Protomaps
Protomaps is a free, customizable map of the world, deployable as a single static file on cloud storage. If you know how to use S3, you know how to publish earth-scale, interactive maps. Protomaps enables frontend developers to easily "self-host" maps - it's just a file, no server setup required. It makes serving vector map tiles simple and affordable by using HTTP range requests. → Try the quick
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 本記事は、Mohit Mayank氏による「Visualizing Networks in Python」（2021年1月26日公開）の和訳を、著者の許可を得て掲載しているものです。 Pythonを使ったネットワークの可視化 ネットワークを「見る」のに役立つツールの実践ガイド Photo by Scott Webb on Unsplash この記事のコードは、このリポジトリですべて公開されています。 【更新情報】2021年2月2日：ネットワーク可視化のためのpythonパッケージJaalをリリースしました。後述のリストのオプション4と考
React components for interactive mathBuild interactive, animated visualizations with declarative code.
GitHub - dominikh/gotraceui: Go execution trace frontend
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Radware’s Live Threat Map presents near real-time information about cyberattacks as they occur, based on our global threat deception network and cloud systems event information.
yukiota.eth on Twitter: "試合映像のリプレイは世界中にこうやって、流れるはずでした。 残念ながら、交渉も含めて難航し、 なんとか会場内に流せたら、無観客😞 東京オリンピックの競技✖️イノベーションの代表として世界中の人に見て欲しかった😭 https://t.co/1Hx8vP8PvJ"
試合映像のリプレイは世界中にこうやって、流れるはずでした。 残念ながら、交渉も含めて難航し、 なんとか会場内に流せたら、無観客😞 東京オリンピックの競技✖️イノベーションの代表として世界中の人に見て欲しかった😭 https://t.co/1Hx8vP8PvJ
Reaktr is made for creating music video. Simply upload your song and that's it! Reaktr automatically generate reactive waveform and progress bar. Worried that you are not skilled at design? Reaktr provides several pre-made templates and beautiful stock photos. You'll find what you want, otherwise request a new one.
Codex Atlanticus
An interactive visualization opens up new ways of exploring and sheds a new light onto the evolution of Leonardo Da Vinci’s thoughts
Python implementation of visualization technique for (sklearn) decision trees.
QR codes | Dan Hollick
Ever wondered how a QR code works? No, me neither but it's low-key fascinating. (Warning, there is some extremely nerdy shit here.👇 ) The Quick Response code was invented by a subsidiary of Toyota to track parts across the manufacturing process. Barcodes were proving inadequate - they can only be read at certain angles and didn't store much data relative to their size The QR code solves those iss
Redash Meetup v7.0.0 の発表資料です https://redash-meetup.connpass.com/event/211861/
GitHub - initialcommit-com/git-sim: Visually simulate Git operations in your own repos with a single terminal command.
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Shader Park
A JavaScript library for creating interactive procedural 2D and 3D shaders.
GitHub - xyflow/awesome-node-based-uis: A curated list with resources about node-based UIs
baklavajs - Graph/node editor for VueJs beautiful-react-diagrams - React components and hooks to build diagrams butterfly - Renderer for interactive diagrams and flowcharts cytoscape.js - Canvas based renderer with utilities and algorithms diagram-maker - Interactive editor for any graph-like data Flowy - Flowchart library flow-builder - React-based renderer for workflows and process diagrams Fobl
Bloom Filters
2024-02-19 Everyone has a set of tools they use to solve problems. Growing this set helps you to solve ever more difficult problems. In this post, I'm going to teach you about a tool you may not have heard of before. It's a niche tool that won't apply to many problems, but when it does you'll find it invaluable. It's called a "bloom filter." Before you continue! This post assumes you know what a h
Observable を活用した IoT データの可視化探索ガイド - NTT docomo Business Engineers' Blog
はじめに こんにちは、Things Cloud のカスタマーサクセスチーム 伊藤、佐々木、高橋、三橋です。私たちは、データプラットフォームサービス部で IoT プラットフォーム「Things Cloud」のサービス開発やお客様への技術支援を担当しています。 さて、皆さんはデータを見やすいようにグラフ化したり、表にまとめる時はどんな方法を使っていますか？最近では、JupyterLab や Python ライブラリの Pandas を利用されている方が多いかもしれませんね。私たちのチームでは、Observable という Web サービスを利用しています。Observable を使うと、下図のようなカラフルで見やすいグラフを短時間で作成できます。 本記事では、Observable を活用した IoT データ可視化における探索と、私たちが携わっている IoT プラットフォーム「Things Cl
We recently overhauled our internal tools for visualizing the compilation of JavaScript and WebAssembly. When SpiderMonkey’s optimizing compiler, Ion, is active, we can now produce interactive graphs showing exactly how functions are processed and optimized. You can play with these graphs right here on this page. Simply write some JavaScript code in the test function and see what graph is produced
TweeView
Colours represent reply times: 5 minutes 10 minutes 1 hour 3 hours+ Go Full Screen Download SVG Download PNG Welcome to TweeView - a Tree-based way to visualise Twitter conversations. Generate TweeView Note - only works for Tweets sent in the last 7 days. Made in 🇬🇧 by @edent. Proudly Open Source. TweetHide
Understanding SVG PathsIf you've ever looked at the SVG code for an icon before, you might have noticed that they're usually made up of a bunch of path elements, each with a cryptic d attribute. If you're anything like me, you might've glossed over this attribute in the past, assuming they're nothing more than the output of your designer's favorite vector graphics editor. While, er, that may be tr
東京都知事選2024におけるTalk to the Cityの活用ノウハウ｜NISHIO Hirokazu
安野たかひろ事務所 技術チームの西尾です。自己紹介などは前回の記事 ブロードリスニング：みんなが聖徳太子になる技術をご覧ください。 この記事では東京都知事選2024におけるTalk to the Cityの利用経験に基づいて、ノウハウを共有するために、技術的な解説とソースコードの公開を行います。 マニフェスト p.862024-09-19追記: Talk to the CityやPolisなど、ブロードリスニングのツールを使うことに興味がある人のためのコミュニケーションの場をCode for Japan内に作りました。 Talk to the CityとはTalk to the CityはアメリカのNPO法人AI • Objectives • Instituteが提供しているオープンソースソフトウェアです。ソースコードはこちら: GitHub ライセンスはAffero GPLという強いコピ
Bank failures
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.
Lightdashを使ってみた ～データ可視化編
OSS BIツールのLightdashをローカル環境で使ってみたので、実際にデータを可視化してみました。 Lightdashはdbtと接続して使用するBIツールで、dbtで定義したmetricsを可視化することができるという特徴があります。昨今、dbtが流行してきていることを踏まえると、このようなdbtとシームレスに繋がるBIツールがどんどん出てくるのではと思っており、その筆頭として非常に注目しています。 今回の記事では、実際にデータを可視化するところからの紹介となります。 Lightdashをセットアップして、GitHub上のdbtプロジェクトと連携するところまでは別の記事に書いたので、セットアップから始めたいという方はこちらをお読み頂ければと思います。 使用するデータ 今回は、自分のツイートに関するデータを可視化に使いました。 自分のツイートデータはTwitter Developer
GitHub - perspective-dev/perspective: A data visualization and analytics component, especially well-suited for large and/or streaming datasets.
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Citation Viewer この記事は iwashi_serが執筆しています． Paperpileに登録している論文情報を可視化するアプリケーションを作成しました． その経緯や，アプリケーションの使い方，技術的な補足説明を行います． TL;DR アプリケーションはこちら 使い方はこちら Pythonで解析を行いたい方はこちら 背景・モチベーション 論文の解析，特にネットワーク解析は古来よりある研究分野であり，著者の関係や論文の関係などをグラフ化し，経路検索やネットワーク中心性の計算や，シーズ探索を目的としているものがあります． 今回の私のモチベーションは，自分が読んだ（登録した）論文の範囲の中の関係性を可視化して整理したいと思った，というものです．世の中には論文を検索して，その論文の引用関係などを可視化するアプリケーションなどはたくさんありますが，自分が読んだ範囲で，というものは見当た
![[Paperpile]論文の引用関係をネットワークで可視化するアプリケーションを作成しました](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6ae2eb3923f2c082247311593dc01e77dddd88ae/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--5-N4flEP--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255BPaperpile%25255D%2525E8%2525AB%252596%2525E6%252596%252587%2525E3%252581%2525AE%2525E5%2525BC%252595%2525E7%252594%2525A8%2525E9%252596%2525A2%2525E4%2525BF%252582%2525E3%252582%252592%2525E3%252583%25258D%2525E3%252583%252583%2525E3%252583%252588%2525E3%252583%2525AF%2525E3%252583%2525BC%2525E3%252582%2525AF%2525E3%252581%2525A7%2525E5%25258F%2525AF%2525E8%2525A6%252596%2525E5%25258C%252596%2525E3%252581%252599%2525E3%252582%25258B%2525E3%252582%2525A2%2525E3%252583%252597%2525E3%252583%2525AA%2525E3%252582%2525B1%2525E3%252583%2525BC%2525E3%252582%2525B7%2525E3%252583%2525A7%2525E3%252583%2525B3%2525E3%252582%252592%2525E4%2525BD%25259C%2525E6%252588%252590%2525E3%252581%252597%2525E3%252581%2525BE%2525E3%252581%252597%2525E3%252581%25259F%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Aiwashi%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9saDMuZ29vZ2xldXNlcmNvbnRlbnQuY29tL2EtL0FPaDE0R2o0bmxDNWw4UUg1MldjaTRmOERHYlJxYlN0YmwtZ2s3cDhTNXQ0Uml3PXM5Ni1j%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png%3F_a%3DBACAGSGT)
Y_NAKAJIMA on Twitter: "なにもかもが これ https://t.co/0LmBUbAErd"
なにもかもが これ https://t.co/0LmBUbAErd
ウィル-Sho Maekawa / データアナリスト on Twitter: "Quoraに落ちてた図 よい。 https://t.co/kMfUecYIie"
Quoraに落ちてた図 よい。 https://t.co/kMfUecYIie
GitHub - nadavrot/layout: Layout is a rust library and a tool that renders Graphviz dot files.
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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
GitHub - chartbrew/chartbrew: Open-source reporting platform to build and share live dashboards from APIs, SQL and NoSQL databases, with powerful AI assistant, scheduling, and embeddable charts 📈📊
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こんにちは。Data Engineeringチームの河野(@matako1124) です！ 今年のData Engineering業務としてデータマネジメントからデータ活用促進の仕組み化まで幅広く活動してきましたが、その中でも特に事業にインパクトの大きい変革のお話をしていこうと思います。 結論から言うと、Supersetの新規導入とRedashからの乗り換えを試みています。 注意 執筆に当たり細心の注意を払っておりますが、不十分な説明や誤りがある可能性もございます。 記事内で紹介しているコードは部分的なものです。参考程度にご参照ください。 目次 2024年時点でのLuupのデータ基盤のご紹介 現状の課題 Superset導入の目的と理由 構築事例 Superset推し機能 Superset改善したい機能 まとめ、今後の施策 終わりに 2024年時点でのLuupのデータ基盤のご紹介 本編に入
テラーノベルで機械学習を中心に担当している川尻です。最近、グラフニューラルネットワーク(GNN)に注目しており、サーベイや検証をしております。以前にも以下の記事を書きました。 複雑なアルゴリズムを適用する前に、当たりをつけたり、結果を確認したりするためには、可視化が重要です。本記事では、いくつかあるグラフの可視化ツールの中でも、大規模なネットワークでも簡単に使えるCosmographを紹介し、テラーノベルのデータを使って可視化してみます。 Cosmographとは グラフデータを可視化するツールはたくさんありますが、もっとも有名なのはgrapgvizです。graphvizにはsfdp[1]という大規模なデータに対応したアルゴリズムが用意されていますが、ノード数が10k以上のような大規模なグラフになると計算時間もかなりかかって、パラメータ調整も大変になります。 Cosmographは、Web
GitHub - safishamsi/graphify: AI coding assistant skill (Claude Code, Codex, OpenCode, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot CLI, OpenClaw, Factory Droid, Trae, Google Antigravity). Turn any folder of code, docs, papers, images, or videos into a queryable kn
English | 简体中文 | 日本語 | 한국어 An AI coding assistant skill. Type /graphify in Claude Code, Codex, OpenCode, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot CLI, Aider, OpenClaw, Factory Droid, Trae, or Google Antigravity - it reads your files, builds a knowledge graph, and gives you back structure you didn't know was there. Understand a codebase faster. Find the "why" behind architectural decisions. Fully multimo
network-sketcher/User_Guide/Japanese/User_Guide[JP].md at main · cisco-open/network-sketcher
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![network-sketcher/User_Guide/Japanese/User_Guide[JP].md at main · cisco-open/network-sketcher](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/87b052ece1452f2ba6d8d5271d87eda7ac8b55bd/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fopengraph.githubassets.com%2F0b8f6fcddd2f7569c1ae06599b748b5189b4d8ad7adf9328370a6931fb55e2b2%2Fcisco-open%2Fnetwork-sketcher)
このたび、ビジネスモデルのデータベースサービス「Bizgram」（ビズグラムと読みます）を公開しました！ Bizgramは、ビジネスモデルを紹介するデータベースです。ビジネスモデル2.0図鑑に掲載されたものを中心に紹介していますが、今後はほかの様々なビジネスモデルを載せていけたらと思っています。 こんな感じで一覧でビジネスモデルのデータが表示されて、 タップすると、図解と文章で説明がある、というシンプルな構造です。スマホでも見れるように最適化してます。 この記事では、なぜこのサービスをつくったのか、これからどうしていきたいのかについてお話したいと思います。 さまざまなビジネスモデルを図解で可視化した「ビジネスモデル2.0図鑑」が2018年9月29日に出版されてから、3年が経とうとしています。 その間、新型コロナウイルスを中心とした劇的な変化が起き、人が集まれないことを前提に、ますますビジネ
GitHub - lux-org/lux: Automatically visualize your pandas dataframe via a single print! 📊 💡
Lux is a Python library that facilitate fast and easy data exploration by automating the visualization and data analysis process. By simply printing out a dataframe in a Jupyter notebook, Lux recommends a set of visualizations highlighting interesting trends and patterns in the dataset. Visualizations are displayed via an interactive widget that enables users to quickly browse through large collec
minimator
Minimator is a minimalist graphical editor. All drawings are made of lines in a grid based canvas. The lines are limited to vertical and horizontal lines, and quarter circles. Please wait, it's loading...
なぜエンジニアが作る画面はダサいのか…?「理由」と「対策」を徹底解説【エンジニア向け画面デザイン講座】 - Qiita
1.はじめに エンジニアの私がデザインを本気で勉強した結果、デザイナーとエンジニアはそもそも思考が大きく違っているということがわかりました。 今回は「それ」をデザインに苦手意識のあるエンジニア方にも理解してもらえたらと思い、わかりやすくまとめてみました。 2.アプリの画面デザインを考えてみよう まず、こんなアプリを考えてみてください。 フィットネストレーナーが使うアプリ トレーニングルームでお客様とお話しながら使う 端末はタブレット そして 会員の個人情報確認 前回までのトレーニング状況の確認 次回の予約受付 といったことをします。 使える情報としては、こんな感じです。 あなたならどう画面デザインをするか、もしお時間があったら考えてみてください。 本記事では、 SEのAさん デザイナーのBさん の二人が画面デザインをする過程を比べながら、その思考の違いを整理してみます。 3.SEのAさんの
JavaScript・TypeScriptのimport・exportの依存関係を可視化するcode-dependencyの紹介 | himenon.github.io
JavaScript・TypeScriptのimport・exportの依存関係を可視化するcode-dependencyの紹介 追記情報 v0.5.0で.vueの拡張子もサポートするようになりました。はじめに現在のJavaScriptはexport、importによるモジュールの切り離しと結合が可能であるため。大きなプロジェクトに成長させることができます。 実装が進むにつれてファイル間の依存が複雑になっていき、実装全体の依存関係を把握するのが難しくなっていきます。これはプロジェクトに対して新しいメンバーが増えたときに、コードリーディングの時間を十分に取る必要があります。また、OSSのライブラリに貢献したいときも同様の状況が生まれるでしょう。特に後者は開発メンバーが近くにいるとも限らず、他国の方である可能性も十分に高いため開発に参加するための準備が必要になります。 このような、全体の依存関
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Redash のいま / Redash in 2021
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[Paperpile]論文の引用関係をネットワークで可視化するアプリケーションを作成しました
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Polaris: A System for Query, Analysis, and Visualization of Multidimensional Databases By Chris Stolte, Diane Tang, and Pat Hanrahan
ビジネスモデルのデータベース Bizgram を公開しました｜図解総研
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