Gephi - The Open Graph Viz Platform
Support us! We are non-profit. Help us to innovate and empower the community by donating only 8€: Applications Exploratory Data Analysis: intuition-oriented analysis by networks manipulations in real time. Link Analysis: revealing the underlying structures of associations between objects. Social Network Analysis: easy creation of social data connectors to map community organizations and small-worl
データジャーナリズムで日本の電力問題を可視化する - researchmap
1. データジャーナリズムとは データジャーナリズムとは、データがストーリーの核となるジャーナリズムの一形態です。これまでのジャーナリズムが文字（＋音声）や写真（＋図）、ビデオ（＋映画）を核としてストーリーを語ってきたのに加えて、これからはデータを核としてストーリーを語るという新しい形態のジャーナリズムが広まるかもしれない。それを私は、これまでの三世代に続く「第四世代のジャーナリズム」として捉えています。 なぜ「データジャーナリズム」がいま注目されているのでしょうか。それは世界を記録する多種多様巨大なデータが、本当に面白い現象を捉えるようになったためでしょう。データを活用することで、新しい視点から世界を語ることがジャーナリズムにも期待されますが、その一方でジャーナリズム側には、そうするのに必要なスキルが十分に蓄積されていないのも実情です。こうしたスキルがないメディア企業は優位性を失うのでは
[js][bootstrap]bootstrap-sliderを使ってスライダーをつくる
TwitterBootstrapを使っていた際に、スライダーで音量調節ができるようにしようと思ったのですが公式ドキュメントを見ても見つからず、調べていたら bootstrap-sliderというライブラリを発見 サンプルにもありますが、 /css/bootstrap-slider.css /js/bootstrap-slider.jsを読み込み、htmlにスライダー用のinputタグを定義 # html <input id="volume" type="text" data-slider-id="volumeSlider" data-slider-min="0" data-slider-max="100" data-slider-step="1" data-slider-value="50" data-slider-tooltip="hide" />jsにスライダー設定を記述すれば設置でき
![[js][bootstrap]bootstrap-sliderを使ってスライダーをつくる](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1a64cc21309639f33304c4730f8ddaaf393eeaf8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fblog.hilotter.com%2Ffavicon%2Fogp.png)
拡張現実の未来予想図－何がどう変わるか
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jQuery で JSON ファイルを読み込む - Qiita
[ {"id":1,"name":"田中"}, {"id":2,"name":"鈴木"}, {"id":3,"name":"佐藤"} ] <!DOCTYPE html> <html lang="ja"> <head> <meta charset="UTF-8"> <script src="//ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.10.1/jquery.min.js"></script> <script> $(function() { $.getJSON("data.json" , function(data) { var ulObj = $("#demo"), len = data.length; for(var i = 0; i < len; i++) { ulObj.append($("<li>").attr({"id":data[i].id}
D3.js JSONデータを読み込む - Qiita
d3.json()で読み込みを行った時点でJavaScriptオブジェクトとしての扱いとなります。 この例ならばdata()に配列部分を渡すようにするなどして、階層の変更に対応すれば良いということになります。 // 読み込みデータファイル var DATA_FILE_PATH = './data.json'; // 一覧描画先 var TARGET_ELEMENT_ID = '#data'; // 項目名：漢字表記 var COL_KANJI = 'kanji'; // 項目名：かな表記 var COL_KANA = 'kana'; // 項目名：色ID var COL_COLOR_ID = 'color'; drawTable(); /** * データ一覧の描画 */ function drawTable() { d3.json(DATA_FILE_PATH, function(erro
ブックマークをオンラインで保存出来る3つのサービスを比較してみた - りゅうのすけのWebで生きてみる
2015-07-09 ブックマークをオンラインで保存出来る3つのサービスを比較してみた ウェブ ウェブ-レビュー 昔からなのですがブラウザのブックマークは収拾がつかないほど膨れ上がっているので久々に整理しました。つい癖でどうしてもブラウザのブックマーク機能を使用してしまうのですが、ずっと保存しておきたい記事などに関しては現在3つを使い分けているのでその3つの特性について紹介したいと思います。 ブックマークする記事はコレにします。（2013年って古いな 埋もれてました） <a href="http://dailynewsagency.com/2013/08/06/10-great-filmmakers-top-10-iud/" data-mce-href="http://dailynewsagency.com/2013/08/06/10-great-filmmakers-top-10-iud
Data Analytics and AI Platform | Altair RapidMiner
Altair® RapidMiner® Data Analytics and AI PlatformRegardless of where your organization is on its data journey, Altair RapidMiner can help overcome the most challenging obstacles in your way. We offer a path to modernization for established data analytics teams as well as a path to automation for teams just getting started. We do this without requiring your organization to radically change your pe
良いネーミングをするために覚えておきたい英語のルール5つ - プログラマー幸福論
Photo by muraterturk こういった記事って、ネーミング規則や慣習の視点から書かれていることが多いんですけど、この記事では、英文法に視点を置いて、参考になりそうなことをいくつかピックアップしてみたいと思います。 「省略形は使わない」などの規約的なものは、各プロジェクトのルールに従えばいいので、ここでは書きません。あくまで英語という視点から書いているということを、ご理解ください。 Rule 1 : “検索”は名詞 一般的な英語辞書のルールでは「検索」は、動詞ではなく「検索する」が動詞になります。「検索」は、検索することの名称 だと考えられるため、動詞ではなく名詞として扱います。 英語辞書には、日本語の品詞ごとに表記のルールがあります。これが理解できていると、和英辞書などで品詞を意識して検索できるようになります。以下に、一般的な英語辞書の表記ルールをまとめてみました。 ＜各品詞
scikit-learnで機械学習を試す SVM - Qiita
こんにちは。初心者です。 あるサービス（念写できる人と何か念写してほしい人のマッチングサービスです）で機械学習ためそうと思っていて、調べている最中です。 問題 試しに、これの1問目を解くよー。 教師あり学習の問題です。上記ページの回答例のように、SVMを使ってみます。 ライブラリは、scikit-learnを使ってみた。 SVM使いたいだけならほかにもライブラリあるみたいだけど、scikit-learnいいよ~的なことを言う人が多いので使ってみました。 とりあえずやってみる # -*- coding: utf-8 -*- from sklearn.svm import LinearSVC import numpy as np # 学習データ data_training_tmp = np.loadtxt('CodeIQ_auth.txt', delimiter=' ') data_train
気象庁|過去の気象データ・ダウンロード
推奨ブラウザ : Microsoft Edge(最新版), Mozilla Firefox(最新版), Google Chrome(最新版) ご利用にあたっての注意事項 一回にリクエストできるデータ量には上限があります（コンテンツ右上棒グラフ参照）。 アクセス集中時や一回のデータ量が多い場合、繋がらないことやデータ取得に時間がかかることがあります。繋がらない場合は時間をおいて再度お試しください。 アクセス集中の原因となりますので、自動化ツール等による過度のアクセスはお控えいただくようお願いいたします。 新着情報 気象官署の移転及び風向風速計の移設に伴い、平年値の一部を更新しました。詳細は「2020年平年値の更新について」（PDF形式:381KB）をご覧ください。（2023.5.17） 更新履歴 データ修正のお知らせ 「四日市」（三重県）において、観測環境が悪化していたため、2016年10月
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