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graphに関するko-ya-maのブックマーク (75)

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,
ko-ya-ma 2022/03/04
各国の新規とトータル患者数の推移を可視化

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medical

covid-19
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EdgeDB 1.0 | EdgeDB Blog
Check out the discussion of this post on Hacker News. See the recording of the live launch event on YouTube. Today, after several years of building (and a long list of prereleases) we are extremely proud to announce the release of EdgeDB 1.0, the first open source, graph-relational database! 🎊 A brief Q&A is in order. What are the killer features? Modern, lean query language designed to surpass S
ko-ya-ma 2022/02/12
直感的で使いやすそう

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postgresql
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世界のプログラミング言語(39) グラフデータベースをCypherでデータを視覚化してデータを再発見しよう
今回紹介する言語は、グラフデータベースのNeo4jで使う問い合わせ言語のCypherです。Cypherは一般的なデータベースを操作するSQLと同等の機能をグラフデータベースで扱えるように設計されたものです。グラフデータベースは見た目も面白く、データ管理だけでなく視覚化の点でも役立ちます。 Cypherで3と5の公倍数を表示したところ Cypherとは以前、本連載では一般的なデータベース(RDBMS)で使えるSQLについて紹介しました。SQLはデータベースの問い合わせ言語であり、簡単なコマンドによりデータの挿入、変更、削除、検索を行います。同じように、Cypherを使うことでグラフデータベースを操作できます。CypherはもともとNeo4jのために設計されましたが、2015年にオープンソースのプロジェクトとしても公開されています。グラフデータベースNeo4jとはなお、Neo4jという
ko-ya-ma 2022/01/07
dev

db

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無料のフルマネージドなグラフデータベース「Neo4j AuraDB Free」発表。5万ノード、17万5000リレーションシップまで利用可能
無料のフルマネージドなグラフデータベース﹁Neo4j AuraDB Free﹂発表。5万ノード、17万5000リレーションシップまで利用可能 Neo4j社は、同社が提供する代表的なグラフデータベース製品のマネージドサービス﹁Neo4j AuraDB﹂の無料版﹁Neo4j AuraDB Free﹂を発表しました。 We’re excited to announce that everyone can now use Neo4j AuraDB Free, and get started without a credit card!https://t.co/ZT4tw2VB3U#GraphDatabase #Cloud #Neo4j — Neo4j (@neo4j) November 3, 2021 Neo4j AuraDBは、オープンソースのグラフデータベースとして知られる﹁Neo4j﹂を、ク
ko-ya-ma 2021/11/11
free

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つながりをデータから解き明かしたい ~ 複雑ネットワークの世界とそれを活用した不正検知システム，さらに向こうへ | メルカリエンジニアリング
つながりをデータから解き明かしたい ~ 複雑ネットワークの世界とそれを活用した不正検知システム，さらに向こうへこの記事はMerpayTech Openness Month 2021 の14日目の記事です．こんにちは，メルペイのMachine Learningチームのhmjです．今回は昨年に引き続き﹁集団的な不正の検知﹂をテーマに，ここ一年間で少しづつ進めてきた集団的な不正の傾向分析や，検知のための機械学習パイプラインの構築・運用として Vertex Pipelinesの使用を検討しているので，それらの分かったことなどを紹介します．昨年の記事はこちらとなります． Overview ﹁集団的な不正の検知﹂といっても，実際に定義は自明ではありません．その言葉を聞いた人によって，想像する集団の大きさや形，特徴などは様々です．今回は，カード決済を利用した取引での集団的な怪しい取引のケース
ko-ya-ma 2021/09/22
グラフを活用して集団不正取引を検知する取り組み

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security

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analysis
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GitHub - lana-k/sqliteviz: Instant offline SQL-powered data visualisation in your browser
Sqliteviz is a single-page offline-first PWA for fully client-side visualisation of SQLite databases or CSV files. With sqliteviz you can: run SQL queries against a SQLite database and create Plotly charts and pivot tables based on the result sets import a CSV file into a SQLite database and visualize imported data export result set to CSV file manage inquiries and run them against different datab
ko-ya-ma 2021/05/17
dev

sql

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csv

sqlite

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GitHub - foambubble/foam: A personal knowledge management and sharing system for VSCode
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ko-ya-ma 2020/12/11
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tool

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github

vscode
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GitHub - varkor/quiver: A modern commutative diagram editor for the web.
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ko-ya-ma 2020/11/27
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Bevy Engine
A refreshingly simple data-driven game engine built in Rust Free and Open Source Forever! Get Started All engine and game logic uses Bevy ECS, a custom Entity Component System Fast: Massively Parallel and Cache-Friendly. The fastest ECS according to some benchmarks Simple: Components are Rust structs, Systems are Rust functions Capable: Queries, Global Resources, Local Resources, Change Detection,
ko-ya-ma 2020/08/15
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【JS/ Python両方OK!】「データ可視化」が歴史から実装まで体系的に学べるStanford講座の独習ノート - Qiita
︻JS/ Python両方OK!︼﹁データ可視化﹂が歴史から実装まで体系的に学べるStanford講座の独習ノートJavaScriptd3.jsデータ分析データサイエンスcolaboratory CS 448B Visualization (2020 Winter)は、Maneesh Agrawala氏による、Stanford大で行われた、データの可視化に関する体系的な講義です。スタンフォード大の"CS 448B Visualization (2020 Winter)" がすごい。データ可視化の体系的講義。どう図表に変換するかの理論、探索的データ分析、ネットワーク分析等の実践と盛り沢山。スライドに加え、Observable(JavaScript), Colab(Python)どちらでも例を試せる。https://t.co/lGyPElrihg pic.twitter.com/mWZn
ko-ya-ma 2020/08/14
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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,
ko-ya-ma 2020/03/29
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WebサービスのA/Bテストや機械学習でよく使う「確率分布」18種を解説 - paiza times
主な確率分布の関連図こんにちは、吉岡︵@yoshiokatsuneo︶です。 Webサービスを運営していると、利用状況を分析・予測したり、A/Bテストなどで検証したりすることがよくあります。データを一個一個見ていてもよくわからないので、データ全体や、その背景の傾向などがまとめて見られると便利ですよね。そんなとき、データの様子を表現するためによく使われているのが﹁確率分布﹂です。学校の試験などで使われる偏差値も、得点を正規分布でモデル化して、点数を変換したものです。今回は、Webサービスなどでよく使われる確率分布18種類を紹介します。それぞれ、Webサービスでの利用例やPythonでグラフを書く方法も含めて説明していきます。コードは実際にオンライン実行環境paiza.IOで実行してみることができますので、ぜひ試してみてください。︻目次︼正規分布対数正規分布離散一様分布連続
ko-ya-ma 2019/10/17
math

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【2019年】データ分析・可視化に本気でおすすめのツール30選（ノーコード型ツール含め） - Qiita
一般的なチャート︵8︶インフォグラフィック︵3︶地図・マップ︵1︶ネットワークグラフ︵1︶関数のグラフ︵1︶エンジニア向け一般的なチャート︵10︶地図・マップ︵4︶ネットワークグラフ︵1︶株価チャート︵1︶ 1.一般的なチャート︵1︶RAWGraphs RAWGraphs はクラウド型、オープンソースのデータ視覚化ツールであり、 Excelのデータを処理するためによく使われます。RAWGraphsにデータをアップロードし、ほしいグラフを設計して、 SVGかPNGの画像に出力すれば済みます。RAWGraphsにアップロードされたデータは Web側でのみ処理されるので、データの安全を保証できます。︵2︶ChartBlocks ChartBlocks はグラフ作成のオンラインツールであり、スマートデータインポートガイドに従えば、データのインポートとグラフの設計を簡単に完了
ko-ya-ma 2019/05/10
graph

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[JS]スマホに最適化された優れもの！さまざまなチャートやグラフを実装できるCanvasベースのライブラリ -F2
チャートやグラフは、さまざまなスマホアプリで見かけます。スマホのデバイスに対してデザイン、インタラクション、パフォーマンスに最適化されたチャートやグラフを実装するHTML5 Canvasベースのライブラリを紹介します。 Node.js、React Nativeなどに互換性もあり、50種類以上のチャートやグラフを簡単に利用できます。スマホ向けのデザインデザインはスマホに最適化されており、軽快なインタラクションでデータをより自然に表示します。スマホに最適化されたパフォーマンス軽量で、素晴らしいレンダリングのパフォーマンスを実現。互換性 HTML5のCanvasベースで実装されており、Node.js、React Nativeで実行することもできます。ライセンスMITライセンスで、個人でも商用でも無料で利用できます。 F2のデモまずはスマホのアプリでよく見かける、美しいデザインと
ko-ya-ma 2018/08/31
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[JS]便利なのが登場！実装はかなり簡単なのに、さまざまなチャートやグラフを実装できるスクリプト -ApexCharts
チャートやグラフを実装するのは面倒、と思われがちですが、そんな人にはこのスクリプトをお勧めします。 div要素一つと外部ファイルを一つ、あとはグラフのデータを設定するだけで、さまざまなチャートやグラフが簡単に実装できてしまう単体のJavaScriptライブラリを紹介します。レスポンシブ対応で、アニメーションにも対応、カラー変更やグラデーションやパターンにも対応している優れものです。 ApexCharts ApexCharts -GitHub ApexChartsの特徴 ApexChartsのデモ ApexChartsの使い方 ApexChartsの特徴 ApexChartsはシンプルなAPIを使用して、インタラクティブなチャートやビジュアライゼーションを作成するためのモダンJavaScriptのチャート作成ライブラリです。MITライセンスで、個人でも商用でも無料で利用できます。レスポ
ko-ya-ma 2018/08/01
たぶんsvgアニメーションのせいでIE11非対応

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Dgraph | GraphQL Cloud Platform, Distributed Graph Engine
Become part of a community passionate about building better apps.
ko-ya-ma 2018/04/16
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graph

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Google の可視化ツールの Data Studio を試してみた - 唯物是真 @Scaled_Wurm
Google Data Studio (データスタジオ) という可視化サービスがベータ版で使えるようになっていたので試してみた見たい数値を一覧するためのダッシュボード的なものを作るためのサービスなので、いろんな場所からデータを取ってきて一箇所でまとめて確認するのが用途っぽい(今のところ似たようなサービス・ツールの方が機能が多そうデータソースデータソースとしてGoogle AnalyticsやBigQuery、Google Spreadsheet、MySQLなどを選んでデータを取ってこれるデータソースを選んでGUIでグラフやテキストを配置していくデータの既存のフィールドに関数を適用した結果の値を使うこともできる使える関数のリスト下の画像ではGoogle Analyticsの「ブラウザ」(Chrome, Firefoxなど)と「ブラウザのバージョン」(バージョンの番号)をCONC
ko-ya-ma 2016/10/17
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聞いてはいけない残酷すぎるデータ4
自殺率昭和30年代は20代が高かったが、今世紀は…… いつの間にか、本連載も18回目になりました。﹁データで社会を読み解く論稿﹂ということで、自由奔放に書かせていただいていますが、﹁たまには、読者のビジネスマンの参考になるようなネタを……﹂というのが編集部さんのホンネでしょう。私はビジネスのノウハウなど微塵も知りませんが、データを効果的に表現するユニークなグラフ技法の紹介はどうかな、と考えました。現代は﹁エビデンス﹂の時代。企画立案の会議などでは、データを交えたプレゼンテーションが求められることが多いでしょう。その時に力を発揮するのがグラフですが、このような見せ方のグラフ技法はどうか、という提案をしてみようと思います。私のエゴが入った作品ばかりで、皆さんの参考になるか分かりませんが、気軽に読んでいただければ幸いです。まずは、自殺率のグラフです。初っ端から物騒な話題ですが、社会病理
ko-ya-ma 2016/09/28
グラフに語らせる手法の話

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Web開発でもアプリ開発でも使える状態遷移図を自動生成するツールを作りました - Qiita
概要先日こちらの記事でgraphvizを使って状態遷移図を作成する方法をご紹介したのですが、これでもまだ複雑で記述量も多いのでとっつきづらいと思い、このgraphvizのソースコードを自動生成して画像を出力するコマンドラインアプリケーションを作成しました。このアプリケーションはPyagram︵ぱいあぐらむ︶といい、その名前から察しがつくかと思いますがPythonを使用して開発されました。開発期間は1日でした。このPyagramを使うことで複雑な状態遷移図を比較的簡単に作成することができるようになりますので、以下でご紹介したいと思います。状態遷移図の描き方についてはこちらの記事を参考にしています。出来上がりの図は以下のような感じになります。図には幾つかのオブジェクトがあります。図のタイトル︵最上段︶ビュー︵二重丸︶サーバサイドの処理︵灰色の背景の一重丸︶画面遷移︵破線の矢
ko-ya-ma 2016/07/24
python

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Keen - Event Streaming Platform
The Fully Managed Event Streaming Platform Event Streaming API for developers, built on Apache Kafka®, Storm®, and Cassandra®. Get Started for Free
ko-ya-ma 2016/04/19
APIでデータを集積して、APIでデータを加工して取り出せる

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