連日の猛暑日、熱中症、今年も日本の夏が猛威を振るっています。そういえば毎年、夏になるとお決まりの文句を耳にしませんか。 「昔はこんなに暑くなかった」 これ、本当でしょうか。確かに子どもの頃は、外出を控えるほど暑さを危険視していなかったように思います。とはいえ、明確に「子どもの頃より気温が上がっている」と断言できるほどの根拠は持ち合わせておりません。 そこで、その感覚をデータにて検証してみましょう。気象庁の統計から過去100年間の最高気温を抽出し、夏日（25℃以上）、真夏日（30℃以上）、猛暑日（35℃以上）をそれぞれカレンダーにプロットしてみました。なお、地点は僕の住んでいる大阪市のデータを用いています。データ分析には Tableau を使用しました。 四半世紀の傾向｜夏日、真夏日、猛暑日の出現頻度まず、2018年、2013年、2008年のデータをみてみましょう。グレーが夏日、オレンジが真
ブラックホールに落ちて行くときにどんな光景が見えるのか、疑問に思ったことはありませんか。そんな疑問に答える映像をNASA（アメリカ航空宇宙局）が公開しました。コンピュータ・シミュレーションにより可視化した映像です。 ブラックホールには、それ以上近づくと光でさえ脱出することができなくなる境界があります。その境界面は「事象の地平面」と呼ばれます。 今回公開された可視化映像は、その事象の地平面の内部まで入って行くものと、事象の地平面に接近後にそこから離れて戻ってくるものと、2パターンが公開されています。 カメラが接近していくブラックホールは、天の川銀河の中心にある、太陽の430万倍の質量をもつ超巨大ブラックホールです。ブラックホールの事象の地平面は約2500万kmにおよびます。ブラックホールは高温で輝くガス円盤（降着円盤）に取り囲まれており、また円盤の内側には光子リングも見えています。 こちらは
Dockerイメージ分析ツール「dive」を利用してDockerイメージを軽量化する - 🤖
はじめに Docker イメージサイズは小さければ小さいほど、Push と Pull の高速化につながり嬉しいです。 docker historyによってイメージレイヤーごとのサイズは分かりますが、どのレイヤーのどのファイルのサイズが大きいかは分かりません。 $ docker history maven:3-amazoncorretto-11 IMAGE CREATED CREATED BY SIZE COMMENT eb8a5bbcd061 12 days ago /bin/sh -c #(nop) CMD ["mvn"] 0B <missing> 12 days ago /bin/sh -c #(nop) ENTRYPOINT ["/usr/local/b… 0B <missing> 12 days ago /bin/sh -c #(nop) COPY file:2bbb488dd73
こんにちは丸山@h13i32maruです。システム全体を簡単な図とテキストでまとめる「ARCHITECTURE.md」というものを最近知りました。これは良さそうと思い、JasperのARCHITECTURE.mdを書いてみました。 jasperapp/jasper/ARCHITECTURE.md ARCHITECTURE.md自体の目的は「プロジェクトへの新規参加者が全体像の把握を効率的に行えるようにする」という感じです。書き方の指針や注意点などは考案者による記事を見てもらうのがよさそうです。また良いサンプルとしてrust-analyzerというOSSのARCHITECTURE.mdが紹介されています。 https://matklad.github.io//2021/02/06/ARCHITECTURE.md.html https://github.com/rust-analyzer/ru
いのっち★工務店大家 @inocchi8562 @mjkj0811 昨今の多くの住宅は集成材柱を多く採用されているが、こうして「無垢 芯持ち柱」を見るとやっぱりこっちの方が強そうに見えます。勉強になりました。 2020-10-28 22:48:41
Diagram as Code
Diagram as Code6 different ways to turn code into beautiful architecture diagrams
LawHub
国会に提出された議案をGitHubのような差分形式で可視化します。
「AI」や「機械学習」といった言葉を耳にすることが増えていますが、その仕組みを理解するのは難しいと感じる人もいるはず。ジョージア工科大学のAIに関する研究チームであるPolo Clubが、機械学習の代表的なモデルである畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を視覚的に理解できるウェブアプリ「CNN Explainer」を公開しています。 CNN Explainer https://poloclub.github.io/cnn-explainer/ 実際にCNN Explainerを操作しているムービーは以下。 Demo Video "CNN Explainer: Learning Convolutional Neural Networks with Interactive Visualization" - YouTube CNNは機械学習における分類器のひとつで、ニューラルネットワークを用
にゃんこそば🌕データ可視化 on Twitter: "この日を待ってた。国土交通省が東京23区の3D都市モデルを無償公開。 FBXにも対応してるから、業務用はもちろん、東京を舞台にした3DゲームやVRアプリだって作れる。今後50以上の都市に拡大予定。これは未来が始まったかも！ Pr… https://t.co/xmM18hOjTl"
この日を待ってた。国土交通省が東京23区の3D都市モデルを無償公開。 FBXにも対応してるから、業務用はもちろん、東京を舞台にした3DゲームやVRアプリだって作れる。今後50以上の都市に拡大予定。これは未来が始まったかも！ Pr… https://t.co/xmM18hOjTl
AWS構成図おすすめツール - Qiita
AWSの構成図を作成する際に便利なツールを紹介します。 vscodeの拡張プラグイン「Draw.io Integration」です。 インストール方法 vscodeの左サイドにあるExtensionsをクリックし、検索窓にdrawと入力するとDraw.io Integrationが表示される。そして、Installボタンをクリックするとインストールされる。 作画ツールの表示 インストール後に新規ファイル作成ボタンを押し、 拡張子を.drawioにすると自動的にvscode上でdrawioの作画ツールが表示される。 これを使って簡単なAWSの構成図を描いていきます。 VPCを作成して、その中にパブリックサブネット、EC2インスタンス、インターネットゲートウェイを作成する。 使い方 AWSアイコンの追加 下部の+More Shapesを押すと、アイコンのセットが表示される。 ここからAWS 1
How a Massive Bomb Came Together in Beirut’s Port (Published 2020)
The comments section is closed. To submit a letter to the editor for publication, write to letters@nytimes.com.
These simulations show how to flatten the coronavirus growth curve
The Washington Post is providing this story for free so that all readers have access to this important information about the coronavirus. For more free stories, sign up for our daily Coronavirus Updates newsletter. After the first case of covid-19, the disease caused by the new strain of coronavirus, was announced in the United States, reports of further infections trickled in slowly. Two months l
Mini Tokyo 3D
A real-time 3D digital map of Tokyo's public transport system. This data visualization was produced by Akihiko Kusanagi.
近年、サイバー攻撃が複雑高度化しており、サイバー攻撃が事業継続に及ぼすリスクはどんな企業であっても見逃すことはできません。また、企業が新たな価値創出をし、競争優位性を高めるためにはDX(デジタルトランスフォーメーション)の推進が欠かせません。 これらの課題に取り組む上で、企業のセキュリティ対策は不可欠ですが、実際に自社にセキュリティ製品やサービスを導入するためには、社内予算を確保する必要があります。 しかし、予算権限を有する経営者は必ずしも情報システム(IT)、制御システム(OT)のセキュリティ分野に関する知見があるわけではありません。 そのため、企業のセキュリティ担当者にはセキュリティ対策を経営者が理解できるような言葉で説明することに苦悩し、自社のセキュリティ対策を遂行するための予算確保に苦労する方が多いと考えております。 セキュリティ対策を遂行するための予算を上手く確保できない原因とし
ネットワーク構成図を考える: NW図の基本とモデル指向NW図のススメ / OSC_2020_Tokyo_Spring
OSC 2020 Tokyo/Spring でやる予定だったセミナーの資料です。 https://www.ospn.jp/osc2020-spring/modules/eguide/event.php?eid=44 残念ながらOSC東京春は今回は中止となってしまったのでとりあえず公開しておきます。
秋のブログ週間連載の7本目です。 はじめにPlantUMLで使えるテーマについてのご紹介です。 以前、チームで機能設計するためのPlantUML標準化の記事でも書かせていただきましたが、PlantUMLのデフォルトカラーって少しドライですよね。 色の好みは人それぞれで、あれはあれでカッコよさはありますが、複雑な図は少しでも可愛く描きたい・楽しく見たいものです。 この記事ではPlantUMLのテーマについて、いくつかのオプションを紹介していきます。「PlantUMLの色を変えてみたい！」という方は是非ご活用いただければ嬉しいです。 前提 PlantUMLでは、skinparamを利用して図のビジュアル各要素を定義しますが、「テーマ」はskinparamの集合体です この記事ではテーマの作り方や、各運用方法等については触れません この記事で紹介するオリジナルテーマはシーケンス図のために作られた
※3/1追記。続編のようなものを書きました。 メディアの外側から COVID-19 国内症例マップ を発信する意味、シビックテック - Bi-Bo-6 私達で作成・更新を続けている、GISを用いた新型コロナウイルスのダッシュボード（公開情報一元化）について、独立行政法人 国際感染症センターさんが、Facebookでシェアをしてくださいました。ありがとうございます。17日に公開したこのレイヤは、22日深夜までで70万viewになりました。 www.facebook.com 都道府県別新型コロナウイルス感染症患者数マップ そこで、このダッシュボード作成で感じたことを書いておこうと思います。（論文か？） ◯ダッシュボード本体 https://jagjapan.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/641eba7fef234a47880e1e1
Covid Trends
This interactive charts the new {{selectedData.toLowerCase()}} of COVID-19 in the past week vs. the total {{selectedData.toLowerCase()}} to date. When plotted in this way, exponential growth is represented as a straight line that slopes upwards. Notice that almost all countries follow a very similar path of exponential growth. We're all in this together. Learn more. To learn more about this graph,
クラウドのアーキテクチャ図作成ツール「CloudSkew」、Webブラウザから無料で利用可能。AWS／Azure／GCP／Kubernetes／Oracle Cloudなどマルチクラウド対応
クラウドのアーキテクチャ図作成ツール「CloudSkew」、Webブラウザから無料で利用可能。AWS／Azure／GCP／Kubernetes／Oracle Cloudなどマルチクラウド対応 クラウドのアーキテクチャ図を作成するためのWebアプリケーション「CloudSkew」が公開されています。 AWS／Azure／GCP／Kubernetes／Oracle Cloud／HashiCorp／Alibaba Cloudなど人気のクラウドやツールのアイコンがあらかじめ用意されており、Webアプリケーションとして提供されているためインストール不要で、誰でも無料で利用可能です。 操作は一般的なドローツールと同じように、左側からアイコンを選んで真ん中の図に置き、アイコン同士を矢印でつなげていくことでアーキテクチャ図が作成されていく、という感じです。 開発しているのは、元マイクロソフトのエンジニアを
開発チームの生産性・健全性を客観的に知るためにリポジトリ履歴から機械的に可視化するツールを作った - Qiita
はじめに ソフトウェア開発のチームの生産性や健全性というものは、内部の体感的として理解できるものの、外部の人間からは見えにくいものです。こういった情報の非対称性は開発チーム外の人々との関係の中での問題の原因になってきました。 また、複数の開発チームやプロダクトを束ねるEM、CTOや、管理職にとってそれぞれの状況を客観的な数字やグラフで可視化することは、全体的な戦略を考える上でも重要な参考情報になります。ですが、アンケートやプロジェクト管理を増やすほど、どんどんと開発メンバーに負担をかけてしまうことになり、計測のし過ぎによる疲れなども誘発してしまいます。 本稿では、gitリポジトリのログ情報から、いくつかのグラフを生成し、チームの状況を可視化するためのツールgilotを作成したので、その目的と意図、そして使い方、注意点を解説します。 アプローチ方法 gilotのアプローチは、git logの
Mini Tokyo 3D 開発日誌
草薙 昭彦 @nagix 東京のリアルタイム公共交通デジタルマップを作り始めている。今のところ山手線と中央線にランダムに数両の列車を走らせてるだけだが、オープンデータがあるならリアルタイムに動かしてみたい。D3.js＋Leaflet。昔からこういうプラレールみたいのWebでやってみたかったのよ nagix.github.io/mini-tokyo/ pic.twitter.com/JYm6ZbR49K 2019-06-22 00:09:32
PlantUML で JSON データを簡単視覚化
最近，仕事で使うことがあってたまたま気がついたのだが， PlantUML って JSON や YAML のデータを視覚化できるんだね。 やり方は簡単。たとえば { "firstName": "John", "lastName": "Smith", "isAlive": true, "age": 28, "address": { "streetAddress": "21 2nd Street", "city": "New York", "state": "NY", "postalCode": "10021-3100" }, "phoneNumbers": [ { "type": "home", "number": "212 555-1234" }, { "type": "office", "number": "646 555-4567" } ], "children": [], "spous
GitUML
Understanding source code is every programmer's biggest challenge GitUML helps programmers understand new code more quickly. Understand code quickly Rapidly generate diagrams from programming source code. Diagrams from git repositories - automatic diagram updates when you push! Upload source code files Live UML Fiddle converts source code into UML as you type UML Fiddle (Python) UML Fiddle (Javasc
Three.jsの勉強の仕方 - Qiita
概要 Three.jsの勉強を始めて半年くらいが経過しました。 現在は、以下のようなアプリケーションを作成できるようになりました。 https://nemutas.github.io/r3f-normal-color/ ここまでに至る過程を少しまとめられたらと思います。 React Three Fiber について 私は主に、React Three Fiber（Three.jsをReact用にラッパーしたライブラリ｜以下、R3F）を使用して開発してます。 バニラのThree.jsを触る前に、つまりThree.jsの知識がゼロの状態のときからR3Fを使い始めました。 とてもよく設計されたライブラリで、ほんの数行でBoxを表示することができます。 ただし、よく設計されているということは、それほど抽象化されているということです。学び始めの頃は自分が作りたいシーンを作るために、どのプロパティをいじ
氾濫する生成AIアニメ 9万枚調査で見えた権利侵害
「人間かAIか、 どちらが描いたか 分からない」 都内の制作会社で働く アニメーターは 不安を口にした。 描いたのは生成AI（人工知能）。「ONE PIECE（ワンピース）」や「SPY×FAMILY（スパイファミリー）」……。AIにより既存アニメを模した画像が際限なく生み出されている。 生成AIは革新的な手法で文章や画像、映像、音声を生み出し、急速に進化する。著作権のルール整備は進むが、ユーザーによる悪用で日本のソフトパワーを代表するアニメを蝕（むしば）み始めた。ネットに氾濫するAIアニメの実相に迫る。 大量に生成されたアニメ画像は、世界中からアクセスを集める生成AI画像共有サイトで公開されている。誰でも好みの画像を生成でき、投稿が可能になっている。複数のサイトで世界的に人気のあるアニメ13タイトルのメインキャラクター名を検索すると、9万枚を超す画像が引っかかった。 日本経済新聞は専門家の
可視化や統計でデータに『恣意的なストーリーを語らせる』16の闇の魔術【bad charts】 - Qiita
闇の魔術に対する防衛術 Advent Calendar 2020の三日目 はじめに データの可視化は非常に難しい。 まずデータの抽出が難しい ・データソースごとの整合性が取れているか ・取得したデータとソースデータに欠損が生じていないか ・SQL文を実行したサマリの結果が部分的に抜け落ちていないか。 その確認は時間的にも精神的にも苦痛。 しかし、苦労して抽出したデータも使い方で全くの無駄になる その例として「可視化や統計」部分に着目してお話をしようと考えた。 データの背景を知らない人には、データ可視化が歩み寄る手段になるし、伝えたい事をインパクトを伴って伝えられるなど非常にメリットである。 ※ただし 「可視化」の使い方によっては誤った理解をさせることも可能。 伝えたい事だけを正しいように見せる方法もあり、 可視化に詳しくない人に誤解を与えて自分の主張を通すこともできるかもしれない。 これは
にゃんこそば🌤データ可視化 @ShinagawaJP 日本国内で「人が住んでいるところ」を光らせてみた。煌々と輝く太平洋ベルト、中国山地の隅々に広がる集落など見所いっぱいで、拡大して色々観察したくなる。海岸線に沿って光が連なっているのも興味深い。 データは東大CSIS『平成27年簡易100mメッシュ人口データ』を使用。 pic.twitter.com/X6OaKZa6Fk 2021-09-03 21:29:40
A Visual Guide to SSH Tunnels: Local and Remote Port Forwarding
Bridge vs. Switch: What I Learned From a Data Center TourNetworking Lab: Ethernet Broadcast DomainsNetworking Lab: L3 to L2 Segments MappingNetworking Lab: Simple VLANDon't miss new posts in the series! Subscribe to the blog updates and get deep technical write-ups on Cloud Native topics direct into your inbox. TL;DR SSH Port Forwarding as a printable cheat sheet. SSH is yet another example of an
謎のメッセージ 耳をすませてみたら…｜NHK
「ある大きな組織による、偵察行動が、インターネット上で日夜行われている」 ネット上で偶然目にした、情報セキュリティーに関する、ある論文にあった表現です。 最初は、ＳＦ映画のような話だと思いましたが、そこにあった“インターネットノイズ”という言葉が頭にひっかかり、取材を始めました。 インターネットノイズに詳しいという、大手電機メーカーに所属する、ある研究者。交渉の末、「匿名」で、話を聞けることになりました。 この研究者（以下、仮名・木寺さん）によると、インターネットノイズとは、「意図が不明で無害な信号」だと言います。 こうしたノイズがインターネットの中に存在していることは、２０００年に入ってからわかってきました。 例えば、私たちがＷＥＢサイトにアクセスする場合、サーバー（ホームページを表示するために必要となる情報を格納しておくコンピューター）にページを見せて欲しいという内容の信号を送り、それ
ER図の作図について、 Draw.io, PlantUML, Mermaid を比較してみる。（VSCode拡張機能など） - Qiita
※ 参考記事「PlantUML を VSCode で利用したいけど、プレビューが表示されずエラーが出る」 参考（PlantUML 導入後の編集中画面） 2-2. ER図 今回作成したER図 Qiita記事でも、コードブロック内でPlantUMLの構文がそのまま使えます。（このER図は、Qiitaのコードブロックで表示させています） 今回作成したER図のPlantUMLの表記 @startuml yonde ' hide the spot hide circle ' avoid problems with angled crows feet skinparam linetype ortho entity "families" as families { id -- name nickname introduction created_at updated_at } entity "users
日本列島の弥生時代と古墳時代のほぼ全ての銅鏡が示された分布図が話題となる→可視化されたことで地域的な差異などが一目瞭然に、分類毎の分布図も公開される
かぬそぬ @omisoi 🖥Simulation考古学者/📝専門は歴史地理情報処理，Agent-based model，人口動態推定等/🗾GIS開発者/📷LiDAR/⛰古墳/🎨創作/🏳️⚧️Nonbinary Gender/🏛歴史地図アプリ開発中： github.com/AsPJT/PAX_SAPI… github.com/AsPJT かぬそぬ @omisoi 日本列島の弥生時代と古墳時代のほぼ全ての銅鏡の分布図が完成しました〜😆 ほとんどのデータは「日本列島出土鏡集成(2016年)」です。盾形銅鏡など2017年以降の出土鏡も一部入れています。 データ内部に遺跡時期や鏡式の情報があるので、条件付きの結果も出すことができます☺️ 大きさの比較も簡単♪ pic.twitter.com/RmYCuzl5cx 2024-04-01 22:01:40
Promises in JavaScript can seem a bit daunting at first, but understanding what's happening under the hood can make them much more approachable. In this blog post, we'll dive deep into some of the inner workings of promises and explore how they enable non-blocking asynchronous tasks in JavaScript. I'm still working on making this blog better on mobile devices, mobile browsers don't always render t
【公式】戦国BANASHI @sengokubanashi 『戦国時代の群雄割拠を視覚的にわかりやすく表現しよう』という試みです。 歴史好きの皆さんからのたくさんのリプにより、アップデートされました！また、年代も1590年まで追加しました！ぜひご確認お願いします！ 次は関ケ原～大坂の陣まで作るのが目標です pic.twitter.com/HDw0AoJUgZ 2020-03-18 18:15:13
株式会社デジサク がお送りするプログラミング記事、 今回はAI（機械学習）の具体的なコーディング手順を扱います。 ※ 無料セミナーも開催中なので、ぜひご覧になってみて下さい。 はじめに これまで「機械学習を仕事に使うには？」というテーマで記事をお届けしてきましたが、 第３回の今回は「Pythonのコーディング手順」をテーマに、具体的なプログラミングを紹介します。 バックナンバーも読んで頂くと機械学習の基礎からPythonのコーディングまで全体を理解できますので、ぜひご活用ください。 第１回：機械学習の目的を理解する 第２回：AI開発のプロジェクト全体像 SNS でも色々な情報を発信しているので、記事を読んで良いなと感じて頂けたら Twitterアカウント「Saku731」 もフォロー頂けると嬉しいです。 機械学習に必要なプログラミングスキル まず、機械学習を習得するために必要なスキルは下記
Pull Requestから社内全チームの開発パフォーマンス指標を可視化し、開発チーム改善に活かそう - Hatena Developer Blog
こんにちは。id:shiba_yu36です。MackerelチームでWebアプリケーションエンジニアをしています。最近の開発合宿で、id:syou6162やid:polamjagと一緒に、社内の全チームの開発パフォーマンスを表す指標をGitHubのPull Requestから可視化し、開発チームの改善に活かせるようにしました。今回はその紹介をします。 説明するサンプルコードは、次のレポジトリで公開しているので参考にしてください。ここではGitHubのhatenaオーガニゼーションで集計していますが、forkして少し手直しすれば、別のオーガニゼーションの集計も可能になっています。 hatena/pull-request-analysis-sample 開発チームの改善におけるいくつかの課題感 開発チームのパフォーマンス指標に何を使うか 4つの指標のうち何からまず集計するか 変更のリードタイム
Kuwahara filterとかいう明らかに日本人の名前な画像フィルターに出会い、試してみたらすごかったので紹介する。 - Qiita
Kuwahara filterとかいう明らかに日本人の名前な画像フィルターに出会い、試してみたらすごかったので紹介する。Python画像処理画像加工フィルター 6/15追記 あとがきの提案について書きました 写真表現としての桑原フィルターの提案 #はじめに Kuwahara filter（桑原フィルター）とは 桑原フィルターは桑原道義さんという大学教授（Wikipedia曰く）が考案した平滑化フィルターの一種で、内容のシンプルさに反して上手いことかけるとまるで油絵のようになる、なんだかすごいフィルターであーる（先に結果が見たい方は記事の一番下を覗いてみよう） Kuwahara filter -Wikipedia SPECT用データ処理 (元論文？) #桑原フィルターの内容 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/49/Kuwahar
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「昔はこんなに暑くなかった」は本当か｜データサイエンスによる感覚の言語化｜天一｜note
「大量に見えるTwitterの誹謗中傷、実はごく少数」を可視化できるツールが有能と話題【やじうまWatch】
ブラックホールに落ちたらどんな景色が見えるのか NASAが可視化して再現
ARCHITECTURE.mdというものを書いてみた - maru source
「わかりやすい」「割り箸はそこなのか」丸太から切り出される木材の部位が想像しやすいモデルがとても楽しい
ディープラーニングの手法「CNN」の画像識別処理がアニメーションで理解できる「CNN Explainer」
吉澤準特｜ロジカルシンキング＆図解 on Twitter: "【保存版】図解の種類 ほとんどの図解は８チャート８グラフに収まります。この一覧を早見表として使ってみて下さい。 https://t.co/2pEx8qdPgu"
じゃがりきん on Twitter: "ルービックキューブを円に変換することでわかりやすくすることに成功いたしました https://t.co/0jygbuSYbX"
セキュリティ関連費用の可視化 ：IPA 独立行政法人 情報処理推進機構
PlantUMLのテーマ（思わぬ展開） | フューチャー技術ブログ
COVID-19 国内症例マップ（ダッシュボード）を作成して考えたこと - Bi-Bo-6
https://twitter.com/umi_nakayama/status/1540968151797469184
日本の「人が住んでいるところ」を光らせてみたら色々と興味深かった「北海道暗すぎ…」「福島でゾクッとした」
JavaScript Visualized - Promise Execution
『戦国時代の群雄割拠を視覚的にわかりやすく表現しよう』 勢力図の移り変わりがリアルにわかって面白い。
機械学習を仕事に使うには？ 03_Pythonのコーディング手順 - Qiita