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日本の消費動向 / Japanese Consumption
Personal consumption is the engine of the Japanese economy, accounting for 60% of its GDP. The trend will determine tomorrow's economic climate in the country. In other words, whether Japanese economy is going to be healthy depends on how people spend money. Do people in Japan spend more money than they did in the past? The heatmap below answers the question. It visualizes the monthly Index of Con
tjun月１日記
コロナウイルスが流行する前の2020年1月上旬、中国の杭州に行ってきたのでその記録を書いておく。 はじめに 自分はこれが中国へ行くの5回目。それなりに慣れている方だと思うけど、中国人と一緒に行ったほうが圧倒的に楽です。 数年前にキャッシュレスが普及して、その後も規制が変わったりして行くたびに状況が変わっています。なので、ここで書いてあることは半年後には参考にならないかも。 事前にやっておくこと WeChatPayのアカウントを作る、可能なら本人確認とチャージをやっておく Alipayのアカウントを作って、可能なら本人確認とチャージをやっておく 中国で使える香港SIMを買う WeChatPayとAlipayのアカウントは、外国人でも作れるときと作れないときがある。またお金もチャージできるときとできないときがある。 事前にググってできるかどうか試しておくのが重要。 また、中国はいわゆるGrea
#fluentd の性能・リソースに関する最近のいくつかの傾向の話 - たごもりすメモ
いくつかそれぞれ違う内容のことについて書きます。また複数の変更をほぼ同時期にやったケースもあり「お前それ分けてやれよ」と言いたくものがあるかもしれません。いや分かってはいるんだけど、そうそう変更ばっかりもしてられないからまとめてやりたいじゃんよ。 前提ですが、今回出てくるサーバはすべて、fluentdのみを8プロセスずつ起動している物理サーバです。fluentd meetupのときに「deliverサーバ」として紹介したやつ。各Webサーバからログを受け、アーカイブサーバにscribeプロトコルで送ると同時にロードバランスしてログ変換サーバに forward で送る配送サーバ。out_forwardのインスタンスが57あります。 ruby 1.9.2 -> 1.9.3 にした 前々から全くトラフィックの流れていないスタンバイ用のサーバでもメモリの使用量が徐々に上がっていって定期的な再起動が
How-to: Analyzing JVM garbage collection using Loggly |
One of the biggest contributors to latency in a JVM environment is JVM garbage collection (GC) logs, Loggly is great for helping you monitor this activity.At Loggly, we love all kinds of logs – and JVM garbage collection logs are no exception. Most of our backend software runs on JVM, and the infrastructure team writes Java and Clojure code. One of the biggest contributors to latency in a JVM envi
RubyユニバースをGraphvizで視覚化する
(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！ 今日Rubyのクラスツリーを手書きでグラフ化している記事を見かけた。 A diagram of the Ruby Core object model - Jerome’s Adventures in Rubyland これを見てそういえばGraphvizのRubyによるラッパーを書いたのに未だRubyのクラスツリーをグラフ化していないことに気付いた。 melborne/Gviz gviz | RubyGems.org | your community gem host そしてRubyをグラフ化するならやっぱりRuby自身に書いてもらうのが一番だと思った。彼女も20才になったことだし。 早々gem install gvizでgvizを入れて次のよう
Review: Vimeo API Update Provides Robust Access to Service's Ecosystem | ProgrammableWeb
Unleash the power of Salesforce Customer 360 through integration Read more
SQL JOINs visualized
Copyright © 2009-2015. All rights reserved. This blog is called myNoSQL and it is written by me, Alex Popescu, a software architect with a passion for open source and communities. It records my readings, learnings, and opinions on NoSQL databases, polyglot persistence, and distributed systems -- subjects that I'm passionate about. The opinions expressed here are my own, and no other party necessar
The 20 Best Tools for Data Visualization
Very nice list of visualization tools, some of them I’ve never heard of: iChartsFlotRaphaëlModestMapsLeafletTimelineExhibitWolframAlphaVisual.lyVisualizeFreeBetterWorldFluxjQuery VisualizejqPlotDipityManyEyesD3.jsJavaScript InfoVis ToolkitjpGraphHighchartsGoogle ChartsThere’s one I know of that’s not in this list: Tableau Software. Original title and link: The 20 Best Tools for Data Visualization
KACHINA CUBE WEB
KACHINA CUBEとは？ KACHINA CUBE（以下KC）は、ひとつのキューブの中に、たくさんの情報をつめこみ、閲覧するための仕組みです。 KCを活用することで、多量の情報に接する際に感じる負担（認知的負荷）を軽減させることが出来ます。KCはWebアプリケーションであり、誰でもインターネットを介し利用できます。 ひとつひとつは断片的な情報であっても、キューブの中にいれて閲覧することで、ほかの情報との関係が理解しやすくなります。そして、それまで見えなかった“ものごとの成り立ち”に対する“気づき”が得られます。 「情報過多」あるいは「情報の洪水」などという言葉をしばしば耳にする昨今にあって、KCは人に優しい情報環境の提供を目指します。 アーキテクチャとユーザインターフェース KCの情報ビュアーは、キューブで表されます。 そして、このビュアーの特徴として、３次元の立方体であるキューブ
Subbu’s Blog
Leadership is a loaded word. We attribute a lot to it; we expect a lot from it; we know when we see it, and yet, we don’t have a concise way to describe what it means to be a great leader due to its many facets. I’m a student of leadership. I’ve been learning, observing, and practicing different facets of leadership for several years. In this post, I want to summarize how I view leadership current
Lexemetech
MapReduce is a programming model for processing vast amounts of data. One of the reasons that it works so well is because it exploits a sweet spot of modern disk drive technology trends. In essence MapReduce works by repeatedly sorting and merging data that is streamed to and from disk at the transfer rate of the disk. Contrast this to accessing data from a relational database that operates at the
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1984年に出版された、約1000件のデータビジュアライゼーションが掲載されているカタログ本が無料で公開されています。
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http://rubyvis.rubyforge.org/
Mapping the Apache Software Foundation
Linkurious: Visualize Graph Data Easily
d3troit - the rise and fall of the population of Detroit City