Qiitaでは、５つ記事を読んで、１つ記事を書く感じ。
<この項は書きかけです。順次追記します。>
読んでいるのは、今着手しはじめた分野。
書いているのは、昔からやっていたことと、最近やりはじめたこと。
タグを整理するために分野名を順次タグにしていく予定。
なお、書いている分野の記事は、なるべく全部読むように努力中。
git, dockerに注力中。その次がC, python
git
. github
. gitlab
. bitbucket
docker
. ubuntu
. debian
. apt
c/c++
. gcc/g++
. clang/clang++
. vscode/visual C/C++
python
. pip
. anaconda
.. conda
読んでいる分野
git: GitHub, gitlab, bitbucket
自然言語処理：機械翻訳ソフトの開発要員
macOS:今主に使っている機材
C#: C#の使い手から便利だよと勧められ周りに使い手が増えてきた。
Windows:お仕事展開上必要
JavaScript: Web系の作業で必須。
クラウド:AWSなどへの移植の助言のお仕事
PHP:使っているシステムの検査のお仕事
LISP: Emacs, Mule開発者の研究室の研究生で常駐。
IchigoJam: これから使う予定
書いている分野
安全：分析、HAZOP、交通事故
通信：Wi-Fi, RFC, 遅延
プログラミング言語：アセンブラ
IoT: RaspberryPI
導入：docker, brew, apt, shell
機械学習：Python, R
機敏：作業改善(process improvement)、事業管理(project management)
エラー：成功した事例より、失敗した事例に参考になることがある。失敗事例の中に、最終的に成功した事例があれば、成功事例だけの事例はいらない。
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。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4
プログラミング言語教育のXYZ
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1950c5810fb5c0b07be4
Qiitaで組立語(assembler)・機械語(machine language)・CPU「アセンブラへの道」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/46f2333c2647b0e692b2
書いている量と読んでいる量が均衡しているとかってに自分で思っている分野
C: gcc, clang, visual c
C++: g++, clang++ visual c++
Python: Anaconda
docker
brew
apt
shell: 主にエラー
読み書きしないことにしている内容
自己啓発本：自己啓発本はよむものではなく書くものとの趣旨から読む人とは会話しない。
株価：インサイダー取引の疑いをかけられるといけない。李下に冠を正さず。
仮想通貨：どういう仕事をお願いされるかわからない。立場を透明にしておきたい。
マルチ商法・ネズミ講：駄目だと言っている人が、実は張本人のことあり
政党・宗教：１８歳くらいまでプロテスタントの教会に通っていました。キリスト教に関する事項は英語、ラテン語等の言語理解で言及することあります。それ以外の宗教については、文化調査などの目的で調べることはあります。内容については、言語分析の場合は言及するかもしれません。かってでごめんなさい。
インド、インドネシアとJava、Javascript:接尾辞がついて別物と言うが共通点は多い。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2c331ff6654d41d5e157
＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞
文書履歴(document history)
ver. 0.01 初稿 20190504
ver. 0.02 「読み書きしない」追記 20190505 朝
ver. 0.03 仮想通貨追記 20190505 午前
ver. 0.04 例追記 20190509
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