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今年度の目標的な何か

順番を毎月見直し、そこまでの作業を記録する予定(は未定)。

1. docker

dockerfileも書き始めた。

dock, docker, dockestを合言葉に、dockerの整理を。

ARM のdockerも追いかけて、何かやることを探す。

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

2. C++

仕事でどれくらい必要かは未定。

場合によっては一番重要になるかもしれない。

docker上で、g++, Clang++, vc++の3つを動かしていろいろ試す。

The C++ Standard Library: clang++とg++でコンパイルしてみた(まとめ):14件
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9bdfaa392443d13e5759
C++17 - The Complete Guide clang++とg++でコンパイルしてみた(まとめ):4件
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c000f307e642990781e1
C++N3242, 2011, ISO/IEC 14882, C++ standard(1) Example code compile list
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/685b5c1a2c17c1bf1318
C++N4606 Working Draft 2016, ISO/IEC 14882, C++ standard(1) Example code compile list
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/df5d62c35bd6ed1c3d43/
C++N4741, 2018 Standard Working Draft on ISO/IEC 14882 sample code compile list
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3294c014044550896010
Autosar Guidelines C++14 example code compile list(1-169)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8ccbf6675c3494d57a76

3. python

機械学習の整理がまだ完了していない。

GPUの利用環境構築作業が未完了。

言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4

4. 量子計算機

本当は1番にしたいが、具体的な方針がまだ見えていない。

5 遺伝子解析

これも、本当は1番候補だが、具体的なデータがあつめ方がわかっていない。

6 Raspberry PI

はじめたセミナなど、あるまとまりに整理する。

dockerでやることは、raspberry PIでもやって、違いを確認する作業は継続。

処理能力による処理時間、記憶容量、記録容量以外に課題があるかどうか。

7 Ichigojam

今年初めて取り組む。
どこまでやるかはみんなの力。

8 Wi-Fi

一番の専門のはず。

phs, gpsなどのプログラムは書いたことあっても、Wi-Fi用のプログラム書いたかどうか記憶にない。
これはまずい。

無線網(Wi-Fi)空中線(antenna)(0) 記事一覧(118/300目標)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001

9 64bit CPU

目標にかかげていた。
ARM64対応、Windows 64bitなど仕事でも直近で必要。
FPGA関係の何かを含むかも。

64bitCPUへの道 and/or 64歳の決意(0):101件
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cfb5ffa24ded23ab3f60

10HAZOP

資料をQiitaにも順次掲載。

11 TOPPERS

何もできてなくてごめんなさい。
資料の整理は。

TOPPERSまとめ #名古屋のIoTは名古屋のOSで
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9026c049cb0309b9d451

12GPU

dockerでのGPU利用、機械学習、macOSでのGPU利用など日々の作業の時間短縮のためにも。

13 自然言語処理

英語、日本語の処理、分析。機械学習の1適用分野としても。

14確率論及統計論

遺伝子解析、機械学習、量子計算機のそれぞれの基礎。

LaTeXでの資料作成も完了さえねば。

15 交通事故・自動運転

16 git

本当はdockerと対で対応したい。know howがまだ未蓄積。

関連資料

' @kazuo_reve 私が効果を確認した「小川メソッド」
https://qiita.com/kazuo_reve/items/a3ea1d9171deeccc04da

' @kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報
https://qiita.com/kazuo_reve/items/d1a3f0ee48e24bba38f1

' @kazuo_reve Vモデルについて勘違いしていたと思ったこと
https://qiita.com/kazuo_reve/items/46fddb094563bd9b2e1e

自己記事一覧

プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945

逆も真:社会人が最初に確かめるとよいこと。OSEK(69)、Ethernet(59)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/39afe4a728a31b903ddc

「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

物理記事 上位100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/66e90fe31fbe3facc6ff

量子(0) 計算機, 量子力学
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1cd954cb0eed92879fd4

数学関連記事100
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図(0) state, sequence and timing. UML and お絵描き
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/60440a882146aeee9e8f

品質一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2b99b8e9db6d94b2e971

言語・文学記事 100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/42d58d5ef7fb53c407d6

医工連携関連記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6ab51c12ba51bc260a82

自動車 記事 100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f7f0b9ab36569ad409c5

通信記事100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1d67de5e1cd207b05ef7

日本語(0)一欄
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7498dcfa3a9ba7fd1e68

英語(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/680e3f5cbf9430486c7d

転職(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f77520d378d33451d6fe

仮説(0)一覧(目標100現在40)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f000506fe1837b3590df

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https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b6e5f42bbfe3bbe40f5d

@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

Qiita(0)Qiita関連記事一覧(自分)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58db5fbf036b28e9dfa6

鉄道(0)鉄道のシステム考察はてっちゃんがてつだってくれる
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安全(0)安全工学シンポジウムに向けて: 21
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一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39

Ethernet 記事一覧 Ethernet(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/88d35e99f74aefc98794

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)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001

OSEK OS設計の基礎 OSEK(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7528a22a14242d2d58a3

Error一覧 error(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b6cbc8d68eae2c42b8

++ Support(0) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8720d26f762369a80514

Coding(0) Rules, C, Secure, MISRA and so on
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/400725644a8a0e90fbb0

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

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
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9897eb641268766909

なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
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言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4

プログラムちょい替え(0)一覧:4件
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/296d87ef4bfd516bc394

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)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/04ee6eaf7ec13d3af4c3

「はじめての」シリーズ  ベクタージャパン 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2e41634f6e21a3cf74eb

AUTOSAR(0)Qiita記事一覧, OSEK(75)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/89c07961b59a8754c869

プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945

LaTeX(0) 一覧 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e3f7dafacab58c499792

自動制御、制御工学一覧(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7767a4e19a6ae1479e6b

Rust(0) 一覧 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e8bb080ba6ca0281927

100以上いいねをいただいた記事16選
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f8d958d9084ffbd15d2a

小川清最終講義、最終講義(再)計画, Ethernet(100) 英語(100) 安全(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e2df642e3951e35e6a53

<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。>
This article is an individual impression based on my individual experience. It has nothing to do with the organization or business to which I currently belong.

文書履歴(document history)

ver. 0.01 初稿
ver. 0.02 URL数項目追記 20190521
ver. 0.03 追記 20200126

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