MIT 8.01 Some of Walter Lewins best linesSome of Walter Lewins best lines in 8.01. Source: http://www.archive.org/details/MITclassical_mech but these films is also on youtube.
ツイートが拡散していく様子が視覚的に分かるツール「Where Does My Tweet Go」
Twitterではツイートの下部にリツイートの総数が表示されていますが、一体どのようにリツイートが広がっていったのか、また合計で何人のユーザーがツイートを読んだのか、ということを可視化するウェブサービスが「Where Does My Tweet Go(WDMTG)」です。 WDMTG - Where Does My Tweet Go https://wdmtg.com/ WDMTGを使ってみるには、トップページの「LAUNCH APP」をクリック。 Twitterの認証画面が表示されるので、アカウント情報を入力して「連携アプリを認証」をクリック。 複数のキーワードやアカウントを登録してRTをトラッキングできる「Pro account」プランは月額40ドル(約4800円)から設定されているのですが、今回は無料で使える「free account」を選択。なお、free accountが使えるの
World Airports Voronoi
2,980 large and medium airports with scheduled services from OurAirports. Each region is closer to a particular airport than any other. This partitioning of the sphere is called a spherical Voronoi diagram. Most Remote Point The point at … is furthest away from any airport in the above dataset; … from the nearest three airports. This is the circumcentre of the Delaunay triangle with the largest ci
The National Center for Public Policy and Higher Education
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視覚化による5つのガベージコレクションアルゴリズム入門 | POSTD
ほとんどの開発者は、自動のガベージコレクション（GC）を当たり前のように使っています。これは、私たちの仕事を容易にするために言語ランタイムが提供する素晴らしい機能の1つです。 しかし、最新のガベージコレクタの中をのぞいてみれば、実際の仕組みは非常に理解しづらいことが分かります。実装の詳細が無数にあるため、それが何をしようとしているのか、また、それがとんでもなく間違った事態を引き起こしかねないことについて十分理解していない限り、すっかり混乱してしまうでしょう。 そこで、5種類のガベージコレクションアルゴリズムを持つおもちゃを作ってみました。小さいアニメーションはランタイムの動作から作成しました。もっと大きいアニメーションとそれを作成するコードは github.com/kenfox/gc-viz で見ることができます。単純なアニメーションによってこうした重要なアルゴリズムを明らかにできることは
NHKスペシャル｜医療ビッグデータ 患者を救う大革命
NHKスペシャル 医療ビッグデータ 患者を救う大革命 膨大なデータが医療を変える 世界中からセンサーのデータを集め、これまで救えなかった命を救う新システム。患者たちの大量の情報を分析して、入院期間の削減につなげている病院。 これまでの技術では扱うことのできなかった膨大なデータの固まり＝ビッグデータが、今、医療の世界の常識を次々に覆しています。ビッグデータがもたらす人類の新たな可能性に迫ります。 病気を「予知」 命を守れ アメリカでは、いま新生児集中治療室に入院する赤ちゃんの感染症をビッグデータから「予知」するシステムの開発が進んでいます。早産などにより免疫力が弱い赤ちゃんにとって、感染症は命の危機につながる大きなリスク。しかしこれまでの医療では、感染が進行するまで検査などで発見することが難しく治療の壁になっていました。そこで研究チームは心電図や呼吸モニターなどが生み出す赤ちゃんの全データを
「羊飼い犬」は2つのアルゴリズムを使って群れを操っていたことが判明
By Henri Ton 広い牧場で放牧されている羊などの群れを巧みに操り、目的の場所に誘導したり盗難や天敵による被害を食い止める仕事をする犬が牧羊犬(羊飼い犬)です。巧みに群れをコントロールして人間よりも効率よく操る羊飼い犬ですが、実はその際に2つのアルゴリズムを使っていたことが明らかになりました。 The Mathematics of Herding Sheep | Motherboard http://motherboard.vice.com/read/the-mathematics-of-herding-sheep Solving the shepherding problem: heuristics for herding autonomous, interacting agents http://rsif.royalsocietypublishing.org/content/1
プログラマーが効果的な可視化を作成する （中編） - Qiita
(9/2/2014 追記：何故か後編の記事が削除されていましたので、分割後修正して再アップしました。） はじめに この記事は実際に手を動かし、コンピュータを使ってデータ可視化を行う人に向けて一般的なノウハウをお伝えする三回シリーズの第二回です。 前編: 効果的なデータ可視化とはどのようなものか？ 中編: 分かりにくい可視化を避けるための手法の選択 後編: Part 1 基本原則 後編: Part 2 学習ガイド わかりにくい可視化 昨夜寝る前に気づいたのですが、前回のプログラマ向けのニッチな記事をはてなブックマークのヘッドラインで見かけて驚きました。そしてその中に鋭いコメントを発見しました: この手のグラフ系の可視化で本当に知見が得られたの？って思ってしまうな。わかりにくい。 これはまさにその通りで、これこそ私がこの記事をまとめようと思った理由の一つです。身も蓋もない事実を申し上げますと、
Visualizing Algorithms
The power of the unaided mind is highly overrated… The real powers come from devising external aids that enhance cognitive abilities. —Donald Norman Algorithms are a fascinating use case for visualization. To visualize an algorithm, we don’t merely fit data to a chart; there is no primary dataset. Instead there are logical rules that describe behavior. This may be why algorithm visualizations are
世界中の空港の位置を「ボロノイ図」で表現した「World Airports Voronoi」
普段見慣れた世界地図でも、いつもより見る視点や区切り方を変えてみると全く違った形が見えてくることもあります。世界中の空港を他のどの空港に近いかによってエリア分割し、通常の地図に重ねて示したみたのが「World Airports Voronoi」です。 World Airports Voronoi https://www.jasondavies.com/maps/voronoi/airports/ (*リンク先のページは描画に時間がかかる場合があります。PC環境推奨) 「ボロノイ図」というのは「ランダムに並んだ複数の点が存在している時、それぞれの点から距離の等しい位置を通る線(垂直二等分線)を引き、点ごとの領域を示した図」です。文字で書くとわかりづらいですが、小学校の学区割りで、近隣の学校との距離を計算して極端に通学距離が長くならないようにエリア分けしたりするときに使われます。 「World
2時間縛りでd3.js挑戦してみた - mizchi's blog
何この記事 あんちべという人から無茶ぶりがきたので対応した mizchi、d3ブログ書いてくれた呑む— 3D円グラフ皆殺し (@AntiBayesian) 2014, 3月 2 @AntiBayesian D3まだ極めてないです— 高意識エネルギー (@mizchi) 2014, 3月 2 @mizchi 2時間やろう、早く極めたまえ— 3D円グラフ皆殺し (@AntiBayesian) 2014, 3月 2 @AntiBayesian おっしゃ待ってろ— 高意識エネルギー (@mizchi) 2014, 3月 2 前提 よく誤解されるんですが、D3.jsはグラフ描画ツールではなく、JavaScriptでSVGを生成するためのjQuery風DSLで、DSLとはいえかなりローレベルなライブラリです。SVGはベクタグラフィックスを生成する規格。ブラウザ上のSVGは、図形を書けるDOMであり、他
Geometric Visualization
The document discusses optical illusions and how geometric shapes may appear different than they actually are. It notes that lines and shapes that appear curved may actually be straight, and objects that seem different sizes are the same size. It provides examples of parallel lines that look diagonal and shapes like circles and squares that can be mistaken for each other from certain angles.Read l
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
指数関数・対数関数
底が変化する指数関数 指数関数は y=ax です。接点A(0,1) での接線 y=loge(a) x+1 が描かれています。 指数関数の底aは 0.1≦a≦4 の範囲を動くように設定してあります。 図から 底がa=2.7･･･(ネイピア数)のとき接線の傾きが1 となっていることが分かります。 指数関数は、一点で微分可能性がわかれば、全ての指数関数の、全ての点で微分可能です。 (ex)'=ex 上で表れたネイピア数 e を底とする 指数関数 y=ex を赤色で描きます。また点A(t,et) での接線が青色で描かれています。 点Aのx座標tは -1≦t≦1 の範囲を動くように設定してあります。 ネイピア数 e が底のとき 接線の傾き=導関数の値 となります。点Dの作る曲線で導関数を表すと、図のように、点A,Dが同じになり(したがって見にくくなっています)、すなわち (ex)'=ex となります
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素因数分解ダイアグラム表示したるで――――――――――
Viola Jones algorithm for face detection Explained
Haar Cascade Visualization
Data Apps for Production | Plotly
Ryoma Sin'ya on Twitter: "ちなみに記事中の図は論文のものなんだけど，VaucaonsonというTeXの作図ツール使ってます． http://t.co/PkY2tSXhzu 綺麗なオートマトンがかけるのでお気に入り．Sakarovitch大先生携わってるしね． http://t.co/tTZXAHjLpr"
Haruhiko Okumura on Twitter: "棒グラフと違い，ヒストグラムはくっつけて描く：How to Read Histograms and Use Them in R http://t.co/Wkmj4py2Oy"