【動画付き】 draw.io 使い方まとめ 〜エンジニアでなくても使えるTips集〜 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? draw.io はブラウザを使用してフローチャート、プロセス図、組織図、UML 図、ER モデル、ネットワーク図などを作成できる優れたツールです。作成した図は xml ファイルとして保存でき、GitHub との連携もシームレスに行われます。3 年ほど愛用しているツールですが、隠された使い方がたくさんあります。すぐに忘れてしまうので取りまとめておきます。 「こんな使い方あるよ！オススメだよ！！」という方はぜひ編集リクエストをいただければ追記していく予定です 😊 ※ 主に参照している文献は以下、公式ブログは非常に分かりやすいのでオススメで
AWS Data Wranglerを使って、簡単にETL処理を実現する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS Data Wranglerを使って、簡単にETL処理を実現する 2019年9月、Github上にAWS Data Wrangler(以下、Data Wrangler)が公開されました。Data Wranglerは、各種AWSサービスからデータを取得して、コーディングをサポートしてくれるPythonのモジュールです。 現在、Pythonを用いて、Amazon Athena(以下、Athena)やAmazon Redshift(以下、Redshift)からデータを取得して、ETL処理を行う際、PyAthenaやboto3、Pandasなどを利用して行うことが多いかと思います。その際、本来実施したいETLのコーディングまでに、接続設定を書いたり、各種コーディングが必要でした。Data Wraglerを利用することで、AthenaやAmazo
生TensorFlow七転八倒記(10)：テキストデータをTF-Hubでfeature vectorに直してからt-SNEにかけてみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
今回もただの備忘録ですが、どちらかというと番外編です。TensorFlow部分はあくまでもTF-Hubでテキストデータをfeature vectorに直すところまでのみで、そこから先は今まであまり試してこなかったt-SNE (t-distributed stochastic neighbor embedding)を使っています。 参考にした記事は以下の3点です。 ということで、だらだら書いていきます。いつもながらですが、今回の記事もいい加減な理解に基づいて適当なまとめを書いているようなものですので、間違っている点や理解不足に見える点がありましたらどしどしご指摘くださいm(_ _)m t-SNEとは何か はっきり言って冒頭に挙げたALBERTさんの解説記事とWikipedia記事と原論文を読んでいただければそれで十分だと思いますので、ここでは超絶大ざっぱなまとめだけ書いておきます。 これはv
GoogleがDataset構造化データをサポート、表形式のデータを検索結果に表示
[レベル: 上級] dataset（データセット）の構造化データを Google がサポートするようになりました。 schema.org/Dataset の構造化データをマークアップすると、表形式で構成されたデータをリッチリザルトとして検索結果に表示できます。 定型フォーマットで整理したデータを検索結果に表示 dataset として定義できるデータの種類はさまざまです。 統一されたフォーマットで構成されたデータはたいてい dataset として利用できます。 たとえば、イメージしやすいのは CSV で保存されているデータです。 表形式になっていて、何らかのデータを系統的に提供しています。 独自の形式であっても、定型のフォーマットでデータをまとめていれば dataset として認められます。 コンピュータに読み込ませるデータは、定められたフォーマットになっていることが多いはずです。 そうした
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