米Microsoftは8月22日、Excelにプログラミング言語「Python」を搭載すると発表した。セルに「PY関数（=PY）」を入力するとPythonのコードを記述できるようになる。Pythonのライブラリとシート上のデータを参照して高度なグラフ作成や機械学習などができるという。 機能の名前は「Python in Excel」。利用には試験的に実装された機能を体験できるプログラム「Microsoft 365 Insider Program」への参加が必要。 Pythonコードは、クラウドプラットフォーム「Microsoft Cloud」上で実行。Pythonの各種ライブラリをまとめた「Anaconda」を活用しており、グラフ作成ライブラリを使ったデータの視覚化や、機械学習ライブラリを使った機械学習や予測分析などもできる。
TechCrunch
Well, if you are a big TikTok fan and live in the United States, I have some bad news for you: A bill that would force a sale of TikTok or ban it in the United States passed the Senate. And the Presid Nvidia is acquiring Run:ai, a Tel Aviv-based company that makes it easier for developers and operations teams to manage and optimize their AI hardware infrastructure, for an undisclosed sum. Ctech re
レミオロメン「粉雪」の「こなーー！！」をグラフにする
カラオケに行くと、サビで声を張り上げることがある。「粉雪」の「こなー！」とかが有名だ。 そこで、曲ごとに最低音から最高音までどれくらいの音が分布しているのかをグラフにするのはどうかと思った。この曲は自分に歌えそうなのか、この歌手の音域はどのくらいなのか、曲や歌手ごとの差はどれくらいなのか。分かったりしないだろうか。 まず実例から示したほうがいいと思う。「かえるの歌」でやってみよう。 「かえるのうた」 かえるのうたがきこえてくるよ、という歌だ。ドレミファミレドーという音階だったのを覚えているだろうか。あの歌の「ド」や「レ」といった音がそれぞれ何回出てくるを数えてグラフにしたものがこれだ。 緑で示したのがいわゆる「まんなかのド」を含むオクターブで、子どもや女性にとって歌いやすい音域だ（と思う）。その左に青で示したのは、大人の男性にとって歌いやすい音域。 それを踏まえてみると、かえるのうたはこど
手書きスタイルのグラフやチャートを簡単に作成できるJavaScriptライブラリを紹介します。手書きの度合いも調整でき、ちょとラフな感じ、雑な感じ、かなり雑な感じ、ぐちゃぐちゃな感じにもできます。 グラフやチャートに使用するデータは外部.csvファイルにも、カンマ区切りのテキストデータにも対応しています。 roughViz.js -GitHub roughViz.jsの特徴 roughViz.jsのデモ roughViz.jsの使い方 roughViz.jsの特徴 roughViz.jsは、ブラウザで手書きスタイルのグラフやチャートを作成するためのJavaScriptライブラリです。D3.jsとrough.jsをベースにしており、MITライセンスで利用できます。 グラフやチャートは、現在7種類に対応しています。 棒グラフ（垂直） 棒グラフ（水平） ドーナツ 折れ線グラフ 円グラフ 散布図
最近噂のノーコードAIモデル開発ツール Node-AIで時系列データの因果分析・重要度可視化・要因分析をしてみた - NTT Communications Engineers' Blog
はじめに こんにちは。イノベーションセンター、テクノロジー部門、データ分析コンサルティングPJの更科です。 この記事では、2022年12月08日にβ版フリートライアルキャンペーンが始まったNode-AIで時系列データの因果分析・重要度可視化・要因分析などをしてみようと思います。 Node-AIは時系列データの分析をするNTT Communicationsの内製開発サービスで、製造業を中心に様々な領域で活用されています。Node-AIについて詳しくは「ノーコードAIモデル開発ツール Node-AI」や「ノーコードAI開発ツールNode-AIの紹介」をご覧ください。 読んでほしい人 ノーコード(ローコード)AI開発ツールに興味がある人 時系列データの可視化に興味がある人 因果分析、特徴量重要度、要因分析に興味がある人 伝えたいこと Node-AIを使ってデータの様々な情報を可視化できる！ No
ZOZO研究所の清水です。弊社の社会人ドクター制度を活用しながら、「社内外に蓄積されているデータからビジネスへの活用が可能な知見を獲得するための技術」の研究開発に取り組んでいます。 弊社の社会人ドクター制度に関しては、以下の記事をご覧ください。 technote.zozo.com 私が現在取り組んでいるテーマの1つに、「機械学習が導き出した意思決定の理由の可視化」があります。この分野は「Explainable Artificial Intelligence（XAI）」と呼ばれ、近年注目を集めています。 図．XAIに関連する文献数の推移（引用：https://arxiv.org/abs/1910.10045） その中でも今回はユーザに対するアイテムの推薦問題に焦点を当て、「なぜこのユーザに対して、このアイテムが推薦されたのか？」という推薦理由の可視化が可能なモデルを紹介します。 本記事の概要
Core Web Vitals（CWV）は2020年5月に発表されました。Googleはこの発表の中で、「より良いWebのためにページエクスペリエンスを評価する」と述べています。特に重要なのは、この評価がGoogleの検索順位アルゴリズムの一部を構成することでした。つまり、高速なWebサイトは、同等の遅いWebサイトよりも順位が上になり、Google検索によるトラフィック（ほとんどのWebサイトにとってWebトラフィックの最も大きな部分を占める）が増えます。 Webパフォーマンスコミュニティは、Webパフォーマンスのビジネス上のメリットを売り込むことに関して、常にSEO業界に劣っていました。Webパフォーマンスがビジネスのパフォーマンスに直接影響を及ぼす証拠が数多く存在するにもかかわらずです。しかし、今やSEO業界全体がWebパフォーマンスを重視するようになり、企業もWebパフォーマンスに
はじめに 多くの方に以下の記事を読んでいただき、ありがとうございました。 ここまで多くの方々に読んでいただけるというのは想定していなかったため、スタートアップの年収水準への関心の高さを強く感じました。 この記事には、ご共感の声をいただく一方で、適正な平均年収650万円という数値に、「夢がない」や「給与を上げられないなら零細企業だ」など厳しいご意見もいただいております。スタートアップは、ストックオプションあるいは株式報酬を加えることによって、数千万円〜数億円のリターンも場合によって生まれうるので、一概に年収だけでそうとは言い切れないのですが、経営者として従業員の平均年収を上げたいと願うのは私も同じ思いであり、年収800万円以上を目指していくには何が必要かということについて、改めて深く考察していくことにしました。 本記事もあくまでマクロな分析であり、個社別の事情を無視した荒削りな分析であるため
2022年2月15日 JavaScript, Webサイト制作 手書きのものってどこか温かみがあって親近感がわきますよね。今回はそんな手書き風のUIを実装できるJavaScriptライブラリーを紹介します！ ↑私が10年以上利用している会計ソフト！ Rough Notation Webサイト｜GitHub テキストの一部を強調したり、注釈を入れたいところに手書き風マーカーを追加できます。まさに今書いてます！というようなアニメーションも面白いですね。 導入方法 JavaScriptファイルで import { annotate } from 'https://unpkg.com/rough-notation?module'; または npm でインストールします。 npm install --save rough-notation 実装方法 基本的には実装したい要素を指定して、装飾を指定し、
いい感じのグラフをTypeScriptなNuxt.jsとvue-chartjs(chart.js)で書いてみた - Qiita
Nuxt.jsで開発しているWebサービスで、 棒グラフとか線グラフを使いたいなと思い、いろいろ調べた備忘録。 vue-chartjsを使うと、いい感じのグラフが簡単にできた(´ω｀) こんな感じで使ってます!! 登録されている本の総額と総冊数の推移を棒グラフと線グラフで表示!! 色も文字も変えられて、いい感じに(´ω｀) vue-chartjsの使い方 全体の流れはこんな感じ。 1. インストール 2. コンポーネントを作る 3. コンポーネントを配置する 1. インストール まずはインストール <!-- Template Tag can not be merged... --> <script lang="ts"> import { Component, Vue, Prop, Watch, mixins } from "nuxt-property-decorator"; import
GitHub - jerosoler/Drawflow: Simple flow library 🖥️🖱️
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グラフ分析ナイト (エンジニア向け) https://dllab.connpass.com/event/159148/ グラフ畳み込みネットワークなど、グラフ上の機械学習/深層学習技術の概要についてご説明します。Read less
プログラミング能力とUIのデザイン能力を両方兼ね備えているスーパーマンはともかく、一般的な開発者であればウェブアプリの開発時にUIのデザインで頭を悩ませた経験があるはず。もちろん、そうした需要に応えて世間にはさまざまなUIライブラリが存在しているわけですが、今回は「Tremor」というReact用UIライブラリで大きなアップデートがあったとのことなので、実際に使ってどんなUIが使えるのかを試してみました。 Tremor – The React library to build dashboards fast https://www.tremor.so/ Tremorを利用するためにはnode.jsのインストールが必要です。下記のURLから、手元の環境に合ったインストール方法を選択してください。 パッケージマネージャを利用した Node.js のインストール | Node.js https:
AWSの権限昇格してますか？（挨拶） PMapperは、指定したAWSアカウントのIAMとOrganizationsを分析して、権限昇格可能なパスを可視化してくれるツールです。NCCグループ社製。 github.com PMapperはIAMポリシー、ユーザー、グループなどをノード、権限昇格する（できる）ノードから、されるノードへのベクトルをエッジとして、有向グラフを生成します。こんな感じ。 権限昇格できるノード--昇格方法-->権限昇格されるノード AdministratorsAccess の他、IAMFullAccess のように、自分自身にポリシーを割り当てられるノードをAdminと位置づけ、AssumeRole や PathRole によってAdminに（直接的か間接的かを問わず）なれる別のノードを探す、という感じみたいです。 実行 CloudShellを使いました。Dockerイ
ビジネスの現状を把握し、さらにモニターし続けるためにダッシュボードなどを使ったBI（ビジネス・インテリジェンス）の仕組みを社内に導入したものの、社内ではあまり活用されていない、またはプロジェクトが途中で終わってしまったといった話をよく聞きます。 そこで、こちらの記事ではBI導入やダッシュボード作成プロジェクトを進めるときにぶつかることの多い問題、さらには、そうした問題を乗り越えてプロジェクトを成功に導くための5つのポイントを紹介します。 1. データの加工 ダッシュボードの作成プロジェクトに関わるタスクを考えると、真っ先に思い浮かぶのは、ダッシュボードに、どのようなチャートを入れるのかや、そのレイアウトをどうするかといったことです。 しかし、ダッシュボードの作成に関わるタスクを紐解くと、ほとんどの業務はダッシュボードに入れるチャートの作成にかかる時間ということになります。また、チャートの作
無料で大量のデータを見やすいグラフで可視化できるオープンソースのセルフホスト可能なアプリ「Metabase」でGIGAZINE読者アンケートの結果を分析してみた
「Metabase」はオープンソースでセルフホストも可能なデータ視覚化ツールです。前回の記事でその使い方を確かめられたので、早速GIGAZINE夏のプレゼント大放出企画で集めたアンケートデータを分析してみました。 Metabaseのセットアップや機能については下記の記事で詳しく解説しています。 無料で大量のデータを自動で見やすいグラフなどで可視化し定期的に更新反映されるダッシュボードをオープンソースでセルフホスト可能なアプリ「Metabase」を使ってみた - GIGAZINE GIGAZINEのアンケート結果を読み込むためにPostgreSQLのセットアップを行います。前回に引き続きDockerを利用するので、下記のコマンドでPostgreSQLを起動します。「パスワード」や「ディレクトリへのパス」は適宜書き換えて下さい。 docker run --name metabase-postg
David Gewirtz （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 川村インターナショナル 2023-09-18 08:30 筆者が何に喜びを感じるかご存じだろうか。表とグラフだ。 掘り下げて分析できるクールなグラフを与えられると、理屈抜きで幸せになる。選挙の夜にニュースを見るのが大好きだが、それは投票数を知りたいからではなく、さまざまな素晴らしいグラフを見られるからだ。一晩中チャンネルを変えながら、各テレビ局が数値データを示すために考え出したあらゆる方法を見ている。 それは変なことだろうか。そうは思わない。 結論からいうと、「ChatGPT」はグラフや表の作成が非常に得意だ。広く利用されているこの生成AIチャットボットが、大量の情報をまとめ上げて、グラフ化する価値のあるデータに変換できることを考えると、ChatGPTが美しいプレゼンテーションで提示するものは、情報面での
NotionのデータをGoogleデータポータルで可視化しよう - 前編 - Notionがあなたのチームを強くする(15)
Notionでタスク管理や顧客管理などを行っていると、数値実績をグラフで可視化したくなることもありますね。特に、売上や販売数などの目標を定めている指標、商談数やタスク消化状況などの個人評価に関わる指標については適時確認できるダッシュボードがあると便利です。→過去の回はこちらを参照。 Notionには標準機能としてグラフやダッシュボードを作る機能はありませんが、外部のツールと連携することで作成できるようになります。 手軽なツールとしてはNotionChartsや以前の記事でご紹介したNochartを利用すればNotion上のデータからグラフを作成することができます。しかしながら、複数のグラフを綺麗にまとめてダッシュボードを作ったり、表示フィルターを用意して高度な分析をしたりする場合には上記ツールでは不十分です。 今回は、無料で使える高度なBIツールのGoogleデータポータルを使ってNoti
仲野徹 『笑う門には病なし！』 on Twitter: "COVID-19について、感染を押さえ込めたかどうかは、患者数と新規患者数を両対数グラフで見たら一目瞭然、という物理学者が作ったビデオ。最高にわかりやすい。毎日一喜一憂するんじゃなくて、週単位で見ないとわからないとの指摘も。日本語… https://t.co/TY6dK6FCdR"
COVID-19について、感染を押さえ込めたかどうかは、患者数と新規患者数を両対数グラフで見たら一目瞭然、という物理学者が作ったビデオ。最高にわかりやすい。毎日一喜一憂するんじゃなくて、週単位で見ないとわからないとの指摘も。日本語… https://t.co/TY6dK6FCdR
2019/08/04 バージョン1 2019/10/30 バージョン2 Keynoteファイル - https://owncloud.riise.hiroshima-u.ac.jp/index.php/s/WLUr8mRspu1rbAD PowerPointファイル https://owncloud.riise.hiroshima-u.ac.jp/index.php/s/lNEpEXtnuor5kcc
人気BIツール8つを詳細に比較【2022最新】
もちろん、上記とは異なる意見をお持ちの方もいるでしょう。しかし、自身の個別具体的な環境や経験においてはざっくりこのような印象です。以降、詳しく説明していきます。 「データ視覚化/ダッシュボードデザインを成功させる95のチェックリスト」をダウンロードする 2. すぐに分析を始められる「Power BI」 （公式Youtubeチャンネルから拝借） 120種類のデータソースに接続できるExcel、テキストファイル、各データベースなどのオンプレミスから、Azure、GCP、IBMなどのクラウドまで約120種類のデータに接続できます。 Excelベースの分かりやすいインターフェース誰もが使い慣れているExcelと同じインターフェースです。そのため、新しく何かを始める時によく起こる「どこに、なにがあるのか分からない」という状況には陥りません。 操作が簡単基本操作はドラッグ&ドロップとクリックのため、簡
情報をデザインするこつがよく分かる！デザインの手順がこんなにも詳しく解説された本は初めて -伝わる[図・グラフ・表]のデザインテクニック
プレゼンや企画書で、図・グラフ・表のデザインに悩んだことはありませんか？ データや数字、文章などを並べるだけでは、分かりやすく伝えることはできません。 情報をどのようにデザインすれば、意図した通りに伝わるか。文字の大きさや色や配置、図形の組み合わせ方、適切な情報量など、ビジュアルコミュニケーションにおけるデザインのテクニックが解説された入門書を紹介します。 本書はA5版の横長で、かわいい装丁が目印です。中身も表紙のイメージ通り。 デザインのテクニックが解説された本ですが、手順が詳しく解説されているので、ノンデザイナーの人にも非常に分かりやすい内容となっています。
![情報をデザインするこつがよく分かる！デザインの手順がこんなにも詳しく解説された本は初めて -伝わる[図・グラフ・表]のデザインテクニック](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/989a806d2ccf27431e67d306fd1bab102cd42f70/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcoliss.com%2Fwp-content%2Fuploads-202003%2F2020082101.png)
Visualize your ideas. Infinite space to research, brainstorm, diagram, and lay out your ideas. Canvas is a core plugin included for free with Obsidian. A playground for thought Canvas allows you to organize notes visually — an infinite space to research, brainstorm, diagram and lay out your ideas. Embed your notes alongside images, PDFs, videos, audio, and even fully interactive web pages. A new w
RAG（Retrieval Augmented Generation）は大規模言語モデル（LLM）の性能を改善するための手法の1つであり、質問に対する回答を生成する際に、外部知識源から情報を取り込みます。 これにより、LLM 自体で学習できる情報量に制限されることなく、より正確で詳細な回答を生成することができます。 よく使われているRAGでは、外部知識源として検索エンジンにテキストをインデックスしておき、質問に関連するテキストをベクトル検索や全文検索を用いて取得します。しかし、構造化データを扱うことには苦労するため、質問によっては回答が不十分、あるいはまったく回答できないことに繋がります。 これらの問題を克服するために、ナレッジグラフを用いたRAGが構築されることがあります。ナレッジグラフでは、エンティティとその間の関係がグラフ構造で表現されており、単純な検索を用いた場合には回答できないよ
Manningから出版予定の『AI-Powered Search』（AIを活用した情報検索の意）を冬休み中に読んでいたら、その中で意味的知識グラフ（Semantic Knowledge Graph）と呼ばれるデータ構造について説明していて、関連語の計算やクエリ拡張などに使えるということで興味深かったので紹介しようと思います。最初に意味的知識グラフについて説明したあと、日本語のデータセットに対して試してみます。 AI-Powered Search（https://www.manning.com/books/ai-powered-search） 本記事の構成は以下のとおりです。 意味的知識グラフとは 意味的知識グラフを用いた関連語の計算 参考資料 意味的知識グラフとは 知識グラフと聞くと、固有表現認識や関係抽出、OpenIEを使って構築するグラフを思い浮かべる方もいると思うのですが、意味的知識
GitHub - rougier/scientific-visualization-book: An open access book on scientific visualization using python and matplotlib
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にじさんじの配信者間で"似ている"配信者はどういう人たちか 唐突ですが、一週間前は文化の日でしたね。せっかくだったので、文化らしいことをしたいなと思い、youtube data apiを使って遊んでみることにしました。 youtube のデータを使ってなにかしよう、となったとき、他の人はどういう分析をするんでしょうか。最近よくみるデータとしてはスパチャランキング・登録者数推移の予測などが思い当たります。 そしてまた唐突に語り始めるのですが、僕はvtuberの配信をラジオ代わりに流していることが多く、いわゆるvtuberのオタクです。オタクのあり方には諸説ありますが、僕はラジオ代わりということもあり雑談配信やマイクラ配信を流していることが多いです。「にじさんじ」の配信を見ることが多い気がします。 さて、「にじさんじ」は言わずとしれた大所帯グループです。約100人の配信者が一つの箱に所属してい
はじめに ふと思い立って勉強を始めた「ゼロから作るDeep LearningーーPythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」の5章で私がつまずいたことのメモです。 実行環境はmacOS Mojave + Anaconda 2019.10、Pythonのバージョンは3.7.4です。詳細はこのメモの1章をご参照ください。 （このメモの他の章へ：1章 / 2章 / 3章 / 4章 / 5章 / 6章 / 7章 / 8章 / まとめ） 5章 誤差逆伝播法 この章は、ニューラルネットワークの学習において重みパラメーターの算出を高速化するための、誤差逆伝播法についての説明です。 ちなみにこの「伝播」（でんぱ）という言葉はPropagetionの訳なのですが、「伝搬」（でんぱん）と訳されることもあって日本語は混沌としています。この辺りを調べたブログの記事を見つけましたので、興味のある方は 歩いたら
はじめに こんにちは。ZOZOTOWN開発本部アプリ部バックエンドの髙井です。普段は筋肉のビルドが趣味のエンジニアをやっています。私のチームではZOZOTOWNアプリのバックエンド全般の開発から運用までを行っています。 突然ですが、皆さんご存知でしょうか？ ZOZOTOWNはカスタマーサポートセンターの運営管理や従業員のマネジメント等を総合的に評価する「HDI五つ星認証プログラム」にて、五つ星認証を4回連続で取得しています。これは、CS（カスタマーサポート）対応をする弊社社員の皆さんの愛あるサポートの賜物で、同じサービスに携わる身としてもとても誇らしい気持ちです。 そんなCS対応ですが、問い合わせによっては原因調査をエンジニアが行っています。本記事では、CSからエンジニアに来たお問い合わせ（以後、CS問い合わせと呼ぶ）をまとめたレポート作成の自動化についての事例を紹介します。運用コストを抑
つながりをデータから解き明かしたい ~ 複雑ネットワークの世界とそれを活用した不正検知の紹介 | メルカリエンジニアリング
この記事は、Merpay Tech Openness Month 2020 の17日目の記事です。こんにちは。メルペイのMachine Learningチームのhmjです。 検知精度とオペレーション負荷のトレードオフ解消 取引の連続性に着目した検知 と不正決済の検知への機械学習の適用の内容にて投稿してきました．今回は「集団的な不正の検知」がテーマとなります． 昨今，Web不正検知やセキュリティに関わるでもECサイトでの集団による不正の手口は多様化や複雑化してきていることが報告されています[1]． メルペイでも，今後起こり得る集団的な不正決済への対策を講じる必要があると考えています． 集団的な不正は検知できたとしてもその全体像がみえにくいこともあり，ソリューションとしては「検知できること」と「すばやく全体像を把握できる」を満たすものが求められています． 両者を満たす解決方法として，グラフ理論
真のサーバーレスアーキテクチャについて語り、最新のエッジコンピューティングや生成系AIのサーバーレス実装を学び、クラウドネイティブで高速な開発プラクティスと向き合う2日間「ServerlessDays Tokyo 2023」。ここで登壇したのは、PingCAP株式会社の関口匡稔 氏。同社が開発する、オープンソースの分散型データベース「TiDB Serverless」について発表しました。全2回。後半は、TiDBを使ったアプリケーションのサンプル「OSS Insight」とChatGPTの機能「Chat2Query」について。前半はこちらから。 TiDBを使ったアプリケーションのサンプル「OSS Insight」 ここまで、TiDB Serverlessをどうやって作っていったかというコンセプトをご紹介してきました。ここから、TiDB Serverlessを実際に使ってみたという話をしたいと
Point ■双子素数とは、連続した奇数がどちらも素数になるペアのこと ■素数が無限に存在することは紀元前に証明されているが、双子素数が無限に存在することは証明できていない ■新たな研究は多項式を使い、グラフ形状を比較することで双子素数が無限に存在することの証明に成功した 一般の私たちにとっては、落ち着きたいときに数えるくらいしか役に立たない素数ですが、数学者たちはこの素数の性質に長年魅了され続けています。 素数の難問として有名なのは、数学ミレニアム問題の1つ「リーマン予想」です。これが解決されれば素数の出現位置を予測できるようになると言われています。 逆に言えば、現在素数はどこでどういうタイミングで出現するのか法則が見つかっていないのです。 今回発表された研究は、こうした素数にまつわる問題の1つ「双子素数の予想」を限定的に証明したというものです。 双子素数とは、ある偶数を挟んで並んで存在
連載目次 前回は、「ビジュアライズ（可視化、視覚化）」というテーマの前編として、関数をグラフ化することによりモデルを可視化する方法を見ました。今回は後編です。収集したデータや分析結果を可視化するために、棒グラフやヒストグラム、散布図、ヒートマップなどを作成します。 今回の練習問題としては、3D散布図と個別の2D散布図を並べて描く例、回帰分析を行って散布図に回帰直線を重ねて描く例を取り上げます。もちろん、全て中学／高校までの数学の知識があれば作成できるプログラムです。グラフ化するデータの準備についてはある程度Pythonの経験がないと難しい部分もありますが、分からない部分については「おまじない」だと思ってサンプルコードをそのまま入力してもらって構いません。 見出し／図／リスト／脚注などの番号は、前編である前回からの続き番号となっています。
こんにちは。ナレッジワークの torii です。 最近、プロジェクトで使用している TypeScript の型検査にかかる時間を 3 割ほど短縮することに成功しました。 参考までにどのようにボトルネックを調査して改善に繋げたのかを書いてみます！ きっかけ 改善のきっかけは、たまたまネットを徘徊していて見つけた Zenn 記事でした。 （素晴らしい記事をありがとうございます！） これを読んで「自社のプロダクトでも型検査にかかる時間を短縮できるのでは？」と思い立ち、試してみたところ実際に改善に役立てることができた、というのがこの記事の概要になります。 改善対象 改善対象は、弊社のメインプロダクトであるナレッジワークのフロントエンドです。現在マルチプロダクト化に向けたコード分割に取り組んでいる最中ですが、執筆時点はモノリシックな構成となっています。 改善前の TypeScript ファイルは自動
Tremor
React components to build charts and dashboardsReact components to build dashboards20+ open-source components built on top of Tailwind CSS to make visualizing data simple again. Fully open-source, accessible and customizable.20+ open-source components built on top of Tailwind CSS to make visualizing data simple again. Fully open-source, accessible and customizable.
【GPT-4の全てを凌駕】SNSでも超絶話題の最強のAI『Claude 3』を徹底解説《使い方＋プロンプト付き活用事例10選》※実務で使えるプロンプト集63選も紹介｜チャエン | 重要AIニュースを毎日発信⚡️
「Claude」シリーズの最新進化版である「Claude 3」は、異なる特性を持つ3つのモデルファミリーで構成されています。企業のユースケースに最適なスピードとパフォーマンスの組み合わせを、市場に出回っている他のモデルよりも低価格で提供しているのが特徴の一つです。 OpusとSonnetは現在、claude.aiと159カ国で一般利用可能なClaude APIで利用可能です。Haikuは近日中に利用可能になる予定です。 また、GPT-4Vのような画像認識能力も新たに搭載されました。 Claudeの4つの能力高度な推論：単純なパターン認識やテキスト生成を超えた複雑な認知タスクを実行できる。 視覚分析：手書きのメモやグラフから写真まで、ほとんどすべての静止画像を書き写し、分析する。 コード生成：HTMLとCSSでウェブサイトを作成したり、画像を構造化されたJSONデータに変換したり、複雑なコー
グラフってこんなにすごい！深層学習との融合をレビュー
3つの要点 ✔️ GNNの表現力の強さから、急速にアプリケーションが進んでいる。 ✔️ GNNの柔軟かつ複雑な構造への、従来深層学習手法の展開についてのレビュー ✔️ 一方で、深層学習に共通、グラフに固有の課題も継続中 Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications written by Jie Zhou, Ganqu Cui, Shengding Hu, Zhengyan Zhang, Cheng Yang, Zhiyuan Liu, Lifeng Wang, Changcheng Li, Maosong Sun (Submitted on 20 Dec 2018 (v1), last revised 9 Apr 2021 (this version, v5)) Comments: Published on AI O
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Excelが「Python」に対応 シート上でコードを実行できるように グラフ作成、機械学習なども可能
ちょっと面白いスクリプト！グラフやチャートを手書き風のラフな感じにするJavaScriptライブラリ -roughViz
意思決定の理由の可視化が可能なグラフ構造の学習アルゴリズムの紹介 - ZOZO TECH BLOG
Core Web VitalsはWebを高速化したか？ | POSTD
平均年収800万円+の利益体質なスタートアップ企業をつくるために｜Kenta Mukai
手書き風UIを実装できるJavaScriptライブラリー
グラフデータ分析 入門編
いい感じのUIをサクッと作れるReact用ライブラリ「Tremor」を使ってみた
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BI/ダッシュボード導入を成功に導くための5つのポイント - Qiita
「ChatGPT」、専門家並みのデータ分析に対応、Pythonのコードを書き、グラフを作成、内容を把握して回答も／OpenAIが近日リリース、「GPT-4o」を活用、OneDrive/Google ドライブのファイルも直接扱える
「数字が苦手」だったメルカリのデータアナリストが教える、データ分析の第一歩 | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2023 秋
クラスター事例集 | 国立感染症研究所 感染症疫学センター 国立感染症研究所 実地疫学専門家養成コース(FETP)
「ChatGPT」でグラフや表を作成--エディションごとの機能と作成手順
学術的発表の十か条/10 Tips for Academic Presentation
Obsidian Canvas - Visualize your ideas
ナレッジグラフを用いたRAGの改善 - Ahogrammer
意味的知識グラフとApache Solrを使った関連語検索の実装 - Ahogrammer
にじさんじの配信者の類似性をチャットデータからネットワークグラフにして分析する - Qiita
ゼロから作るDeep Learningで素人がつまずいたことメモ:5章 - Qiita
LookerStudioでDevOpsのレポーティングを自動化する - ZOZO TECH BLOG
複雑なデータベースの知識は一切不要、気にするのはエンドポイントだけ 開発の生産性を高める「TiDB Serverless」の各種機能
数学の未解決問題「双子素数の予想」が特殊な条件で証明！ 素数の秘密に迫る - ナゾロジー
Pythonでグラフを描こう ― 棒グラフ／ヒストグラム／散布図／ヒートマップ
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