Ukraine Live Cams
How to operate Drag/arrow keys: Move Mouse wheel/+- keys: Zoom Right mouse/Ctrl + drag: Rotate/tilt Two finger pinch: Rotate/zoom Two finger drag: Tilt Shift + L/R arrow keys: Rotate Shift + U/D arrow keys: Tilt Camera icon click/tap: Watch Click/tap on map: Unwatch This data visualization was produced by Akihiko Kusanagi. The latest Russian occupation area is sourced from Liveuamap. The real-time
いやー熱かった！！ 『つよつよな人たちばかりなんだろうな・・他に知り合いもいないし・・場違いかな・・』 と当日まで弱気だったけれど、結果ものすごく楽しかった。昼は勇気が出ず一人でラーメンを食べたけど・・。(ラーメンの完成度がすごく高かった。さすが東京。) 行ってみてわかったのは、やっぱりみんな lifetime につまづくよねということ。自分だけじゃなかった。 『Lifetimes: A Survival Guide』の回では Eric Findlay さんが lifetime について熱く語っていた。質疑応答も白熱していた。懇親会でも lifetime の話は盛り上がった。ちなみに自分も過去つまづいて以下の記事を書いたりした。 qiita.com ライフタイム熟知したい。。 オープニングトークではエラーの変遷の歴史などが語られていた。 標準の error → error-chain →
Announcing new Jupyter contributions by AWS to democratize generative AI and scale ML workloads | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog Announcing new Jupyter contributions by AWS to democratize generative AI and scale ML workloads Project Jupyter is a multi-stakeholder, open-source project that builds applications, open standards, and tools for data science, machine learning (ML), and computational science. The Jupyter Notebook, first released in 2011, has become a de facto standard tool used by millions
先月末の報道実務家フォーラムにて登壇した際、「データ可視化やデータ報道に関する情報収集はどうしているか」という質問がありました。その場でもお答えしましたが、改めて考えると色々や手段があるなと思ったので目的や形態別に分けて整理したいと思います。 Data Visualization Society会場でも答えたのがData Visualization Societyというデータ可視化のコミュニティです。非営利団体が運営しており、Slack channelや各種の調査などを運営しています。 特にThis Week in Data Vizという週に1度届くNewsletterは、その週に発表された報道分野の特筆すべき作品、データ可視化関連のイベント予定、求人情報などを網羅しています。 Top 10 in Data Journalism調査報道に携わるジャーナリストの団体であるGIJN（Globa
Warning: Some links or resources may have been moved or deleted, and are thus not accessible anymore. If you are the author and would like to update the URL, feel free to contact me so I can update the link. The Coronavirus is a serious concern around the globe. With its expansion, there are also more and more online resources about it. This article presents a selection of the best R resources on
感想 参加セッション Rustで安全に実装するための心得 エッジMLシステムをC/C++からRustへ移行した事例 Rustによる数値計算の現状と課題 Web-based Data Visualization with Rust and WebAssembly いつの間にか社の中核製品にRustが使われていた件について Rustを採用したサービス開発事例について Holochain ～真の分散型P2PアプリをRustで作ろう！～ Contributing to Rust 感想 10/26 に開催された、Rust.Tokyo 2019に参加してきました！ Rust.Tokyoは今回初開催で、参加する側としてもドキドキしながらだったのですが、 熱量の高いカンファレンスで、初心者の自分にも大きな学びのある時間でした。 キーノートの講演の段階ででWi-Fiが利用できなくなってしまったのと、 野良A
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
Terminal コマンドシェル 次の記事を参照: コマンドラインシェル 次も参照: Wikipedia:Comparison of command shells ターミナルエミュレータ ターミナルエミュレータとはターミナルを含むGUIウィンドウを表示する機能を有します。 それらエミュレータのほとんどは Xterm をエミュレートしていて、その Xterm は VT102 をエミュレートしていて、VT102 はタイプライターをエミュレートしています。For further background information, see Wikipedia:Terminal emulator. For a comprehensive list, see Wikipedia:List of terminal emulators. Alacritty — クロスプラットフォームの GPU アクセラレーシ
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
こんにちは！最近rubyを書き始めたHiraです！ 今回は、Ruby会議2021に参加してきたので紹介したいと思います！ ほとんど、自分のメモ用なので、実際の内容に関して知りたい方は、公式のYoutubeがアップロードされていたので、そちらからご確認ください！ https://www.youtube.com/channel/UCBSg5zH-VFJ42BGQFk4VH2A イベントのタイムスケジュールとセッション セッション すべてを見ることはできなかったので、個人的に気になったトピック TypeProf for IDE: Enrich Dev-Experience without Annotations IDEによる、静的型付けがメインのお話 ruby3.1から解析が可能 rubyの静的解析機はTypeProf,Steep,Sorbet等がある。 其の中でも、TypeProfは、型を明示
Visualizing Amazon API Gateway usage plans using Amazon QuickSight | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Visualizing Amazon API Gateway usage plans using Amazon QuickSight February 12, 2024: Amazon Kinesis Data Firehose has been renamed to Amazon Data Firehose. Read the AWS What’s New post to learn more. This post is courtesy of Roberto Iturralde, Solutions Architect. Many customers build applications for their users accessible via HTTP API endpoints. Users provide unique keys in the
As Grafana powers our star product – Percona Monitoring and Management (PMM) – we have developed a lot of experience creating Grafana Dashboards over the last few years. In this article, I will share some of the considerations for designing Grafana Dashboards. As usual, when it comes to questions of design they are quite subjective, and I do not expect you to chose to apply all of them to your d
GitHub - go-echarts/go-echarts: 🎨 The adorable charts library for Golang
🎨 The adorable charts library for Golang. If a language can be used to build web scrapers, it definitely needs to provide a graceful data visualization library. --- by dongdong. In the Golang ecosystem, there are not many choices for data visualization libraries. The development of go-echarts aims to provide a simple yet powerful data visualization library for Golang. Apache ECharts is an awesome
Exploring Color on Google Maps
How a minimalist approach unlocked our ability to create a more detailed representation of the world Could a new color system help simplify Google Maps, a complex data visualization of the real world? This team’s idea sparked a year-long collaboration and led to a feat that no one in Map’s 15-year-history thought was possible. They dramatically streamlined a palette of 700+ colors down to 25 major
Observable Plot
Observable PlotThe JavaScript library for exploratory data visualization Create expressive charts with concise code
K-means clustering is a type of unsupervised learning when we have unlabeled data (i.e., data without defined categories or groups). Clustering refers to a collection of data points based on specific similarities. K-Means Algorithm K-means aims to find groups in the data, with the number of groups represented by the variable K. Based on the provided features, the algorithm works iteratively to ass
Ingest Excel data automatically into Amazon QuickSight | Amazon Web Services
AWS Big Data Blog Ingest Excel data automatically into Amazon QuickSight Amazon QuickSight is a fast, cloud-powered, business intelligence (BI) service that makes it easy to deliver insights to everyone in your organization. This post demonstrates how to build a serverless data ingestion pipeline to automatically import frequently changed data into a SPICE (Super-fast, Parallel, In-memory Calculat
Interpretable Segmentation of Medical Free-Text Records Based on Word Embeddings | R-bloggers
R-bloggers R news and tutorials contributed by hundreds of R bloggers [This article was first published on R in ResponsibleML on Medium, and kindly contributed to R-bloggers]. (You can report issue about the content on this page here) Want to share your content on R-bloggers? click here if you have a blog, or here if you don't. Is it possible to derive useful and interpretable information from sho
The Blog | Welcome to Adobe Blog アドビのブログでは、Creative Cloud、Document Cloud、Experience Cloudの最新情報や役に立つ情報を紹介しています。
The most powerful data visualization plugin Create charts with random, tabular or JSON data inside Sketch, Figma or Adobe XD. The richest collection of chart types 16 of the most popular chart types out-of-the-box. Didn't find what you want? Just let me know and I will add it to the collection.
Why Did We Copy Flutter? Because Even Google’s Castoffs Produce Greatness! “Google’s geniuses designed Flutter’s API to be elegant and efficient.” “Copying Flutter’s API gives us a top-tier data visualization framework with minimal effort.” “Flitter offers 50+ widgets, just like Flutter.” “Need help? Just ask ChatGPT or search YouTube for Flutter tips. Apply them to Flitter, and voilà, it works!”
Here is a list of common data engineering interview questions, with answers, which you may encounter for an interview as a data engineer. The questions during an interview for a data engineer aim to check not only the grasp of data systems and architectures but also a keen understanding of your technical prowess and problem-solving skills. This article lists essential interview questions and answe
Building an ad-to-order conversion engine with Amazon Kinesis, AWS Glue, and Amazon QuickSight | Amazon Web Services
AWS Big Data Blog Building an ad-to-order conversion engine with Amazon Kinesis, AWS Glue, and Amazon QuickSight August 30, 2023: Amazon Kinesis Data Analytics has been renamed to Amazon Managed Service for Apache Flink. Read the announcement in the AWS News Blog and learn more. Businesses in ecommerce have the challenge of measuring their ad-to-order conversion ratio for ads or promotional campai
The Internet of Things on AWS – Official Blog Introducing AWS IoT SiteWise Edge Note: SiteWise Edge is now generally available. Please see this blog post to get started with SiteWise Edge. From assembling automobiles to producing pharmaceuticals, successful industrial operations are fruits of continuous efforts to minimize equipment downtime, maximize product quality, and ensure personnel safety.
最近、「アーキテクチャ」がとか「アーキテクト」がという話をよく聞くようになりました。デジタル庁でもChief Architectを公募しています。でも、アーキテクトが注目され始めたのは最近で、その重要性や仕事を理解していない人もいるので、アーキテクトについて整理してみることとしました。 アーキテクトって何者？歴史を学ぶと、よく「難攻不落な城」という話を聞きます。「難攻不落な城」は、リーダー（CEO）の元に、その城を軸に戦略を練る人（Chief Strategist）、最適な技術の導入・活用を考える人（CTO）、そこに燃料や弾薬を供給する人（CDO（data））、その戦略を実行する優秀な人材をそろえ、強化する人（CHCOまたはCHRO）がいます。 ここでバックエンドを支える重要な役割がアーキテクトですが、アーキテクトは城の攻防戦には出てきません。アーキテクトは、中長期な変化やそれに対応する柔
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
Tableauはいいぞ - ブログ - 株式会社JADE
こんにちは。篠原です。 Googleのコアアップデートが3月5日にロールアウトされて、このタイミングでコアアップデートのレポートを書く予定だったのですが全然終わらないですね…。 そんな中の社内のスレッドがこちらです。 活発な社内スレッド。こうして今日も新しいアイデアが生まれる。 ということで「Tableauはいいぞ」になりました。 自分で言っておいてなんですが何書くの… Tableauはいいぞ そもそもTableauを知らないという方に紹介をすると、Tableauはデータ探索を行うためのBIツールです。 LookerStudioのようなものをイメージしていただくと分かりやすいかもしれません。 モダン BI 市場で選ばれている Tableau の分析プラットフォームは、データの探索と管理を簡単に行い、ビジネスや世界を変革する可能性があるインサイトを迅速に見出して共有することを可能にします。
Have you ever wanted to create your own chart for the web? Based on hundreds of graph examples, this gallery guides you through the basic concepts of data visualization with React and D3.js. It also provides ready-to-use templates to get started quicker. Stop using pre-made dataviz components → imagination will become the only boundary to your creativity. The gallery is organized by chart types fo
どんな図？ ベン図ときくと、たとえばSQLデータベースにおいて、二つのテーブルを結合する際の、結合の仕方について説明した図を思い浮かべる方も多いと思います。 Four different types of JOINs 作者のジョン・ベンにちなんだ名称で、閉曲線（閉じた曲線で作られた閉じた図形）を使って集合理論的な関係を示す図として知られています。 この図に登場するデータセット（テーブル）は二つですが、登場するセットが最大3つまでであれば、これはベン図といえます。それ以上のデータセットにおいては、ベン図といえないかもしれません。 同様のチャートで、レオンハルト・オイラーにちなんだオイラー図というものがあり、オイラー図とベン図の関係を図で示すとこのようになります。 つまり、より一般的なものがオイラー図であり、そのうちある要件を満たすものをベン図と呼びます。その要件とは「集合のすべての交差を示さ
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、
Leveraging Serverless Architecture to Build an Enterprise Data Repository Platform for Customer Insights and Analytics | Amazon Web Services
AWS Partner Network (APN) Blog Leveraging Serverless Architecture to Build an Enterprise Data Repository Platform for Customer Insights and Analytics By Senthil Nathan Jayaraman, Sr. Solutions Architect at Tech Mahindra By Sakthivel Natarajan, Principal Consultant at Tech Mahindra By Aravindan Renganathan, Solutions Architect at Tech Mahindra By Amit Kumar, Partner Solutions Architect at AWS With
Community tutorials# This is a guide to many pandas tutorials by the community, geared mainly for new users. pandas cookbook by Julia Evans# The goal of this 2015 cookbook (by Julia Evans) is to give you some concrete examples for getting started with pandas. These are examples with real-world data, and all the bugs and weirdness that entails. For the table of contents, see the pandas-cookbook Git
Introduction to Pandas Pandas is a great library of Python for data science for most industry applications with massive amounts of different types of data. In this tutorial, we will discuss the use of Pandas, including the advanced concepts of the Pandas library for data science. We generally have a massive amount of data. And to handle it, we have already explored NumPy for data science. But is N
Background photo by Lauren Mancke on UnsplashThe Google Cloud Data Catalog Team has recently announced its product is now GA and ready to accept custom (aka user-defined) entries! This brand new feature opens up scope for integrations and now users can leverage Data Catalog’s well-known potential to manage metadata from almost any kind of data asset. To demonstrate how it works, I’ll share design
React Charts Made Easy
Create your own beautiful and functional React Heatmap Chart—in less than 50 lines of code, including the imports and component boilerplate! When you’ve got a lot of data that your users need to parse, the best thing you can do is format it in a way that easily helps them see patterns, dependencies and find insights. Nine times out of 10, that means data visualizations. With the KendoReact UI comp
AWS Machine Learning Blog Data processing options for AI/ML This blog post was reviewed and updated June, 2022 to include new features that have been added to the Data processing such as Amazon SageMaker Studio and EMR integration. Training an accurate machine learning (ML) model requires many different steps, but none are potentially more important than data processing. Examples of processing ste
Interactive Graph Visualization in Jupyter with ipycytoscape
The Jupyter widgets ecosystem offers a broad variety of data visualization tools for exploratory analysis in the notebook. However, we lack a good story for exploratory graph visualization. Cytoscape is an open-source software platform for visualizing complex networks and integrating these with any type of attribute data. While it comes from the computational biology community, cytoscape is fully-
Detecting and visualizing telecom network outages from tweets with Amazon Comprehend | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog Detecting and visualizing telecom network outages from tweets with Amazon Comprehend In today’s world, social media has become a place where customers share their experiences with services that they consume. Every telecom provider wants to have the ability to understand their customer pain points as soon as possible and to do this carriers frequently establish a social me
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Rust.Tokyo 2019 に行ってきた - hioki-daichi’s blog
データ可視化・データ報道の最新情報を入手する方法｜荻原 和樹 / Kazuki OGIWARA
Top 100 R resources on COVID-19 Coronavirus
【Rust】Rust.Tokyo 2019に参加しました！#rust_tokyo - B-Teck!
アプリケーション一覧/ユーティリティ - ArchWiki
Ruby会議2021 レポート - Qiita
Tips for Designing Grafana Dashboards
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Chart — the most powerful data visualization plugin
Flitter - Data Visualization Framework
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Introducing AWS IoT SiteWise Edge | Amazon Web Services
デジタル社会のアーキテクトになるには｜たまにメモする人
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
Learn to build unique charts with React
オイラー図とベン図（Euler Diagram & Venn Diagram） | Visualizing.JP
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Pandas: An Ultimate Library for Data Science
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Data processing options for AI/ML | Amazon Web Services