なぜエンジニアが作る画面はダサいのか…?「理由」と「対策」を徹底解説【エンジニア向け画面デザイン講座】 - Qiita
なぜエンジニアが作る画面はダサいのか…?「理由」と「対策」を徹底解説【エンジニア向け画面デザイン講座】UXUIDesignUIデザイン画面設計 1.はじめに エンジニアの私がデザインを本気で勉強した結果、デザイナーとエンジニアはそもそも思考が大きく違っているということがわかりました。 今回は「それ」をデザインに苦手意識のあるエンジニア方にも理解してもらえたらと思い、わかりやすくまとめてみました。 2.アプリの画面デザインを考えてみよう まず、こんなアプリを考えてみてください。 フィットネストレーナーが使うアプリ トレーニングルームでお客様とお話しながら使う 端末はタブレット そして 会員の個人情報確認 前回までのトレーニング状況の確認 次回の予約受付 といったことをします。 使える情報としては、こんな感じです。 あなたならどう画面デザインをするか、もしお時間があったら考えてみてください。
Excelのアドインの基本的な使い方は前回説明してるので、まだお読みでない方はそちらから順にチェックしていただきたい。今回はよりビュジュアルに優れたアドインを2本紹介する。どちらも簡単に使えるものを選んだが、慣れてきたらさらに高度なアドインを使うのもおすすめだ。うまく使えれば、人と被ることがない目を引くシートを作成できるはずだ。 文／戸田 覚 ネットワーク図を作る 最初に紹介するのは「GIGRAPH」で、情報や予算などの流れを示す図解が簡単に作れる。いわゆるチャート作成のアドインなのだが、矢印の太さが数値によって変わり、数値自体もラベルで表示されるなど、非常に手が込んでいる。 自分でいちから作成しようと思ったらかなり大変なので、用途が見合えばおすすめのアドインだ。
データ可視化の成り立ち・歴史・現在地 〜折れ線グラフの誕生からD3.js、Observableまで〜 - Qiita
はじめに 以前のQiita記事では、データ可視化の方法論を学ぶStanford大の授業を取り上げました。本記事では、データ可視化の歴史に注目します。 まず書籍『データ視覚化の人類史―グラフの発明から時間と空間の可視化まで』を紹介、特に1990年代から2000年代のイベントを概観した後、2010年代ではD3.js、Vegaプロジェクト、Observableを取り上げます。最新情報を知る場として、2021年12月末に行われ、録画が公開されているData Visualization Japanのミートアップについても紹介します。 データ可視化の成り立ちと歴史 折れ線グラフや棒グラフはいつどのように生まれたのか。データ可視化とは何か。それはどのように始まり、どう活用されてきたのか。そんな問いかけに答えてくれる書籍が、つい最近出版、翻訳されました。 『データ視覚化の人類史―グラフの発明から時間と空間
以前 Scrapbox のページ間リンクを Graphviz で可視化してみました。 blog.kondoumh.com Scrapbox からデータを取得し、可視化用の dot ファイルを生成するところまでをカバーした CLI ツールを mamezou-tech で公開しました。 github.com README と help を見ればおおよその使用方法はわかると思います。 $ sbgraph init $ sbgraph project kondoumh $ sbgraph fetch $ sbgraph graph このステップで dot ファイルが生成されます。graph サブコマンドには大量データをフィルタするためのオプションもあります。 あとは、dot コマンドで、グラフの画像を生成すれば Scrpbox プロジェクトのグラフ構造を見ることができます。
GitHub - jaredtrog/cfplot: A simple tool to generate waterfall graphs of CloudFormation Templates
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Ten Considerations Before you Create another Chart about COVID-19
Teams are making ready-to-use COVID-19 datasets easily accessible for the wider data visualization and analysis community. Johns Hopkins posts frequently updated data on their github page, and Tableau has created a COVID-19 Resource Hub with the same data reshaped for use in Tableau. These public assets are immensely helpful for public health professionals and authorities responding to the epidemi
Svelte Flow is a MIT-licensed open source library. You can help us to ensure the further development and maintenance by supporting us. Support Us Getting Started with Svelte Flow Make sure you’ve installed npm, pnpm or yarn. Then you can install Svelte Flow via:
Steep is a modern analytics platform powered by metrics that changes how companies use data together.
Webサイトで公開できる対話的・探索的（読み手が自由に動かせる）可視化をPythonで実践。データ解析に便利なPlotly，アプリ化のためのユーザインタフェースを作成できるDash，ネットワーク図に強いDash Cytoscapeを具体的に解説。 ◎本書の刊行を記念しまして、ジュンク堂池袋店様にて、オンラインイベントが開催されます。 ○演題：Pythonインタラクティブ・データビジュアライゼーション入門 -COVID-19のデータを使ったインタラク ティブ可視化事例- ○日時：２０２１年１月12日 19:30～21:00 ＊申し込みなどの詳細は、丸善ジュンク堂のサイトにてご確認ください。 グラフ（棒グラフ，散布図，ヒートマップ・・・）や表，地図，ネットワーク図など，簡潔なコードですばやく可視化 オールカラー ●コールバック,アニメーションなどの機能で,大規模データでも特徴把握が簡単に ●統
Use Datadog Session Replay to view real time user journeys
Looking for Datadog logos? You can find the logo assets on our press page.
目次 本記事はPyTorchを使って自然言語処理 $\times$ DeepLearningをとりあえず実装してみたい、という方向けの入門講座になっております。以下の順番で読み進めていただくとPyTorchを使った自然言語処理の実装方法がなんとなくわかった気になれるかもしれません。 PyTorchを使ってLSTMで文章分類を実装してみた PyTorchを使ってLSTMで文章分類を実装してみた（バッチ化対応ver） PyTorchでSeq2Seqを実装してみた PyTorchでAttention Seq2Seqを実装してみた PyTorchのBidirectional LSTMのoutputの仕様を確認してみた PyTorchでSelf Attentionによる文章分類を実装してみた PyTorchで日本語BERTによる文章分類＆Attentionの可視化を実装してみた ←イマココ はじめに
Below are the high-level steps (with numbers corresponding to the above diagram) in the order they occur during the CPython release process: Freeze the python/cpython release branch. This is done using GitHub Branch Protections. Update the Release Manager's fork of python/cpython. Run Python release tools (release-tool, blurb, sphinx, etc). Push diffs and signed tag to Release Manager's fork. Git
八坂たかのり on Twitter: "デジ初心者の頃に知りたかった「レイヤーパレットのイメージ」 https://t.co/GG1frT7FYj"
デジ初心者の頃に知りたかった「レイヤーパレットのイメージ」 https://t.co/GG1frT7FYj
The Animated Elliptic Curve
Visualizing Elliptic Curve Cryptography Every TLS 1.3 session starts with a key exchange made via an elliptic curve. The most popular curve is Curve25519, and the exchange involves adding a "base point" P to itself over and over again: Curve25519 point addition We're looking at the heart of TLS 1.3 key exchange, but what's going on? Let's break it down into simple parts. Adding points on a curve T
インターネット上で頻繁に起こる「炎上」騒動。ネットメディアはもちろん、テレビや新聞などマスメディアでも当たり前のように取り上げるようになった。 ところで、その定義は？ 『広辞苑』（第七版）をひくと、「インターネット上で、記事などに対して非難や中傷が多数届くこと」。炎上に関する多くの文献でも、「批判が殺到している状況」を指すとしている。 ただ、炎上の客観的な判断方法はほとんど見つからず、解釈には曖昧さがつきまとう。そのため、メディアが安易に炎上と断じ、読者から反発を招くことがある。このJ-CASTニュースにも「炎上というのは不正確だ」「騒いでいるのは一部の人だけ」といった声が届くことも......。 反省を踏まえ、炎上のものさしを探し回ると、炎上の可視化を試みる人物が見つかった。「ウェブスクレイピング」「テキストマイニング」という手法を使い、炎上の"ファクトチェック"ができるというのだ――。
GitHub - cxli233/FriendsDontLetFriends: Friends don't let friends make certain types of data visualization - What are they and why are they bad.
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GitHub - vizzuhq/ipyvizzu: Build animated charts in Jupyter Notebook and similar environments with a simple Python syntax.
ipyvizzu is an animated charting tool for Jupyter, Google Colab, Databricks, Kaggle and Deepnote notebooks among other platforms. ipyvizzu enables data scientists and analysts to utilize animation for storytelling with data using Python. It's built on the open-source JavaScript/C++ charting library Vizzu. There is a new extension of ipyvizzu, ipyvizzu-story with which the animated charts can be pr
Roche - Ordering the posters
We use cookies to give you the best online experience. By using our website you agree to our use of cookies in accordance with our cookie policy. Learn more OK Roche Menu Search Global Web Site : Sustainability Roche We believe all people should have access to important scientific information to help their research and education. The Roche Biochemical Pathways charts appear in two large posters: P
React Charts
Beautiful, flexible, highly-performant charts for ReactSo automagical and easy, you'll find any excuse to use it! Succinct & DeclarativeTime is short for front-end developers as it is, so having a charting system that is great out of the box, declarative, succinct and requires as little imperative scripting as possible not only helps you keep moving forward but lets you express your data visualiza
We Made SQL Visual - Why and How
I’ve spent almost a decade now obsessed with the problem of truly enabling anyone—not just data teams—to explore and understand their business data. I still obsess over this as passionately as ever. It’s a much harder problem than I ever realized, but it’s just as important. 35 years ago, Microsoft Excel was first released. It was an incredible product that truly empowered business users to work w
GitHub - a13xp0p0v/linux-kernel-defence-map: Linux Kernel Defence Map shows the relationships between vulnerability classes, exploitation techniques, bug detection mechanisms, and defence technologies
Linux kernel security is a very complex topic. There are many concepts that have interesting relationships with each other: Vulnerability classes Exploitation techniques Bug detection mechanisms Defence technologies Some defence technologies are provided by the Linux kernel mainline. Others are going out‑of‑tree for various reasons (some of them are commercial, for example). Moreover, there are ke
GitHub - Lissy93/dashy: 🚀 A self-hostable personal dashboard built for you. Includes status-checking, widgets, themes, icon packs, a UI editor and tons more!
📃 Support for multiple pages 🚦 Real-time status monitoring for each of your apps/links 📊 Use widgets to display info and dynamic content from self-hosted services 🔎 Instant search by name, domain, or tags + customizable hotkeys & keyboard shortcuts 🎨 Many built-in color themes, with UI color editor and support for custom CSS 🧸 Many icon options - Font-Awesome, homelab icons, auto-fetching Fa
KPペリー-V-HTN on Twitter: "過去にやらかした人が「なんでみんなあんな昔のことを言ってくるのか」と怒っていたので信用を回復することについて思うこと。流石に図で説明することはやめた。 https://t.co/kot3pUdtFz"
過去にやらかした人が「なんでみんなあんな昔のことを言ってくるのか」と怒っていたので信用を回復することについて思うこと。流石に図で説明することはやめた。 https://t.co/kot3pUdtFz
Making an Audio Waveform Visualizer with Vanilla JavaScript | CSS-Tricks
As a UI designer, I’m constantly reminded of the value of knowing how to code. I pride myself on thinking of the developers on my team while designing user interfaces. But sometimes, I step on a technical landmine. A few years ago, as the design director of wsj.com, I was helping to re-design the Wall Street Journal’s podcast directory. One of the designers on the project was working on the podcas
【かんたん表示】感染者数 vs 接種率 部分 完全 追加 回数 死者数 vs 接種率 部分 完全 追加 回数 下部の地域ボタンまたは凡例（スマホは「凡例」ボタンで表示）をクリックすると国の表示，非表示の切り替えができます（グラフのラベルをクリックで非表示も可能）．グラフのポイント上にカーソルで情報がポップアップ，クリックで強調，ドラッグで移動，マウスホイールでズーム．国名を日本語にするには下部の「国名を日本語化」ボタンを押してください．「表示国をURLに保存」ボタンを押すと，現在表示中の国をブックマークで保存できます．表示している国が同系色で見にくい場合は「再配色」ボタンを押すと見やすくなります． 【おことわり】御利用は各自の責任で行っていただくとともに，正確を期す場合には元データを必ず御確認下さい． ワクチン 感染者数 死者数 感染者/死者数 都道府県別 トラジェクトリー解析 高齢化率
Pluralithとは？ プラリスと読むみたいです。 Terraformの状態(state)を可視化するツールです。 こんな感じの図が自動で作成できたり、 コストやリソースの変更を可視化することができます。 GitHub ドキュメント 紹介動画 特徴 pluralith graphを実行するだけで構成図を自動作成可能 CIツールに組み込むことで、ドキュメント・構成図の作成を自動化 最新の変更をハイライトして見やすくする コストの可視化ができる(infracostが必要) リポジトリのREADMEを参照のこと 使ってみる Getting Startedに沿って使ってみましょう。 ※今回はRun Locallyで試しています。 インストール Download CLI手順に従います。 $ pluralith version _ |_)| _ _ |._|_|_ | ||_|| (_||| | |
GitHub - utkuozbulak/pytorch-cnn-visualizations: Pytorch implementation of convolutional neural network visualization techniques
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Visualizing Packrat Parsing
January 10, 2021 Ohm is an open-source parsing toolkit for JavaScript which Alex Warth and I have been working on since 2014. You can use it to parse custom file formats or quickly build parsers, interpreters, and compilers for programming languages. This article is not about Ohm itself, but about the Ohm visualizer, which I designed and built in 2015 while working on Alex’s team at CDG.1 Later, t
はじめに 年末よりずっと忙しかったのですが、久しぶりに余裕ができて記事を書いています。 何年か前にやった仕事のフォローのため二週間の出張でマレーシアに来ています。お客さんに提出する報告書で久しぶりに時系列グラフを作成する必要があったので、その時調べたものをアップしたいと思います。（実はお客さん提出用グラフの時間軸はデフォルトで出してしまったのですが、提出後今後のために調べたものをアップしているのが本当のところです） 当方の環境は以下の通り。 MacBook Pro (Retina, 13-inch, Mid 2014) macOS MOjave Python 3.7.2 時間軸設定には以下のサイトを参考にしました。 https://stackoverflow.com/questions/17452179/not-write-out-all-dates-on-an-axis-matplotl
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます フィンランドのセキュリティ企業WithSecureが先ごろ開催したカンファレンス「SPHERE22」のプレス限定セッションでは、最高技術責任者（CTO）のChristine Bejerasco氏が登壇し、ランサムウェア攻撃の変遷を説明した。 ここでは、その説明に使われた「ランサムウェア地下鉄マップ」を画像で紹介する。 WithSecureでは、ランサムウェアを数年にわたり見続けており、表面化した脅威アクターを追跡しているという。それらを年別に地下鉄の路線図のようにまとめている。 2014年頃から2016年にかけては、ランサムウェアが脅威として台頭してきたのが分かるという。 関連記事： ランサムウェア攻撃の変遷--傾向と背景 「Secur
国立民俗学博物館主催の国際シンポジウム・ワークショップ「GISを用いて言語情報と非言語情報をつなぐ」（ https://www.minpaku.ac.jp/ai1ec_event/46676 ）の招待講演で使用したスライド（一部修正版）
Deaths instead of cases? Adjust by population? By district instead of country (if available)?
The AutoCorrelation Function Autocorrelation is used to compare a signal with a time-delayed version of itself. If a signal is periodic, then the signal will be perfectly correlated with a version of itself if the time-delay is an integer number of periods. That fact, along with related experiments, has implicated autocorrelation as a potentially important part of signal processing in human hearin
NaiveTidyThis article introduces the algorithm to draw non-layered trees in linear time and re-layout partially when some nodes change in O(d) time, where d is the maximum depth of the changed node. The source code is available at zxch3n/tidy. It only takes a few milliseconds to finish the layout of a tree with tens of thousands of nodes within the web browser. IntroductionLayered and non-layeredA
The latest news from Google on open source releases, major projects, events, and student outreach programs. Data validation is a crucial step in data warehouse, database, or data lake migration projects. It involves comparing structured or semi-structured data from the source and target tables and verifying that they match after each migration step (e.g data and schema migration, SQL script transl
Hello! ぼーです！ アドベントカレンダーも23日目となりましたね！ もうすぐクリスマスなので街中もカラフルなクリスマスイルミネーションが・・・と思いたいのですが、このコロナ禍でそろを見に行くことも控えてご近所さんちの気合の入ったクリスマスデコを眺める程度にしてます。（お父さんきっと頑張ったんだろうね、えらい） とういうわけで、可視化のための色彩理論をご紹介していこうと思います！ はじめに 弊社ではデータビジュアライゼーションを実現するにあたってTableau・PowerBIをメインに使いますが、やはり「キレイな絵」を作ろうと思うとTableauに軍配が上がると思っています。※個人の所感です。 Tableauにはあらかじめ綺麗に見えるよう調整されたカラーパレットが用意されていますし、コミュニティやブログを漁れば配色についての記事もたくさんあります。 今回はその巷でよく言われている配色の
なんかまた新しい埋め込み手法が提案された。次から次に。 Narayan, A., Berger, B. & Cho, H. "Assessing single-cell transcriptomic variability through density-preserving data visualization." Nature Biotechnology (2021) 見逃していたけど結構前にbioRxivで提案されていて、すでにUMAPの公式実装に機能が追加されている。 この論文ではt-SNE、UMAPの目的関数に、後述する「ある項」を追加して改良された新手法、Den-SNE、DensMAPを提案。 解決を試みている問題は、t-SNEやUMAPにおいて「高次元空間における密度」の情報が無視されてしまいがちな点。 以下具体的な例で見てみる。 具体例 密度が異なる6クラスタの埋め込み U
Seaborn Objects ~ グラフィックの文法で強化された Python 可視化ライブラリの新形態 ~ - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
2023.02.10 Seaborn Objects ~ グラフィックの文法で強化された Python 可視化ライブラリの新形態 ~ お久しぶりです。グループ研究開発本部・AI研究開発質の T.I. です。色々あって久しぶりの Blog となりました。今回は、趣向を変え、最近大幅に改良された Python のデータ可視化ライブラリである Seaborn の新しい機能を紹介します。昨年９月にリリースされたばかりということもあるのか、本邦どころか英語で検索しても解説資料は公式サイト以外はほぼ皆無(当方調べ)というレアな情報となります。 はじめに データ分析・機械学習などにおいて、データの様々な特徴を可視化しながらの調査・探索(Exploratory Data Analysis (EDA))は、対象の正確で深い理解には不可欠なアプローチと言えます。Python のデータ可視化ライブラリとしては、
Visualization
A talk about the theory of visualization
Inside the miracle of modern chip manufacturingAfter coming up against the limits of physics, scientists are rethinking chip architecture like never before
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便利なExcelのアドインを使いこなそう（２）
Scrapbox ページ間リンクを可視化するための CLI をリリース - kondoumh のブログ
The Node-Based UI for Svelte – Svelte Flow
Steep: the new way to work with data together
インタラクティブ・データビジュアライゼーション入門 ｜朝倉書店
PyTorchで日本語BERTによる文章分類＆Attentionの可視化を実装してみた - Qiita
Visualizing the CPython Release Process
それ、本当に「炎上」？判定方法は作れるか ネット賛否を「可視化」してみる
人口あたりの新型コロナウイルス感染者数・ワクチン接種率の推移【世界・国別】
Terraformの状態を可視化するツール、「Pluralith」を試す
Python matplotlib 時系列グラフ（時間軸の設定） - Qiita
ランサムウェア地下鉄マップ--年代別に見るランサムウェアの変遷
旅行記から地図へ：文章から旅の軌跡を取り出して地図上に描く
Databrew's COVID-19 epidemic curve explorer
The AutoCorrelation Function | GLSL & Sound
High-performance tidy trees visualization
Introducing the Data Validation Tool
データビジュアライゼーションのための色彩理論入門 | Tableau-id Press -タブロイド-
高次元データの分布の密度を反映した埋め込み手法DensMAP - Qiita
Inside the miracle of modern chip manufacturing