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GitHub - mingrammer/diagrams: :art: Diagram as Code for prototyping cloud system architectures
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はじめに モデリングについてチュートリアルなどを見ていると「トポロジをきれいに整える」とか 「きれいなトポロジ」といった表現に出くわすことがあります。 この「きれいなトポロジ」というのは、どうやら経験的に獲得される感覚のようです。 モデリングのチュートリアルでも、どうなったら「きれいなトポロジ」なのか ということをきちんと説明しているものは少ないです。 この「きれいなトポロジ」が一体どのようなものなのかについて調べてみましたが、 残念ながらはっきりとした答えは手に入れることができませんでした。 「きれいなトポロジ」が何者なのかについて明確な答えは手にはいりませんでしたが、 「きれいなトポロジ」について調べる過程で手に入った知識をとりあえずメモしておきます。 モデリング用語としてのトポロジ そもそもモデリング界隈で使われる「トポロジ」という用語が特殊です。 一般的な用語としての「トポロジ」と
ネットワーク構成をよりよく理解するために、「ネットワーク設計図をプログラムで描く」という取り組みをはじめました。少し前の IEICE ICM研究会 で発表を行う予定でしたが、残念ながら新型コロナウィルス拡大により、研究会が中止になりました。 せっかくなので概要をまとめておこうと思います。 取り組んでいる課題 ネットワーク設計図は「ネットワークがどうあるべきか」を視覚的に理解しやすくするためのものです。記載される内容は 装置・回線の地理的位置・ネットワーク上の論理的位置・種別 レイヤーごとの接続関係 動作する技術・プロトコル・パラメーター・そのふるまい などなど多岐にわたります。正しいネットワーク設計図は理解の助けになる反面、それを正しい状態に維持することはコストがかかる作業です。そこで コストを抑えるために、記述を省略するなど 正しさを犠牲にしたりします。 たとえば、次の図を見てください。
この記事について最近発売された『チームトポロジー』（以後、本書）を読んだのですが、チーム体制やコミュニケーションの設計について汎用的にまとめられていてとても良い読書体験でした。私自身、データ組織をどのように設計していくか日頃考えており、本書を読み進めながら、考えが構造化され、課題の解像度が高まった気がします。 現在、私は株式会社エウレカで、BIチーム（分析チーム）、AIチーム、Data Managementチーム（データ基盤チーム）、の3チームのマネジメントをしています。日々生まれるデータを価値に転換し、同時にプライバシーやセキュリティなどのガバナンスを徹底するために、全社的なデータ戦略を推進していく立場です。大雑把に「データ活用」と括ってしまいましたが、意思決定をサポートするのための活動（BI）、ユーザー向けの機能開発を伴う活動（AI）、それらの活動を効率よく進めるための活動（Data
早いもので，「よくわかる測度論とルベーグ積分」という記事を書いてから2年が経ちました． watanabeckeiich.hatenablog.com 当時は，サークルの後輩がやたらと Line で私に数学の質問をしてきていて，毎回説明するのもめんどくさいなあって思っていたので「あとはブログ読んでね！」っていうつもりで記事を書いたんですが，思ったよりも反響が大きかったようです．まあ，その後輩はブログ読んでもわからないってことで，結局私がその子の研究室に出向いて簡単にレクチャーしたのですが，たぶんもうすっかり忘れていることでしょう． さて，そんなことはどうでもよくて，たまには気分転換に数学の解説記事をてきとーに書くのも悪くないかなってふと思って，この記事を書いています．何を書こうかなあって思っていたんですが，躓く人が多い「集合と位相」を書いてみようかなと思いました．いつも通り（？）必要最小限の
今年読んだ本は今年のうちにレビューしてしまおう、ということで第一弾「Team Topology」です。 Team Topology Team Topologyはソフトウェア開発の規模をスケールさせるために様々なチーム編成と、チーム間のコミュニケーションについてベストプラクティスについて書かれています。 基本的な考え方として、チームの認知負荷(Recognitive load)を一定以下に抑えることと、システムアーキテクチャと組織アーキテクチャを一致させること(いわゆるコンウェイの法則)を重視しています。 その考え方に基いて、チームの型を4つ(Stream aligned team, Enabling team, Complicated-subsystem team, Platform team)、チーム間コミュニケーションのモードを3つ(Collaboration, X-as-a-Serv
アニメ3Dモデルにおける顔トポロジーの４分類
「顔のトポロジーをどうしたらいいのかわからない」 顔のモデリングをしている際にどういうトポロジーが最適なのか悩みますよね。 僕もよく悩むのですが、「アニメ顔」や「美少女系」から「リアル系」など色々作ってきて、今のところ「基本の考え方としては4つに分類できる」と思ってまして、この記事ではそれを紹介します。 「構造」とか「どうポリゴンループ流すか」みたいなのも大事なのですが、それ以上に「考え方」や「意識」、「アニメーションした際にどう使われるのか」を理解してモデリングすることが重要だと思います。 シルエット型 トポロジーの構成がシルエット重視で構成されている方式です。 美少女系、アニメ色が強い作品なんかはこれが多いイメージがあります。 トポロジ、造形的特徴 「頬」の輪郭のトポロジが特徴的で、ナナメから見たときにシルエットがハッキリと出るようになっています。 キャラクターのテイスト的に「ほうれい
Topology
By Tai-Danae Bradley, Tyler Bryson, and John TerillaMIT Press 2020 CC BY-NC-ND A graduate-level textbook that presents basic topology from the perspective of category theory. Click on the chapter titles to download pdfs of each chapter. Preface 0 Preliminaries 0.1 Basic Topology 0.2 Basic Category Theory 0.2.1 Categories 0.2.2 Functors 0.2.3 Natural Transformations and the Yoneda Lemma 0.3 Basic S
（約 4,700文字の記事です。） 前回の記事でZbrushのポリグループをBlenderのマテリアルとして簡単に送ることができるようになった。これでFusion 360の作る機械的なメッシュはほぼQuad Remesher経由で四角ポリゴン化できるようになった。つまりBlenderやZbrush上で自由に加工できるようになった。 ちなみに今はFusion 360からBlenderに乗り換えています。Fusion 360は全然使っていません（笑）使い方を忘れた。別にエンジン内部を設計するわけじゃないし、見た目ベースの美術作品ですから。 以下のような面倒はなくて、「ちょっとした仕込み」の後にZRemesher一発で上記画像のようになりました。ZRemesher 2021の性能向上も関係あると思います。 以下、過去ログ。 ワークフロー Fusion 360でメッシュを作る STLファイルなどで
ライター：菊池 裕次 2013年にネットワンシステムズ中途入社 クラウド案件のフロントエンジニアを経て、 現在はデータセンタネットワーク関連の製品担当として製品評価、検証、案件支援等に従事。 ネットワーク検証は準備が大変 ネットワークの検証を行う際モノの確保、場所の確保、電源の確保、設置、接続といった事前準備にかなりの時間を要します。解体にもそれなりに時間がかかりますし、再検証が必要になった場合は、また事前準備からやり直さなければなりません。 これはネットワーク機器がモノ（ハードウェア）であるから発生する作業ですが、ネットワーク機器が完全にソフトウェアの存在であれば、あらゆる準備がキーボード操作で瞬時に完了でき、本来の目的である検証に多くの時間を注ぐことができるはずです。 仮想アプライアンスでトポロジを組むには ここ数年の間にNFV（Network Functions Virtualiza
Using topological text analysis for COVID-19 Open Research Challenge
Note from the editors: Towards Data Science is a Medium publication primarily based on the study of data science and machine learning. We are not health professionals or epidemiologists, and the opinions of this article should not be interpreted as professional advice. To learn more about the coronavirus pandemic, you can click here. On 12 March the White House and a coalition of leading research
inet-henge is a d3.js based network diagram generator that calculates node positions automatically. The input is a simple json like below, it requires no position information such as x-y coordinates. { "nodes": [ { "name": "A" }, { "name": "B" } ], "links": [ { "source": "A", "target": "B" } ] } github.com The auto-layout works good and fast enough for small networks but it gets more complex and p
代数幾何学入門｜森北出版株式会社
現代数学の華々しい分野として位置づけられている代数幾何学。しかし本格的に学ぼうとすると、膨大な量の理論を身に着ける必要があり、初学者が学習を進めていくのはハードルが高い分野でもあります。 本書は、学部レベルの代数学の知識だけを出発点として、代数幾何学を学ぶ入門書です。具体的な計算が数多く取り上げられており、幾何学的なイメージを膨らましながら読むことができます。また、代数幾何学で用いられる「代数学的なテクニック」がなぜ必要になるのかが懇切丁寧に説明されており、理論の流れが理解しやすいように配慮されています。 「『アティマク』や『ハーツホーン』を読まないと、代数幾何学は勉強できない」——そんな「神話」を覆す、画期的な入門書の誕生。 「代数幾何学という分野の存在を知り，その入口に立っている学部学生が，基礎的なトレーニングの傍ら，代数幾何学の面白さを知り，なぜさまざまの代数学的なテクニックが必要と
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