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ライブラリはプログラミングの「よく使用される機能」を切り出してまとめたもので、さまざまなライブラリを活用することで効率的にプログラムを組み上げることが可能です。そんなライブラリも他のライブラリの機能を利用して複雑な依存関係を築いていることが多いもの。「Code Galaxies Visualization」はライブラリ間の依存関係を銀河の形に視覚化してくれるサイトです。 Code Galaxies Visualization https://anvaka.github.io/pm/ サイトにアクセスするとこんな感じ。パッケージマネージャーごとにライブラリが整理されています。試しに、ウェブアプリのパッケージマネージャー「Bower」をクリック。 たくさんの星が表示されました。右側にカメラの操作方法が記載されており、マウスとキーボードのどちらでも操作可能な模様。 星にカーソルをあわせるとライブ
Bringing Flutter's Brilliance to JavaScript: Google's Genius, Your Power! "Flutter: Google's UI toolkit for building beautiful, natively compiled applications for mobile, web, and desktop from a single codebase." "Flitter brings Flutter's elegant and efficient API design to JavaScript, supercharging your web development." "Leverage 50+ ready-to-use widgets and a powerful rendering engine for stunn
ChatGPTなどのチャットAIは、内部で多数の計算を行って文章を生成しています。「LLM Visualization」は内部でどのようなパラメーターが保存されていてどういった計算が行われているのかを3D形式で見やすく視覚化してくれるサイトとなっています。 LLM Visualization https://bbycroft.net/llm サイトにアクセスするとこんな感じ。画面の左側に解説、右側に3Dモデルが設置されています。解説の「Continue」をクリックしてみます。 解説では約8万5000パラメーターのモデル「nano-gpt」で3種類の文字を並び替えるタスクを行い、大規模言語モデル内部の計算を確認していくとのこと。スペースキーを押すことで次のセクションへと進めます。 解説の段階に応じて3Dモデルの注目するべき場所がアップになるため、どの場所の話をしているのかが分かりやすくなって
A 3D animated visualization of an LLM with a walkthrough.
We have seen that Python language is a powerful tool for data science and data operations, but how powerful is Python for Data visualization? One of the key responsibilities of Data scientists is to communicate results effectively with the stakeholders. This is where the power of visualization comes into play. Creating effective visualizations helps businesses identify patterns and subsequently he
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
Thank you for visiting nature.com. You are using a browser version with limited support for CSS. To obtain the best experience, we recommend you use a more up to date browser (or turn off compatibility mode in Internet Explorer). In the meantime, to ensure continued support, we are displaying the site without styles and JavaScript.
Instructor Dr. Andrew Heiss 55 Park Place SE, Room 464 aheiss@gsu.edu andrewheiss Schedule an appointment Course details Any day June 5–July 30, 2023 Asynchronous Anywhere Slack Course objectives Data rarely speaks for itself. On their own, the facts contained in raw data are difficult to understand, and in the absence of beauty and order, it is impossible to understand the truth that the data sho
こんにちは、臼田です。 みなさん、AWSのインシデント調査してますか?(挨拶 今回は、Amazon GuardDutyで検出したインシデントの調査が捗るAmazon Detectiveに神機能が追加されたので紹介します。(ちょっと前ですが Amazon Detective がインタラクティブなセキュリティ調査を可能にするグラフの視覚化を追加 まずはコチラを見てくれ… すっごく良くないですか?これ 検出したインシデントに関連するリソースの相関をグラフで表現してくれているんです。こちらはユーザーガイドよりお借りしました。 従来、Amazon Detectiveでは検出したインシデントに関連するリソースを一覧で出したり、検索したり、ドリルダウンしたりといろんな手法で確認することはできていましたが、こうやって1つの画面で関係性を可視化することはできませんでした。 それが一発で叶うという素晴らしい機
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 U.S. Cybersecurity and Infrastructure Security (CISA) agency has announced RedEye, an open-source analytic tool for operators to visualize and report command and control (C2) activity. RedEye is for both red and blue teams, providing an easy way to gauge data that leads to practical decisions. Assessing attack campaigns A joint project from CISA and DOE’s Pacific Northwest National Laboratory,
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
The GISTEMP climate spiral 1880-2021. This version is in Celsius, see below for an alternate version in Fahrenheit. The GISTEMP climate spiral 1880-2021. This version is in The GISTEMP climate spiral 1880-2021. This version is in Fahrenheit, see above for an alternate version in Celsius. The visualization presents monthly global temperature anomalies between the years 1880-2021. These temperatures
Nicolas P. Rougier, Bordeaux, November 2021. The Python scientific visualisation landscape is huge. It is composed of a myriad of tools, ranging from the most versatile and widely used down to the more specialised and confidential. Some of these tools are community based while others are developed by companies. Some are made specifically for the web, others are for the desktop only, some deal with
開発部 R&D ユニットの村田 (mrkn) です。OSSの開発をしております。 RubyKaig Takeout 2021 が始まりましたね。みなさん楽しんでますか? 私は3日目の10:30から #rubykaigiB で、"Charty: Statistical data visualization in Ruby" というタイトルでデータ可視化ライブラリ Charty について喋ります。 Charty は、Red Data Tools プロジェクトで開発している可視化ライブラリです。このライブラリの特徴は次の2点に集約されます。 テーブル形式のデータ構造を表す複数のデータ型を統一的に扱える 様々な可視化バックエンドライブラリに対応している 今回 RubyKaigi Takeout 2021 では、私が開発した Charty の統計的可視化 API について説明しています。統計的可視化
ggrgl - 3d extension to ggplot. waffle - Make waffle (square pie) charts in R. ggridges - Geoms to make ridgeline plots with ggplot2. ggchicklet - Create Chicklet (Rounded Segmented Column) Charts. ggdendro - Tools to extract dendrogram plot data for use with ggplot. ggcorrplot - Visualization of a correlation matrix using ggplot2. [Tutorial] corrgram - A simple way to create correlograms from raw
7th Workshop on Visualization for AI Explainability October 13, 2024 at IEEE VIS in St. Pete Beach, Florida The role of visualization in artificial intelligence (AI) gained significant attention in recent years. With the growing complexity of AI models, the critical need for understanding their inner-workings has increased. Visualization is potentially a powerful technique to fill such a critical
Lightning Flash is a library from the creators of PyTorch Lightning to enable quick baselining and experimentation with state-of-the-art models for popular Deep Learning tasks. We are excited to announce the release of Flash v0.3 which has been primarily focused on the design of a modular API to make it easier for developers to contribute and expand tasks. In addition to that, we have included 8 n
数万基の人工衛星を打ち上げて全世界へのインターネット提供を目指す「Starlink」が、2021年1月に143基もの衛星を1度に打ち上げて世界記録を樹立させるなど、近年宇宙開発が活発化しています。地球低軌道(LEO)を飛ぶ人工衛星やデブリのデータを収集しているスタートアップのLeoLabsが公開している「Low Earth Orbit Visualization」にアクセスすると、無数の人工衛星が頭上を飛び交っている様子が一目で分かります。 Low Earth Orbit Visualization | LeoLabs https://platform.leolabs.space/visualization 上記のサイトに公開ページにアクセスしたのが以下。記事作成時点で1万6091基の人工衛星が追跡されており、「1日前に確認された人工衛星」を示す緑色の点や、「1週間前に確認された人工衛星」
OpenCelliD is the world's largest open database of cell towers with a license CC BY-SA 4.0 Data has full world coverage and freely available for download. This tabular data[1] has ~40 million rows and 6 columns in it but only 3 columns (latitude, longitude, and type) are used in this visualization. [1] Structure of input data. Above table data is read line by line and grouped by their location inf
This is a visualization of JavaScript/CSS source map data, which is useful for debugging problems with generated source maps. It's designed to be high-performance so it doesn't fall over with huge source maps. Drag and drop some files here or Upload files to get started. You can either drop a single JavaScript/CSS file with an inline source map comment, or a JavaScript/CSS file and a separate sour
Introduction I have talked quite a bit about how pandas is a great alternative to Excel for many tasks. One of Excel’s benefits is that it offers an intuitive and powerful graphical interface for viewing your data. In contrast, pandas + a Jupyter notebook offers a lot of programmatic power but limited abilities to graphically display and manipulate a DataFrame view. There are several tools in the
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