Rustのデータ可視化ライブラリCharmingに入門した
Charmingとは Charmingは、Rustの強力なチャートレンダリングライブラリです．美しく高品質なデータ可視化します．GitHub上で以下のようなグラフが紹介されています． 後述しますが，このCrateは適切にStructが分割されているので，可読性の高い可視化用のコードを作ることができます． 簡単に散布図を作成する Datasaurusのデータを使います．ここでは，csvファイルをダウンロードして使っています． もちろん表示するのはdinoです． この記事では，cargo new project_nameした後に，data dirとoutput dirを作っていることを想定します．
12.6. B-Trees — CS3 Data Structures & Algorithms
12.6.1. B-Trees¶ This module presents the B-tree. B-trees are usually attributed to R. Bayer and E. McCreight who described the B-tree in a 1972 paper. By 1979, B-trees had replaced virtually all large-file access methods other than hashing. B-trees, or some variant of B-trees, are the standard file organization for applications requiring insertion, deletion, and key range searches. They are used
MLU-Explain
MLU-EXPLAIN Visual explanations of core machine learning concepts Machine Learning University (MLU) is an education initiative from Amazon designed to teach machine learning theory and practical application. As part of that goal, MLU-Explain exists to teach important machine learning concepts through visual essays in a fun, informative, and accessible manner. Neural Networks Learn about neural net
JavaScript Visualized - Promise Execution
Promises in JavaScript can seem a bit daunting at first, but understanding what's happening under the hood can make them much more approachable. In this blog post, we'll dive deep into some of the inner workings of promises and explore how they enable non-blocking asynchronous tasks in JavaScript. I'm still working on making this blog better on mobile devices, mobile browsers don't always render t
MetricsファーストなSemantic Layer時代のBIツール「Steep」を試してみた | DevelopersIO
さがらです。 昨今、事前に各種指標のロジックをMetricsとして定義しておき、その定義したMetricsを外部のBIツールやAPIを用いて参照できる仕組みや機能が出てきています。この仕組みや機能が「Semantic Layer」と呼ばれ、具体的な製品名としては、Looker、dbt Semantic Layer、Cubeが該当します。 そして、このSemantic Layerを活用することに特化したBIツールとして「Steep」という製品があります。 今回このSteepを試してみたので、その内容をまとめてみます。 Steepとは Steepは、2021年にJohan Baltzar氏とNino Höglund氏によってストックホルムで設立された企業です。 そして、2022年10月にpre-seedラウンドでの100万ユーロの調達と共に、企業名と同じプロダクトであるSteepを発表・公開し
Steep: the new way to work with data together
Steep is a modern analytics platform powered by metrics that changes how companies use data together.
Re:dash - Make Your Company Data Driven
Redash helps you make sense of your dataConnect and query your data sources, build dashboards to visualize data and share them with your company. “Redash is as essential as email to my company. We love data but accessing the data is a pain without Redash. Any company I go to, I get them hooked on Redash. It’s an easy sell :)” by Ben Dehghan, Co-Founder of Data Miner Read what our users say → Write
GitHub Actionsのワークフローを可視化するactions-timelineを作った
最初に作ったのがCIAnalyzerです。なるべくツール自体の運用の手間がかからないように常駐サーバー無し、データの保存先と可視化はマネージドサービスを使う前提で設計しました。具体的にはデータの保存先をBigQueryとすることによって自前でDBを管理する必要をなくし、webhookを受けるのではなくcronで定期的にAPIを叩くことで常駐サーバーを不要にし、データの可視化はBigQueryと簡単に連携できてマネージドサービスであるLooker Studioを使用する前提としました。 CIAnalyzerのアーキテクチャ CIAnalyzerを作ったきっかけはAzure Pipelineの分析機能に感銘を受けたことで、それと同等の分析を当時自分が業務とプライベートで使用していたJenkins, CircleCI, Bitrise, GitHub Actionsでも可能にしたいと思って開発を
Nomnoml
Association types association - association -> association <-> dependency --> dependency <--> generalization -:> implementation --:> composition +- composition +-> aggregation o- aggregation o-> ball and socket -o) ball and socket o<-) ball and socket ->o note -- hidden -/- Class diagram types [class] [<abstract> abstract] [<instance> instance] [<reference> reference] [<package> package|components
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
cola.js: Constraint-based Layout in the Browser
cola.js (A.K.A. "WebCoLa") is an open-source JavaScript library for arranging your HTML5 documents and diagrams using constraint-based optimization techniques. It works well with libraries like D3.js, svg.js, and Cytoscape.js. The core layout is based on a complete rewrite in Javascript of the C++ libcola library. It also has an adaptor for d3.js that allows you to use cola as a drop-in replacemen
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Quary
GitHub - quarylabs/quary: Open-source BI for engineers
Eraser – Docs and Diagrams for Engineering Teams
GitHub - drawdb-io/drawdb: Free, simple, and intuitive online database design tool and SQL generator.
GitHub - plantuml/plantuml-core: Core library of PlantUML that runs completely on javascript without needing java/servers
GitHub - Kanaries/pygwalker: PyGWalker: Turn your pandas dataframe into an interactive UI for visual analysis
Streamlit • A faster way to build and share data apps
GitHub - dalibo/pev2: Postgres Explain Visualizer 2
Eraser – Docs and Diagrams for Engineering Teams