技術文献を調査する際に、100文献を基本としてきた。
いつもどんな概念でも100文献読めるとは限らない。
そこで、1, 10, 100, 1000, 10000の場合について記録する。
<この項は書きかけです。順次追記します。>
1 辞書
岩波数学辞典、岩波情報科学辞典, 英和辞典、英英辞典など辞書類は１種類で済ますことがある。
その分野でまだ文献が一つしかない場合も１。
公式の文献でなく、研究者同士の情報交換の場合も同様。
岩波数学辞典
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b37bfd303658cb5ee11e
岩波数学辞典は、第三版、第四版とも、いつも使っているMacに入れて持って歩いてる。
いろんな質問、疑問に答えるのに便利。
10
ちょっとした概念を調べるのに、まず10件読んでみる。
無線網(Wifi)と空中線(antenna)(14)空中線(antenna)S-parameter
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/075e5a982422c9cafd23
類似の概念でわかっていない用語は、別に10件読む。
プログラミング言語の教育をするときには、10冊実行してみる。
OSの違い、言語のversionの違い、設計環境の違いなど、10冊実行すると、ありとあらゆるエラーに遭遇する。
初めての CEDD(Compile Error Driven Design) ８回直してコンパイル。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9494236aa1753f3fd1e1
100
ある分野に初めて参入する時には、まず100文献読む。
100本文献を読むと、共通に参照している基本文献がわかることがある。
1,000
大事な資料を作成する場合には、100文献の参考文献を網羅していって1000文献の一覧を作る。
手当たりしだい読みながら、類似の文献を確認する。
10,000
ある事業で、品質管理と、人材育成の担当を兼務している時、他人のスキル判定をしているが、自分のスキル判定はどうするかを考えた時、amazon.co.jpに10,000冊、感想を書くことにした。
当初は３年計画であった。事業が好調で４年半で 10,000冊を超えた。無事事業も完了した。
結果としてamazon 殿堂 No1 Reviewerにしていただいた。
Engineering Festa 2024前に必読記事一覧
登壇直後版 色使い(JIS安全色) Qiita Engineer Festa 2023〜私しか得しないニッチな技術でLT〜 スライド編 0.15
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f0d3070d839f4f735b2b
プログラマが知っていると良い「公序良俗」
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逆も真：社会人が最初に確かめるとよいこと。OSEK(69)、Ethernet(59)
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統計の嘘。仮説（127）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/63b48ecf258a3471c51b
自分の言葉だけで論理展開できるのが天才なら、文章の引用だけで論理展開できるのが秀才だ。仮説（136）
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参考文献駆動執筆(references driven writing)・デンソークリエイト編
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b27b3f58b8bf265a5cd1
「何を」よりも「誰を」。１０年後のために今見習いたい人たち
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8045978b16eb49d572b2
Qiitaの記事に３段階または５段階で到達するための方法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9298296852325adc5e
出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840
coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20667f09f19598aedb68
あなたは「勘違いまとめ」から、勘違いだと言っていることが勘違いだといくつ見つけられますか。人間の間違い(human error(125))の種類と対策
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ae391b77fffb098b8fb4
プログラマの「プログラムが書ける」思い込みは強みだ。３つの理由。仮説（168）統計と確率(17) , OSEK(79)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bc5dd86e414de402ec29
出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840
これからの情報伝達手段の在り方について考えてみよう。炎上と便乗。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/71a09077ac195214f0db
ISO/IEC JTC1 SC7 Software and System Engineering
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b43f0f6976a078d907
アクセシビリティの知見を発信しよう！（再び）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/03457eb9ee74105ee618
統計論及確率論輪講（再び）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/590874ccfca988e85ea3
読者の心をグッと惹き寄せる7つの魔法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b1b5e89bd5c0a211d862
「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9380888d1e5a042646b
ソースコードで議論しよう。日本語で議論するの止めましょう（あるプログラミング技術の議論報告）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8b9811c80f3338c6c0b0
脳内コンパイラの3つの危険
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7025cf2d7bd9f276e382
心理学の本を読むよりはコンパイラ書いた方がよくね。仮説（34）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fa715732cc148e48880e
NASAを超えるつもりがあれば読んでください。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e81669f9cb53109157f6
データサイエンティストの気づき!「勉強して仕事に役立てない人。大嫌い!!」『それ自分かも?』ってなった!!!
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「ぼくの好きな先生」「人がやらないことをやれ」プログラマになるまで。仮説（37）
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なぜ経済学徒を辞め、計算機屋になったか（経済学部入学前・入学後・卒業後対応） 転職(1)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/06335a1d24c099733f64
プログラミング言語教育のXYZ。 仮説（52）
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【24卒向け】9ヶ月後に年収１０００万円を目指す。二つの関門と三つの道。
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「【25卒向け】Qiita Career Meetup for STUDENT」予習の勧め
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大学入試不合格でも筆記試験のない大学に入って卒業できる。卒業しなくても博士になれる。
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全世界の不登校の子供たち「博士論文」を書こう。世界子供博士論文遠隔実践中心 安全(99)
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小川メソッド 覚え（書きかけ）
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DoCAP（ドゥーキャップ）って何ですか？
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自己記事一覧
Qiitaで逆リンクを表示しなくなったような気がする。時々、スマフォで表示するとあらわっることがあり、完全に削除したのではなさそう。
４月以降、せっせとリンクリストを作り、統計を取って確率を説明しようとしている。
2025年２月末を目標にしている。
物理記事 上位100
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量子(0) 計算機, 量子力学
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図(0) state, sequence and timing. UML and お絵描き
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品質一覧
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日本語（０）一欄
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英語(0) 一覧
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音楽 一覧(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b6e5f42bbfe3bbe40f5d
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一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
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Wireshark 一覧 wireshark(0)、Ethernet(48)
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線網（Wi-Fi）空中線(antenna)(0) 記事一覧(118/300目標)
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OSEK OS設計の基礎 OSEK(100)
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Error一覧 error(0)
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C++ Support(0)
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Coding(0) Rules, C, Secure, MISRA and so on
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プログラマによる、プログラマのための、統計(0)と確率のプログラミングとその後
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なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2
言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12
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Python(0)記事をまとめたい。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/088c57d70ab6904ebb53
官公庁・学校・公的団体（NPOを含む）システムの課題、官（０）
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小川清最終講義、最終講義（再）計画, Ethernet(100) 英語(100) 安全(100)
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