Visualizing algorithms for rate limitingMay 15, 2024Why rate limit?Imagine a Twitch chat with many active participants and just one spammer. Without rate limiting, the sole spammer can easily dominate the entire conversation. With rate limiting, each user has a fair chance to participate. A rate limiter lets you control the rate of traffic that your service processes by blocking requests that exce
Go from quick question to deep analysis to data app in one place
Steep is a modern analytics platform powered by metrics that changes how companies use data together.
MetricsファーストなSemantic Layer時代のBIツール「Steep」を試してみた | DevelopersIO
さがらです。 昨今、事前に各種指標のロジックをMetricsとして定義しておき、その定義したMetricsを外部のBIツールやAPIを用いて参照できる仕組みや機能が出てきています。この仕組みや機能が「Semantic Layer」と呼ばれ、具体的な製品名としては、Looker、dbt Semantic Layer、Cubeが該当します。 そして、このSemantic Layerを活用することに特化したBIツールとして「Steep」という製品があります。 今回このSteepを試してみたので、その内容をまとめてみます。 Steepとは Steepは、2021年にJohan Baltzar氏とNino Höglund氏によってストックホルムで設立された企業です。 そして、2022年10月にpre-seedラウンドでの100万ユーロの調達と共に、企業名と同じプロダクトであるSteepを発表・公開し
こんにちは、メルカリのQAエンジニアのFunakiです。今回は品質改善と可視化のための取り組み、特にバグ管理（Bug Management）に焦点を当てて、QAチームがどのような活動を行っているのかをご紹介します。 我々は2018年頃からバグ管理の取り組みを始め、試行錯誤を重ねてきました。製品の品質に関する課題を抱えた方や、品質の可視化を進めたいと考えている方にとって、当ブログが現状を改善するきっかけになれば幸いです。 なぜBug Managementを実施しているのか？ 我々はプロダクトの品質を推測するために、バグチケットの管理や可視化するすることを目指しています。品質を推測するために、品質の可視化するための環境構築(ダッシュボード)や、バグのチケット管理ルール(Bug Management Guideline)を作成しています。 もともと、メルカリでは各開発チームが独自にバグの管理をし
3月新刊情報『データビジュアライゼーションの基礎』
『データビジュアライゼーションの基礎 ―明確で、魅力的で、説得力のあるデータの見せ方・伝え方』 Claus O. Wilke 著、小林 儀匡、瀬戸山 雅人 訳 2022年3月16日発売予定 360ページ（予定） ISBN978-4-87311-953-3 定価3,740円（税込） 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
Where Should Visual Programming Go? There’s a wonderful article by Sebastian Bensusan: “We need visual programming. No, not like that.” (the dot is part of the title ¯\_(ツ)_/¯). In it, Sebastian argues that we shouldn’t try to replace all code with visual programming but instead only add graphics where it makes sense: Most visual programming environments fail to get any usage. Why? They try to rep
Visualizing all books of the world in ISBN-Space - phiresky's blog
Visualizing all books of the world in ISBN-SpaceJan 31, 2025Libraries have been trying to collect humanity’s knowledge almost since the invention of writing. In the digital age, it might actually be possible to create a comprehensive collection of all human writing that meets certain criteria. That’s what shadow libraries do - collect and share as many books as possible. One shadow library, Anna’s
GitHub - noneback/go-taskflow: A pure go General-purpose Task-parallel Programming Framework with integrated visualizer and profiler
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Pluralithとは？ プラリスと読むみたいです。 Terraformの状態(state)を可視化するツールです。 こんな感じの図が自動で作成できたり、 コストやリソースの変更を可視化することができます。 GitHub ドキュメント 紹介動画 特徴 pluralith graphを実行するだけで構成図を自動作成可能 CIツールに組み込むことで、ドキュメント・構成図の作成を自動化 最新の変更をハイライトして見やすくする コストの可視化ができる(infracostが必要) リポジトリのREADMEを参照のこと 使ってみる Getting Startedに沿って使ってみましょう。 ※今回はRun Locallyで試しています。 インストール Download CLI手順に従います。 $ pluralith version _ |_)| _ _ |._|_|_ | ||_|| (_||| | |
QuickSight向けデータマート構築術 ~ 1:Nカーディナリィ対策編 ~ - KAYAC Engineers' Blog
この記事はAWS Analytics Advent Calendar 2023の7日目の記事です。 こんにちは、SREチーム所属の@mashiikeです。 皆様はAmazon QuickSightを活用していますでしょうか？ QuickSightで言うところのデータセット。一般的にはデータマートとも呼ばれるものの設計・構築おけるTipsな話です。 他のBIツールにも応用できるとは思いますが、主にQuickSightをターゲットにした話になります。 データマートについて AWSのサイト上ではデータマートについて以下のように書かれています。 aws.amazon.com データマートは、組織のビジネスユニットに固有の情報を含むデータストレージシステムです。これは、会社がより大規模なストレージシステムに格納するデータの小規模で厳選された部分を含みます。企業は、部門固有の情報をより効率的に分析する
Seaborn Objects ~ グラフィックの文法で強化された Python 可視化ライブラリの新形態 ~ - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
2023.02.10 Seaborn Objects ~ グラフィックの文法で強化された Python 可視化ライブラリの新形態 ~ お久しぶりです。グループ研究開発本部・AI研究開発質の T.I. です。色々あって久しぶりの Blog となりました。今回は、趣向を変え、最近大幅に改良された Python のデータ可視化ライブラリである Seaborn の新しい機能を紹介します。昨年９月にリリースされたばかりということもあるのか、本邦どころか英語で検索しても解説資料は公式サイト以外はほぼ皆無(当方調べ)というレアな情報となります。 はじめに データ分析・機械学習などにおいて、データの様々な特徴を可視化しながらの調査・探索(Exploratory Data Analysis (EDA))は、対象の正確で深い理解には不可欠なアプローチと言えます。Python のデータ可視化ライブラリとしては、
とりあえず、以下の３つの台風を作成しています。 令和元年台風第19号@東京 令和２年台風第10号@鹿児島 令和４年台風第14号@鹿児島 ※令和元年台風第19号@東京の例 レポジトリはこちら データの収集と加工 台風や当時の気象の状況は気象庁のウェブサイトから取得できます。台風の経路は、GeoJSON へ変換し、地図上に掲載します。地図の表示には、ウェブ地図ライブラリとして Mapbox GL JSを、背景地図として、国土地理院 最適化ベクトルタイルを利用しています。 各気象状況はグラフにして、時系列が揃うように縦に並べたいと思います。グラフの表示には、Chart.js を利用することにしましたので、各気象データは、Chart.js が読み込めるようなデータ形式に変換しています。 また、各台風の情報やフォーカスするべき期間については、別途メタデータを作成しています。 最後に各データを統合して
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Use Datadog Session Replay to view real time user journeys
Looking for Datadog logos? You can find the logo assets on our press page.
Philosophy We strive to create an environment conducive to many different types of research across many different time scales and levels of risk. Learn more about our Philosophy Learn more
CRISP METRICS 🥗
Looker Studio turns your data into informative dashboards and reports that are easy to read, easy to share, and fully customizable.
GitHub - Lissy93/dashy: 🚀 A self-hostable personal dashboard built for you. Includes status-checking, widgets, themes, icon packs, a UI editor and tons more!
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Scandinavia as a whole gained new sitesSweden stayed the country with the most sitesSweden used to have over half of all sites and now has under halfDenmark gained the most new sites and Sweden the fewestDenmark got most of its sites after 2004 while Sweden and Norway did beforeDenmark surpassed Norway in number of sites
この記事はdeck.gl Advent Calendar 2021 参加記事です。 概要 GTFS（General Transit Feed Specification）は、公共交通に関するデータを扱うための世界標準データフォーマットです。多くの地域で交通データを公開する際のフォーマットとして採用されており、日本でも徐々に普及が進んでいます。 そこで、この記事ではdeck.glを使って、GTFSに含まれる経路情報と停留所情報を地図に表示する方法を解説します。 サンプルコード 「あおい交通 オープンデータ」よりダウンロードさせていただいたaoikotsu_GTFS_20211031.zipファイルから、経路データと停留所データを地図に掲載しています。 経路データはshape_idごとにグルーピングしランダムに色を塗っています。 背景地図は表示すると経路が見えにくくなるので切り替え式にしました
For the past few years I’ve been the most senior developer on my teams in Atlassian, in both position (Principal Engineer) and time (almost 9 years) - this means I usually take on the responsibility of managing our software architecture. Architecture is the relationships between systems, which can be fairly tricky to talk about. Probably the best form of communication is a diagram, with boxes repr
Dashboard Design Patterns This page lists design patterns for dashboard design collected to support the design and creative exploration of dashboard design. We run a dedicated workshop in March 2022 to help you applying and discussing design patterns in your work. The patterns are coming out of our research, described in our publication: Bach, Euan Freeman, Alfie Abdul-Rahman, Cagatay Turkay, Saif
データ可視化の成り立ち・歴史・現在地 〜折れ線グラフの誕生からD3.js、Observableまで〜 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 以前のQiita記事では、データ可視化の方法論を学ぶStanford大の授業を取り上げました。本記事では、データ可視化の歴史に注目します。 まず書籍『データ視覚化の人類史―グラフの発明から時間と空間の可視化まで』を紹介、特に1990年代から2000年代のイベントを概観した後、2010年代ではD3.js、Vegaプロジェクト、Observableを取り上げます。最新情報を知る場として、2021年12月末に行われ、録画が公開されているData Visualization Japanのミートアップについても紹介します。 データ可視化
fastplotlib: driving scientific discovery through data visualization
fastplotlib is a new GPU-accelerated fast and interactive scientific plotting library that leverages WGPU IntroductionScientific visualization is hard — but it doesn’t have to be. Visualization examples using fastplotlibWhat makes scientific visualization so challenging? High-dimensional, massive datasets — often spanning terabytes of informationComputational bottlenecks — efficiently utilizing re
https://www.awsviz.dev/
Below are the high-level steps (with numbers corresponding to the above diagram) in the order they occur during the CPython release process: Freeze the python/cpython release branch. This is done using GitHub Branch Protections. Update the Release Manager's fork of python/cpython. Run Python release tools (release-tool, blurb, sphinx, etc). Push diffs and signed tag to Release Manager's fork. Git
Svelte Flow is a MIT-licensed open source library. You can help us to ensure the further development and maintenance by supporting us. Support Us Getting Started with Svelte Flow Make sure you’ve installed npm, pnpm or yarn. Then you can install Svelte Flow via:
八坂たかのり on Twitter: "デジ初心者の頃に知りたかった「レイヤーパレットのイメージ」 https://t.co/GG1frT7FYj"
デジ初心者の頃に知りたかった「レイヤーパレットのイメージ」 https://t.co/GG1frT7FYj
The Animated Elliptic Curve
Visualizing Elliptic Curve Cryptography Every TLS 1.3 session starts with a key exchange made via an elliptic curve. The most popular curve is Curve25519, and the exchange involves adding a "base point" P to itself over and over again: Curve25519 point addition We're looking at the heart of TLS 1.3 key exchange, but what's going on? Let's break it down into simple parts. Adding points on a curve T
素数の螺旋
この動画は3Blue1Brownの動画をUfoliumが翻訳・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 https://www.youtube.com/@UCEmNPlkTWfM1zmLRjLW3CPQ アルキメデスの螺旋 極座標の方程式, r=aθによって表されるような螺旋のことです。もちろん、この動画ではrもθも自然数の場合のみがプロットされていますから、実際にはその一部といった方が正確でしょう。 補足 基本的に日本語版は英語版の元動画に忠実に訳していますが、18:00前後は英語版の公開後の訂正を踏まえて日本語版で訂
GitHub - cxli233/FriendsDontLetFriends: Friends don't let friends make certain types of data visualization - What are they and why are they bad.
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全球データ可視化手法HiPSの地理空間への応用
はじめに 日常的に使用されている球面座標系は北極・南極域に画素が集中するため、一般的なWeb地図で用いられているWebメルカトル（Pseudo-Mercator）法（EPSG 3857）では北南緯85.06度以上を切り捨てています。 天文学の全球データを適切に扱うHEALPix/HiPSを地理空間データに応用することで、地理空間情報を全球で適切に扱うことができるようになります。 HiPSとは HiPS (Hierarchical Progressive Survey) は、天文学データをWeb地図のように自由に拡大・縮小して可視化するためのデータ配信規格で、HEALPix投影法を使用することで北極・南極域を含む全球の領域を破綻なく投影します。 HiPS実例 Aladin LiteというWeb星図でHiPS星図/地図を見ることができます。 月全球地図: "Moon LROC-WAC-100m
GitHub - vizzuhq/ipyvizzu: Build animated charts in Jupyter Notebook and similar environments with a simple Python syntax.
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GitHub - jaredtrog/cfplot: A simple tool to generate waterfall graphs of CloudFormation Templates
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React Charts
Beautiful, flexible, highly-performant charts for ReactSo automagical and easy, you'll find any excuse to use it! Succinct & DeclarativeTime is short for front-end developers as it is, so having a charting system that is great out of the box, declarative, succinct and requires as little imperative scripting as possible not only helps you keep moving forward but lets you express your data visualiza
A behind-the-scenes look at how I animate videos. Code for all the videos: https://github.com/3b1b/videos Manim: https://github.com/3b1b/manim Community edition: https://github.com/ManimCommunity/manim/ Example scenes shown near the end: https://github.com/3b1b/manim/blob/master/example_scenes.py I added some more details about the workflow shown in this video to the readme of the videos repo: ht
Surgical updates & high performanceMakie uses Observables.jl to only update what's necessary at a given point in time. This example animates hundreds of thousands of points just through a colormap update, modifying only a few bytes per frame directly on the GPU. There's no faster way to animate large data. Combining the power of GPUs and Julia's high performance, Makie is fit for any task! Powerfu
Bringing Flutter's Brilliance to JavaScript: Google's Genius, Your Power! "Flutter: Google's UI toolkit for building beautiful, natively compiled applications for mobile, web, and desktop from a single codebase." "Flitter brings Flutter's elegant and efficient API design to JavaScript, supercharging your web development." "Leverage 50+ ready-to-use widgets and a powerful rendering engine for stunn
記事一覧 QGISの基本的な操作方法からデータ解析・可視化、活用事例まで、幅広い情報を紹介します。組織での実践的な活用法も学べる豊富なコンテンツを提供しています。
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rate limiter – smudge.ai blog
The AI Analytics Platform for your whole team | Hex
Make sense common | Steep
品質の可視化への取り組み：バグ管理の事例紹介 | メルカリエンジニアリング
Where Should Visual Programming Go? @ tonsky.me
https://twitter.com/PG12345678/status/1452301917711831040
Terraformの状態を可視化するツール、「Pluralith」を試す
台風通過前後の風雨の様子を地図とグラフで整理する - Qiita
GitHub - kambara/air-visualizer
Turbo, An Improved Rainbow Colormap for Visualization
1 dataset. 100 visualizations.
deck.glで公共交通データ(GTFS) データを可視化する
Architecture diagrams should be code - BAM Weblog
dashboarddesignpatterns
Visualizing the CPython Release Process
The Node-Based UI for Svelte - Svelte Flow
How I animate 3Blue1Brown | A Manim demo with Ben Sparks
Features
Flitter - Say Goodbye to Chart Libraries, Hello to Freedom!
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