Textures.js
SVG patterns for Data Visualization Textures are useful for the selective perception of different categories View on Github Getting started -- from the top of d3.js -- var svg = d3.select("#example") .append("svg"); var t = textures.lines() .thicker(); svg.call(t); svg.append("circle") .attr("r", radius) .style("fill", t.url()); Lines
CSSのmix-blend-modeで実現するドローイング表現 - ICS MEDIA
CSSはPhotoshopライクなグラフィカルなブレンドモードを搭載しています。デザイナーやモーションクリエイターにとっては直感的に利用しやすいのではないでしょうか。しかし、CSSのブレンドモードは執筆時点（2015年9月現在）はMicrosoft EdgeやInternet Explorerが対応していないのがデメリットです（追記：2022年現在はほぼすべてのブラウザで利用できます）。 Canvas要素は旧式ブラウザを含め多くのブラウザで利用できるものの、Canvas要素はブレンドモードの種類が少ないという制約があります。ここで挙げたように、それぞれのテクノロジーには一長一短があるのでコンテンツに応じて最適な手段を検討するのが現実解となります。 デモ作成で選んだのはCSS3のブレンドモード デモ作成にあたり2つのレイヤーを作成しました。1つはカラフルな背景のレイヤー、もう1つはドローイン
SoundJSを使って音を見えるものへ―CreateJS勉強会 - ICS MEDIA
ウェブ技術でサウンドを扱える技術「Web Audio API」。表現系の技術として、JavaScriptを使うことで、音に連動したビジュアライゼーションを作成できます。本記事では、Web Audio APIを使ったサウンドビジュアライザーの作り方を解説します。 まずは以下の2つのデモをご覧ください。 2Dデモ 別タブで再生する ソースコードを確認する 1つ目は2D版のデモです。Web Audio APIでフーリエ変換を行い、divタグのスタイルでビジュアライゼーションを作成しています。CSSのFlexboxを利用して水平方向にdivを並べています。コードがシンプルなので、Web Audio APIの使い方を理解したい方は参考にしてみてください。 3Dデモ 別タブで再生する ソースコードを確認する もう1つは、3D版のデモです。サウンドの解析部分をWeb Audio APIで行い、ビジュアラ
StackOverflowのデータを簡単にジョイン（結合）して、データをいろんな角度から見てみた - Qiita
Qiita読者のみなさん！ プログラミング質疑応答サイト、Stack Overflowにお世話になったことはありませんか？ ありますよね？笑 Data Is Pluralというサイトを登録しておくと、毎週水曜日に興味深いデータがソースと一緒に送られてきます。先週のData Is Pluralから送られてきたデータのうちのひとつにStack Overflowのデータがありました。 データ分析Exploratoryチームでは、データリテラシー向上の意味も兼ねて、毎週水曜日に、Data Is Pluralのデータのどれかを使って、「誰が一番興味深い分析ができるか」というData Is Pluralコンテンストなるものをしています。#DataIsPluralというハッシュタグをつけてよくツイートしています。ぼくは、５つの中からStack Overflowを選び、Stack Overflowの
ポケモンGOをいろいろビジュアライズしてみる - マーケティングメトリックス研究所/MARKETING METRICS Lab. – コミュニケーションの最適化を考える。マーケティングメトリックス研究所
7月22日よりリリースされたポケモンGOは瞬く間に人気を拡大しました。Twitterでも話題となっており、ポケモンGOに関するツイートはリリース後のたった3時間で135万を超えたそうです。 今年の1月にSMAP解散と伝えられた時のSMAPに関するツイートは１日で約110万だったそうです。国民的アイドルであるSMAPをポケモンGOは3時間で抜いたんですね…。 ポケモンGOは位置情報を活用したソーシャルゲームのことで、現実世界そのものを舞台にしています。 従来のポケモンとは違い、実際に外出してポケモンを探し、捕まえなくてはいけません。 「トキワの森でピカチュウを探すのではなく、地元の公園でピカチュウを探す」といったところでしょうか。また、捕まえたポケモンは戦わせたり、交換したりすることもできます。 ポケモンGOをキッカケに引きこもりが外出するようになったとか…。さらにはスマホを見ながら歩く人や
マリノスの2016年をデータ解析で振り返る。 - mirandora.com
今年のJリーグも終了し、あとは天皇杯を残すのみとなりました。 平日は深夜までデータ解析を仕事とするマリノスファンの私にとって、 Jリーグのシーズンオフは、週末の数少ない外出機会の消失を意味し、 部屋の中という狭いフィールドは人間性の消失につながっていき、 苦し紛れに送るLINEは、スルーパス(既読スルー)に苦しめられる日々の始まり、を意味します。 一方、近年、サッカーデータのトラッキングが進み、 毎試合の各種データがファン向けに公開されております。 そこで、横浜F・マリノスに全く関係のない私が、 趣味で今年のマリノスをデータ解析で振り返ろうと思います。 ※足繁く日産スタジアムに通うマリノスファンではあります。 | (1) サッカーデータの取得 ・横浜F・マリノス公式サイト 横浜Fマリノスの公式サイトでは、2012年以降の試合結果、レポートを閲覧することができます。 各試合の基本的なスタッツ
DataPipelineを利用してEFSのバックアップ環境を作ってみた | DevelopersIO
はじめに こんにちは、中山です。 最近DataPipelineとEFSを触る機会がありました。EFSは非常にシンプルなサービスなので比較的理解しやすいですが、DataPipelineの方は少しとっつきにくい印象があります。各サービスを連携する用途で利用されることを想定している点、またビックデータ系の知識が必要な点が主な理由なのかなと考えています。確かにDataPipelineをより深く理解するにはそれらの知識を習得する必要があるのですが、「定期的にデータをバックアップする」といった初歩的な用途であればそこまで難しくはない印象です。今回はDataPipelineを理解するために、以下のドキュメントに記載されている内容を参考にしてバックアップ環境を作ってみたので、本エントリでご紹介したいと思います。 Walkthrough 4: Back Up an EFS File System なお、環境
各種正則化から転移学習まで。tensorflowソースコードで見るDL性能改善手法 まとめ(ver 2)
各種正則化から転移学習まで。tensorflowソースコードで見るDL性能改善手法 まとめ(ver 2)機械学習DeepLearning深層学習TensorFlow 最近DL(Deep Learning)の各手法についてtensorflowで実装する場合の実際のコードを聞かれることが多くなってきたので一度まとめておきます。 (10/17/2017 Batch Normalization, Gradient Clipping, ビジュアライズ関連 追加) 下のリストはInside of Deep Learning （ディープラーニングの性能改善手法 一覧）に載せたものです。しかし個人的な経験からも性能改善は一筋縄ではいきません。単に性能の高いモデルを使えば良いといういうわけではなくデータの規模や質によってはシンプルなモデルを使った方が良い時もあります。 ↑ Best * より表現力があり問題
KaggleのHousePricesで学ぶアンサンブルとパラメータチューニング - mirandora.com
本記事のコード/ご参照 ・本記事の全体のコードのnotebookを以下にアップしております。あわせてご参照くださいませ。 “Kaggle houseprices-tutorial-code” ・本記事含むKaggleやデータ分析初学者向けのチュートリアル解説本を執筆しました。あわせてご参照くださいませ。 ※本記事のコードや環境構築の詳細手順を記載した書籍となります。 『Pythonで動かして学ぶ！Kaggleデータ分析入門』 ※はじめに 本記事は2020年の上記書籍発売に合わせて内容を加筆・修正しました。そのため執筆当初と内容が異なる箇所がございます。 データサイエンティストの業務は華やかなPythonでの機械学習よりもBigQueryなどでの地道なデータ収集・データ集計に時間が割かれるのではと思います。もちろん、機械学習とデータ集計、どちらが華やかなのかには異論があり、芸術的なQuery
kurashiruの検索UX改善プロジェクト - dely Tech Blog
こんにちは。 delyでISE(In-house System Engineer)をやっている@_skuwaです。 kurashiru[クラシル]のグロース、プロダクト改善の為の基盤の設計・開発を行っています。 今日はユーザーの検索行動のUXを向上させるために立ち上がった、検索改善プロジェクトについて書こうと思います。 検索機能における、UX上の課題点 検索したものの、レシピ数が少ない 豚肉、パスタなどの曖昧なワードでの検索時に結果が多すぎる（ユーザーが求めているレシピの割合が低くなってしまう） 明らかに不適切なレシピが検索結果に混ざり込んでしまっている その結果、検索後の離脱率（動画再生せずに直帰した割合）が高い状態になっていました。 課題解決へのアプローチ delyでは基本的にグロースは開発チームが行っています。 しかし、今回の検索はドメインの専門知識があったほうが質の良い仮説が立てら
ディープラーニングで世界トップレベルのモデルを作ろう - Qiita
TL;DR: ホリデーシーズンなのでコードや技術の説明は無しです。ディープラーニングの基本知識を得たばかりの人間がスクラッチからモデルを作り、エンジニアとして別の仕事をしながら当時のstate of the artの性能を出すところまで作り込んで得た知見のまとめです。 目次: ・どうやって情報を得るか ・tensorflowでスクラッチから作る場合の注意点・陥りやすいポイント ・モデルの性能が伸び悩んだ時に試すべきこと ・モチベーションを維持するには 概要 単画像超解像と言われる技術があります。これは解像度の低い画像の解像度を引き上げる技術です。例えば最近はスマホやタブレットなどの表示用デバイスの解像度も高くなり、古い時代用のコンテンツでは解像度が低くて粗が目立ってしまいます。これを綺麗にしたり、あるいはセキュリティカメラなどで拡大した不鮮明な画像を鮮明にしたりできます。 非常に需要の高い
分散データベースで因果一貫性を担保するための仕組み「ベクトルタイムスタンプ」がエモい - Qiita
まえふり LITALICOの管理栄養士 @Sadalsuud です。好きな食べ物はピザです。 以前からインスタレーションなどを作成してTwitterに投稿していたことがあり、入社数日目にはCTOの @takish さんがフォロワーだったことが判明。 それからなんやかんやあって、社内ハッカソンに参加させていただいたり、このAdvent Calendarにも参加させていただいたりしています。 というわけで、『LITALICO Engineers Advent Calendar 2017』12日目の記事です。 読むのが面倒になった方は最後にあるgifだけ見て帰っていただければ幸甚です。 分散データベースのうわべの話 分散データベースでは、データベースがクラスタ化され、各ノードに処理が分散されます。 AWSのNoSQLである、AmazonDynamoDBは次のように説明されています。 Dynamo
ダイクストラ法とA*アルゴリズムをMaya上でビジュアライズする+おまけ - yslog
この記事はMaya Python Advent Calender 19日目の記事です。 qiita.com ダイクストラ？A*？ 聞きなれない方もいらっしゃるかもしれませんが、いわゆる最短経路長問題を解決するアルゴリズムです。 迷路、経路探索というとわかりやすいかもしれません。 このアルゴリズムでは単なる経路探索ではなく距離や移動時間といった重みをつけて探索できます。カーナビなどもこのアルゴリズムが利用されているそうです。 ダイクストラ法 対象の全ノードに対する最短経路を計算し始点と終点を結ぶ最短経路を求めます。 全ノード探索するので処理コストはかかりますが、始点からの最短重みが計算されるのでMayaでいうところのメッシュ形状を考慮したソフト選択とか実装できたりします。 A*（エースター） ダイクストラ法の発展形。予想される最短ノードから順番に探索し、経路が見つかった処理終了するので計算量
webサイトのモックアップで意気揚々とユーザーテストした結果、白目を剥きました。テスト結果と考察、改善方法｜山崎あやな
webサイトのモックアップで意気揚々とユーザーテストした結果、白目を剥きました。テスト結果と考察、改善方法 初めまして。かけだしUIデザイナーのガラナです。プライベートでE2D3のwebサイトをデザイン中です。 【E2D3とは】Excelのデータから、インタラクティブなグラフを作成できる無料アドインソフト。有志が非営利に開発中。E2D3メンバーにより、講演会やもくもく会などのイベントも定期的に開催されている。 sketchとFlintoでwebサイトのモックアップを作成し、意気揚々とユーザーテストした結果、フルボッコになったお話。テスト結果と、考察、改良点をまとめました。 現状のサイトの構成と各要素の目標はこんな感じです。 「2. E2D3概要、3. プロダクトの一部お試し、4. プロダクト詳細」できちんとコミュニケーションが取れるかどうかが肝です。 今回は「E2D3とは何かがきちんと伝わ
DataStudioとGASでWebPagetestの計測結果をグラフ化する
mediba Advent Calendar 24日目です。 フロントエンジニアの苅部からはGoogle Data StudioとWebPagetestについて書こうと思います。 medibaシステム本部ではWebPagetestやSitespeedを使って継続したパフォーマンス計測を実施しています。 具体的にはユーザー体験(体感速度)に影響を及ぼすCritical Rendering Pathに注視して、SpeedIndexとDomContentLoaded、FirstPaintの改善を進めています。 普段WebPagetestで計測をしている中で、テスト結果を時系列にグラフ化できたらいいなと思っていたのですが、ちょうど良いタイミングでData Studioが日本でもサービス開始されたので、今回はこれらのツールとGoogle Spread Sheet(以下Spread Sheet)とGo
Big Sky :: Windows 10 に AF_UNIX が来たので試してみた。
AF_UNIX comes to Windows – Windows Command Line Tools For Developers Introduction: Beginning in Insider Build 17063 , you’ll be able to use the unix socket ( AF_UNIX )... https://blogs.msdn.microsoft.com/commandline/2017/12/19/af_unix-comes-to-windows/ 昨日、Windows 10 April 2018 Update が来た。WSL (Windows Subsystem for Linux) の常駐もちゃんと動く様になってた。仕組みはどうやら WSL 上のプロセスが一つでも生きていればバックグラウンドで Ubuntu.exe が生き続けてく
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[公開終了]GLSL Sandboxの作例をHLSL(vvvv)で動くようにする - Qiita