筆者は Scrapbox を愛用しており、Scrapbox プロジェクトのページ間のグラフ構造を可視化するためのツールを作ったりしています。 GitHub - mamezou-tech/sbgraph: Fetch Scrapbox project data and visualize activities. このツールは Graphviz の dot 形式ファイルを出力するので手軽にグラフ構造の可視化が可能です[1]。 D3.js を使うと Graphviz よりインタラクティブな可視化アプリを作れます。グラフ構造の可視化には、force simulation を使うと効果的です。 Force-Directed Graph かなり前に Vue 2 と D3.js を使って可視化のための SPA (Single Page Application) を試作して放置していました。 放置している
京都研究所・TechLabの田中です。 マイクロアドでは、主にエンジニア以外のメンバーが広告配信実績などの各種データにアクセスする際にRedashを利用しています。 Redashから接続しているデータソースには、以前このブログでも紹介した分析用Hadoopクラスタ*1に加えて、MySQLのレプリやBigQueryなどがあります。 これらの異なるデータソースに対してRedashからは同じインターフェースでアクセスでき、手軽にデータの抽出や可視化・分析などが可能です。 また、クエリで抽出したデータを利用して、Redash上にダッシュボードを作成することもできます。 本稿では、そんなRedashの活用方法の1つとして、 スケジューリング機能とキャッシュ機能を利用した簡易的なデータパイプラインを使ってダッシュボードを作成する例をご紹介します。 なお、この記事で扱うRedashの説明はバージョンv1
Observable is your go-to platform for exploring data and creating expressive data visualizations. Use reactive JavaScript notebooks for prototyping and a collaborative canvas for visual data exploration and dashboard creation.
GitHub - quarylabs/quary: Open-source BI for engineers
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Turing Machines
ALAN M. TURING 23 June 1912 – 7 June 1954 F | | P(T) R P(u) R P(r) R P(i) R P(n) R P(g) R P( ) R P(M) R P(a) R P(c) R P(h) R P(i) R P(n) R P(e) R P(s) R -> B B | | L P( ) L P( ) L P( ) L P( ) L P( ) L P( ) L P( ) L P( ) L P( ) L P( ) L P( ) L P( ) L P( ) L P( ) L P( ) -> F 2024-12-20 Translations: English, Spanish In 1928, David Hilbert, one of the most influential mathematicians of his time, aske
Linux perf Profiler UIs pprof Web UI looking at a flamechart of regexp stack traces. This post is a quick literature review of CPU profiler user interfaces available for analysing Linux program performance. I couldn't find any list of profiler UIs online. Hopefully this can help people find the profiler UI that's right for them. CPU Profiler output is extremely multidimensional — processes, thread
Ryohei Seto on Twitter: "東京 3177: 宣言するだけの緊急事態宣言でもこれまではある程度効果が見えたけど，何回も繰り返して使えるものではない． https://t.co/vMCjf0SBAg"
東京 3177: 宣言するだけの緊急事態宣言でもこれまではある程度効果が見えたけど，何回も繰り返して使えるものではない． https://t.co/vMCjf0SBAg
DataEngineeringStudy #12 明日から真似できる！ ケース別データ可視化のノウハウ
「できそうだからダッシュボード作って」「明日からデータの民主化よろしく」などのデータの可視化ミッションを言い渡されたデータエンジニアやデータアナリストに向けて、２つのケースを想定した可視化のノウハウを紹介します。
GitHub - Kanaries/pygwalker: PyGWalker: Turn your dataframe into an interactive UI for visual analysis
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GitHub - chartdb/chartdb: Database diagrams editor that allows you to visualize and design your DB with a single query.
ChartDB is a powerful, web-based database diagramming editor. Instantly visualize your database schema with a single "Smart Query." Customize diagrams, export SQL scripts, and access all features—no account required. Experience seamless database design here. What it does: Instant Schema Import Run a single query to instantly retrieve your database schema as JSON. This makes it incredibly fast to v
GitHub - im2nguyen/rover: Interactive Terraform visualization. State and configuration explorer.
Rover is a Terraform visualizer. In order to do this, Rover: generates a plan file and parses the configuration in the root directory or uses a provided plan. parses the plan and configuration files to generate three items: the resource overview (rso), the resource map (map), and the resource graph (graph). consumes the rso, map, and graph to generate an interactive configuration and state visuali
In the world of modern portable devices, it may be hard to believe that merely a few decades ago the most convenient way to keep track of time was a mechanical watch. Unlike their quartz and smart siblings, mechanical watches can run without using any batteries or other electronic components. Over the course of this article I’ll explain the workings of the mechanism seen in the demonstration below
信号の時刻表をつくる（デジタルリマスター）
通勤とか通学路で、まいにち同じ信号にひっかかったりしませんか。急いでるのに。 信号につかまるかどうかは基本的には運しだいだ。行ってみて初めて、赤か青か分かる。 でももし信号に時刻表があって、何時何分にどの信号が青になる、とかいうことがあらかじめ分かっていたらどうだろう。 うまくタイミングを選ぶと、途中で出会う信号ぜんぶ青とかいうこともできたりするんじゃないだろうか。 ※2006年3月に掲載された記事を、AIにより画像を拡大して加筆修正のうえ再掲載しました。 新宿通りの信号の時刻表をつくろう ぼくが自転車での通勤路として使っている東京の新宿通りのばあい、外苑東通りとかの大きな通りとの交差点でいつもひっかかるという印象がある（下の地図参照）。 問題の交差点（下の16番） 今回調べる新宿通りの地図。1番の半蔵門から18番の四谷四丁目までの信号の時刻表をつくりたい。 出典：国土地理院発行の2万5千
１.「お得」でブームが過熱するふるさと納税、何が問題？ 2023年度、ふるさと納税の寄付額は初めて1兆円を突破した。潤う自治体がある一方で、都市部からは制度に対する懸念の声が上がっている。なかでも都および都内区市町村の税収は著しく減少しており、2024年度の減収額は1899億円にのぼると発表。国に抜本的な見直しを求めている。 東京都主税局のウェブサイトによると、1899億円のうち、都民税にあたるのは759億円。これは、特別養護老人ホームの施設整備補助の約70施設分に相当するという。「行政サービスに使われるべき住民税の減収につながることから、受益と負担という地方税の原則を歪める」と、制度の抜本的な見直しを行うよう国に求めている。 地方創生に関する著書がある江口晋太朗氏は次のように語る。 江口氏 地方と大都市の格差を埋めようという理念で始まったふるさと納税は、税金の使用用途を積極的に選択できる
Turn any GitHub repository into an interactive diagram for visualization. This is useful for quickly visualizing projects. You can also replace 'hub' with 'diagram' in any Github URL
GitHub - marceloprates/prettymaps: Draw pretty maps from OpenStreetMap data! Built with osmnx +matplotlib + shapely
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地図と可視化とコミュニティ（それと言語） / Data Visualization Japan Meetup 2022
データ可視化ショーケースイベント Data Visualization Japan Meetup 2022 | Peatix / https://peatix.com/event/3452708 動画: https://www.youtube.com/watch?v=Zu5oBYY7M0Y
Bicycle – Bartosz Ciechanowski
There is something delightful about riding a bicycle. Once mastered, the simple action of pedaling to move forward and turning the handlebars to steer makes bike riding an effortless activity. In the demonstration below, you can guide the rider with the slider, and you can also drag the view around to change the camera angle: Compared to internal combustion engines or mechanical watches, bicycles
SummaryMost visual programming environments fail to get any usage. Why? They try to replace code syntax and business logic but developers never try to visualize that. Instead, developers visualize state transitions, memory layouts, or network requests. In my opinion, those working on visual programming would be more likely to succeed if they started with aspects of software that developers already
Claude Code秘書化への道: カレンダーの予定をターミナルで可視化する - 詩と創作・思索のひろば
秘書がなんなのかはよくわかっていないが、Claude Codeにいろいろと情報をサービスを接続できればさまざまな日常タスクを任せられるってことでさまざまを整え中。マネージャとしてはカレンダー系は頻出タスクなのでこれを雑にお願いできるのはありがたい。 ただ、予定を承諾・辞退するのは簡単でも、新しく予定を作ったりリスケジュールするのは面倒で、時間が空いてるからといって予定をホイホイ入れてしまうとMTG続きでヘトヘトになる未来が待っている。こういう作業のときは前後の予定を確認しつつ行いたい。ブラウザでカレンダーを確認しつつおこなってもいいが、どうせならコンソールで確認したいよなあ。 というわけで、以前作った GoogleカレンダーのTUIクライアントgcal-tuiに、1日の予定をタイムライン上に可視化する機能をつけた。表示するだけで、もはやTUIではない。 feat: add -timelin
Memory Allocation
2023-04-13 One thing that all programs on your computer have in common is a need for memory. Programs need to be loaded from your hard drive into memory before they can be run. While running, the majority of what programs do is load values from memory, do some computation on them, and then store the result back in memory. In this post I'm going to introduce you to the basics of memory allocation.
下記のイベントでLTした資料です。私はDay 1に「「俯瞰」可視化が情報探索・分析を変える」というテーマで発表しました。 データ可視化ショーケースイベント Data Visualization meetup 2022 https://peatix.com/event/3452708 「俯瞰…
VTuber MapInteractive VTuber collaboration network visualization.
GitHub - microsoft/data-formulator: 🪄 Create rich visualizations with AI
[12-08-2025] Data Formulator 0.5.1 — Connect more, visualize more, move faster 🔌 Community data loaders: Google BigQuery, MySQL, Postgres, MongoDB 📊 New chart types: US Map & Pie Chart (more to be added soon) ✏️ Editable reports: Refine generated reports with Chartifact in markdown style. demo ⚡ Snappier UI: Noticeably faster interactions across the board [11-07-2025] Data Formulator 0.5: Vibe w
The technology has resulted in a host of cutting-edge AI applications — but its real power lies beyond text generation
Plotnine
Plotnine is a data visualization package for Python based on the grammar of graphics, a coherent system for describing and building graphs. The syntax is similar to ggplot2, a widely successful R package. Let’s explore Plotnine’s features and walk through a typical workflow by visualizing Anscombe’s Quartet—four small datasets with different distributions but nearly identical descriptive statistic
ymicky on Twitter: "Transformerを理解するのにこの動画がかなりわかりやすかった。 3Dアニメーションで説明してくれる https://t.co/VUnkCFMDVB https://t.co/4f3zOxsDbv"
Transformerを理解するのにこの動画がかなりわかりやすかった。 3Dアニメーションで説明してくれる https://t.co/VUnkCFMDVB https://t.co/4f3zOxsDbv
Real Country Sizes Shown on Mercator Projection (Updated) - Engaging Data
I remember as a child thinking that Alaska was as large as 1/2 of the continental US. Later, however, I learned that while it is the largest state, it is actually only about 1/5 the size of the lower 48 states. My son has also remarked that Greenland is very big. And while it is very big, it’s nowhere near the size of the continent of Africa. The map above shows the distortion in sizes of countrie
にゃんこそば☀データ可視化 on Twitter: "核家族で「世帯年収1,000万円以上」の割合を示した地図。 地域格差がどうこう･･･というより、"都心や大企業の拠点に通いやすいファミリー向けエリア" が可視化されている印象。 ※世帯収入は年齢とも相関するので単純比較はNGです… https://t.co/BRuHaDlYD7"
核家族で「世帯年収1,000万円以上」の割合を示した地図。 地域格差がどうこう･･･というより、"都心や大企業の拠点に通いやすいファミリー向けエリア" が可視化されている印象。 ※世帯収入は年齢とも相関するので単純比較はNGです… https://t.co/BRuHaDlYD7
GPT・Llama・Grokなどさまざまな大規模言語モデルのアーキテクチャを図示した「LLM Architecture Gallery」
OpenAIのGPTシリーズやxAIのGrok、MetaのLlamaなどさまざまな大規模言語モデルが存在しますが、これらの構造を図示した「LLM Architecture Gallery」がオンラインで公開されています。 LLM Architecture Gallery | Sebastian Raschka, PhD https://sebastianraschka.com/llm-architecture-gallery/ The Big LLM Architecture Comparison https://magazine.sebastianraschka.com/p/the-big-llm-architecture-comparison AI研究者兼エンジニアであるセバスチャン・ラシュカ氏は、OpenAIが2019年に発表したGPT-2と2025年に発表されたDeepSeek V
GitHub - XuehaiPan/nvitop: An interactive NVIDIA-GPU process viewer and beyond, the one-stop solution for GPU process management.
Informative and fancy output: show more information than nvidia-smi with colorized fancy box drawing. Monitor mode: can run as a resource monitor, rather than print the results only once. bar charts and history graphs process sorting process filtering send signals to processes with a keystroke tree-view screen for GPU processes and their parent processes environment variable screen help screen mou
Ruby パーサ Prism を活用して便利 Gem を作成してみた - ROUTE06 Tech Blog
こんにちは。ソフトウェアエンジニアの sasamuku です。 Prism は、エラートレラント性や移植性を考慮して設計された新しい Ruby パーサです1。先日リリースされた Ruby 3.4 で、Ruby のデフォルトパーサとして採用されたことが発表されました2。 ROUTE06 が開発している Liam では、以前から Ruby コードのパースに Prism を活用しています3。パーサと聞くと「専門知識が必要なんじゃ」「自分には難しい」と感じるかもしれません。私自身もそうでしたが、実際に開発で利用してみると、そこまで複雑ではなく、使いこなせると非常に便利な技術であることが分かりました。 本記事では、前半で Prism の基本的な使い方を、後半では、カジュアルな Prism 活用例として、個人開発の Gem を作成した事例をご紹介します。普段の開発現場やちょっとした個人ツールの作成など
数学を愛する会 on Twitter: "迷路を解くのに最も愚かな方法として、スタートから拡散する数千個の粒子をシミュレーションするという方法が紹介されています。 https://t.co/OOAcaQZmzL"
迷路を解くのに最も愚かな方法として、スタートから拡散する数千個の粒子をシミュレーションするという方法が紹介されています。 https://t.co/OOAcaQZmzL
[ { "text": "はい、HTMLでログイン画面を作成することができます。以下は一例です。\n\n```html\n<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n <title>Login Page</title>\n <style>\n body {\n font-family: Arial, sans-serif;\n background-color: #f2f2f2;\n }\n \n .login-container {\n background-color: white;\n padding: 20px;\n border-radius: 5px;\n box-shadow: 0 0 10px rgba(0,0,0,0.1);\n max-width: 400px;\n margin: 0 auto;\n margin-top: 100px;\n }\
Text2Landscape: Visualize a Text in Multiple Spaces with R — Force-directed networks, Biofabric, Word Embeddings, Principal Component Analysis and Self-Organizing Maps
First Visualizations: Frequencies Let us first visualize word frequencies. We can get these frequencies with the quanteda package, which implies transforming the column of lemmas (text.lemmas$lemma) into a quanteda tokens object, then to a document-feature matrix. Doing so, we only retain significant parts of phrases (nous, proper nouns, verbs and adjectives). This only partially spares us the tas
MLU-Explain
MLU-EXPLAIN Visual explanations of core machine learning concepts Machine Learning University (MLU) is an education initiative from Amazon designed to teach machine learning theory and practical application. As part of that goal, MLU-Explain exists to teach important machine learning concepts through visual essays in a fun, informative, and accessible manner. Neural Networks Learn about neural net
Welcome to the space elevator, the only elevator that goes to space.
A Complete Visual Guide to Understanding the Node.js Event Loop
What are best AI tools? Take the State of AI survey
GitHub - observablehq/plot: A concise API for exploratory data visualization implementing a layered grammar of graphics
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GitHub - QuadrupleA/sqlite-page-explorer: Visual tool to explore SQLite databases page-by-page, the way they're stored on disk and the way SQLite sees them.
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Vue 3 と D3.js で作る可視化アプリ | 豆蔵デベロッパーサイト
効率的なダッシュボードの作成 - MicroAd Developers Blog
Decoding A City In A Bottle
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Mechanical Watch – Bartosz Ciechanowski
「全力で使ってるけど反対」賛否両論のふるさと納税、今後どうなる？ #くらしと経済
GitDiagram - Repository to Diagram in Seconds
We need visual programming. No, not like that.
「俯瞰」可視化が情報探索・分析を変える
vChama - Interactive VTuber Collaboration Map
Generative AI exists because of the transformer
Claude ArtifactsのようなStreamlitアプリを作る方法を解説 - Qiita
Space Elevator
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