【かんたん表示】感染者数 vs 接種率 部分 完全 追加 回数 死者数 vs 接種率 部分 完全 追加 回数 下部の地域ボタンまたは凡例（スマホは「凡例」ボタンで表示）をクリックすると国の表示，非表示の切り替えができます（グラフのラベルをクリックで非表示も可能）．グラフのポイント上にカーソルで情報がポップアップ，クリックで強調，ドラッグで移動，マウスホイールでズーム．国名を日本語にするには下部の「国名を日本語化」ボタンを押してください．「表示国をURLに保存」ボタンを押すと，現在表示中の国をブックマークで保存できます．表示している国が同系色で見にくい場合は「再配色」ボタンを押すと見やすくなります． 【おことわり】御利用は各自の責任で行っていただくとともに，正確を期す場合には元データを必ず御確認下さい． ワクチン 感染者数 死者数 感染者/死者数 都道府県別 トラジェクトリー解析 高齢化率
Visualizing Packrat Parsing
January 10, 2021 Ohm is an open-source parsing toolkit for JavaScript which Alex Warth and I have been working on since 2014. You can use it to parse custom file formats or quickly build parsers, interpreters, and compilers for programming languages. This article is not about Ohm itself, but about the Ohm visualizer, which I designed and built in 2015 while working on Alex’s team at CDG.1 Later, t
国立民俗学博物館主催の国際シンポジウム・ワークショップ「GISを用いて言語情報と非言語情報をつなぐ」（ https://www.minpaku.ac.jp/ai1ec_event/46676 ）の招待講演で使用したスライド（一部修正版）
The latest news from Google on open source releases, major projects, events, and outreach programs for early career developers. Data validation is a crucial step in data warehouse, database, or data lake migration projects. It involves comparing structured or semi-structured data from the source and target tables and verifying that they match after each migration step (e.g data and schema migratio
NaiveTidyThis article introduces the algorithm to draw non-layered trees in linear time and re-layout partially when some nodes change in O(d) time, where d is the maximum depth of the changed node. The source code is available at zxch3n/tidy. It only takes a few milliseconds to finish the layout of a tree with tens of thousands of nodes within the web browser. IntroductionLayered and non-layeredA
2022-01-28に開催されたNLP Hacks#1での発表資料です。
Visualizing Black Holes with General Relativistic Ray Tracing – Sean's Projects
Okay I ended up making this write-up waaaaaay too long, so before I get into any of the jargon, let’s take a look at the finished product: Orbiting around the equator of a supermassive black hole, with an off-axis accretion disk. Orbiting laterally from the equator to the north pole of a slightly less supermassive black hole. Sitting near the accretion disk of a really, really supermassive black h
データビジュアライゼーションの発達 / エドワード・タフティの登場 エドワード・タフティ Edward Tufte ブックレビュー データインク チャートジャンク データビジュアライゼーション 2018年09月07日 更新日 2020年10月19日 "インフォメーションデザイン”という考えが急速に広がり始めたのは1980年代後半になってからだと言われています。(*1)実際のところ、インフォメーション（情報）デザインは多様な意味の取り方ができるのですが、一般に広く知られているのは “人間中心にデザインする” ということです。モノの利用者（ユーザー）が使いやすいと感じるデザインを考える方法とも言い換えられると思います。この頃から多様な類似製品との違いを見せることや製品自体のアップデート時の考え方として、ユーザーの目線に立ったデザインが注目され始めました。 また、1980年代後半というのは一般の
[新機能]dbt CloudのAuto-exposures機能でdbtのModelと紐づくTableauダッシュボードを自動的にexposureとして登録しリネージが可視化できるようになりました | DevelopersIO
さがらです。 dbt Cloudの新機能として、Auto-exposures機能でdbtのModelと紐づくTableauダッシュボードを自動的にexposureとして登録しリネージが可視化できるようになりました。（2024年10月7日時点ではプレビュー機能で、Versionless及びdbt Cloud Enterpriseエディションで利用可能です。） ドキュメントは下記となります。本記事では、この機能を実際に試してみたのでその内容をまとめてみます。 事前準備 dbtで定義したModelから作られたSnowflakeのテーブルに対して、Tableau Cloud上でライブ接続でダッシュボードを作っておきます。 このダッシュボードがdbtのExposureとして自動登録されるかを確認していきます。 注意事項 2024年10月8日に試した際は、抽出対象のTableauのCollection
![[新機能]dbt CloudのAuto-exposures機能でdbtのModelと紐づくTableauダッシュボードを自動的にexposureとして登録しリネージが可視化できるようになりました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7f908167af8ee9f466d36fc5f4ac7a404fd6d4a3/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2024-media.developers.io%2Fimage%2Fupload%2Fv1728282663%2Fuser-gen-eyecatch%2Fb8g81onnuhq55nlpnl7m.png)
高次元ベクトルが見えたらステキだと思いませんか？
こんにちは。秋田県のIT企業、北日本コンピューターサービスのR&Dチーム「AUL（アウル）」に所属しています。トラフクロウです。 AIや数学の勉強をしているとベクトルという言葉が頻繁に登場します。とりわけ僕が相手取るのは3次元よりも大きな次元数をもつ高次元のベクトルです。高校数学に始まり、かれこれ十数年ベクトルと良好な関係を築いてきましたが、ただ１つだけ不満があります。それは、 高次元に行くな！目に見える範囲にいてくれ！ ということです。 僕たち人間は、空間として3次元までしか知覚することができません。これは子供だろうが、大人だろうが、IQや学力などにも関係なく、ホモ・サピエンスとしての生物的な限界です。そのため、必然的に、高次元空間に住んでいる高次元ベクトルを視覚的にイメージできないのです。 「生物学的な限界を無視して仕事で高次元ベクトルをバンバン使う」そんな状況に、これまで僕をはじめと
Python tools for data visualization¶ Welcome to PyViz! The PyViz.org website is an open platform for helping users decide on the best open-source (OSS) Python data visualization tools for their purposes, with links, overviews, comparisons, and examples. Contents: Overviews of the OSS visualization packages available in Python, how they relate to each other, and the core concepts that underlie them
Updates about Anna’s Archive, the largest truly open library in human history. Winners of the $10,000 ISBN visualization bounty annas-archive.li/blog, 2024-02-24 TL;DR: We got some incredible submissions to the $10,000 ISBN visualization bounty. A few months ago we announced a $10,000 bounty to make the best possible visualization of our data showing the ISBN space. We emphasized showing which fil
Some time ago, a new colleague joined our department and started working on a platform we provide. During his initial days, I noticed he was using an interactive Python shell to create treemap visualizations of the project's git history. The visualizations looked something like this. Visualization of Unity Catalog repository using custom code snippet. This immediately sparked my interest. Normally
Rによるデータ可視化と地図表現
2022年8月28日に実施された統計思考院 オンラインワークショップ「探索的ビッグデータ解析と再現可能研究」https://sites.google.com/view/ws-ebda-rr-2022/ の発表資料です。 スライドの中のRコードは https://github.com/uribo/220…
Chartr - Subscribe
We're excited to share that Chartr will be joining the Sherwood Media portfolio! See the announcement here. Data-driven insights into business, tech, entertainment and society. Our visual newsletter takes 5 minutes to read and it’s completely free.
suin・読者3万人『サバイバルTypeScript』公開中！ on Twitter: "ECMAScriptとJavaScriptエンジンとブラウザの関係を図にしてみました。 https://t.co/KiUCqb60xr"
ECMAScriptとJavaScriptエンジンとブラウザの関係を図にしてみました。 https://t.co/KiUCqb60xr
Shadama: A Particle Simulation Programming Environment for Everyone
Shadama: A Particle Simulation Programming Environment for Everyone Yoshiki Ohshima, Dan Amelang and Vanessa Freudenberg HARC/Y Combinator Research We present a prototype of a programming system called Shadama. Shadama is designed for writing programs that create, control and visualize large numbers of objects. The basic execution model follows the tradition of StarLogo and its "turtles and patche
こんにちは、@ketancho です。みなさんは "ゲーミフィケーション" という言葉をご存知ですか？日頃の行動であったり、勉強であったりに、ゲーム的な要素を加えることでその効率や成果を高めるもの、と私は理解しています。最近 Progate を始めたのですが、コンテンツを進めると "レベル" が上がる仕組みがあり、まさにこれがゲーミフィケーションだと思っています。 私は「仕掛学」という本が好きなのですが（記事はこちら → 「仕掛学」を用いた「ついしたくなる」UXデザインを考える - log4ketancho）、この「仕掛学」の "ついやってしまう仕掛け作り" に近しいものがあると思っています。仕掛学は「"その瞬間" ついやってしまう」という短期的な行動を促しているのに対して、ゲーミフィケーションは「つい "継続" してしまう」という長期的な行動を促している点が違う気がするものの、"つい"、
Instagram rolls out a new searchable map to make it easier to discover popular locations Meta CEO Mark Zuckerberg announced today that the company is introducing a new searchable and dynamic map experience on Instagram. The updated map experience will allow users to explore popular tagged locations around them and filter location results by specific categories including restaurants, cafes and beau
Tektok77 | Irama Modern, Putaran yang Selalu Tepat Waktu
Tektok77 | Irama Modern, Putaran yang Selalu Tepat Waktu
こんにちは AIチームの戸田です 自然言語処理でよく扱われるタスクの一つである文書分類、精度を上げる工夫などはよく見られますが、実務ではどうしてその分類になるのか、その判断根拠についての説明が重要になる場面に多く直面します。 機械学習の判断根拠についてはExplainable AI という分野で近年注目されており、昨年のKDD2020のチュートリアルでも扱われていました。 本記事では文書分類を行う手法として、古典的なCountVectorizerとロジスティック回帰を使った手法と、近年主流となっているBERTのfine-tuningを行う手法の両方の判断根拠の可視化について紹介したいと思います。 データセット UCIのSMS Spam Collection Data Setを使います。 5572件のSMSのデータセットで、そのうちスパムSMSが747件あります。 以下のコードでダウンロード
Sales Lead QualificationEmployee OnboardingSupport Ticket TriageContract ReviewExpense ProcessingContent ApprovalVendor RegistrationIncident ResponseProject RequestCustomer FeedbackTraining CertificationEquipment Request
わたなべ まこ＠だんめん図鑑 on Twitter: "桃好きの皆様、お待たせしました。約3年ぶりに #桃の家系図 2021が完成したので公開しまーす＼(^o^)／ いつも通り、クレジット消さなければご自由にお使い頂けます。印刷して壁に貼ってもよし、スマホに落として持ち歩いてもよし、お… https://t.co/i3rUZWPlxs"
桃好きの皆様、お待たせしました。約3年ぶりに #桃の家系図 2021が完成したので公開しまーす＼(^o^)／ いつも通り、クレジット消さなければご自由にお使い頂けます。印刷して壁に貼ってもよし、スマホに落として持ち歩いてもよし、お… https://t.co/i3rUZWPlxs
GitLab analysis of OWASP Top 10 changes from 2004 to 2021
+44 (0)20 3290 3920 Flourish is a registered trademark of Kiln Enterprises Ltd, UK company 08825531 Acre House, 11–15 William Rd, London NW1 3ER
chart-doctor/visual-vocabulary at main · Financial-Times/chart-doctor
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▍プログラム 0:00 〜 待ち時間 9:06 〜 オープニング primeNumber 小林 寛和 / Forkwell 重本 / ゆずたそ氏 16:03 〜 講演 ヤフー株式会社 データ統括本部/サイエンス統括本部/CDO管掌 駒宮 大己氏 「データをデザインすること」 38:47 〜 質疑応答 駒宮 大己氏 × ゆずたそ氏 52:38 〜 スポンサーLT Forkwell 森 1:04:40 〜 講演 Tableau Zen Master/日本航空 我如古 聡志氏 「『Pre-Attentive Attribute』『ゲシュタルト法則』で考えるデータ視覚化と、その魅力」 1:28:05 〜 質疑応答 我如古 聡志氏 × ゆずたそ氏 1:38:25 〜 スポンサーLT primeNumber 小林 寛和 1:49:41 〜 講演 デジタル庁 / Digital Agency of Ja
Designing floor plans is difficult because various constraints must be satisfied by the layouts of the internal walls. This paper presents a novel shape representation and optimization method for designing floor plans based on the Voronoi diagrams. Our Voronoi diagram implicitly specifies the shape of the room using the distance from the Voronoi sites, thus facilitating the topological changes in
React ViteからNext.jsへ切り替えたプロセスとApp Router化のボトルネック | 株式会社ヘンリー
ほし（旅イラスト＆水中写真） on Twitter: "どれがすき？ https://t.co/azD8i26net"
どれがすき？ https://t.co/azD8i26net
Introducing Rill’s MCP server—a new chapter for conversational BI.
I recently implemented a small program to visualize the inner workings of a scheme that compresses floating point timeseries by XORing subsequent values. The resulting visualizations are quite neat and made it much easier for me to understand this beautiful algorithm than any of the explanations that I had previously encountered. Hacker News (280 points, 68 comments) The algorithm The algorithm1Th
GitHub - krzjoa/awesome-r-dataviz: Curated resources about Data Visualization, Drawing & Publishing in R
ggrgl - 3d extension to ggplot. waffle - Make waffle (square pie) charts in R. ggridges - Geoms to make ridgeline plots with ggplot2. ggchicklet - Create Chicklet (Rounded Segmented Column) Charts. ggdendro - Tools to extract dendrogram plot data for use with ggplot. ggcorrplot - Visualization of a correlation matrix using ggplot2. [Tutorial] corrgram - A simple way to create correlograms from raw
こんにちは、徒然研究所[仮称]です。 鈴木雅之さんの新曲「鈴木雅之 feat. すぅ - GIRI GIRI」のTHE FIRST TAKEでの動画がとても良いのですが、何気なくコメント欄を眺めていたらジワジワとびっくりしました。 そこには多種多様な外国語で、熱烈なメッセージが多数書き込まれているのです。 シティポップの世界的なブーム以降、山下達郎さんや松原みきさんの動画コメント欄に海外からの書き込みが多いことは周知のことと思いますが、鈴木雅之さんまで…しかもこの動画、この時点で公開されてから7日間しか経っていないのです。 そこでPythonでYoutube動画のコメント欄を全件取得した上で、その言語が何語かを判定したデータを作り、視覚化してみました。 比較のために、他の二つの動画も分析しています ひとつは、2018年にユーザーによってUPされている、 「恋人」 2,733,338 回視聴
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人口あたりの新型コロナウイルス感染者数・ワクチン接種率の推移【世界・国別】
旅行記から地図へ：文章から旅の軌跡を取り出して地図上に描く
Introducing the Data Validation Tool
High-performance tidy trees visualization
eccoによる言語モデルの可視化 (2022-01-28 NLP Hacks#1)
データビジュアライゼーションの発達 / エドワード・タフティの登場 | 2Space
Python tools for data visualization — PyViz 0.0.1 documentation
Winners of the $10,000 ISBN visualization bounty
A simple way of visualizing git repository
"ゲーミフィケーション" を考える - log4ketancho
Instagram rolls out a new searchable map
文書分類における古典的手法とBERTの判断根拠の比較 | 株式会社AI Shift
Workflow86 | AI Workflow Engineer
「エンジニアのための「データ可視化」入門」 Data Engineering Study #12
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HoneycombとOpenTelemetryでオブザーバビリティに入門してみる
Rill | Go beyond dashboards with BI-as-code
The Simple Beauty of XOR Floating Point Compression
鈴木雅之さん新曲コメ欄の外語比率を可視化して驚いた話｜徒然研究室 Tsurezure Lab
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