一般のユーザー向けのサービスで有向グラフを利用しているものとしては、以下のようなものがあります：
1. **ソーシャルネットワーキングサービス**: ソーシャルメディアプラットフォームでは、友人やフォロワー間の関係を有向グラフとして表現しています。例えば、TwitterやFacebookでは、ユーザーとそのフォロワーの関係が有向グラフとして表されます。
2. **オンラインマーケットプレイス**: オンラインショッピングプラットフォームやレビューサイトでは、製品やサービス間の関連性や顧客の嗜好を有向グラフとして表現しています。これにより、顧客に関連製品を推薦したり、レビューの信頼性を評価したりすることができます。
3. **リコメンデーションシステム**: オンラインストリーミングサービスや電子書籍プラットフォームなど、個々のユーザーの過去の行動や好みをもとに、関連するコンテンツを推薦するシステムでは、ユーザーとコンテンツの関係を有向グラフとして表現することがあります。
これらのサービスは、ユーザーの行動や関係性を視覚化し、より適切なコンテンツや情報を提供するのに役立ちます。
因果グラフや有向グラフをユーザーインターフェースとして利用するサービスとしては、データ解析や機械学習の分野で使われることがあります。例えば、以下のようなサービスがあります：
1. **TensorBoard**: TensorFlowの可視化ツールで、モデルの構造やトレーニングの進捗を視覚化するのに使用されます。TensorFlowのグラフやデータフローを可視化するのに有効です。
2. **DAGsHub**: これは、データサイエンスプロジェクトの管理と可視化のためのプラットフォームで、DAGs（Directed Acyclic Graphs）を使用してプロジェクトのタスクや依存関係を表現します。
3. **Apache Airflow**: ワークフローオーケストレーションツールで、タスクの依存関係をDAGとして表現し、スケジューリングや実行を管理します。
これらのツールは、複雑なタスクやデータ処理フローを視覚化し、理解しやすくするのに役立ちます。
統計的因果推論に関する論文やレポートを探してみましょう。以下はいくつかのオプションです：
1. "Causal Inference in Statistics: A Primer" by Pearl, J. (2009) - これは統計的因果推論に関する基本的な導入的な文献です。PubMed CentralやarXivなどのサイトで読むことができます。
2. "Graphical Models for Causality: Strengths, Weaknesses, and Applications to Cognitive Neuroscience" by Ramsey, J. D. et al. (2010) - この論文は、因果推論のグラフィカルモデルに焦点を当てています。ResearchGateやGoogle Scholarで入手できる場合があります。
3. "Counterfactuals and Causal Inference: Methods and Principles for Social Research" by Morgan, S. L. & Winship, C. (2014) - 社会科学における統計的因果推論の方法と原則について詳しく説明されています。Google ScholarやJSTORなどのデータベースで入手できます。
これらの論文は、ウェブ上で読むことができる可能性がありますが、アクセス可能性は変動する可能性があるため、検索を行ってみてください。
import React, { useState } from 'react';
import { atom, useAtom } from 'jotai';
import axios from 'axios';
// レスポンスを保持するグローバルステート
const dataFromApiAtom = atom(null);
const fetchData = async (url) => {
try {
const response = await axios.get(url);
return response.data;
} catch (error) {
console.error('Error fetching data:', error);
return null;
}
};
const App = () => {
const [inputText, setInputText] = useState('');
const [dataFromApi, setDataFromApi] = useAtom(dataFromApiAtom);
const handleButtonClick = async () => {
const apiUrl = `https://example.com/api?param=${inputText}`;
// APIリクエストを行い、レスポンスを取得してグローバルステートに設定する
const responseData = await fetchData(apiUrl);
setDataFromApi(responseData);
};
return (
<div>
<input
type="text"
value={inputText}
onChange={(e) => setInputText(e.target.value)}
/>
<button onClick={handleButtonClick}>Fetch Data</button>
<div>
{dataFromApi && (
<div>
{/* 取得したデータを表示 */}
<p>Data from API: {dataFromApi}</p>
</div>
)}
</div>
</div>
);
};
export default App;
{
"query": {
"match": {
"field": "search_query"
}
},
"sort": [
{
"_score": {
"order": "desc"
}
}
]
}
#include <WiFi.h>
#include <WiFiUdp.h>
const char *ssid = "NetHack";
const char *password = "your_password";
WiFiUDP udp;
void setup() {
Serial.begin(115200);
delay(1000);
// Connect to WiFi network
Serial.println();
Serial.print("Connecting to ");
Serial.println(ssid);
WiFi.softAP(ssid, password);
Serial.println("WiFi connected");
Serial.println("IP address: ");
Serial.println(WiFi.softAPIP());
udp.begin(8000);
}
void loop() {
char packetBuffer[] = "cccc";
// Send "cccc" to localhost on port 8000
udp.beginPacket("127.0.0.1", 8000);
udp.write(packetBuffer);
udp.endPacket();
delay(1000); // Adjust delay as needed
}
