ではサーバやミドルウェアを、趣味ではウェブやアプリを弄っています。 【IIJ 2022 TECHアドベントカレンダー 12/21（水）の記事です】 はじめに 名古屋支社の kmmt-t です。 今年の夏頃、インターネットの回線速度を測定するブームがありました。（なぜ？については触れませんが・・・） 俗に言われる「回線速度」というものは、時間帯やご近所さんの利用状況などの様々な要因で変化するものなので1回だけ測ったところで大した意味は持たないでしょう。先日公開された弊社のハンズオン研修の1つである「監視Overview」でも述べられている通り、何かのシステムを監視するのであれば「可視性」「通知性」「特定性」「分析性」を重視しなければなりません。・・・例えそれが自宅のインターネット回線であっても！ というわけで今回は、以下
R のパッケージ {targets} にコントリビュートした話 - Sansan Tech Blog
はじめに 研究開発部の小松です。 本記事は Sansan Advent Calendar 2022 の17日目の記事になります。 adventar.org 普段こちらのブログではネットワーク経済学をテーマに細々と書いています。今回は少し話題を変えて、日頃の分析でお世話になっている R のパッケージ {targets} に (半年ぐらい前になりますけれど) OSSコントリビュートした話をします。 普段の業務では Python と R 両方使っていますが、素早い対応が求められる分析業務では私は R を使っています。{tidyverse} によるデータハンドリングに慣れた身からすると、pandas での処理はまどろっこしく感じられて未だに慣れません。*1 その R を用いた分析の生産性を向上に大きく寄与しているのが、1年程前に使い始めた {targets} です。以下の記事にも、研究開発部の R
GitHub - f5/unovis: Modular data visualization framework for React, Angular, Svelte, Vue, and vanilla TypeScript or JavaScript
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Unovis
import React, { useCallback } from 'react' import { VisXYContainer, VisAxis, VisArea, VisXYLabels } from '@unovis/react' import { data, formats, DataRecord, getLabels } from './data' export default function StackedArea (): JSX.Element { const labels = getLabels(data) return ( <> <VisXYContainer data={data} height={'50vh'}> <VisArea x={useCallback((d: DataRecord) => d.year, [])} y={formats.map(g =>
21年度予算の発表に合わせて、21年1月に公開し、翌22年1月には事業の費用対効果など検証した「政策評価・事業評価」のカテゴリーを追加するなど、機能を順次強化している。同年7月には全国で初めての取り組みとなる「補助金サーチ」を公開。都の補助金情報を網羅し、事業者などに情報提供している。 関連記事 「生クリーム好き歓喜」──セブンイレブンの“具なし”「ホイップだけサンド」に反響 商品化の狙いは？ 広報に聞いた セブン-イレブン・ジャパンが10月12日から近畿エリアなど地域限定で販売を始めた「ホイップだけサンド」シリーズがTwitterで話題となっている。商品名の通り、ホイップクリームのみを挟んだ“具なしサンドイッチ”となっている。商品化の経緯を聞いた。 「工場の製造が追い付かない」──ファミマの「クリームパン」、4週間で650万個販売 好調の理由を広報に聞いた ファミリーマートが発売した「フ
KREA Stable Diffusion | Atlas
Structure unstructured datasets of text, images, embeddings, audio and video.
先日Power BIに関して次のようなツイートをしたところ、特に具体的な手法を解説した訳でもないのに少し狼狽するほどリツイートされてしまった。せっかくなので当方がPower BIを具体的にどのように活用しているかご紹介したいと思う。 PowerBIマジで凄い。このためにWindows買うレベル。これは社員だから言うのではなくもし退職しても普通に使い続ける。研究データをまとめるのに有益。これちょっとブログにするから読んで欲しい。PowerBIはデスクトップ版とクラウド版があって一瞬取っ付きにくいんだけどマジで凄いんですよ。 — 父 (@fushiroyama) October 14, 2022 Power BIとは何かマイクロソフトが提供するBIツールである。 BIツールって何だっけ企業が持っている、 各種データベース 売上を記録したエクセルシート ユーザの行動ログ などの様々な情報を分析・
京都研究所・TechLabの田中です。 マイクロアドでは、主にエンジニア以外のメンバーが広告配信実績などの各種データにアクセスする際にRedashを利用しています。 Redashから接続しているデータソースには、以前このブログでも紹介した分析用Hadoopクラスタ*1に加えて、MySQLのレプリやBigQueryなどがあります。 これらの異なるデータソースに対してRedashからは同じインターフェースでアクセスでき、手軽にデータの抽出や可視化・分析などが可能です。 また、クエリで抽出したデータを利用して、Redash上にダッシュボードを作成することもできます。 本稿では、そんなRedashの活用方法の1つとして、 スケジューリング機能とキャッシュ機能を利用した簡易的なデータパイプラインを使ってダッシュボードを作成する例をご紹介します。 なお、この記事で扱うRedashの説明はバージョンv1
PythonとGoogle Cloudを使って年間70万球の野球データをいい感じに可視化・分析するダッシュボードを作った - Lean Baseball
日本で言えば同じ学年のレジェンド, アルバート・プホルスが通算700号本塁打を打って驚いている人です. ここ最近, （休んでいる間のリハビリがてら*1）PyCon JP 2022の準備および, 来年以降のMLBを楽しく見るために野球データ基盤（ちなみにメジャーリーグです）を作っていたのですが, それがいい感じに完成しました. アプリとデータ基盤をどのように作ったのか どのような処理, どのようなユースケースで動かしているのか これらをどのようなアーキテクチャで実現したのか 以上の内容をこのエントリーに書き残したいと思います. なおこのエントリーは, PyCon JP 2022のトーク「Python使いのためのスポーツデータ解析のきほん - PySparkとメジャーリーグデータを添えて（2022/10/15 16:00-16:30）」の予告編でもあります. なので, 後日のトークをお楽しみに
マルチアカウント環境のリソースを可視化。「Workload Discovery on AWS」を試してみる - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
皆さん、こんにちは ! ソリューションアーキテクトの佐藤裕介です。 皆さんは「AWS ソリューションライブラリ」をご存知でしょうか ? 業界ごと、テクノロジーごとにお客様の課題解決に役立つ、AWS サービス、リファレンスアーキテクチャ、そして今回ご紹介する「Workload Discovery on AWS」を含む AWS ソリューションズが AWS ソリューションライブラリで紹介されています。 AWS ソリューションズでは、世界中のユーザーが直面する一般的な問題の解決策を提供しています。AWS ソリューションズは AWS CloudFormation のテンプレートを提供しており、お客様の環境で CloudFormation テンプレートを展開することで、実装にかかる時間と労力を節約することができます。構築後の運用はお客様にて実施していただく必要はありますが、CloudFormation
Python tools for data visualization¶ Welcome to PyViz! The PyViz.org website is an open platform for helping users decide on the best open-source (OSS) Python data visualization tools for their purposes, with links, overviews, comparisons, and examples. Contents: Overviews of the OSS visualization packages available in Python, how they relate to each other, and the core concepts that underlie them
Notable people
Notable people Using data from Morgane Laouenan et al., the map is showing birthplaces of the most "notable people" around the world. Data has been processed to show only one person for each unique geographic location with the highest notability rank. Click below to show people only from a specific category. Made by Topi Tjukanov. Inspired by People Map of the U.S by The Pudding. Made possible by
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Screwtape / sqlite-schema-diagram · GitLab
KaggleのNLPコンペで初手に使える可視化 〜BERTopicを用いた文書クラスタリングと可視化〜
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