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  • 吉澤準特|ロジカルシンキング&図解 on Twitter: "【保存版】図解の種類 ほとんどの図解は8チャート8グラフに収まります。この一覧を早見表として使ってみて下さい。 https://t.co/2pEx8qdPgu"

      吉澤準特|ロジカルシンキング&図解 on Twitter: "【保存版】図解の種類 ほとんどの図解は8チャート8グラフに収まります。この一覧を早見表として使ってみて下さい。 https://t.co/2pEx8qdPgu"
    • じゃがりきん on Twitter: "ルービックキューブを円に変換することでわかりやすくすることに成功いたしました https://t.co/0jygbuSYbX"

        じゃがりきん on Twitter: "ルービックキューブを円に変換することでわかりやすくすることに成功いたしました https://t.co/0jygbuSYbX"
      • ポッドキャストをAIで文字起こしして図解する手順|ノウチ

        どうも、ノウチです。 ポッドキャストをよく聞くんですが、その内容をしっかり理解したいなと思って、いつも文字起こししてテキストで読みつつ、最後に図解して要点を振り返る、というのをやっています。 その手順やプロンプトをメモしておきます! ポッドキャストの音源(mp3)をダウンロードするまず音源を入手します。ポッドキャストはウェブ上にmp3が上がっているので、取り出すのはかんたんです。 ポッドキャストのRSSを調べるどのポッドキャストも配信情報をまとめたRSSフィードが用意されています。 RSSフィードとは、ウェブサイトの更新情報を簡単に取得できる仕組みです。「Really Simple Syndication」または「Rich Site Summary」の略で、ユーザーがウェブサイトを直接訪問しなくても、新しいコンテンツや更新情報を自動的に受け取ることができます。 Claudeの回答Spoti

          ポッドキャストをAIで文字起こしして図解する手順|ノウチ
        • PlantUMLのテーマ(思わぬ展開) | フューチャー技術ブログ

          秋のブログ週間連載の7本目です。 はじめにPlantUMLで使えるテーマについてのご紹介です。 以前、チームで機能設計するためのPlantUML標準化の記事でも書かせていただきましたが、PlantUMLのデフォルトカラーって少しドライですよね。 色の好みは人それぞれで、あれはあれでカッコよさはありますが、複雑な図は少しでも可愛く描きたい・楽しく見たいものです。 この記事ではPlantUMLのテーマについて、いくつかのオプションを紹介していきます。「PlantUMLの色を変えてみたい!」という方は是非ご活用いただければ嬉しいです。 前提 PlantUMLでは、skinparamを利用して図のビジュアル各要素を定義しますが、「テーマ」はskinparamの集合体です この記事ではテーマの作り方や、各運用方法等については触れません この記事で紹介するオリジナルテーマはシーケンス図のために作られた

            PlantUMLのテーマ(思わぬ展開) | フューチャー技術ブログ
          • 魅力的な図表の描き方

            比較的最近の本誌『応用物理』に掲載されていた図表を拝見し,「分かりやすさ」「シンプル」といった観点からの改善点を検討した.その検討結果から,図のパーツ(図形,矢印・線,文字),図の配色,図のレイアウト,グラフ・表といった要素別に,魅力的な図表の描き方について概説する.無駄な要素を削ぎ落とすことで機能美が生まれ,最も伝えたい図の内容が伝わるようになるだろう.ぜひご自身の図表作成に役立てていただきたい.

            • 生成AIにdraw.ioのAWS構成図を作図させてみた | DevelopersIO

              こんにちは。たかやまです。 いままでいくつものIaCツールをベースにAWS構成図作成する作図ツールがでているかと思います。 ただ、これらは独自ツールでユーザー側で編集できないものだったり、作成された構成図のエクスポート先がPDFやPNGだったりと、後から修正や更新がしにくいという課題があります。 私は普段draw.ioやCacooを使ってAWS構成図を作成しています。 日々新しい生成AIモデルが登場していますが、draw.ioはXML形式で構成図が定義されるため、生成AIでも扱いやすいのではないかと考えました。 実際に試してみたところ、想定以上に高品質なAWS構成図を作成してくれたので今回はそちらをご紹介します。 さきにまとめ CDKやCloudFormation、Terraformのコードから直接構成図を生成できる モデルはClaude 3.5 Sonnet以上がおすすめ Anthrop

                生成AIにdraw.ioのAWS構成図を作図させてみた | DevelopersIO
              • Three.jsの勉強の仕方 - Qiita

                概要 Three.jsの勉強を始めて半年くらいが経過しました。 現在は、以下のようなアプリケーションを作成できるようになりました。 https://nemutas.github.io/r3f-normal-color/ ここまでに至る過程を少しまとめられたらと思います。 React Three Fiber について 私は主に、React Three Fiber(Three.jsをReact用にラッパーしたライブラリ|以下、R3F)を使用して開発してます。 バニラのThree.jsを触る前に、つまりThree.jsの知識がゼロの状態のときからR3Fを使い始めました。 とてもよく設計されたライブラリで、ほんの数行でBoxを表示することができます。 ただし、よく設計されているということは、それほど抽象化されているということです。学び始めの頃は自分が作りたいシーンを作るために、どのプロパティをいじ

                  Three.jsの勉強の仕方 - Qiita
                • Y.Nakayama | 海/氷の研究者 | ダートマス大🇺🇸に異動しました! @umi_nakayama 100年に1度の暑さって表現は誤解しやすいな。過去100年の中で最も暑いてのは、これから、毎年のように起きる。 NASAはこういうデータの見せ方がすごい!すごくわかりやすい!!!1880年から2021年の地球全体の平均気温。

                    Y.Nakayama | 海/氷の研究者 | ダートマス大🇺🇸に異動しました! @umi_nakayama 100年に1度の暑さって表現は誤解しやすいな。過去100年の中で最も暑いてのは、これから、毎年のように起きる。 NASAはこういうデータの見せ方がすごい!すごくわかりやすい!!!1880年から2021年の地球全体の平均気温。
                  • PlantUML で JSON データを簡単視覚化

                    最近,仕事で使うことがあってたまたま気がついたのだが, PlantUML って JSON や YAML のデータを視覚化できるんだね。 やり方は簡単。たとえば { "firstName": "John", "lastName": "Smith", "isAlive": true, "age": 28, "address": { "streetAddress": "21 2nd Street", "city": "New York", "state": "NY", "postalCode": "10021-3100" }, "phoneNumbers": [ { "type": "home", "number": "212 555-1234" }, { "type": "office", "number": "646 555-4567" } ], "children": [], "spous

                      PlantUML で JSON データを簡単視覚化
                    • 「この文章、勝手に図表にならないかな」 AIで実現? 資料作りを助けるツール「Napkin AI」、日本語対応で話題に

                      「この文章、勝手に図表にならないかな」 AIで実現? 資料作りを助けるツール「Napkin AI」、日本語対応で話題に 今書いた文章、そのまま図表になってくれないかな──資料作りに追われるビジネスパーソンなら一度は考える理想。いままでは夢物語だったが、その実現を助けてくれるAIツールが日本語で使えるようになったとして、Xで話題になっている。 その名も「Napkin AI」。同名の米スタートアップ企業が提供するサービスで、文章や数値を入力するだけで、内容に基づいた図表を提案してくれる。出力した図表は商用利用が可能。テキストは、Napkin AIの機能で生成したものでも、それ以外のものでも、範囲を自由に決めて“ビジュアル化”できる。 出力したビジュアルの色やアイコン、フォントも編集可能。図表をPNG・PDF・SVG形式でダウンロードすることもできる。9月4日(日本時間)には、日本語やタイ語など

                        「この文章、勝手に図表にならないかな」 AIで実現? 資料作りを助けるツール「Napkin AI」、日本語対応で話題に
                      • 氾濫する生成AIアニメ 9万枚調査で見えた権利侵害

                        「人間かAIか、 どちらが描いたか 分からない」 都内の制作会社で働く アニメーターは 不安を口にした。 描いたのは生成AI(人工知能)。「ONE PIECE(ワンピース)」や「SPY×FAMILY(スパイファミリー)」……。AIにより既存アニメを模した画像が際限なく生み出されている。 生成AIは革新的な手法で文章や画像、映像、音声を生み出し、急速に進化する。著作権のルール整備は進むが、ユーザーによる悪用で日本のソフトパワーを代表するアニメを蝕(むしば)み始めた。ネットに氾濫するAIアニメの実相に迫る。 大量に生成されたアニメ画像は、世界中からアクセスを集める生成AI画像共有サイトで公開されている。誰でも好みの画像を生成でき、投稿が可能になっている。複数のサイトで世界的に人気のあるアニメ13タイトルのメインキャラクター名を検索すると、9万枚を超す画像が引っかかった。 日本経済新聞は専門家の

                          氾濫する生成AIアニメ 9万枚調査で見えた権利侵害
                        • 日本の「人が住んでいるところ」を光らせてみたら色々と興味深かった「北海道暗すぎ…」「福島でゾクッとした」

                          にゃんこそば🌤データ可視化 @ShinagawaJP 日本国内で「人が住んでいるところ」を光らせてみた。煌々と輝く太平洋ベルト、中国山地の隅々に広がる集落など見所いっぱいで、拡大して色々観察したくなる。海岸線に沿って光が連なっているのも興味深い。 データは東大CSIS『平成27年簡易100mメッシュ人口データ』を使用。 pic.twitter.com/X6OaKZa6Fk 2021-09-03 21:29:40

                            日本の「人が住んでいるところ」を光らせてみたら色々と興味深かった「北海道暗すぎ…」「福島でゾクッとした」
                          • A Visual Guide to SSH Tunnels: Local and Remote Port Forwarding

                            Bridge vs. Switch: What I Learned From a Data Center TourNetworking Lab: Ethernet Broadcast DomainsNetworking Lab: L3 to L2 Segments MappingNetworking Lab: Simple VLANDon't miss new posts in the series! Subscribe to the blog updates and get deep technical write-ups on Cloud Native topics direct into your inbox. TL;DR SSH Port Forwarding as a printable cheat sheet. SSH is yet another example of an

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                            • ER図の作図について、 Draw.io, PlantUML, Mermaid を比較してみる。(VSCode拡張機能など) - Qiita

                              はじめに データベース設計のER図について、VSCodeなどで作成する以下3つの方法を比較した記事です。 Draw.io PlantUML Mermaid 以前、Webアプリケーションを作成した際には、 Draw.io を使用して、作図しました。 (そのアプリのER図を今回サンプル図としています) 最近、 PlantUML を利用するようになり、ER図や、シーケンス図、クラス図の作図に利用しているのですが、とても編集しやすいと感じています。 ただ、どのツールにも、一長一短あるかと思いますので、それぞれ以下目次の内容を書いて、ご紹介したいと思います。 目次 1. Draw.io 1-1. VSCodeでの使い方 1-2. ER図 1-3. 感想 2. PlantUML 2-1. VSCodeでの使い方 2-2. ER図 2-3. 感想 3. Mermaid 3-1. VSCodeでの使い方

                                ER図の作図について、 Draw.io, PlantUML, Mermaid を比較してみる。(VSCode拡張機能など) - Qiita
                              • 日本列島の弥生時代と古墳時代のほぼ全ての銅鏡が示された分布図が話題となる→可視化されたことで地域的な差異などが一目瞭然に、分類毎の分布図も公開される

                                かぬそぬ @omisoi 🖥Computational Anthropologist,計算人類学者/🎓歴史地理情報処理,Agent-based model,人口動態推定等/🗾歴史GIS Dev github.com/AsPJT/PAX_SAPI… /📷LiDAR/🪦古墳Tomb/🏳️‍⚧️NBi🇯🇵JP github.com/AsPJT かぬそぬ @omisoi 日本列島の弥生時代と古墳時代のほぼ全ての銅鏡の分布図が完成しました〜😆 ほとんどのデータは「日本列島出土鏡集成(2016年)」です。盾形銅鏡など2017年以降の出土鏡も一部入れています。 データ内部に遺跡時期や鏡式の情報があるので、条件付きの結果も出すことができます☺️ 大きさの比較も簡単♪ pic.twitter.com/RmYCuzl5cx 2024-04-01 22:01:40 かぬそぬ @omisoi 【

                                  日本列島の弥生時代と古墳時代のほぼ全ての銅鏡が示された分布図が話題となる→可視化されたことで地域的な差異などが一目瞭然に、分類毎の分布図も公開される
                                • 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

                                    JavaScript Visualized - Promise Execution
                                  • 地図で「海岸線がひける漢字」を調べたら、日本の地理が見えてきた「昔の海岸線が浮かぶ」「北海道が途切れてるのはアイヌ語だから?」

                                    地理Bの旅 @chiri_b_geo 地理関連の仕事をしています。たくさんの方に地理・地理学の魅力を伝えるため、たまにnoteで記事を書きます。中の人は村人。「今日は何の日」を地理院地図の画像でつぶやくのが趣味。高校は日本史B選択、大学で人文地理学を学びました。猫が好きです。/Human Geographer in Japan/I love cats. linktr.ee/chiri_b_geo

                                      地図で「海岸線がひける漢字」を調べたら、日本の地理が見えてきた「昔の海岸線が浮かぶ」「北海道が途切れてるのはアイヌ語だから?」
                                    • 部屋のWi-Fi電波状況をわかりやすいヒートマップに ~「NetSpot」がWi-Fi 7に完全対応/Windows/Mac対応、モバイル版も。基本機能は無料

                                        部屋のWi-Fi電波状況をわかりやすいヒートマップに ~「NetSpot」がWi-Fi 7に完全対応/Windows/Mac対応、モバイル版も。基本機能は無料
                                      • 地理空間情報を扱うなら知っておきたいPythonライブラリ、GeoPandas入門~基礎編~ | 宙畑

                                        さまざまなデータを地理空間情報として重畳する上で有用なPythonのライブラリであるGeoPandas。前編ではGeoPandasを用いたデータの描画方法など基礎的な扱い方を紹介し、後編では衛星データと組み合わせて解析結果を可視化する方法を紹介します。 Pythonで地理空間情報を行う場合、GeoPandasの使い方を覚えておくととても便利です。 例えば、都道府県別の気象データを持っていたとします。そのテーブルデータ(csv)には地理情報と言えば、都道府県の名称くらいしかありません。このような場合、これを日本地図の上に重畳して可視化することはできません。 しかし、このデータに地図上に描画できる情報を与えることさえできれば、好きなデータを地図の上に重ねることができます。このようなことをしたい場合に、GeoPandasの使い方を知っておけば助けになります。 今回は、簡単な例を通じて、GeoPa

                                          地理空間情報を扱うなら知っておきたいPythonライブラリ、GeoPandas入門~基礎編~ | 宙畑
                                        • おうちの回線速度をお手軽に可視化してみよう | IIJ Engineers Blog

                                          2018年新卒入社。名古屋支社にてSI中心にお仕事をするエンジニア。仕事ではサーバやミドルウェアを、趣味ではウェブやアプリを弄っています。 【IIJ 2022 TECHアドベントカレンダー 12/21(水)の記事です】 はじめに 名古屋支社の kmmt-t です。 今年の夏頃、インターネットの回線速度を測定するブームがありました。(なぜ?については触れませんが・・・) 俗に言われる「回線速度」というものは、時間帯やご近所さんの利用状況などの様々な要因で変化するものなので1回だけ測ったところで大した意味は持たないでしょう。先日公開された弊社のハンズオン研修の1つである「監視Overview」でも述べられている通り、何かのシステムを監視するのであれば「可視性」「通知性」「特定性」「分析性」を重視しなければなりません。・・・例えそれが自宅のインターネット回線であっても! というわけで今回は、以下

                                            おうちの回線速度をお手軽に可視化してみよう | IIJ Engineers Blog
                                          • 36歳でFIREしたデータサイエンティストが、資産形成に役立てた3つのチャートを共有してくれた | Business Insider Japan

                                            それぞれのカテゴリーに対して、年初からその日までの支出合計額、予算に占める割合、予算の残りなどを詳細に追跡する。 右のチャートには、支出の内訳が別のビジュアルで示されている。四角形が大きければ大きいほど、支出が多いということだ。「罪悪感のある楽しみ(Guilty Pleasures)」や「アパートメント(Apartment)」という名の支出が予算において大きな比重を占めている一方で、「友人と社会(Friends / Social)」と「教育(Education)」は小さい、つまり予算に占める割合も少ないということだ。 ゴールドシュタイン氏は不健康な食品への出費を特に厳しく追跡している。退職後は健康を優先し、「ストレス食い」を減らすことに努めているからだ。 「アパートメントの家賃が、一般的な食費とともに、私の支出の大きな部分を占めている」とゴールドシュタイン氏はBusiness Inside

                                              36歳でFIREしたデータサイエンティストが、資産形成に役立てた3つのチャートを共有してくれた | Business Insider Japan
                                            • Python ユーザでも『データ可視化入門』で練習できるようにパッケージを作った + Plotnine との互換性ガイド - ill-identified diary

                                              概要 pysocviz が提供する機能 ggplot2 と同じようにできないところとその対策 aes() にクオートされてない変数を指定できない R のように改行できない ggplot2 で使えた色名が使えない ggplot2 で使えた linetype が使えない 文字化けの回避 ggrepel パッケージの利用 scales::percent などの単位・スケール指定 テーマや色パレットのプリセットを変更したい場合 subtitle/caption が表示されない 複数のグラフを連結できない hjust/vjust が使えない グラフ内の図形やテキストの大きさのバランスがおかしい geom_smooth/stat_smooth で一般化加法モデル (GAM) による平滑化ができない geom_quantile の method 指定ができない geom_smooth/stat_smoo

                                                Python ユーザでも『データ可視化入門』で練習できるようにパッケージを作った + Plotnine との互換性ガイド - ill-identified diary
                                              • アーキテクチャ図、コードで書こう - C4モデル入門

                                                後編はこちら!: 「アーキテクチャ図はもう要らない」は本当か? ── LLM時代のC4モデル再考 「アーキテクチャ図」の曖昧さ 「アーキテクチャ図」を作成するとき、どのような図を描くかはチームや個人によって異なることがあります。 例えば、「ユーザーが画面から帳票をPDF出力でき、出力の結果をメール通知する」ようなシステムの場合、以下のような図が描かれることがあります。 例1 - スライド 例2 - draw.io どちらも「アーキテクチャ図」として正しいです。しかし、このような図を継続的にメンテナンスしていこうとすると、以下のような課題に直面します。 フォーマットがバラバラ PowerPoint、Googleスライド、draw.io、.. 人によって使うツールが異なり、編集できる人が限られる 粒度がバラバラ ある人は例1のようなシンプルな図を描き、別の人は例2のような詳細な図を描く 「どこ

                                                  アーキテクチャ図、コードで書こう - C4モデル入門
                                                • YouTuber同士の繋がりを可視化する - 見返すかもしれないメモ

                                                  最近ある YouTuber に急にハマった。その人は音楽系やゲーム系などいろんな YouTuber たちとコラボしていて、誰と誰が繋がっているのか把握するのが難しかったので、図にしてみようと思った。 方法 YouTuber 同士の繋がりやコラボレーションを可視化しているプロジェクトはいくつかあったので、参考になる方法がないか探してみた。 おすすめチャンネル欄を使う www.gugelproductions.de この記事では、あるチャンネルが別のチャンネルをおすすめチャンネル欄で紹介していれば、そこに繋がりがあると判定して、その繋がりを可視化していた。 こういうやつ けれどおすすめ欄には大抵サブチャンネルやグループのメンバーのチャンネルくらいしか入っておらず、逐一コラボ相手を載せる人は少ないので、この方法では不十分そうだった。 Twitter を使う datalion.com ここに載って

                                                    YouTuber同士の繋がりを可視化する - 見返すかもしれないメモ
                                                  • MermaidでAWS構成図を作成するテクニック - Qiita

                                                    はじめに テキストからダイアグラムを生成できるMermaidを使ってAWS構成図を作成する際のテクニックを、いくつかピックアップしてご紹介します。 Mermaidを使えば、構成図内のテキスト検索はもちろん、アイコンを使って見やすく表現したり、アイコンをクリックしてマネジメントコンソールなどに遷移させたりすることもできるため、実用性の高い構成図が作成できます。 本記事が、Mermaidを活用したAWS構成図の作成に少しでもお役に立てば幸いです。 AWS構成図の使用例 Mermaidで作成したAWS構成図の使用例を紹介します。 例えばQiitaでも以下のように表示できます。(リンクはサンプルです) mermaid記法 --- title: 000000000000-xxxxxxxx環境 config: theme: neutral flowchart: nodeSpacing: 10 rank

                                                    • ネットワーク可視化の世界

                                                      ネットワークデータの可視化のツールは世にたくさん出回っていますが、ただ使うだけでは「よくわからないけどすごそうな画」が出るだけで活用が進みません。このトークでは、ネットワークデータから知見を見出し活用する手助けになるように、ネットワーク可視化の原理について主要なものを紹介します。

                                                        ネットワーク可視化の世界
                                                      • 「読みやすいコード」を依存グラフで考える

                                                        はじめに こんにちは、ダイニーの ogino です。 この記事では、コードの読みやすさを比較判断するために役立つメンタルモデルを紹介します。 本記事を読むと、「このコードは良い / 悪い」という感覚が身につき、その理由を自信を持って説明できるようになるはずです。 コードの読みやすさとは何か コードを読む時には大抵、何か特定の目的があります。例えば、 API /foo にリクエストした時の動作を知りたい、ある画面で発生しているバグの原因を知りたい、などです。 この時、コードベースの隅から隅まで読み尽くすのではなく、特定のポイントから出発して関連する箇所を芋蔓式に辿りながら読むはずです。 人が一度に理解して覚えておける情報量には限界があるので、辿らなければいけないコード量が少ないほど当然読みやすくなります。 つまり、ある目的に関連するコードの箇所が局所的かつ明示的であるほどコードは読みやすいと

                                                          「読みやすいコード」を依存グラフで考える
                                                        • AWS のアーキテクチャ図を描きたい ! でもどうすれば良いの ?

                                                          How to be a Developer AWS のアーキテクチャ図を描きたい ! でもどうすれば良いの ? 2022-04-04 | Author : 杉本 圭太 こんにちは ! テクニカルトレーナーの杉本圭太です ! 最近読んで面白かった漫画は「海が走るエンドロール」です。 私は業務でお客様に AWS の様々なトレーニングを提供しているのですが、コースによっては AWS を利用したシステムのアーキテクチャ図を受講者自身に描いていただく演習を取り入れており、よくこんな相談を受けます。 「どうやって AWS のアーキテクチャ図を描くのが正解なんですか ?」 AWS のアーキテクチャ図を描く状況は以下のように様々な場面であり、同じような疑問や悩みをお持ちの方も多いのではないでしょうか ? 詳細設計で構成図が必要 チームで wiki などに図を貼り付けて残したい 構成検討フェーズなどで図を見

                                                            AWS のアーキテクチャ図を描きたい ! でもどうすれば良いの ?
                                                          • JSON Crack | Online JSON Viewer - Transform your data into interactive graphs

                                                            Make working with JSON easyJSON Crack eliminates the chaos of raw, messy data, making the complex appear simple and easy to understand. Upload your dataUpload your JSON file, URL, or type your data directly into our easy-to-use text editor.

                                                              JSON Crack | Online JSON Viewer - Transform your data into interactive graphs
                                                            • 日本全国の「階段」を光らせてみたらどうなるか→一目瞭然となる階段の「密」と「疎」、階段数トップは坂のまち・長崎市、次点は横浜市、3位大分市には多くの反響

                                                              にゃんこそば🌤データ可視化 @ShinagawaJP 日本全国の「階段」を光らせてみた。 丘の上の住宅地へ続く階段、中山間地域の古い石段など、斜面に暮らす人たちの息づかいが聞こえてくる。 ツリーに続きます。 (※)元データは地理院地図で、石段(斜面にある通行用の階段)が対象。横断歩道橋や歩行者デッキの階段は対象外。 pic.x.com/8NwuMjox6Z 2025-01-09 21:16:03

                                                                日本全国の「階段」を光らせてみたらどうなるか→一目瞭然となる階段の「密」と「疎」、階段数トップは坂のまち・長崎市、次点は横浜市、3位大分市には多くの反響
                                                              • ER図の自動生成について、dbdiagram.io, DBeaver, A5M2 を比較してみる。 - Qiita

                                                                はじめに データベース設計のER図について、自動で生成する以下3つのツールを比較した記事です。 dbdiagram.io DBeaver A5:SQL Mk-2(A5M2) 先日、こちらの記事をQiitaに投稿したところ、多くの方に記事を見ていただき、コメントも多数いただきました。 ER図に関するお勧めのツールをコメントいただく方が多くいらっしゃいました。 今回はその中から、無料でも利用できる3つのツールの「ER図の自動生成」の機能を試します。 比較の結論としては、〇〇が一番良いという感想ではなく、どのツールも多機能で、できることは違うので、今後使うときは用途や業務の環境によって使い分けていけたらと思っています。 目次 それぞれのツールについて、下記の内容を書いていきます。 1. dbdiagram.io 1-1. 始める 1-2. 使う 1-3. 感想 2. DBeaver 2-1. 始

                                                                  ER図の自動生成について、dbdiagram.io, DBeaver, A5M2 を比較してみる。 - Qiita
                                                                • AIや機械学習が持て囃されて、統計分析やデータ可視化がいまいち主流になれない理由 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

                                                                  先日のことですが、こんなことを放言したら思いの外伸びてしまいました。 データ可視化は一時期物凄く流行った割に今はパッとしない印象があるんだけど、それは結局のところデータ可視化が「見る人に『考えさせる』仕組み」だからだと思う。現実の世の中では、大半の人々は自分の頭で考えたくなんかなくて、確実に当たる託宣が欲しいだけ。機械学習やAIが流行るのもそれが理由— TJO (@TJO_datasci) 2024年8月28日 これはデータサイエンス実務に長年関わる身としてはごくごく当たり前の事情を述べたに過ぎなかったつもりだったのですが、意外性をもって受け止めた人も多ければ、一方で「あるある」として受け止めた人も多かったようです。 基本的に、社会においてある技術が流行って定着するかどうかは「ユーザーから見て好ましいかどうか・便利であるかどうか」に依存すると思われます。その意味でいうと、データ分析技術にと

                                                                    AIや機械学習が持て囃されて、統計分析やデータ可視化がいまいち主流になれない理由 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
                                                                  • GitHubで使えるようになった Mermaid の便利なところ

                                                                    はじめに GitHub で Mermaid がサポートされました。 Mermaid は図やグラフを描画するの独自の記法を持ちます。 その記法を Markdown のコードブロック中に記述するだけで図を描画できるのが便利です。 ...便利なのですが、記法が独特なことや機能が豊富なことから、とっつきにくいところもあります。 弊社[1]では みんチャレ 開発の情報共有ツールとして esa.io を活用しており、 esa も Mermaid をサポートしており以前から活用していました。 この記事では、私がこれまでに活用してきた中から特に便利だと感じた機能を紹介します。 ちなみに Zenn も Mermaid をサポートしているため図を描画できます。 Gantt ガントチャートです。 私が Mermaid を使いたいと思ったきっかけの機能です。 まずは、一番シンプルな例を書きます。 gantt Co

                                                                      GitHubで使えるようになった Mermaid の便利なところ
                                                                    • GPTとは何か Transformerの視覚化 | Chapter 5, Deep Learning

                                                                      この動画は3Blue1Brownの動画を翻訳・再編集し公式ライセンスのもと公開しているものです。 チャンネル登録と高評価をよろしくお願いいたします。 翻訳: Ufolium ufolium.comでは、線形代数や基礎解析のシリーズをはじめ様々なトピックを解説する、中学から大学までの数学のコースを提供しています! https://ufolium.com 日本語版Twitter https://twitter.com/3B1BJP 元チャンネル(英語) https://www.youtube.com/c/3blue1brown 元動画(英語) https://youtu.be/wjZofJX0v4M Richard Turner's introduction is one of the best starting places: https://arxiv.org/pdf/2304.10

                                                                        GPTとは何か Transformerの視覚化 | Chapter 5, Deep Learning
                                                                      • 要件定義|2分で読める機能要件で使うドキュメントを調べてみた - Qiita

                                                                        はじめに エンジニアのみなさま、日々の学習本当にお疲れ様です! また本記事まで足を運んでいただき本当に感謝です。 約2分程度で読めるので最後まで読んでもらえると幸いです。 要件定義関連の記事も投稿してます。時間あればぜひ読んでみてください! 今回は「機能要件」に関する内容について投稿します。 機能要件とは ※引用:IPA(独立行政法人 情報処理推進機構)図1 機能/非機能要求の相違点と課題 機能要件は、「必ず搭載すべき機能」 を指します。新規開発であっても既存のリプレイスであっても顧客としては業務内容に直結しているため、イメージしやすい機能になっています。機能要件をすり合わせすることにより、システムの動作が明確になり設計段階での誤解を防ぎます。これらの機能要件が適切に設定されていないと、後々の開発過程で手戻りが発生する可能性があるため、初期段階での詳細な定義が求められます。 どんなドキュメ

                                                                          要件定義|2分で読める機能要件で使うドキュメントを調べてみた - Qiita
                                                                        • なぜ DuckDB を採用したのか

                                                                          概要 なぜ 自社 で DuckDB を採用したのかを、雑に書いていきます。 変更履歴 2025-03-12: DuckDB の開発体制と Zstandard で圧縮されたファイルの読み込みについて追記 2025-02-13: 今後やりたい事 v2 を追記 まとめ DuckDB / DuckDB-Wasm を利用する事で中小規模のサービスであれば、ログ解析や統計情報の可視化を低コストで提供することができる DuckDB を go-duckdb 経由で利用する事で、HTTP リクエスト単位での DuckDB を利用できる DuckDB-Wasm と OPFS を利用する事で、クライアント側での統計情報のため込みができるようになる 解決したい課題 解決したい課題は基本的にサービスの運用費を抑えるということです。中小規模のサービスでは運用費が大きな課題になります。 自社パッケージ向けのログ解析ツー

                                                                            なぜ DuckDB を採用したのか
                                                                          • Bizgram (ビズグラム) | ビジネスモデルデータベース

                                                                            Bizgram (ビズグラム) はビジネスモデルを図解で紹介するデータベースです。ビジネスモデル2.0図鑑を執筆した株式会社図解総研が運営しています。

                                                                              Bizgram (ビズグラム) | ビジネスモデルデータベース
                                                                            • GitHub - lana-k/sqliteviz: Instant offline SQL-powered data visualisation in your browser

                                                                              You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

                                                                                GitHub - lana-k/sqliteviz: Instant offline SQL-powered data visualisation in your browser
                                                                              • デジタル庁「Japan DashBoard」、GDP統計を公開

                                                                                  デジタル庁「Japan DashBoard」、GDP統計を公開
                                                                                • 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

                                                                                    GitHub Actionsのワークフローを可視化するactions-timelineを作った

                                                                                  新着記事