Рубрика «визуализация» - 3

Памятка по работе с Canvas API - 1

Доброго времени суток, друзья!

Данная статья представляет собой небольшую подборку примеров работы с Canvas API, к которой удобно обращаться при необходимости вспомнить изученный материал.

Это не руководство по работе с холстом, а лишь демонстрация некоторых из его основных инструментов.

Для меня это также своего рода промежуточный итог в изучении холста.

Код разбит на отдельные блоки-песочницы, которые для удобства чтения помещены под «кат».

Парочка важных моментов.

Ширину и высоту холста лучше определять с помощью атрибутов:

<canvas width="300" height="300"></canvas>

Если мы хотим, чтобы холстом была вся область просмотра, то делаем следующее:

const width = canvas.width = innerWidth
const height = canvas.height = innerHeight

Холст и двумерный контекст рисования я определяю следующим образом:

const canvas = document.querySelector('canvas')
// не путать с объектом jQuery
const $ = canvas.getContext('2d')

Довольно слов.
Читать полностью »

Распространение сферического коня в вакууме по территории РФ - 1

Привет от ODS. Мы откликнулись на идею tutu.ru поработать с их датасетом пассажиропотока РФ. И если в посте Milfgard огромная таблица выводов и научпоп, то мы хотим рассказать что под капотом.

Что, опять очередной пост про COVID-19? Да, но нет. Нам это было интересно именно с точки зрения математических методов и работы с интересным набором данных. Прежде, чем вы увидите под катом красивые картинки и графики, я обязан сказать несколько вещей:

  • любое моделирование — это очень сложный процесс, внутри которого невероятное количество ЕСЛИ и ПРЕДПОЛОЖИМ. Мы о них расскажем.
  • те, кто работал над этой статьей — не эпидемиологи или вирусологи. Мы просто группа любителей теории графов, практикующих методы моделирования сложных систем. Забавно, но именно в биоинформатике сейчас происходит наиболее существенный прогресс этой узкой области математики. Поэтому мы пониманием язык биологов, хоть и не умеем правильно обосновывать эпидемиологические модели и делать медицинские заключения.
  • наша симуляция всего лишь распространение сферического коня в вакууме по территории РФ. Не стоит относиться к этому серьезно, но стоит задуматься об общей картине. Она определенно интересная.
  • эта статья не существовала бы без датасета tutu.ru, за что им огромное спасибо.
  • мы хотим пригласить других заинтересованных исследователей в ODS.ai и под инициативой ML for Social Good (канал #ml4sg в ODS) вместе улучшать эту модель, чтобы получить опыт и возможность применять ее в будущем. Все интересные задачи, которые мы еще не решили, будут помечены в статье как TODO.

Под катом — результаты нашего марш-броска на датасет.

Читать полностью »

Изучение слов сгруппированных тематически - 1
Есть разные подходы к пополнению словарного запаса, какие-то более эффективны для одних людей, какие-то для других. Лично мне нравится изучать слова сгруппированные тематически тем или другим образом, что позволяет учить слова не сами по себе, а в тематическом контексте, позволяющем легче их запоминать и повторять.
Хочу поделится подобранными мной для себя подходами и порекомендовать помогающую мне в изучении литературу и программное обеспечение (список в конце статьи).
Я изучаю только английский, но рекомендуемые подходы применимы и для других иностранных языков, а также, частично, и для изучения профессиональной терминологии.
На исчерпывающие рекомендации и 100% истину не претендую, но уверен, что что-то из описанного может оказаться вам полезным.

Читать полностью »

Всем привет.

Продолжаю развивать свой проект по визуализации трендов данных, добавил возможность просмотра в браузере в реальном времени. Кому интересно прошу.

Читать полностью »

Легко посчитать, сколько трафика пришло с ютуб-канала. К примеру, зайти в счетчик Яндекс Метрики или Google Analytics. А вы попробуйте узнать, что происходило с вашим видео на канале. Кто его посмотрел, кто добавил в фавориты, а кто дислайкнул. Вот для выгрузки таких данных и потребуется скрипт на Python.

Проектирование дашбордов для веб-аналитики e-commerce сайта. Часть 4: Youtube-канал - 1
Динамика Youtube-активностей
Читать полностью »

Визуализация больших графов для самых маленьких - 1
Что делать, если вам нужно нарисовать граф, но попавшиеся под руку инструменты рисуют какой-то комок волос или вовсе пожирают всю оперативную память и вешают систему? За последние пару лет работы с большими графами (сотни миллионов вершин и рёбер) я испробовал много инструментов и подходов, и почти не находил достойных обзоров. Поэтому теперь пишу такой обзор сам.
Читать полностью »

Алгорейв: как программисты устраивают вечеринки - 1
Источник

Разработчики будущего пишут не просто код — они создают алгоритмический рейв. Алгорейв — это написание и использование алгоритмов, генерирующих танцевальную музыку в режиме реального времени перед физически присутствующей аудиторией.

Генеративная музыка — явление не новое. Известно, что даже нейросеть способна создавать музыку, которую сложно отличить от творчества талантливого композитора. Однако алгорейв имеет свои отличительные особенности.

Если работа традиционного диджея строится вокруг правильного сведения треков (конечно, если он не крутит с флешки готовый микс), то алгорейверы импровизируют, допускают и исправляют ошибки прямо во время представления. При этом лайвкодеры транслируют происходящее на экране ноутбука.
Читать полностью »

Возможно, вы в курсе, а может быть и нет, но мы плотно занимаемся разработкой технологий Индустрии 4.0. IoT, машинное обучение на реальном производстве, цифровые двойники предприятий – со всеми этими вещами мы знакомы не понаслышке. Другими словами, мы знаем, как подружить «цифру» с брутальным тяжёлым машиностроением или нефтедобычей.

Облако точек. Как мы развиваем цифровые технологии в строительстве - 1

Но сегодня мы хотим рассказать о чуть менее героических разработках для не менее суровой строительной отрасли. Мы решили озаглавить свой рассказ «Облако точек», и совсем скоро вы поймёте, почему именно так.
Читать полностью »

Как собрать когорты пользователей в виде графиков в Grafana [+docker-образ с примером]

Как мы решили задачу визуализации когорт пользователей в сервисе Promopult c помощью Grafana.

Promopult — мощный сервис с большим числом пользователей. За 10 лет работы число регистраций в системе перевалило за миллион. Те, кто сталкивался с подобными сервисами, знают, что этот массив юзеров далеко не однороден.

Кто-то зарегался и «уснул» навеки. Кто-то забыл пароль и зарегался еще пару раз за полгода. Кто-то несет деньги в кассу, а кто-то пришел за халявными инструментами. И хорошо бы с каждого получить некий профит.

На таких больших массивах данных, как у нас, анализировать поведение отдельного юзера и принимать микро-решения бессмысленно. А вот отлавливать тренды и работать с большими группами — можно и нужно. Что мы, собственно, и делаем.

Читать полностью »

Увидеть почти невидимое, еще и в цвете: методика визуализации объектов через рассеиватель - 1

Одной из самых знаменитых способностей Супермена является суперзрение, которое позволяло ему рассматривать атомы, видеть в темноте и на огромное расстояние, а еще видеть сквозь предметы. Эту способность крайне редко демонстрируют на экранах, но она есть. В нашей же реальности видеть сквозь практически полностью непрозрачные объекты также можно, применив некоторые научные трюки. Однако, полученные снимки всегда были черно-белые, до недавнего времени. Сегодня мы познакомимся с исследованием, в котором ученые из университета Дьюка (США) смогли сделать цветной снимок объектов, спрятанных за непрозрачной стеной, применив однократное световое воздействие. Что это за супер-технология, как она работает и в каких областях может применяться? Об этом нам расскажет доклад исследовательской группы. Поехали.Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js