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MicroGPT explained interactively Trying my best to visualize it. I'm a n00b at machine learning though Andrej Karpathy wrote a 200-line Python script that trains and runs a GPT from scratch, with no libraries or dependencies, just pure Python. The script contains the algorithm that powers LLMs like ChatGPT. Let's walk through it piece by piece and watch each part work. Andrej did a walkthrough on
flowchart TB UserApp["Consumer app"] --> PublicAPI["src/index.ts (Public API exports)"] PublicAPI --> ChartCreate["ChartGPU.create(container, options)"] PublicAPI --> SyncAPI["connectCharts(charts)"] subgraph MainThread["🔷 MAIN THREAD RENDERING (Default)"] subgraph ChartInstance["Chart instance (src/ChartGPU.ts)"] ChartCreate --> SupportCheck["checkWebGPUSupport()"] ChartCreate --> Canvas["Create
ChartDB is a powerful, web-based database diagramming editor. Instantly visualize your database schema with a single "Smart Query." Customize diagrams, export SQL scripts, and access all features—no account required. Experience seamless database design here. What it does: Instant Schema Import Run a single query to instantly retrieve your database schema as JSON. This makes it incredibly fast to v
このページについて 日本国内におけるデジタル報道（デジタル・ジャーナリズム）の事例を集めたウェブページです。各作品に「地図」「3D」「スクローリーテリング」といったジャンル、手法、技術に関するタグを付与し、タグで逆引き検索できるようにしています。 私（荻原）が事例として集めてきたものを整理して公開したものです。 使い方 デジタル報道はその特性上、言語で検索することが難しいため、会社を横断して事例を探すことが簡単ではありません。このページで日本国内の主なデジタル報道事例を公開元にかかわらず一覧することができます。 また、タグで同じ手法や技術を使った作品を横断検索できるため、制作時の参考や類似の事例を探すこともできます。 作品の集め方 今のところ「国内の報道機関が発表したもの」「ウェブページとして公開されているもの」「インタラクションやデータベースなど、紙面や動画だけでは実現できないもの」を集
SummaryMost visual programming environments fail to get any usage. Why? They try to replace code syntax and business logic but developers never try to visualize that. Instead, developers visualize state transitions, memory layouts, or network requests. In my opinion, those working on visual programming would be more likely to succeed if they started with aspects of software that developers already
好きな自治体に寄付をする「ふるさと納税」。都市部の住民が肉や果物など地方の魅力的な返礼品を求め、寄付金額は拡大しています。一方、税金を奪われる都市部の自治体は不満を募らせています。返礼品の調達などに多額の公費を投じることには批判の声もあります。 そこで、寄付の流出入に加え、調達などの経費や、国の地方交付税による補塡も考慮に入れ、最終的な実入りをさす「ふるさと納税実質収支額」を市区町村別に算出しました。2024年度分からは、自治体の経費のうち、仲介サイト事業者に支払った費用を分かるようにしました。 2024年度の黒字首位は市立病院に対する市民2人からの約254億円の寄付を含む兵庫県宝塚市、赤字額がもっとも多かったのは川崎市でした。 あなたの街を調べてみましょう。 データと実質収支額について総務省が毎年公表する「ふるさと納税に関する現況調査」から2016〜24年度の寄付受入額と経費、住民税控除
Mermaid Flow is a Visual Mermaid live editor that aims to simplify creating Mermaid JS Diagrams online. Currently Mermaid Flow supports Flowchart diagrams, giving you the ability to Drag and Drop nodes, edges and labels to create your Flowchart diagrams visually. This mermaid live editor is useful for creating and maintaining complex diagrams such as Software Architecture diagrams. Once drawn, sim
筆者は Scrapbox を愛用しており、Scrapbox プロジェクトのページ間のグラフ構造を可視化するためのツールを作ったりしています。 GitHub - mamezou-tech/sbgraph: Fetch Scrapbox project data and visualize activities. このツールは Graphviz の dot 形式ファイルを出力するので手軽にグラフ構造の可視化が可能です[1]。 D3.js を使うと Graphviz よりインタラクティブな可視化アプリを作れます。グラフ構造の可視化には、force simulation を使うと効果的です。 Force-Directed Graph かなり前に Vue 2 と D3.js を使って可視化のための SPA (Single Page Application) を試作して放置していました。 放置している
JavaScript・TypeScriptのimport・exportの依存関係を可視化するcode-dependencyの紹介 追記情報 v0.5.0で.vueの拡張子もサポートするようになりました。はじめに現在のJavaScriptはexport、importによるモジュールの切り離しと結合が可能であるため。大きなプロジェクトに成長させることができます。 実装が進むにつれてファイル間の依存が複雑になっていき、実装全体の依存関係を把握するのが難しくなっていきます。これはプロジェクトに対して新しいメンバーが増えたときに、コードリーディングの時間を十分に取る必要があります。また、OSSのライブラリに貢献したいときも同様の状況が生まれるでしょう。特に後者は開発メンバーが近くにいるとも限らず、他国の方である可能性も十分に高いため開発に参加するための準備が必要になります。 このような、全体の依存関
Table of Contents Introduction When --dry-runs aren't enough What is Git-Sim? Git-Sim Goals What Does Git Sim Do? Full list of Git-Sim supported commands Git-Sim features How to Install and Run Git-Sim How Does Git-Sim Work? Contributing to Git-Sim Summary Next Steps Introduction Despite its simple design under the hood, Git is a notoriously confusing tool for new devs to learn to use and understa
はじめにIT分野では日々新しい技術が登場しています。技術者の肌感覚として新しい技術・枯れた技術の区別は付くでしょうが、それらを俯瞰して視ることはできるのでしょうか？昨今のIT分野では、Qiita等のプラットフォームを通じてコミュニティベースでの技術情報の発信が活発に行われています。本稿では、Qiitaの投稿記事に付けられたタグの情報を利用して、過去約10年間の国内のIT技術動向を可視化した「日本のIT技術マップ」を紹介します。 「日本のIT技術マップ」「日本のIT技術マップ」は、Qiitaの投稿記事から得たタグの関係を地図テイストに可視化したものです。投稿記事は、Qiitaのサービス開始時である2011年9月から2022年12月までのものをQiita APIから取得しました。可視化方法の主要な部分は以下の論文を参考にしています。 Gansner, E. R., Hu, Y., & Kobo
Diagram as Code6 different ways to turn code into beautiful architecture diagrams
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