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Sourcetrailは、開発者が他人の書いたソースコードを理解し、生産的にコーディングを行えるよう支援する。開発者は既存のソースコードを理解することに多大な時間を費やすが、一般的なコードエディタは、こういった作業にはほとんど役に立たない。 Sourcetrailの主要開発者であるEberhard Gräther氏は、「Google Chrome」のグラフィックスチームにインターンシップとして参加した2012年時点の経験を次のように語っている。 「割り当てられた単純に見えるタスクに着手し、具体的なコードの改善に取り組み始めるとすぐに、Chromiumの巨大なアーキテクチャを理解する機会が全くないことに気付いた。ドキュメントはあまり役に立たず、開発チームのメンバーは非常に友好的だったが、コードベースについて質問するインターンに邪魔されることを好まないことも分かった。そこで、ソースコードを読ん
BigQueryを分かりやすく！ ハンズオンで始めるGoogle Cloudのデータ分析サービスと可視化ツールの使い方｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
ハイクラス求人TOPIT記事一覧BigQueryを分かりやすく！ ハンズオンで始めるGoogle Cloudのデータ分析サービスと可視化ツールの使い方 BigQueryを分かりやすく！ ハンズオンで始めるGoogle Cloudのデータ分析サービスと可視化ツールの使い方 Googleの高度な技術を利用できるGoogle Cloudにおいて、BigQueryは大規模データをスケーラブルに分析できるフルマネージドなデータウェアハウスとして提供されています。株式会社タイミーでデータエンジニアを務める土川稔生さんが、初心者向けのハンズオンとともにBigQueryの基本を解説します。 はじめまして。株式会社タイミーでデータエンジニアをしている土川（@tvtg_24）です。 タイミーでは、Google Cloudのデータ分析サービスであるBigQueryを中心に、データ基盤を構築しています。BigQu
クラウドネイティブなデータ可視化ツール「Grafana」で、なぜかWebAssembly化したDoomがプレイ可能に。開発元が社内ハッカソンで実現
クラウドネイティブなデータ可視化ツール「Grafana」で、なぜかWebAssembly化したDoomがプレイ可能に。開発元が社内ハッカソンで実現 クラウド上で実行される多様なソフトウェアのログやメトリクスを受け取り、運用管理のためのダッシュボード上で可視化するツールとして定番のソフトウェアが「Grafana」です。 このGrafanaの開発元であるGrafana Labsは、Grafanaのダッシュボード画面上で一人称ゲームの古典とも言えるDoomをプレイ可能にするソフトウェア「Grafana Doom」をオープンソースで公開しました。 Can it run Doom? To mark the 25th DOOMiversary of #Doom64, you can now play Doom on Grafana thanks to time series panels and th
“10の36乗”個のアドレス空間をどう可視化？ 世界初、IPv6に対応したNICTのトラフィック可視化ツール「NIRVANA改」
“10の36乗”個のアドレス空間をどう可視化？ 世界初、IPv6に対応したNICTのトラフィック可視化ツール「NIRVANA改」 インターネット上の通信の可視化は、攻撃元や攻撃先を視覚的に理解できるためセキュリティ対策の上で重要だ。しかし、通信機器の増加に応じて用意されたインターネットプロトコル「IPv6」は2の128乗（約3.4×10の38乗）個という膨大なアドレス数を持つため、その全貌を見渡すのは簡単ではない。 情報通信研究機構（NICT）は今回そんな課題をクリアした。同機構のトラフィック可視化ツール「NIRVANA改」で、IPv6を流れるパケットのリアルタイム可視化に世界で初めて成功したという。 NIRVANA改のUIは、蛍光系の色を基調に六角形のパネルやアイコンなどで各機能を表示。六角形はIPv6に合わせたもので、IPv4対応時には各パネルを四角形で表していた。UIの見た目は、アニ
｜DMM inside
※アンダースコアのpip install seaborn_analyzerでもインストール可能です。 インポート時はアンダースコアのimport seaborn_analyzerやfrom seaborn_analyzer となるのでご注意ください コード モジュールcustom_pair_plot.py内のクラスCustomPairPlotに、必要な処理をまとめました。 GitHubにもアップロードしています モジュール本体 import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats class CustomPairPlot(): #初期化 def __init__(self): self.df = None sel
前回の続きです この記事はPythonの可視化ツールの応用編です。 長くなってしまったので応用編は2つに分けることにしました。(応用編2はまだ執筆中です) 応用編はこの記事に加筆して1つにしました。 Pythonのplotに慣れていない方は基礎編を前回書きましたのでこちらをぜひ！ はじめに 現在修士2年の大学院生です。 火星大気を数値シミュレーションを使って研究しています。 数値シミュレーションで得られた結果を主にPythonを使って解析していたので、その過程で使った関数などを全部まとめてみました。全てを網羅しているわけではありませんのでそこはご注意ください。。。 ただドキュメントを見て格闘して使ってきたので、これからもしPythonの可視化ツールを使う人いれば、その助けになればと思いまとめてみました！ この記事でできること ・カラープロット(pcolor) ・x軸を共有してy軸を右と左に
![現役理系院生が研究で使用したPythonの可視化ツール全部まとめてみた[応用編] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e9ec0a15d548e3c6b580fb1e245484f22df7b833/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBjb2ZmaWVnbyZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9NTEwODAyNzJkOTU5MTM5YTJlMDZhNzgwNTFlMzFlOWE%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D50dfc6367c46ed897c598012429fc595)
ANDPAD TECH TALK 第11回 - 開発チームの生産性向上に取り組むスペシャリスト対談！後編 可視化ツールを導入してみて分かったこと、そして今後の展望 - ANDPAD Tech Blog
こんにちは！アンドパッドの荒瀧です。 「ANDPAD TECH TALK」第11回の配信です！ 今回は、社外ゲストをお招きしたスペシャリト対談回となっており、前編・後編と2回に渡ってお届けします！ 関連エピソード tech.andpad.co.jp 出演 モデレーター: 荒瀧 (EM 兼 エンジニア採用マネージャー) 社内ゲスト: 柴﨑(テックリード) 社外スペシャルゲスト: 近藤宇智朗さん(GMOペパボ株式会社 シニア・プリンシパル) ハイライト 第11回は、社外ゲストをお招きした対談形式のスペシャル回です！ 「開発チームの生産性向上に取り組むスペシャリスト対談！」と題して、 アンドパッドからはテックリードの柴﨑(id:shiba_yu36)、GMOペパボさんからはシニア・プリンシパルの近藤さん(id:udzura)をお呼びして開発チームの生産性向上について語り尽くしていただきました。
サイバーセキュリティ経営可視化ツールとは 目的 本ツールは、「サイバーセキュリティ経営ガイドラインVer3.0」で定める重要10項目の実施状況を5段階の成熟モデルで可視化（レーダーチャート表示）できます。企業は自社のサイバーセキュリティ対策状況を定量的に把握することで、サイバーセキュリティに関する方針の策定、適切なセキュリティ投資の実行等が可能となります。 対象利用者 原則として、従業員300名以上の企業・組織を対象としています。 但し、従業員300名未満の企業・組織を対象としないものではなく、グループ企業との比較等にも活用可能です。 回答にあたって 回答はサイバーセキュリティ対策を実施する上での責任者となる担当幹部（CISO(注1)等）が回答を記入し、最終的には経営者(注2)が回答内容を確認・承認してください。 自社の予算・技術力に関わらず、セキュリティのあるべき姿に対してどこまでできて
米Grafana Labsは5月18日、オープンソースのモニタリングデータ可視化ソフトウェア「Grafana 7.0」を公開した。ユーザーインターフェイスやカスタムプラグインなどで強化が図られている。 Grafanaはデータベース内に記録した監視データをグラフィカルに表示するダッシュボードを提供するソフトウェア。統計情報（メトリクス）やログのクエリ、ビジュアル化、アラートなどの機能を備える。可視化するデータを格納するデータベースとしてはGraphiteやPrometheus、Elasticsearch、OpenTSDB、InfluxDB、MySQL、PostgreSQLなどをサポートするほか、Google Stackdriver、Amazon Cloudwatch、Microsoft Azureなどのクラウド上に保存されたデータをデータソースとして利用することもできる。 Grafana 7
【セキュリティ ニュース】「サイバーセキュリティ経営可視化ツール」の新版公開 - 業界平均と比較可能に（1ページ目 / 全1ページ）：Security NEXT
情報処理推進機構（IPA）は、「サイバーセキュリティ経営ガイドライン」で示された重要10項目の実施状況を可視化し、業界平均と比較も行える「サイバーセキュリティ経営可視化ツール」の新版をリリースした。 同ツールは、3月に公開された「サイバーセキュリティ経営ガイドライン Ver3.0」にある重要10項目の実施状況を5段階の成熟モデルによって可視化できるツール。従業員300人以上の企業や組織で利用することを想定しており、グループ企業との比較などに活用できる。 Excel形式で提供し、40の設問に回答することで対策状況を可視化することが可能。リリースに先がけ、2023年6月8日から2023年6月14日にかけてリスクマネジメント、情報システム、経営企画部門の責任者および経営者を対象としたアンケート調査を実施しており、今回公開した新版となる「同2.1」では、同調査の業種平均値の比較が可能となっている。
独立行政法人情報処理推進機構（IPA）は、サイバーセキュリティの実践状況を企業自身がセルフチェックで可視化するためのサイバーセキュリティ経営可視化ツールWeb版（V1.0版）を開発、公開しました。 1．背景、趣旨 経済産業省では、独立行政法人情報処理推進機構（IPA）と協力し、経営者がリーダーシップを取ってサイバーセキュリティ対策を推進するための指針となる、「サイバーセキュリティ経営ガイドライン」を平成27年12月に策定し、平成29年11月には必要な改訂を行った上で、その普及推進を図ってきました。 また、IPAでは、サイバーセキュリティの実践状況を企業自身がセルフチェックで可視化するためのツールとして、サイバーセキュリティ経営可視化ツール（以下「可視化ツール」という。）の開発を行ってきました。 可視化ツールについては、2020年3月にExcel版（β版）をリリースし、その後、ユーザー企業や
こんにちは。 ワイの正規表現入門 - Qiita の記事を見ていた時に、 「大正・昭和・平成・令和だけをOKにしたいんや」 を表現する正規表現は、 ^大正|昭和|平成|令和$ でなく、 ^(大正|昭和|平成|令和)$ という話がありました。恥ずかしながらすっかり認識が抜け落ちていました。 これはテストをすり抜ける気がしますし、レビューでも見つけられる気がしません。 そこで、正規表現可視化ツールRegulexの出番です！ (正規表現は、よく使う正規表現はもうググりたくない！ - QiitaのインタネットURLを使用しています) Regulexの使い方 上のテキストボックスに正規表現を入力すると、 下に入力した正規表現を可視化した図を表示してくれます。素敵すぎる。 うまく表示されないな、と思ったらVisualizeボタンを押してください。どこでエラーが起こっているかわかります。 ^大正|昭和|
はじめに オープンソースのダッシュボードツールを検討する前に、まずダッシュボードとその有用性について学ぶ必要があります。 ダッシュボードは、主要業績評価指標（KPI）、ビジネス分析メトリック、インフラストラクチャの状態とステータス、および組織、チーム、またはプロセスのデータポイントを視覚的に追跡および分析することが出来る、データの可視化および管理ツールです。インタラクティブなデータを可視化することで、運用および分析のビジネスデータをチームに提示するために使用することができます。ダッシュボードは、上級管理職、経営幹部、エンジニアが目標を設定し、進捗状況を分析し、インフラストラクチャを監視し、適切な変更を実装するのにも役立ちます。特にダッシュボードを使用したインフラストラクチャの監視は、使用中のシステムの重要なメトリックを識別して記録するために重要です。物理、仮想、クラウドのいずれであっても、
コードはGitHubにもアップロードしております おすすめ機能 個人的に使用頻度の高い機能を紹介します おすすめ1：CustomPairPlot.pairanalyzer 相関係数と散布図行列を一括表示します。 分析の初期段階でデータを一括で可視化したいときにオススメです。 Rのggplot2ではほぼ同様の図が出力可能ですが、なぜかPythonには同様のツールがなかったので、作成しました。 散布図では表示が重なり見辛い離散変数は、自動で箱ひげ図とバブルチャートに変更する機能も追加しています。 from seaborn_analyzer import CustomPairPlot import seaborn as sns titanic = sns.load_dataset("titanic") cp = CustomPairPlot() cp.pairanalyzer(titanic,
GMOアドマーケティング、オウンドメディアの効果可視化ツール 「TAXEL OWNED MEDIA」提供開始 | RTB SQUARE
GMOインターネットグループのGMOアドパートナーズ株式会社の連結企業群で、アドテクノロジー事業、メディアセールス事業を展開するGMOアドマーケティング株式会社（代表取締役社長：渡部 謙太郎 以下、GMOアドマーケティング）は、レコメンドウィジェット（※1）「TAXEL(タクセル) byGMO（以下、TAXEL）」において、新しい分析機能でオウンドメディアの効果を可視化することができるツール「TAXEL OWNED MEDIA」（URL：https://taxel.media/owned/）を、本日2020年4月6日（月）より提供開始いたしました。 （※1）WEBメディア上に設置し、メディアを閲覧するユーザーにおすすめのコンテンツを提示するサービス。 ————————————————————– 【「TAXEL OWNED MEDIA」提供開始の背景】 ———————————————————
当記事は、ViSudachiの開発初期に書かれたものです。今はより簡単に利用することができます。以下の記事もご参照ください: 概要 WorksApplications/ViSudachi: A tool for visualizing the internal structures of morphological analyzer Sudachi 形態素解析器Sudachiの解析結果を可視化するツール ViSudachi が開発中らしい GitHubで公開されていたので使ってみた（2021年11月3日。まだ公式発表はされていない） kagome や janome にもラティス可視化機能はあるよ 形態素解析の可視化とは 多くの形態素解析器では、全ての解析候補を表現する「ラティス」というデータ構造を構築し、その上での「最短経路」を探す問題として解析を定式化しています（最小コスト法）。単語の出
0.この記事の結論#pcasteran/terraform-graph-beautifier: Terraform graph beautifier が個人的にはおすすめ！やはり、Terraform にビルトインされた terraform graph を input 値としているせいか、安定している印象を受けた。 im2nguyen/rover: Interactive Terraform visualization. State and configuration explorer. もとくにビジュアル面でよかった。ただし、Docker で扱う場合、Docker ホスト側の Terraform のバージョンによってはうまく動かないことがあったので、2番目におすすめとしたい。 1.この記事を書こうと思った背景#terraform graph という Terraform のリソース可視化ツー
Pythonでデータの挙動を見やすくする可視化ツールを作成してみた（ヒストグラム・確率分布編） - Qiita
概要 近年、品質管理やマーケティングの分野で「ばらつき」分析の重要性が叫ばれていますが、 ばらつき分析と切っても切り離せないのが**「ヒストグラム」と「分布の種類の判断」**です。 今回はPythonのグラフ描画ライブラリ「seaborn」をベースにして、 分析の種類の判断を強力にサポートするツールを作成しました！ 機能1. 正規分布かどうかの判断 機能2. 各種確率分布のフィッティングとあてはまり評価指標 2021/7 修正：pipでインストールできるよう改良しました 下記コマンドでインストール可能となりました こちらの記事で紹介しているseaborn_analyzerライブラリの一部として、githubにもアップロードしております。 histクラスが、本記事の内容に該当します。 バグや改善要望等ありましたら、コメント頂けますとありがたいです また、もしこのツールを良いと思われたら、Gi
パナリット | 人的資本の可視化ツール
パナリット1つで人事データを統合し、可視化・分析から データインサイトを活かした人的資本経営へ パナリット1つで人事データを 統合し、可視化・分析からデータインサイトを活かした人的資本経営へ 組織の規模が大きくなるほど、 組織の実態は把握しづらくなります。 パナリットは人事データ活用の専門性を活かし、 データの処理や集計分析の効率化から、 可視化・インサイト発掘までをトータルサポート。 事実に基づく経営/人事戦略の実現を可能にします。
データ可視化ツール「Grafana」を開発するGrafana Labsが2億2000万ドル(約240億円)の資金調達に成功しました。Grafana Labsは調達した資金を基にサービスの拡充を行うと述べています。 Grafana Labs Raises $220M to Accelerate Global Adoption and Development of Open Source Visualization and Observability Platform | Grafana Labs https://grafana.com/about/press/2021-08-23-grafana-labs-raises-220m-to-accelerate-global-adoption-and-development-of-open-source-visualization-and-obs
全ての組織において、データの情報を得るためにデータ分析とモニタリングのソリューションが必要となってきます。GrafanaとKibanaは、データ分析、可視化、アラートのための最も人気のあるオープンソースのダッシュボードの2つであり、この記事ではこの２つのツールを比較していこうと思う。 Grafanaは、ダッシュボードを作成、探索、共有するための、パワフルで機能豊富なオープンソースのデータ可視化ツールです。Grafanaの用途としては、サーバ/アーキテクチャの健全性ステータス監視、可視化、ビジネスデータやメトリクスの分析などがあります。個人でもビジネスでも、ビジネス・メトリクスの分析やインフラストラクチャの監視を行うための強力なツールです。MetricFireの無料トライアルにサインアップして、Grafanaのダッシュボードを作成してみましょう。 Grafanaの詳細については、Grafan
社内エンジニア生産系可視化ツールで個人のメトリクスを見れるようにした話 - Money Forward Developers Blog
こんにちは。 CTO室でインターンをしてるtakuanです。 今回は私たちが開発している社内のエンジニア生産性可視化ツール「Fadil」に個人のメトリクスを見れる機能を追加したので紹介したいと思います。 Fadilとは FadilはMoney Forward社内のエンジニアの生産性を可視化することができるweb アプリケーションです。 詳しくはこちらの記事に書かれているので今回は省略します。 個人のメトリクスを可視化できるようにした背景 phase1 リリースで Repository ごとの Commit, Monthly Active Developers, Pull Request Countなどのメトリクスを表示する機能は実装しました。 fadilプロジェクトの定例ミーティングの中で「phase2では個人のメトリクスも見れるようになったら面白いね」という話が出たので実装することが決ま
【セキュリティ ニュース】米CISA、レッドチーム演習の可視化ツールを公開 - 意思決定など支援（1ページ目 / 全1ページ）：Security NEXT
米サイバーセキュリティインフラストラクチャセキュリティ庁（CISA）は、レッドチームの活動を可視化し、意思決定などをサポートするオープンソースツール「RedEye」をリリースした。GitHubより入手できる。 同ツールは、同庁と米エネルギー省パシフィック・ノースウェスト国立研究所が共同で開発したオープンソースのソフトウェア。 レッドチームの活動によって侵害がどのように発生するか、複雑なデータをわかりやすく可視化するもので、評価や意思決定などを支援する。 具体的には、「Cobalt Strike」によるログを読み込み、侵入テストの攻撃経路や侵入されたホストなどグラフィカルに表示。活動にタグやコメントを追加でき、調査結果やフローを関係者で共有して評価を行ったり、意思決定などに活用できるとしている。 ログのアップロードやプレゼンテーションの作成が行えるレッドチームモードにくわえて、読み取り専用の
キャディ株式会社が主催した「Rust完全に理解した(嘘)」。バックエンドエンジニアたちがRustを習得するまでの苦労や、使ってみたうえでの技術的なメリット・デメリット・課題などについて話しました。ここで登壇したのは、刈部拓未氏。前職の業務の中で取り組んだ、Rustを使ったツールについて発表しました。 Rustを触ったきっかけと勉強方法 刈部拓未氏：私からは「業務でRustをしれっと使う方法」について話します。私が最初にRustを触ったきっかけは、プログラミングを始めた頃にいろいろなパラダイムの言語を触ってみたいと思ったことです。スライドにある『7つの言語 7つの世界』という本を読んでいました。 この本の中にRustはありませんでしたが、言語への関心が高まっていた時に見た言語設計などの公式のドキュメントには、ちょうど仕事で触っていたSwiftが、Rustに影響を受けていると書いてあり、それで
[ データ可視化ツール]MetabaseをDocker上で構築してRedshiftへ接続する | DevelopersIO
はじめに データアナリティクス事業本部のkobayashiです。 前回の記事でRedashを調査している際に同じOSSとしてMetabaseと比較される情報が多く見つかりました。Metabaseは気になっていたのですが今まで触れたことがなかったので前回と同じくDocker環境で新規インストールして動かしてみました。またデータソースも前回と同様にMetabaseとRedshiftを接続してみたのでまとめます。 以前の記事 [ データ可視化ツール]RedashをDocker上で構築してRedshiftへ接続する 環境 macOS Mojave Docker version 19.03.1 docker-compose version 1.24.1 Metabase v0.33.4 Metabase Metabaseは「Metabase is the easy, open source way
![[ データ可視化ツール]MetabaseをDocker上で構築してRedshiftへ接続する | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/28da6328f8613d3f22dab21ae3790ab0f72d2e3d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimages.ctfassets.net%2Fct0aopd36mqt%2F1dD7b8HkT2sbiJzUIewMTD%2Fe5cdc6f33c4fdd9d798f11a4564612ff%2Feyecatch_developersio_darktone_1200x630.jpg)
Kubernetesの監視 クラスタの状態監視、CPU・メモリなどのリソース監視、各種クエリやアクセスのチェックなど、要点を挙げればキリのない分野なので、使用するツールによって作業の難易度が大きく左右されてきます。 今回、Pixieを導入してみて使い心地が良かったので、布教のために機能をいくつか紹介していきます。 アクセス直後の全体像 こんな感じのダッシュボードになっています。HTTPトラフィックの可視化は見ているだけでワクワクします。 Namespaceごとのリソース監視 Podのリソース使用状況やディスクアクセスも確認できます。 HTTPのログ監視 Redisのコマンドログ・トラフィックの可視化 他にも様々な監視用のテンプレートが用意されています😀 インストール方法 Kubernetesは導入済みと仮定して、Self-hostedではなくクラウド版Pixieのインストール手順のみ共有
全文検索エンジン「Elasticsearch」とデータ可視化ツール「Kibana」が再びオープンソースに
オランダのElasticの創設者でCTO（最高技術責任者）を務めるシャイ・バノン氏は2024年8月30日（オランダ時間）、同社の分散型RESTful検索／分析エンジン「Elasticsearch」とデータ可視化ツール「Kibana」の新たなライセンスオプションとして、数週間以内に「AGPL」（Affero General Public License）を追加すると公式ブログで発表した。これにより、「ElasticsearchとKibanaは、再びオープンソースと呼べるようになる」としている。 両製品が再びオープンソースとなることで、Elasticの社員全員が、「文字通り、興奮して飛び跳ねている」と、バノン氏はブログ記事で喜びを述べている。 再びオープンソースにした理由 関連記事 Elasticsearchは新アーキテクチャの実装へ、その他の新機能を含めてElasticのCEOに聞いた El
ダイヤ可視化ツール技術編 - エムスリーテックブログ
エムスリーの山本です。趣味で作っていたダイヤ可視化ツールの技術的な側面の話をします。 作ったもの ダイヤ可視化ツールです。時刻表ではありません。鉄道路線を比較するにあたって、本数の多寡や速達列車の比率とか本数の減り方とかが一発で分かるように可視化するものです。何のために必要かというと、鉄オタがダイヤ知見を深めるのに使います。つまりそういうやつです。 たとえばこれは小田急の昼頃の1時間に運行されている列車なんですが、 基本は20分間隔ダイヤ 主要な駅は10分間隔で有効な列車が来るように調整されている 本線は3-6-6-6で優等列車の比率が高い(長距離利用客が多そう) 千代田線の直通はあまりやる気がなさそう などが分かります。実際、新宿駅の利用者数の次に多い駅は町田駅だったりして、相当に長距離の利用者が多いのが特徴の路線です。 また、鉄オタならみんな架空鉄とか想像するのに使ったりするだろうとお
可視化のためのプロジェクトOpenTelemetryの最新情報を、KubeConのセッションなどから解説する。 OpenTelemetryは、アプリケーション及びインフラストラクチャーのプロセスに対するトレーシングとメトリクス収集＆加工のためのオープンソースソフトウェアだ。OpenCensusとOpenTracingという2つのソフトウェアがマージされて誕生したという経緯を持つ。 2019年に上海で開催されたKubeCon Chinaにおいて、OpenCensusのコントリビュータであるSteve Flanders氏にインタビューした記事でもOpenTelemetryの紹介をしているが、今回は2020年12月にCNCFが公開した動画からOpenTelemetryの概要を紹介し、同時にKubeCon NA 2020のセッションのスライドを使って解説する。またユースケースとして、KubeCon
【依存関係】ソースコードの可視化ツール Sourcetrailを入れてみた。【C,C++,Python,Java】
ちょっと前に、少し話題になってたので。。気になって入れてみました。ソースコードを可視化してくれるツールだそうです。 ダウンロードとインストールは簡単です。（Windows,Linux,Mac用すべてあります） 使い方は、ここを見て。。 なんか最初に言語を選んだり、Cmakeを使っているとJsonの形式を作ったりとか。。あるみたい。 https://www.sourcetrail.com/documentation/ で。。使ってみた。ファイルを見て、mainで使っている関数みて、 という感じ(笑) 見ている分には、面白い。。 で。。VScodeとかで追っかけてたりするのは。。右クリックで、定義を見るとか。。 Referenceを探すとか。。で出てくるので。。 慣れの問題かもしれないけど。。見やすいのかもしれない(笑) あと、最初のプロジェクトファイルを作ってIndexができるまで、結構待た
概要 データに基づき、自動でラベルを見分ける機械学習手法を「分類」と呼びます。 例えば、「大きさ」と「色」のデータから、「リンゴ」と「ミカン」を見分けるようなイメージです。 今回はPythonのグラフ描画ライブラリ「seaborn」をベースにして、 分類結果の解釈を強力にサポートするツールを作成しました！ 機能1. 決定境界の可視化 機能2. クラス確率の可視化 RGB画像表示 (proba_type='imshow') 等高線表示 (proba_type='contourf') 2021/7 修正：pipでインストールできるよう改良しました 下記コマンドでインストール可能となりました ※関連ツールを1つの記事にまとめました！よければこちらもご覧ください もしこのツールを良いと思われたら、GitHubにStar頂けるとありがたいです！ 背景 分類は、データの基づき自動でラベル（「クラス」「
データそのものの価値は低いです、ただの数値ですからね。インフォメーション化することでデータの価値を高められます。 「データ分析ツールが多くて、どれを選ぶかがわからない」という悩みがある皆さんに多く導入されているデータビジュアライゼーション ツール＆データ分析ツールをご紹介します。フリーで使えるツールもあり、特にビジネスシーンで活用しやすいものを前半にあります。 製品ごとの違いに着目し、自社のニーズにとって適切なデータ可視化ツール/ビッグデータ分析ソフトの選定にご参照できればと思います。 可視化データ分析ツールを利用する3つのメリット 様々なデータの統合利用が容易に ビジネスでは各部署に蓄積した形式が異なるデータをエクセルで統合する際、手作業でやるしなないし、ミスが生じやすいのほか、データ量や種類が多い場合、その作業だけでもかなりの時間がかかってしまい、なかなか可視化化やデータ分析までたどり
IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ 運用管理 ＞ 新製品・サービス ＞ NICT、セキュリティ可視化ツール「NIRVANA改」でIPv6を可視化可能に 運用管理 運用管理記事一覧へ [新製品・サービス] NICT、セキュリティ可視化ツール「NIRVANA改」でIPv6を可視化可能に 2021年4月12日(月)日川 佳三（IT Leaders編集部） リスト 国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT）は2021年4月12日、企業ネットワークで発生する大量のアラートを集約して分かりやすく視覚化するソフトウェア「NIRVANA改」（ニルヴァーナ・カイ）を強化した。IPv4だけでなく、新たにIPv6を可視化できるようにした。 情報通信研究構（NICT）の「NIRVANA改」は、企業ネットワークで発生する大量のアラートを集約して脅威を視覚化するソフトウェアである。最大の特徴は、
内部SEO施策の1つに、「内部リンクの適切な設置」があります。サイト内で特に訴求していきたいページにきちんと適切な質と量の内部リンク集まっているか、適宜チェックしておく必要があります。SEOの施策のなかでもテクニカルSEOと呼ばれる範囲に属する施策となります。 この内部リンクの管理、ページ数が少ない場合には特に気をつけて管理していく必要もないのですが、ページ数が膨大になってくる大規模サイトやデータベースサイトなどにおいては、「どのページにどのページのリンクが集まってきているのか？」や「きちんと訴求したいページに内部リンクが適切に貼られているか」をチェックしていくことが大変になってきます。 そこで、内部リンクを視覚的に把握することを可能にする「内部リンク可視化ツール」の出番です。 有名な内部リンク可視化ツール（SEO内部分析ツール）としては Screaming Frog SEO Spider
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C++やPython向けのコード可視化ツール「Sourcetrail」がオープンソースに
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新卒1年目のエンジニアが動画の品質可視化ツールを作るまで - DMM inside
ディスク占有率の高速可視化ツール「WizTree」が約4年ぶりのメジャーアップデート／v4.00では複数のドライブ・フォルダーをまとめてスキャン可能。検索機能も充実
Pythonでデータの挙動を見やすくする可視化ツールを作成してみた - Qiita
「Google スプレッドシート」からデータ可視化ツール「Looker Studio」を利用可能に／4月21日週のアップデート情報まとめを発表
現役理系院生が研究で使用したPythonの可視化ツール全部まとめてみた[応用編] - Qiita
サイバーセキュリティ経営可視化ツール | 情報セキュリティ | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構
オープンソースのモニタリングデータ可視化ツール「Grafana 7.0」リリース | OSDN Magazine
サイバーセキュリティ経営可視化ツールWeb版（V1.0版）を公開しました （METI/経済産業省）
正規表現の可視化ツールRegulexを使おう！ - Qiita
デージーネット、なりすましメールの有無を確認できる 「DMARCレポート可視化ツール」をアプライアンスサーバーで提供
オープンソースの可視化ツール 選りすぐりのTOP10 - Qiita
Pythonでデータの挙動を見やすくする可視化ツールを作成してみた まとめ編 - Qiita
形態素解析の可視化ツール「ViSudachi」を使ってみる
terraform graph よりビジュアライズな Terraform のインフラリソース可視化ツールを探す
240億円の資金調達にデータ可視化ツール「Grafana」の開発企業が成功
【可視化ツール】GrafanaとKibanaを比べてみた - Qiita
謎のCSVコンバータ、未完のViewer、依存関係可視化ツール 私がRustを使って作った3つのプロダクト
Kubernetesの監視・可視化ツールPixieが機能豊富で優秀！！ - Qiita
ベンダーニュートラルな可視化ツールOpenTelemetryの最新情報を紹介
東陽テクニカ、仮想環境の可視化ツール「uObserve」最新版を発売、ログ解析の集中・自動化機能などを提供
Pythonでデータの挙動を見やすくする可視化ツールを作成してみた（分類編） - Qiita
IPA、「サイバーセキュリティ経営可視化ツール」正式版を公開 企業のサイバーセキュリティ実践状況をウェブサイト上でセルフチェック
【目的別】データ可視化ツール＆データ分析ツール 2022年のオススメ11選 | FineReport
NICT、セキュリティ可視化ツール「NIRVANA改」でIPv6を可視化可能に | IT Leaders
内部リンク可視化ツールで分かりやすいSitebulbを使ってみた(テクニカルSEO)
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