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パケットが光るLANケーブルで【ICMP】を観てみよう！
今回はICMPというプロトコルを観ていくわよ！ LAN姉ちゃんがpingやtracerouteを使って解説してくれています！ 【訂正】 1:31 ❌ ルータがARPパケットをブロードキャスト ⭕️ PC1がARPパケットをブロードキャスト ARPの可視化に不具合がありました。上側の向きが逆となっているのが正しい挙動です。 パケットが光るLANケーブルについて 通称：イルミパケット。通信パケットの種類と方向に合わせて、まるでパケットが流れたかのようにLANケーブルが光ります。パソコンを操作しながらパケットを観察できるので、「どういう操作」をした時に「どういうパケット」が発生するのかを体感することができます。 ■イルミパケットWebサイト https://souring001.github.io/sec-museum ■Maker Faire Tokyo 2020への出展が決まりました
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 _ |_)| _ _ |._|_|_ | ||_|| (_||| | |
いろんな人がいろんなもので既に可視化するのをやっている大人気な題材ですが、僕も試しにやってみました。 とりあえずiPhoneでこんな感じで見える。 実際のコードはこれ。 github.com 全体のアーキテクチャ図は https://github.com/oranie/natureremo-create-graph/blob/master/architecture.png 多少自分の仕事の検証も兼ねているため少し冗長な構成になっているが解説すると Lambdaがスケジュール実行されNatureRemo APIを叩いて情報を取得 取得した情報をDynamoDBに保存 保存した情報をGlueで定期的にS3にparquet変換を行ってExport Exportされた情報を元にAthenaでクエリによる集計が出来るようにtableを作成 集計クエリを元にQuickSightで可視化 となる。Qui
GitHub - chartbrew/chartbrew: Open-source web platform used to create live reporting dashboards from APIs, MongoDB, Firestore, MySQL, PostgreSQL, and more 📈📊
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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
NOTE: As of April 13, 2024, the Coronavirus Tracker is no longer being updated due to the unfeasibility of providing statistically valid global totals, as the majority of countries have now stopped reporting. However, historical data remain accessible. Worldometer delivered the most accurate and timely global statistics to users and institutions around the world at a time when this was extremely c
データ・ビジュアライゼーションとは一体何なのかについて、さまざまな事例を通じて学んでいきます。 【UXから考えるデータ・ビジュアライゼーション】 さまざまな領域において、データをいかに活用するかが問われています。そうしたなかで着目されているのが、データ・ビジュアライゼーション。データサイエンスの一部としての可視化だけではなく、より本質的な人間同士のコミュニケーションとしてのそのあり方は、UXの観点からも「わかりやすさ」や「理解のしやすさ」を促進をすることが求められています。本授業を通じて、視覚表現を通じてコミュニケーションのニーズに答えるデータ・ビジュアライゼーションについて学びましょう。
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はじめに 過去の台風上陸前後に、どのくらい雨や風が強かったのか気になりました。そこで、特定の都市において、台風通過・上陸前後の風雨の様子を一覧できるようなウェブサイトを作成してみました。 注意：データ等は精査しておりませんので、間違いが含まれるかもしれません。ご利用の際は自己責任でお願いいたします（当方は責任は負いません）。 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。
import numpy as np import torch import torch.nn as nn from captum.attr import IntegratedGradients class ToyModel(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.lin1 = nn.Linear(3, 3) self.relu = nn.ReLU() self.lin2 = nn.Linear(3, 2) # initialize weights and biases self.lin1.weight = nn.Parameter(torch.arange(-4.0, 5.0).view(3, 3)) self.lin1.bias = nn.Parameter(torch.zeros(1,3)) self.lin2.
Use Datadog Session Replay to view real time user journeys
Looking for Datadog logos? You can find the logo assets on our press page.
目次 本記事はPyTorchを使って自然言語処理 $\times$ DeepLearningをとりあえず実装してみたい、という方向けの入門講座になっております。以下の順番で読み進めていただくとPyTorchを使った自然言語処理の実装方法がなんとなくわかった気になれるかもしれません。 PyTorchを使ってLSTMで文章分類を実装してみた PyTorchを使ってLSTMで文章分類を実装してみた（バッチ化対応ver） PyTorchでSeq2Seqを実装してみた PyTorchでAttention Seq2Seqを実装してみた PyTorchのBidirectional LSTMのoutputの仕様を確認してみた PyTorchでSelf Attentionによる文章分類を実装してみた PyTorchで日本語BERTによる文章分類＆Attentionの可視化を実装してみた ←イマココ はじめに
UMAPがバージョンアップしてv0.4が公開された。 2020/02/10現在では、pip install --pre umap-learnでバージョンを上げることができる。 疎行列をそのまま入力できたりいろんな機能が追加されているらしいけど、ここではプロット機能、非ユークリッド空間への埋め込み、逆変換を試してみる。 データだけ変えてほぼドキュメントに書いてあるコード例そのままやってるだけなので、それぞれについて詳しくはUMAPドキュメントへ。 データ PARCのレポジトリに置いてあったscRNA-seqのデータセットとアノテーション（Zheng et al., 2017, 10X PBMC）を使って実験する。68,579細胞、事前にPCAで50次元に圧縮済み。気軽にやるにはちょっと大きすぎるデータなので適当に1万細胞くらいに落として使う。
生きかたを変えたいと おのぞみか？最近、企業の管理職の方とお話ししていると、 「こんなことをやりたい。どんな人材を育てたらいいのか？」 「こんな人材を育てたい。どうやって育てたらいいのか？」 という相談をいただくことが多くなりました。 一方、若手の方からは、 「スキルアップしたい。何を勉強したらいいのか？」 という相談が増えています。 エンジニアの育成、エンジニアとしてのスキルアップはどの企業でも重要なテーマですが、残念ながら良い指針になるものが存在しないようです。 そこで、僕自身のエンジニア経験も含め、これまで色んなエンジニア・経営者の方と一緒に働いてきた中で、「こういうポジションの人は、こういう能力を持っていることが多いよな」「こういうポジションの人には、こういう能力を持っていてほしいよな」という感覚を数値化してみることにしました。 その目的は、以下の3点を明らかにして、エンジニアのキ
地図とかデザインとか on Twitter: "午前8時に東京駅を出発という縛りが少しわかりにくかったので、東京駅から最短で何時間で到着できるかという「所要時間マップ」も作ってみました。 https://t.co/gRCvt5OVKZ"
午前8時に東京駅を出発という縛りが少しわかりにくかったので、東京駅から最短で何時間で到着できるかという「所要時間マップ」も作ってみました。 https://t.co/gRCvt5OVKZ
LinearB – a representative vendor in the Gartner® Market Guide for Software Engineering Intelligence Platforms
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.86Talk 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という強いコピーレフトのものです。それがどういう意味なのかを簡単にいえば「使ったら同じ条件でソースコードを公開せよ」です。なのでこの記事で公開するソースコードも同様にAffero GPLとします。詳細はこちら: GNU
OpenCelliD Visualization
OpenCelliD is the world's largest open database of cell towers with a license CC BY-SA 4.0 Data has full world coverage and freely available for download. This tabular data[1] has ~40 million rows and 6 columns in it but only 3 columns (latitude, longitude, and type) are used in this visualization. [1] Structure of input data. Above table data is read line by line and grouped by their location inf
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
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
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】UXUIDesignUIデザイン画面設計 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。
Excelのアドインの基本的な使い方は前回説明してるので、まだお読みでない方はそちらから順にチェックしていただきたい。今回はよりビュジュアルに優れたアドインを2本紹介する。どちらも簡単に使えるものを選んだが、慣れてきたらさらに高度なアドインを使うのもおすすめだ。うまく使えれば、人と被ることがない目を引くシートを作成できるはずだ。 文／戸田 覚 ネットワーク図を作る 最初に紹介するのは「GIGRAPH」で、情報や予算などの流れを示す図解が簡単に作れる。いわゆるチャート作成のアドインなのだが、矢印の太さが数値によって変わり、数値自体もラベルで表示されるなど、非常に手が込んでいる。 自分でいちから作成しようと思ったらかなり大変なので、用途が見合えばおすすめのアドインだ。
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
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。 データ可視化の成り立ちと歴史 折れ線グラフや棒グラフはいつどのように生まれたのか。データ可視化とは何か。それはどのように始まり、どう活用されてきたのか。そんな問いかけに答えてくれる書籍が、つい最近出版、翻訳されました。 『データ視覚化の人類史―グラフの発明から時間と空間
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
以前 Scrapbox のページ間リンクを Graphviz で可視化してみました。 blog.kondoumh.com Scrapbox からデータを取得し、可視化用の dot ファイルを生成するところまでをカバーした CLI ツールを mamezou-tech で公開しました。 github.com README と help を見ればおおよその使用方法はわかると思います。 $ sbgraph init $ sbgraph project kondoumh $ sbgraph fetch $ sbgraph graph このステップで dot ファイルが生成されます。graph サブコマンドには大量データをフィルタするためのオプションもあります。 あとは、dot コマンドで、グラフの画像を生成すれば Scrpbox プロジェクトのグラフ構造を見ることができます。
GitHub - jaredtrog/cfplot: A simple tool to generate waterfall graphs of CloudFormation Templates
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Ten Considerations Before you Create another Chart about COVID-19
Teams are making ready-to-use COVID-19 datasets easily accessible for the wider data visualization and analysis community. Johns Hopkins posts frequently updated data on their github page, and Tableau has created a COVID-19 Resource Hub with the same data reshaped for use in Tableau. These public assets are immensely helpful for public health professionals and authorities responding to the epidemi
Webサイトで公開できる対話的・探索的（読み手が自由に動かせる）可視化をPythonで実践。データ解析に便利なPlotly，アプリ化のためのユーザインタフェースを作成できるDash，ネットワーク図に強いDash Cytoscapeを具体的に解説。 ◎本書の刊行を記念しまして、ジュンク堂池袋店様にて、オンラインイベントが開催されます。 ○演題：Pythonインタラクティブ・データビジュアライゼーション入門 -COVID-19のデータを使ったインタラク ティブ可視化事例- ○日時：２０２１年１月12日 19:30～21:00 ＊申し込みなどの詳細は、丸善ジュンク堂のサイトにてご確認ください。 グラフ（棒グラフ，散布図，ヒートマップ・・・）や表，地図，ネットワーク図など，簡潔なコードですばやく可視化 オールカラー ●コールバック,アニメーションなどの機能で,大規模データでも特徴把握が簡単に ●統
Steep is a modern analytics platform powered by metrics that changes how companies use data together.
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:
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
AWS IAM Policy Visualizer
IAM Policy Visualizer
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
インターネット上で頻繁に起こる「炎上」騒動。ネットメディアはもちろん、テレビや新聞などマスメディアでも当たり前のように取り上げるようになった。 ところで、その定義は？ 『広辞苑』（第七版）をひくと、「インターネット上で、記事などに対して非難や中傷が多数届くこと」。炎上に関する多くの文献でも、「批判が殺到している状況」を指すとしている。 ただ、炎上の客観的な判断方法はほとんど見つからず、解釈には曖昧さがつきまとう。そのため、メディアが安易に炎上と断じ、読者から反発を招くことがある。このJ-CASTニュースにも「炎上というのは不正確だ」「騒いでいるのは一部の人だけ」といった声が届くことも......。 反省を踏まえ、炎上のものさしを探し回ると、炎上の可視化を試みる人物が見つかった。「ウェブスクレイピング」「テキストマイニング」という手法を使い、炎上の"ファクトチェック"ができるというのだ――。
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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GitHub - vizzuhq/ipyvizzu: Build animated charts in Jupyter Notebook and similar environments with a simple Python syntax.
ipyvizzu is an animated charting tool for Jupyter, Google Colab, Databricks, Kaggle and Deepnote notebooks among other platforms. ipyvizzu enables data scientists and analysts to utilize animation for storytelling with data using Python. It's built on the open-source JavaScript/C++ charting library Vizzu. There is a new extension of ipyvizzu, ipyvizzu-story with which the animated charts can be pr
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
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https://twitter.com/PG12345678/status/1452301917711831040
Terraformの状態を可視化するツール、「Pluralith」を試す
NatureRemoの温度、湿度、照度をAWSでグラフ化する - oranie's blog
Italy COVID - Coronavirus Statistics - Worldometer
事例から学ぶデータ・ビジュアライゼーション｜オンライン動画授業・講座のSchoo（スクー）
GitHub - kambara/air-visualizer
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
Captum · Model Interpretability for PyTorch
PyTorchで日本語BERTによる文章分類＆Attentionの可視化を実装してみた - Qiita
UMAP 0.4の新機能で遊ぶ（プロット、非ユークリッド空間への埋め込み、逆変換） - Qiita
RPG風レーダーチャートで見る、エンジニアの仕事18種と求められるスキル｜箕輪 旭
LinearB: Software Delivery Management
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
便利なExcelのアドインを使いこなそう（２）
Scrapbox ページ間リンクを可視化するための CLI をリリース - kondoumh のブログ
インタラクティブ・データビジュアライゼーション入門 ｜朝倉書店
Steep: the new way to work with data together
The Node-Based UI for Svelte – Svelte Flow
Visualizing the CPython Release Process
それ、本当に「炎上」？判定方法は作れるか ネット賛否を「可視化」してみる