この記事はなに？ 構成・実装 育児記録 室内の温湿度 現在の天気 ダッシュボード 取得情報のデータベースへの格納 ダッシュボードに何を掲出すべきか？ まとめ 参考 この記事はなに？ 以下の育児支援ダッシュボードの構築ポストに触発され、自分もダッシュボートを作ってみました。 我が家の最終形態こんな 日中妻が試す→不満・希望を夕方俺に伝達→夜俺が治すみたいなサイクルを2週間回した後の図 pic.twitter.com/PHYRx7m1MS— Dr.10(どく・とぉと読んでください) (@Dr10_TakeHiro) 2023年10月2日 現時点で、自分が作ったダッシュボードは以下のようになっています。 育児支援ダッシュボード この記事では、上記の育児支援ダッシュボードを支える技術について解説します。 構成・実装 ダッシュボードには大きく分けて以下の3つの項目を載せています。 育児記録：「ぴよロ
Decision Trees
The unreasonable power of nested decision rules. By Jared Wilber & Lucía Santamaría Let's Build a Decision Tree Let's pretend we're farmers with a new plot of land. Given only the Diameter and Height of a tree trunk, we must determine if it's an Apple, Cherry, or Oak tree. To do this, we'll use a Decision Tree. Start Splitting Almost every tree with a Diameter ≥ 0.45 is an Oak tree! Thus, we can p
150年間の「駅」の変化を21秒の動画にしてみた 「あっ消えた……」鉄路の栄枯盛衰が見ていて辛くなる（1/3） | ねとらぼ
日本の鉄道網の歴史を可視化した21秒の動画が、日本の鉄道の発展と衰退をよく表現していると話題となっています。 投稿者は、これまでもさまざまなデータを可視化しているにゃんこそば（@ShinagawaJP）さん。日本で鉄道が開業した1872年から2022年までの150年の間で誕生し、そして消えていった鉄道駅を21秒の動画にまとめました。 動画は最初の鉄道が開業してから全国津々浦々に張り巡らされる鉄道路線と、役目を終えて消えていく鉄道の衰退を知れる内容となっています。
優れたアイデアやデザインがあっても、それだけではソフトウェアプロジェクトを成功させることはできません。プロジェクトを円滑に進めるためには、ステークホルダーの理解と支持を得て、チームが協力できる環境を作ることが重要です。本書では、そのために不可欠で効果的なコミュニケーションの方法を解説します。具体的な例やパターンを通じて、適切にメッセージを伝えるためのドキュメントや図の作成方法を紹介します。 まず、ソフトウェアアーキテクチャの視覚表現を活用し、受け手にわかりやすくメッセージを伝える方法を解説します。次に、書面・口頭・非言語コミュニケーションの技法を用いて、相手に意図が正しく伝わるように工夫する方法を紹介します。また、ナレッジマネジメントを強化し、チームや組織の集合的な知識を最適化することで、生産性と革新性を向上させる手法についても解説します。さらに、アーキテクチャに関する重要な意思決定を的確
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
本書はドキュメントについてはもちろんのこと、たとえば人に伝える際にどうすればよいかやリモートワークで働く際に何を気をつけたらよいかといった、開発現場で遭遇する「コミュニケーション」つまり情報伝達の方法論をいろいろと教えてくれる一冊です。今回は私が印象に残った内容を思考の整理がてら紹介したいと思います。 なんとなくタイトルが気になって買ったのが最初でしたが、思ったより自分の知らない話題が多くて得るものは多かったです。また、なんとなく意識していたものに対して名前がついていたことを知れたのもまた収穫だったと思いました。 開発者とアーキテクトのためのコミュニケーションガイド ―パターンで学ぶ情報伝達術 作者:Jacqui Readオーム社Amazon どんな本か 開発時に出会う情報伝達術についていろいろと体系的に指南してくれる一冊と思って良いでしょう。 まず最初は視覚的なコミュニケーション、つまり
トンガでの火山噴火による衝撃波か 日本各地で急激な気圧変化
気圧変化は関東や伊豆諸島など日本列島の南東側から始まりました。 ウェザーニュースが独自に全国3000箇所に設置している観測機、ソラテナによる気圧変化を見ると、一旦は気圧の上昇(赤色の表示)が起きた後、すぐに気圧の下降(青色の表示)が起こり、同心円状に伝搬している様子が現れています。概ね2hPa程度の変化です。 ※ページ内で動画が再生が出来ない場合は、ウェザーニュースのアプリやWebサイトの「お天気ニュースCh.」からご覧ください。 これは衝撃波に特有の加圧(気圧上昇)→減圧(気圧下降)を捉えていると推定されます。 今回の衝撃波によって何らかの影響が出ることはないとみられますが、今回の火山噴火の規模が大きいことを示す現象です。 » 日本国内の火山情報はこちらから
Japan EQ Locator
操作方法 ドラッグ/上下左右矢印キー: 移動 マウスホイール/+-キー: ズーム 右マウス/Ctrl + ドラッグ: 方角/傾き 2本指ピンチ: 方角/ズーム 2本指ドラッグ: 傾き Shift + 左右矢印キー: 方角 Shift + 上下矢印キー: 傾き このデータビジュアライゼーションは 草薙 昭彦 により作成されました。本アプリケーションが利用する地震データは、気象庁の 地震情報 および 地震月報(カタログ編) において提供されるものです。 ソースコードは GitHub リポジトリ にて公開されています。
GA4×サチコ×Looker Studioで可視化！ 現場で使われる“ダッシュボード”の作り方 | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2023 秋 | Web担当者Forum
「検索キーワード起点だから失敗する」SEO歴30年の渡辺隆広氏が説く、成果が出るコンテンツの作り方 4月2日 7:05
@Pepabo Tech Conference #15 - ECプラットフォームSUZURIの開発の裏側 https://pepabo.connpass.com/event/215058/
Here is what happens when you try to fetch data directly from the body of a functional component in React 👇 Why does this happen and what tools does React offer to solve this problem? Side effects If your React component affects anything outside of itself, it’s called a side effect. Side effects shouldn’t happen during component render. Therefore they do not belong to the body of a functional com
Diagram-as-code ensures that your diagrams are always legible and easily maintainable. Spend more time thinking, less time moving boxes around.
LLM Visualization
A 3D animated visualization of an LLM with a walkthrough.
Transformer Explainer: LLM Transformer Model Visually Explained
What is a Transformer? Transformer is a neural network architecture that has fundamentally changed the approach to Artificial Intelligence. Transformer was first introduced in the seminal paper "Attention is All You Need" in 2017 and has since become the go-to architecture for deep learning models, powering text-generative models like OpenAI's GPT, Meta's Llama, and Google's Gemini. Beyond text, T
システムを脳に収める技術(公開版) | ドクセル
スライド概要 2024-08-01に｢10年超えRails開発の振り返りと未来 - 持続可能な開発の具体策｣で発表させて頂いた資料です｡ https://pieceofcake.connpass.com/event/324722/
git-sim: Visually simulate Git operations in your own repos
Table of Contents Introduction When --dry-runs aren't enough What is Git-Sim? Git-Sim Goals What Does Git Sim Do? Full list of Git-Sim supported commands Git-Sim features How to Install and Run Git-Sim How Does Git-Sim Work? Contributing to Git-Sim Summary Next Steps Introduction Despite its simple design under the hood, Git is a notoriously confusing tool for new devs to learn to use and understa
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog データ領域、サイエンス領域のデザイン責任者兼クリエイティブディレクションを担当している駒宮大己(コマミヤヒロキ)です。私たちのチームでは、ヤフー・データソリューションサービスをはじめ、Yahoo! JAPAN研究所、サイエンスを活用した最先端技術のインターフェイスデザイン、ヤフーを利用されるお客様のデータ保護やプライバシーに関するUXデザインを担っています。 私たちはビッグデータという、まだ正解のない新しい領域のデザインをしています。その上でビジュアライゼーション時に自分自身が意識していること、学んだことを、チームメンバーの奥村奈々(オクムラナナ)とともに紹介いたします。 ヤフー・データソリューションとは 私たちが主として担当して
open-hinata
Immersive Math
immersive linear algebra by J. Ström, K. Åström, and T. Akenine-Möller v1.1. ISBN: 978-91-637-9354-7 The world's first linear algebra book with fully interactive figures. Learn More Check us out on Twitter and Facebook Preface A few words about this book. Chapter 1: Introduction How to navigate, notation, and a recap of some math that we think you already know. Chapter 2: Vectors The concept of a
「理系の料理だ！」サーモグラフィーでだし巻き玉子を作る過程を撮ったらワクワク感がすごいし気泡を潰さなきゃいけない理由も理解できた
けまこ / Mako Miyatake @kema1015 料理とものづくりが好きな博士学生 / そして調理師 / UTokyo EEIC → Tsuji Culinary Institute → UTokyo EEIS Master → 🇺🇸 UC Berkeley MechE 1st-year Ph.D. student / Morphing Matter Lab https://t.co/kAkXQJkYRp
[D.N.A] Elasticsearch and Kibana can be called Open Source again. It is hard to express how happy this statement makes me. Literally jumping up and down with excitement here. All of us at Elastic are. Open source is in my DNA. It is in Elastic DNA. Being able to call Elasticsearch Open Source again is pure joy. [LOVE.] The tl;dr is that we will be adding AGPL as another license option next to ELv2
世の中には様々なデータや統計があふれており、それらを視覚的に示す「グラフ」を見かけることも増えました。 仕事や学校でグラフを作成する人も少なくないでしょう。 そして、よく見かけるグラフの1つに「円グラフ」があります。 しかし、円グラフに対して否定的な意見を持っている人は少なくないようです。 オーストラリアのクイーンズランド工科大学（QUT）統計学部に所属するエイドリアン・バーネット氏は、「数学が苦手な人は数字を避けるが、数学が得意な人の多くは円グラフを避ける」と述べています。 世間で円グラフが多用されているにも関わらず、統計学者や専門家、数学が得意な人のほとんどは円グラフを使わないというのです。 それはどうしてなのでしょうか？ バーネット氏の主張から円グラフのメリットとデメリットを考えてみましょう。
ハッシュ関数「SHA-256」の計算プロセスをわかりやすく視覚化してくれる「Sha256 Algorithm Explained」
アメリカの国家安全保障局(NSA)によって開発された「SHA-2」は電子署名やブロックチェーンに応用される暗号学的ハッシュ関数の1つです。そのSHA-2の中でも特に使われているSHA-256でハッシュを生成するための計算プロセスがよくわかるサイト「Sha256 Algorithm Explained」を、Domingo Martin氏が公開しています。 Sha256 Algorithm Explained https://sha256algorithm.com/ Sha256 Algorithm Explainedにアクセスするとこんな感じ。 上部にある入力欄に、好きな文字列を入力します。今回はGIGAZINEのURLである「https://gigazine.net/」を入力してみました。すると、入力したURLをバイナリに変換したメッセージブロックが表示されます。メッセージブロックは32b
株式会社NextInt代表 中山心太 データ分析、コンサル、ゲームディレクター、技術顧問、企業での研修・講演など多方面で活躍。著書に『ChatGPT攻略』、『仕事に役立つ新・必修科目「情報Ⅰ」』。共著に『仕事ではじめる機械学習』『データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編』など。 @tokoroten 株式会社NextInt 現在プログラミングの現場では、生成AIの活用が進んでいます。今やテキストプログラミングにおいて生成AIの活用は珍しいことではなくなりました。一方でビジュアルプログラミングにおいては、テキストプログラミングほど生成AIの活用が進んでいないのが現状です。 「ビジュアルプログラミングとは、結局どんなものなのか」「なぜ広くプロユースされていないのか」「なぜビジュアルプログラミング×生成AIはそこまで進んでいないのか？」 これらの疑問を、株式会社NextInt代表として、ビ
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追記(2025-07-18) 多くの方にみていただきありがとうございます！！ この記事のものと実際の実装はすでに少し異なっているので以下の記事も併せてご覧ください。 そしてccusageの解説動画もあります！併せてご覧ください はじめに みなさん、Claude Code使ってますか？私は毎日使っています。 Vibe Codingガチアンチだったのですが、Claude Code + Sonnet 4の組み合わせがあまりにも強力すぎて、今では手放せません。 ところで Claude Max プラン、最高ですよね。月額$100で使い放題。 でも、ふと思いませんか？ 「これ、従量課金だったらいくらかかってたんだろう...？」 そんな疑問を解決し、「Maxプランでこんなに得してる！」とニヤニヤするためのCLIツール「ccusage」を作りました。 きっかけ このツールを作るきっかけになったのは、@mi
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ビジネスの重要指標をモニターするために、ダッシュボードを作ったものの、時間の経過と共に、誰にも見られなくなってしまう、といった経験はありませんか？ そうなってしまう理由の1つに、そこから得られる情報がビジネスの改善に結びつかない、あるいは特定のアクションに結びつかないため、ダッシュボードの閲覧者にとってあえて見る必要がなくなってしまうことがあります。 そこで、ダッシュボードの閲覧者に役立つ効果的なダッシュボードを作成するうえで、おさえるべき4つのポイントを紹介いたします。 1. モニターすべきは遅行指標でなく先行指標です 「売上」、「閲
RFC 3339 vs ISO 8601
Comparison between RFC 3339 and ISO 8601 date formats
風音屋では、データエンジニア、データアナリスト、データコンサルタントを募集しています。 書籍執筆者やOSSコントリビューターなど、業界を代表する20名以上のアドバイザーと一緒にベストプラクティスを追求できる環境です。 ご興味のある方は、ぜひご応募ください。 はじめに こんにちは。廣瀬智史 (@satoshihirose) と申します。 Looker の LookML は便利ですよね。LookML はデータモデリングを抽象化してコードによる管理を可能にし、利便性を向上させました。 LookML については Google Cloud の LookMLの紹介 で次のように説明されています。 LookML は SQL データベース内のディメンション、集計、計算、データの関係を記述するための言語です。Looker は LookML で記述されたモデルを使用して、特定のデータベースに対する SQL ク
データビジュアライゼーションの基礎
情報を正しく伝え、美しくかつ明確な図やグラフを作成するための基本を解説します。「ビジュアライゼーションで大切なことは、本質を正しく伝えること」との信念に基づき、見栄えの悪い図、不適切な図、誤った図を避け、情報を正確にかつ効果的に伝えるために最適な要素、かたち、色の選択をするための指針をまとめています。著者は統合生物学の分野で著名な研究者であるだけでなく、cowplot、ggridgesをはじめ、数多くのRのデータ可視化関連パッケージの開発者であり、著者の豊富な経験から蓄積された知見の集大成と言える本書からは、優れたグラフを作成するための原則、哲学、美学を学ぶことができます。本書収録のグラフを作成したRコードはGitHubから利用可能。 訳者まえがき まえがき 1章 はじめに 1.1 見栄えの悪い図、不適切な図、誤った図 第Ⅰ部 データからビジュアライゼーションへ 2章 データを可視化する：
Visualize databases instantly in your browser. Best for ease of use and team accessibility. All without database access Get a diagram in just 15sec
畳み込みの仕組み | Convolution
確率から画像処理まで、離散畳み込みと高速フーリエ変換(FFT) 激ムズ数え上げパズルと驚きの解法 https://youtu.be/FR6_JK5thCY フーリエ変換の解説動画 https://youtu.be/fGos3wrKeHY 【注釈】 整数のかけ算のアルゴリズムについて、FFTの"straightforward"な適用はO(N * log(n) log(log(n)) )の実行時間になる。log(log(n))の項は小さいが、2019年になってHarvey and van der Hoevenがこの項を取り除くアルゴリズムを発見した。また、O(N^2)を、必要な計算量がN^2と共に大きくなると表現したが、厳密にはこれはTheta(N^2)が意味するところである。 O(N^2)は計算量が高々N^2の定数倍になるという意味で、特に、実行時間がN^2項を持たないが有界であるアル
GitLab.com
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
GitHub - mckinsey/vizro: Vizro is a low-code toolkit for building high-quality data visualization apps.
Vizro is an open-source Python-based toolkit. Use it to build beautiful and powerful data visualization apps quickly and easily, without needing advanced engineering or visual design expertise. Then customize and deploy your app to production at scale. In just a few lines of simple low-code configuration, with in-built visual design best practices, you can quickly assemble high-quality, multi-page
GitHub - drawdb-io/drawdb: Free, simple, and intuitive online database diagram editor and SQL generator.
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Text to Diagram Tools Comparison 2025 | D2 vs Mermaid vs PlantUML vs Graphviz
Text to Diagram Tools ComparisonCompare D2, Mermaid, PlantUML & Graphviz side-by-side
Like n8n, but inside your codebase. Build AI agents visually, import your functions, deploy with your app. Works with VS Code, Cursor, Windsurf. Plays nicely with Claude Code, Gemini CLI, and more. This flow demonstrates LLM integration across multiple providers (OpenAI & Anthropic) with structured output generation, content processing, and response formatting.
ChatGPTやBing Chatの背景にある大規模言語モデルの多くは、Googleが開発したニューラルネットワークアーキテクチャーの「Transformer」を採用しています。このTransformerの鍵になるのが「Self-Attention」というシステムです。このSelf-Attentionを視覚化するためのツール「Attention Viz」を、ハーバード大学とGoogleの共同研究チームが発表しました。 AttentionViz Docs https://catherinesyeh.github.io/attn-docs/ Transformerがどういう仕組みのアーキテクチャなのかについては、以下の記事を読むとよくわかります。 ChatGPTにも使われる機械学習モデル「Transformer」が自然な文章を生成する仕組みとは？ - GIGAZINE 自然言語処理をディープラ
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．
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生産性を可視化したい！ / SUZURI's four keys
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Eraser – AI co-pilot for technical design
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