秋の行政事業レビューで心臓CGを「ろう人形館」のような「ものまね」だと慶應教授に批判された件。 | －ズバッと！東大な日々。－ の、その後の日々。
※予想以上の反響でして、下のほうで随時追記しております。 ※（2015/11/22 16:39追記）「秋の行政事業レビュー続編：「研究成果」と「科学の成果」は全く別物であることがわかった件。」を新たに書きました。 2015年11月11日、12日、13日と3日間で秋の行政事業レビューが行われました。政府の行政改革推進本部が、国の事業の検証をするやつです。 超大雑把にいうと、昔話題になった「事業仕分け」的なやつです。 その2日目、12日にはスパコンに関するレビューがありました。私はライブ配信を見ていたわけではなく、後から情報を集めたのですが、どうも引っかかることがあったので書き留めておきます。 まぁ、タイトルの通りなのですが、心臓シミュレータUT-Heartの可視化CGを「ろう人形館」のような「ものまね」だと慶應教授に批判されました。 こちらの映像をご覧下さい。4分24秒からが該当する発言です
Metabase | Business Intelligence, Dashboards, and Data Visualization
New Metabase 51: Dashboard improvements, revamped metrics, Databricks driver, and more Read the release announcement
20 Fresh JavaScript Data Visualization Libraries とても綺麗なグラフ等を描けるフレッシュなJavaScriptライブラリが色々と最近になってもリリースされていますね。 サムネイルだけ見ても、JavaScript でやってるの？というような綺麗なものが多いです。すでに紹介したものもあると思いますがご参考までに。 Highcharts gRaphaël JavaScript InfoVis Toolkit JS Charts Bluff Timeline データをビジュアライズしたい際の参考になりそうですね。 関連エントリ JavaScript用のグラフ描画ライブラリ色々
(9/2/2014 追記：何故か後編の記事が削除されていましたので、分割後修正して再アップしました。） はじめに この記事は実際に手を動かし、コンピュータを使ってデータ可視化を行う人に向けて一般的なノウハウをお伝えする三回シリーズの第二回です。 前編: 効果的なデータ可視化とはどのようなものか？ 中編: 分かりにくい可視化を避けるための手法の選択 後編: Part 1 基本原則 後編: Part 2 学習ガイド わかりにくい可視化 昨夜寝る前に気づいたのですが、前回のプログラマ向けのニッチな記事をはてなブックマークのヘッドラインで見かけて驚きました。そしてその中に鋭いコメントを発見しました: この手のグラフ系の可視化で本当に知見が得られたの？って思ってしまうな。わかりにくい。 これはまさにその通りで、これこそ私がこの記事をまとめようと思った理由の一つです。身も蓋もない事実を申し上げますと、
Chartify ? A Visualization Plugin for jQuery tableデータをグラフに置き換えてくれるjQueryプラグイン「Chartify」 <table>のデータを最小１行でGoogleのChart APIを使ってグラフ画像に変換してくれるみたいです。 マークアップ上では次のようなテーブルがあったとします。 プラグインを読み込んで .chartify します。色なんかも指定 すると次のようなグラフに変換されて表示されます。 HTML上にデータがかけてそれをグラフに変換してくれるのはなかなかいいですね。 関連エントリ 小さくで可愛いグラフが描けるjQueryプラグイン「Piety」 ドリルダウンなグラフを作成できるjQueryプラグイン「DDChart」 地下鉄の路線図を描けるjQueryプラグイン「Subway Map Visualization」
We were pretty sure 2018 would be the last time we did this survey. After all, the JavaScript ecosystem can’t very well keep changing again, can it? But what do you know, turns out JavaScript isn’t quite done changing just yet! And so after over 21,717 respondents took this year's survey we had to dig up our components and charts, curse us-from-a-year-ago for writing such crappy code, and get to w
2011年3月11日14時46分18.1秒に東北地方太平洋沖地震が発生しましたが、3月11日から翌日3月12日までの東京都における人の流動を携帯電話のGPSデータを元に光の流れで再現したムービーがYouTubeで公開されています。 混雑統計データ(R)による東日本大震災当日の人々の流動状況 - YouTube 3月11日、朝の4時すぎの人の流れはこんな感じ。画面は暗く、わずかに光の流れが確認できる程度。 6時になると少しずつ光の流れが見えてくるようになりました。 8時20分、ラッシュ時とあって光の量は最高潮に。 11時15分。ちょっと落ち着きました。 14時10分。お昼をすぎると少し人の流れが増します。 そして地震の起こった14時46分18秒から22秒経過後の14時46分40秒。この時はまだ特に変化なし。 14時48分。地震発生から2分経過し、この頃から光の流れが目にみえて弱くなっていきま
AWS News Blog
Amazon SageMaker Geospatial Capabilities Now Generally Available with Security Updates and More Use Case Samples At AWS re:Invent 2022, we previewed Amazon SageMaker geospatial capabilities, allowing data scientists and machine learning (ML) engineers to build, train, and deploy ML models using geospatial data. Geospatial ML with Amazon SageMaker supports access to readily available geospatial dat
1. データマイニングとビジュアライゼーション 第22回 データマイニング+WEB@東京 (TokyoWebmining #22) Sep 23, 2012 1 Sunday, September 23, 12 2. 自己紹介 ✦ [Name] 本郷 寛 ( twitter: @hongo3_5 ) ✦ [Status] 東大院修士2年 ✦ [Major] Visualization , (Network science) ✦ [Arbeit] 楽天技術研究所(RIT) ✦ [Hobby] Squash 2 Sunday, September 23, 12 3. Agenda ✦ ビジュアライゼーション(14slides) ・概要(7) ・注意すべき点(4) ・ツールの紹介(3) ✦ Dashboard(4slides) ・概要(2) ・自作 or ツール(2) 3 Sunday, Sep
Improving web application performance is more critical than ever. The share of economic activity that’s online is growing; more than 5% of the developed world’s economy is now on the Internet (see Resources for Internet Statistics below). And our always‑on, hyper‑connected modern world means that user expectations are higher than ever. If your site does not respond instantly, or if your app does n
プログラミングメモJavaJava-tipseclipseのインストール(Eclipse 3.7 Indigo編)JavaのリフレクションJavaとSQLiteデータベース参照型変数と値が未定義の変数とnullと空文字==とequalsメソッドの違い。イニシャライザ(initializer) ― staticイニシャライザとインスタンスイニシャライザネストした型-内部クラス（インナークラス）（１）ネストした型-内部クラス（インナークラス）（２）ネストした型-内部クラス（インナークラス）（３）-内部クラス，外部クラスへのアクセス匿名クラス（無名クラス）とイベントリスナー定数と初期化配列の初期化SAStrutseclipseにSAStrutsのプラグインをインストールチュートリアルのセットアップSAStrutsの新しいプロジェクトを作成する最初に起動されるアクションIndexActionクラス
Learn Git Branching
An interactive Git visualization tool to educate and challenge!
人工知能やデータ解析の領域で、膨大な量のデータから、物体概念（物体識別）や音声・体の運動スキーマ概念を自動的・自律的に獲得できる可能性をもった手法として、Deep Learning（ディープ・ラーニング、「深層学習」）と総称される手法が注目を集めています。 こうした中、一部の研究者やベンチャー企業の経営者・エンジニアの中には、このDeep Learningのさらに先をいくデータ解析手法として、TDA：トポロジカル・データ・アナリシス (Topological data analysis) と呼ばれる手法に着目している方たちがいるようです。 Deep Learningと同じく、人間が脳を使って、五感で得た周囲や自分の体についての感覚情報から、どのようにして周囲の環境空間に対する認識イメージや、物体概念、みずからの身体概念を得ているのか？という「問い」に対して、統計学や確率論のアプローチではな
data visualization & visual culture - information aesthetics
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Unix Magazine「インターフェイスの街角」
Unix Magazine「インターフェイスの街角」関連資料 掲示板 2006年4月号 「写真の位置登録」 2006年3月号 「マイ認証」 2006年2月号 「索引ナビゲータ」 2006年1月号 「Greasemonkeyによるブラウザ機能の拡張」 2005年12月号 「本棚演算」 2005年11月号 「Rindaで実世界指向プログラミング」 2005年10月号 「並べる! 技術」 2005年9月号 「TV番組の検索と録画予約システム」 2005年8月号 「位置情報からの検索」 2005年7月号 「逆リンクと兄弟リンク」 2005年6月号 「携帯から位置情報を活用」 2005年5月号 「Ajax」 2005年4月号 「Phidgetsシステム」 2005年3月号 「ファイルシステムによる階層型データの管理」 2005年2月号 「最近の画像認証」 2005年1月号 「位置コミュニケーション」
こんにちは、らくからちゃです。 ここ最近、仕事が忙しくてブログを更新する暇もございません(´Д⊂ｸﾞｽﾝ たまには息抜きで何か書いてみようかなーと思ったのですが、さくっと書きやすいのはお仕事の話なので、そんな話でも（息抜きになるのか・・・？） 弊社では、主に製造業様向けに業務システムの導入を行っております。最近はやりのキーワードですと、IoTとかビッグデータとか、あと『見える化』なんてキーワードがもてはやされた時期もありました。 弊社でも、ご多分に漏れず工場の色んな機械の稼働データをリアルタイムに収集して、次の経営戦略への一手が打てる！！なんてウリ文句で『見える化システム』の営業活動をしておりましたが、実際のところ何が出来るのん？というと、各設備の稼働状況を吸い上げて、グラフィカルに表示するところまでです。 吸い上げたデータをどう活用して、どのように改善に繋げていくのかはお客様次第なので、
Inspirational Passage of the Day This study is based on the measurement and reporting systems. In connection to the healthcare information quality, studies have been conducted in the previous period with an aim of identifying the integration of various strategies with the instruction based on the computer for the improvement of the medical students learning. Based on these studies, the generation
GPT-4やLlama、Claudeといった大規模言語モデルは、2017年にGoogleの研究者が発表した「Transformer」というフレームワークの上に構築されています。このTransformerをベースにしたAIモデルがどのように機能するのかを視覚化したツール「Transformer Explainer」が、ジョージア工科大学のPolo Club of Data Scienceによって公開されています。 Transformer Explainer https://poloclub.github.io/transformer-explainer/ Transformer Explainerの見方は、以下のムービーを見ると一発でわかります。 Transformer Explainer: Learn How LLM Transformer Models Work - YouTube Tr
Python Tutor code visualizer: Visualize code in Python, JavaScript, C, C++, and Java
Please wait ... your code is running (up to 10 seconds) Python Tutor is designed to imitate what an instructor in an introductory programming class draws on the blackboard: Instructors use it as a teaching tool, and students use it to visually understand code examples and interactively debug their programming assignments. Quick links: Documentation and unsupported features FAQ for instructors usin
分かりやすい資料を作るための図・グラフのアイデア集【エクセル・パワーポイントでもできる図表集】 - LITERALLY
良い資料とは、次の条件を満たしたものだ。 背景から結論までの流れまでが自然で説得力のある資料 相手がすんなり理解できるレベルを保ちながらも、限界まで文字数を削った資料 見た瞬間に何を示しているのか分かる、適切な図表を載せた資料 とくに「3」の図表は、資料の説得力を大きく左右する。図表のクオリティーだけで、相手の納得度合いは大きく変わってくる。口頭で説得してもイエスと言ってくれない内容であっても、図表によりそれらしく見せれば相手がすんなりイエスと言ってくれる、なんてことはよくある。大半の相手は、資料のそれらしい視覚表現とそれらしいストーリーラインでねじ伏せられる。 では、資料で巧く視覚表現するにはどうしたらよいのか。簡単だ。表現のレパートリーのストックをたくさん持っておき、その中からその都度最適なモノを探し出すのだ。自分でイチから考えようとする必要はない。良い表現を真似る。これに限る。 この
marumushi.com | hello
Update: Jan 20, 2012 My appologies for not updating this site lately. Flipboard has been keeping me a little busy. I'll try to work something out here soon, but in the meantime, you might want to say hello on Twitter, browse through a few photos here or peek into what it is like designing Flipboard. Marcos Weskamp is a Design Engineer who has a deep interest in playing with and visualizing lots of
データビジュアライゼーションの美
データビジュアライゼーションの美 (TEDTalks) David McCandless / 青木靖 訳 2010年7月 私たちは過剰な情報に苛まれているように感じています。でも簡単な解決法があるのかも。それはもっと目を使うことです。情報の可視化というのは、重要なパターンや関連を見えるようにし、情報にデザインを与えることで、意味が引き立ち、ストーリーが伝わり、重要な情報だけに集中できるようにします。そうできないなら単に小奇麗な見かけにすぎません。 例を見てみましょう。これは「ビリオンダラーグラム」です。この画像は、メディアの伝える何億ドルがどうのというニュースへの苛立ちから生まれました。そういう数字は文脈なしには意味がありません。パイプラインに5千憶ドル。戦争に2百億ドル。ピンときません。分かるための唯一の方法は、可視化と相対化です。それで私はたくさんのデータを様々な情報源から集め、額
ウェブページに含まれるキーワードをビジュアルマップにしてくれるサービスが面白い！ | ライフハッカー・ジャパン
「Bubble My Page Visualization」は指定したウェブページに含まれるキーワードをビジュアル化してくれるサービスです。タグクラウドのようなバブルマップを作ってくれますよ。ブログなどに貼り付けるようのコードも生成されます。 以下に使ってみた様子を載せておきます。まずBubble My Page Visualizationへアクセスしましょう。ビジュアル化したいサイトのURLを入力します。結果のサイズを指定することもできますよ。 このように指定したサイトに含まれるキーワードをビジュアル化してくれます。よく含まれるキーワードが大きな円になります。タグクラウドのようなものですね。結果はブログに貼り付けることもできます。 英語しか対応していませんが、自分のサイトに含まれるキーワードを解析してくれるので、どんなワードが多く含まれるか調査したいときにも活用できます。 Bubble
Cloud native analytics with no limitsCARTO extends the native analysis and visualization capabilities available in BigQuery, Snowflake, Redshift, Databricks, and more. Access a single, secure source for all your spatial analysis, giving you speed and agility, with limitless data scale.
Maps Mania
World Population Flags is a Dorling cartogram in which country flags are sized by population. The cartogram is used to visualize where people live around the world and the relative size of each country's population. A Dorling cartogram is a thematic map that is used to visualize quantitative data. On a Dorling cartogram areas are represented by circles rather than their actual geographic boundarie
python での線形代数
python での行列・ベクトル数値計算 python で行列ベクトル演算が可能です。でも、実際に行列ベクトル計算をしようとしたとき戸惑わされました。python での行列ベクトル演算について手頃な解説がありませんでした。コード例も殆どなく、試行錯誤で使う必要がありました。回り道をしました。特に Matrix と array の使い分けに戸惑いました。結論は「慣れるまでは Matrix を使わずに array の範囲だけで使っとけ。」です。慣れた後でも Matrix を使うメリットは限られます。array だけで済ましたほうが余分なことを考えずに済みます。 このような遠回りをすることなく python での数値計算を手っ取り早く始められるようにように、この Web page を書きました。C 言語や数値計算についての素養はあるが python は使い始めの方、早急に行列 ベクトル演算を行う
AWS News Blog
AWS Week in Review – AWS Documentation Updates, Amazon EventBridge is Faster, and More – May 22, 2023 Here are your AWS updates from the previous 7 days. Last week I was in Turin, Italy for CloudConf, a conference I’ve had the pleasure to participate in for the last 10 years. AWS Hero Anahit Pogosova was also there sharing a few serverless tips in front of a full house. Here’s a picture I […] Amaz
Deploy ML on mobile, microcontrollers and other edge devices
ビッグデータを分析できる！可視化を利用したWebサイトまとめ | 株式会社LIG(リグ)｜DX支援・システム開発・Web制作
こんにちは、インターンの野上です。私は大学の研究で「可視化」について学んでいるので、今回は可視化をうまく利用しており、新たな情報価値が生まれていると感じたサイトをまとめてみました。 そもそも可視化とは、どういうことを指しているのか、知っている人も知らない人もここで確認しておきましょう。 可視化とは 可視化とは、人間が直接「見る」ことのできない現象・事象・関係性を「見る」ことのできるもの（画像・グラフ・図・表など）にすることをいう。視覚化・可視化情報化・視覚情報化ということもある。 英語の “visualization”, “visualize” に相当し、そのままビジュアリゼーション・ビジュアライゼーションと称されることもある。 出典：可視化 – Wikipedia 最近流行のインフォグラフィックなんかも可視化の一例になると思いますが、可視化させることによって、数値などのデータをグラフや図
Presentation Zen
A couple of years ago, I was asked back to the TEDxKyoto stage to give a few words regarding tips from storytelling as they relate to modern presentations. The 15-minute talk can be viewed below. The title of the talk is "10 Ways to Make Better Presentations: Lessons from Storytellers." But as I say early in the presentation, perhaps a better subtitle would be "Lessons from watching too many Pixar
Introduction In the ever-evolving landscape of web browsing, staying abreast of the latest technologies is crucial. HTML5, the fifth and current version of the Hypertext Markup Language, has revolutionized the way we experience the web. With its advanced features and enhanced capabilities, HTML5 has become the cornerstone of modern web development, offering a more seamless and interactive user exp
An interactive Git visualization tool to educate and challenge!
Jenkinsでビルドのパイプラインを作るぞー！(2016年2月版) - Mitsuyuki.Shiiba
と思って色々見て回った。 Jenkinsでビルド・パイプラインを作る | Ryuzee.com Jenkinsのビルドパイプライン系plugin3種比較 - knjnameのブログ kakakikikekeのブログ: Jenkins の Workflow Plugin を使ってみた Jenkins Workflow Pluginを使ってみました - Qiita 川口耕介氏，Jenkinsプロジェクトの現状やWorkflow Pluginの特徴を説明 ～Jenkinsユーザカンファレンス2015東京 基調講演：レポート｜gihyo.jp … 技術評論社 とか、色々。 Pipeline Plugin (旧Workflow Plugin) が良さそう Pipeline Plugin - Jenkins - Jenkins Wiki Build Pipeline Pluginとか、Delivery
地理空間情報を扱う上で知っておきたいPythonライブラリ、GeoPandas入門~応用編・衛星データと組み合わせ~ | 宙畑
地理空間情報を扱う上で知っておきたいPythonライブラリ、GeoPandas入門~応用編・衛星データと組み合わせ~ 地理空間情報を解析する上で有用なPythonライブラリGeoPandas。後編では、衛星データとシェープファイルを組み合わせて解析することで、テーブルデータを作成することにチャレンジします。筆ポリゴンを任意の大きさのベクターデータで切り取り、切り取ったデータを用いて、衛星データをその範囲で取得し、NDVIの推移を求めます。 前編ではシェープファイルのような地図に重ねることのできる幾何的な情報を含んだデータと、単なるテーブルデータ（ただし、そのシェープファイルと同様のデータを含む場合。例えば都道府県の名称）を重ねて、作成したデータを描画するということを学びました。 後編となる本記事では、シェープファイルと同様に幾何的なデータを含みつつ、ラスターデータとして扱われているもの（代
What is HTML5? HTML5 is the fifth version of HyperText Markup Language, which is also known as HTML. It is not only the fifth version, but it is also the latest version of this crucial for all web projects out there programming language. Much like the predecessors, it provides developers with tools to create solid structures, present content, and build web pages and web applications. It works perf
Manageability - Open Source Web Crawlers Written in Java
You are here: Home » blog » stuff » Open Source Web Crawlers Written in Java I was recently quite pleased to learn that the Internet Archive's new crawler is written in Java. Coincindentally, I had in addition to put together a list of open source projects for full-text search engines, I put together a list of crawlers written in Java to complement that list. Here's the list: Heritrix - Heritr
Search and analytics, data ingestion, and visualization – all at your fingertips.
機械学習初心者がKaggleの「入門」を高速で終えるための、おすすめ資料などまとめ（2023年12月版）｜カレーちゃん
機械学習初心者がKaggleの「入門」を高速で終えるための、おすすめ資料などまとめ（2023年12月版） こんにちわ、カレーちゃんです。Kaggle GrandMasterです。 Kaggleはデータサイエンスに入門するのにとても適しています。ですが、英語の問題などがあり、入門するのが難しい。そこで、Kaggleの「入門」をこうすれば高速に完了できるというnoteを書きます。 同じタイトルの記事を、2020年8月にも書いたのですが、それから2年以上がたちました。それから、おすすめできる資料が増え、また、私が思う入門のコースもやや変わりましたので、更新をしたいと思います。 1.Kaggleに入門（はじめに取り組むと良い資料）Kaggleには、「タイタニックコンペ」という、練習用のコンペがあります。 これは、事故が起こったタイタニックの乗客のデータから、乗客の生死を予測するという、やりたいこと
Yet Another Ruby Graphviz Interfaceを作ったからみんなで大量のグラフを作って遊ぼうよ！
(追記：2014-3-3) Gvizについてのまとめ頁を作りました。 Gvizの目次 - Rubyの世界からGraphvizの世界にこんにちは！ このブログとかでたまに無向だとか有向だとかのチャートの方じゃないグラフが書きたいと思うことがあるよ。でまさかこのご時世で今更VISIOとかあり得ないからGraphvizのdotファイルを書くことになるんだけどDOT言語は制御構造を持ってないから結局より高級な言語によるインタフェースが必要になるよ。でRubyの出番ってことになるんだけどGithubで”graphviz ruby“で検索すると1200件以上ものリポジトリがヒットするんだよ。でこの中から適当なものを選んで使えばいいってことなんだろうけどさすがにこれだけあるとどれを選んでいいか全然わからないから結局The Ruby Toolbox当たりで”graphviz“にヒットする20件くらいの中か
IoTのチカラで社員をストーキングしてみた結果、業務効率に繋がる何かが見えてきた話 - サーバーワークスエンジニアブログ
みなさんこんにちは！ サーバーワークスのIoT担当の中村です。 今回の記事もIoT関連の記事です。タイトルがちょっとアレですが、オフィスでの働き方についてのお話です。サーバーワークスの東京オフィスは仕事の効率を上げるために、様々な工夫が凝らされています。そこで、「実際の所どうなのか」と思った私が社員の動向をトラッキングした結果、効率に繋がる何かが見えてきた、という話です。 話は遡り、2015年の東京オフィス移転の話から始まります。少々前置きが長く恐縮ですが、しばしお付き合いください。 ※前置きを飛ばして本題から読む方はコチラ オフィス移転プロジェクト サーバーワークスの東京オフィスは、2015年3月末に江戸川橋から飯田橋に移転しました。引っ越しの際には新しいオフィスのデザインやレイアウトに関わりたい人たちがタスクフォース(特定の課題に取り組むためのチーム)を組み、結果的に素晴らしいオフィス
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とても綺麗なグラフ等を描けるフレッシュなJavaScriptライブラリ色々:phpspot開発日誌
プログラマーが効果的な可視化を作成する （中編） - Qiita
tableデータをグラフに置き換えてくれるjQueryプラグイン「Chartify」:phpspot開発日誌
The State of JavaScript 2019
3.11の都心における人の流動を光の流れで再現したら東京から光が消えた
データマイニングとビジュアライゼーション
10 Tips for 10x Application Performance
eclipseのインストール(Eclipse 3.6.0 Helios編) - 愚鈍人
Deep Learning の次は、TDA 「トポロジカル・データ・アナリシス」 (Topological data analysis) が来る ? ～ その概要と、R言語 / Python言語 実装ライブラリ をちらっと調べてみた - Qiita
『見える化』とは『見せる化』『見られる化』である - ゆとりずむ
Brightkite Universe - brightkite.com
大規模言語モデルの仕組みが目で見てわかる「Transformer Explainer」
Location Intelligence Platform for Spatial Analytics | CARTO
TensorBoard: Embedding Visualization
How To Enable HTML5 In Chrome | Robots.net
Learn Git Branching
30+ Examples of HTML5 Websites - Designmodo
Logstash: Collect, Parse, Transform Logs | Elastic