「詳解　ディープラーニング　TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理」巣籠悠輔　著。dockerで機械学習(7) with anaconda(7)

# 1.すぐにプログラムを動かしたい方へ(as soon as you want)

「詳解　ディープラーニング　TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理」巣籠悠輔　著
![72995_ext_06_0-2.jpg](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/51423/b3893b6b-0ccc-08d9-e154-ee1f4c5d6d08.jpeg)
https://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=72995

<この項は書きかけです。順次追記します。>

## docker
dockerは複数人で同じ設定で作業、実験、実習ができるとても便利な道具です。
それまで利用していた環境とは全く別に作ります。
それまでどのような設定をしていても、dockerが起動し、ネットがつながれば大丈夫です。ここでは、本で紹介しているdockerの資料に直接基づかず、すぐに利用できる環境を提供し、またご自身で新たに導入したソフトを含めて、保存しておく方法を紹介します。

### docker起動
dockerを導入し、Windows, Macではdockerを起動しておいてください。
Windowsでは、BiosでIntel Virtualizationをenableにしないとdockerが起動しない場合があります。
また、セキュリティの警告などが出ることがあります。
システム管理者での作業が必要になります。

### docker pull and run

```
$ docker pull kaizenjapan/anaconda-sugomori

$ docker run -it -p 8888:8888 kaizenjapan/anaconda-sugomori /bin/bash
```


dockerの中と、dockerを起動したOSのシェルとが表示が似ている場合には、どちらで操作しているか間違えることがあります。dockerの入力促進記号(comman prompt)は、docker idの数字が何桁かついています。

## 第1章

以下のshell sessionでは

```
(base) root@5d7f67ae9b0a:#
```
は入力促進記号(comman prompt)です。実際には数字の部分が違うかもしれません。この行の#の右側を入力してください。
それ以外の行は出力です。出力にエラー、違いがあれば、コメント欄などでご連絡くださると幸いです。
それぞれの章のフォルダに移動します。

```shell-session:docker
(base) root@5d7f67ae9b0a:# ls
bin  boot  dev	etc  handson-ml  home  lib  lib64  media  mnt  opt  proc  root	run  sbin  srv	sys  tmp  usr  var

(base) root@5d7f67ae9b0a:/# cd handson-ml/

(base) root@5d7f67ae9b0a:/handson-ml# ls
01_the_machine_learning_landscape.ipynb		     book_equations.ipynb
02_end_to_end_machine_learning_project.ipynb	     datasets
03_classification.ipynb				     docker
04_training_linear_models.ipynb			     extra_autodiff.ipynb
05_support_vector_machines.ipynb		     extra_capsnets-cn.ipynb
06_decision_trees.ipynb				     extra_capsnets.ipynb
07_ensemble_learning_and_random_forests.ipynb	     extra_gradient_descent_comparison.ipynb
08_dimensionality_reduction.ipynb		     extra_tensorflow_reproducibility.ipynb
09_up_and_running_with_tensorflow.ipynb		     future_encoders.py
10_introduction_to_artificial_neural_networks.ipynb  images
11_deep_learning.ipynb				     index.ipynb
12_distributed_tensorflow.ipynb			     math_linear_algebra.ipynb
13_convolutional_neural_networks.ipynb		     requirements.txt
14_recurrent_neural_networks.ipynb		     tensorflow_graph_in_jupyter.py
15_autoencoders.ipynb				     tools_matplotlib.ipynb
16_reinforcement_learning.ipynb			     tools_numpy.ipynb
LICENSE						     tools_pandas.ipynb
README.md

(base) root@5d7f67ae9b0a:/handson-ml# jupyter 01_the_machine_learning_landscape.ipynb 

(base) root@5d7f67ae9b0a:/handson-ml# jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --allow-root
[I 14:51:39.253 NotebookApp] Writing notebook server cookie secret to /root/.local/share/jupyter/runtime/notebook_cookie_secret
[I 14:51:39.671 NotebookApp] JupyterLab extension loaded from /opt/conda/lib/python3.6/site-packages/jupyterlab
[I 14:51:39.671 NotebookApp] JupyterLab application directory is /opt/conda/share/jupyter/lab
[I 14:51:39.675 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /handson-ml
[I 14:51:39.676 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at:
[I 14:51:39.676 NotebookApp] http://(5d7f67ae9b0a or 127.0.0.1):8888/?token=7a5331fc8bad20cea75fc965e0734876860496be34ddf2c9
[I 14:51:39.676 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).
[W 14:51:39.677 NotebookApp] No web browser found: could not locate runnable browser.
[C 14:51:39.677 NotebookApp] 
    
    Copy/paste this URL into your browser when you connect for the first time,
    to login with a token:
        http://(5d7f67ae9b0a or 127.0.0.1):8888/?token=7a5331fc8bad20cea75fc965e0734876860496be34ddf2c9
[I 14:52:06.930 NotebookApp] 302 GET / (172.17.0.1) 1.00ms
[W 14:52:06.979 NotebookApp] Clearing invalid/expired login cookie username-localhost-8888
[W 14:52:06.983 NotebookApp] Clearing invalid/expired login cookie username-localhost-8888
[I 14:52:06.985 NotebookApp] 302 GET /tree? (172.17.0.1) 6.74ms
[I 14:54:37.247 NotebookApp] 302 POST /login?next=%2Ftree%3F (172.17.0.1) 1.76ms
[I 14:54:44.746 NotebookApp] Writing notebook-signing key to /root/.local/share/jupyter/notebook_secret
[W 14:54:44.752 NotebookApp] Notebook 01_the_machine_learning_landscape.ipynb is not trusted
[I 14:54:46.482 NotebookApp] Kernel started: dcc7efd8-67a2-438f-bedf-43714520cfac
[I 14:54:47.204 NotebookApp] Adapting to protocol v5.1 for kernel dcc7efd8-67a2-438f-bedf-43714520cfac
[I 14:56:46.466 NotebookApp] Saving file at /01_the_machine_learning_landscape.ipynb
[W 14:56:46.468 NotebookApp] Notebook 01_the_machine_learning_landscape.ipynb is not trusted

```

## 第2章

python ファイル名.py
で実行できる。ただし、08_for.py, 09_for_break.py は実行後の改行がなかった。


```
(base) root@420f9be6a3a2:/deeplearning-tensorflow-keras# ls
2  3  4  5  6  README.md  appendix  mldata

(base) root@420f9be6a3a2:/deeplearning-tensorflow-keras/2# cd 2

(base) root@420f9be6a3a2:/deeplearning-tensorflow-keras/2# ls
00_hello_world.py  04_if_elif_else.py  08_for.py		 12_function_print_x2.py
01_if.py	   05_while.py	       09_for_break.py		 13_function_return_x2.py
02_if_else.py	   06_while_break.py   10_for_dict.py		 14_function_return_ax2_1.py
03_if_elif.py	   07_while_else.py    11_for_dict_key_value.py  15_function_return_ax2_2.py

(base) root@420f9be6a3a2:/deeplearning-tensorflow-keras/2# python 08_for.py 
0 1 2 3 4 5 (base) root@420f9be6a3a2:/deeplearning-tensorflow-keras/2#
```
## 第3章

```
(base) root@420f9be6a3a2:/deeplearning-tensorflow-keras/3/tensorflow# cd ../3

(base) root@420f9be6a3a2:/deeplearning-tensorflow-keras/3# ls
00_simple_perceptron.py  keras	tensorflow

(base) root@420f9be6a3a2:/deeplearning-tensorflow-keras/3# cd tensorflow

(base) root@420f9be6a3a2:/deeplearning-tensorflow-keras/3/tensorflow# ls
01_logistic_regression_or_tensorflow.py		  03_mlp_xor_tensorflow.py
02_multi_class_logistic_regression_tensorflow.py  04_toy_problem_tensorflow.py


(base) root@420f9be6a3a2:/deeplearning-tensorflow-keras/3/tensorflow# python 03_mlp_xor_tensorflow.py 
2018-10-06 01:51:47.652943: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA
2018-10-06 01:51:47.655535: I tensorflow/core/common_runtime/process_util.cc:69] Creating new thread pool with default inter op setting: 2. Tune using inter_op_parallelism_threads for best performance.
```
CPUとの関係で警告が出る。
### 第4章 

```
(base) root@420f9be6a3a2:/deeplearning-tensorflow-keras/3# cd ../4
(base) root@420f9be6a3a2:/deeplearning-tensorflow-keras/4# ls
keras  tensorflow
(base) root@420f9be6a3a2:/deeplearning-tensorflow-keras/4# cd keras
(base) root@420f9be6a3a2:/deeplearning-tensorflow-keras/4/keras# ls
00_mnist_sigmoid_keras.py  05_mnist_dropout_keras.py   10_mnist_adadelta_keras.py
01_mnist_tanh_keras.py	   06_mnist_plot_keras.py      11_mnist_rmsprop_keras.py
02_mnist_relu_keras.py	   07_mnist_momentum_keras.py  12_mnist_adam_keras.py
03_mnist_lrelu_keras.py    08_mnist_nesterov_keras.py  13_mnist_early_stopping_keras.py
04_mnist_prelu_keras.py    09_mnist_adagrad_keras.py   14_mnist_batch_normalization_keras.py

(base) root@420f9be6a3a2:/deeplearning-tensorflow-keras/4/keras# python 00_mnist_sigmoid_keras.py 
Using TensorFlow backend.
/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/sklearn/utils/deprecation.py:77: DeprecationWarning: Function fetch_mldata is deprecated; fetch_mldata was deprecated in version 0.20 and will be removed in version 0.22
  warnings.warn(msg, category=DeprecationWarning)
/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/sklearn/utils/deprecation.py:77: DeprecationWarning: Function mldata_filename is deprecated; mldata_filename was deprecated in version 0.20 and will be removed in version 0.22
  warnings.warn(msg, category=DeprecationWarning)
/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/sklearn/model_selection/_split.py:2069: FutureWarning: From version 0.21, test_size will always complement train_size unless both are specified.
  FutureWarning)
Epoch 1/100
2018-10-06 01:58:21.479898: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA
2018-10-06 01:58:21.482436: I tensorflow/core/common_runtime/process_util.cc:69] Creating new thread pool with default inter op setting: 2. Tune using inter_op_parallelism_threads for best performance.
8000/8000 [==============================] - 1s 71us/step - loss: 1.9617 - acc: 0.3528
Epoch 2/100
8000/8000 [==============================] - 0s 34us/step - loss: 1.2988 - acc: 0.6805
Epoch 3/100
8000/8000 [==============================] - 0s 30us/step - loss: 1.0163 - acc: 0.7676
Epoch 4/100
8000/8000 [==============================] - 0s 30us/step - loss: 0.8508 - acc: 0.8153
Epoch 5/100
8000/8000 [==============================] - 0s 29us/step - loss: 0.7466 - acc: 0.8385
Epoch 6/100
8000/8000 [==============================] - 0s 28us/step - loss: 0.6705 - acc: 0.8541
Epoch 7/100
8000/8000 [==============================] - 0s 27us/step - loss: 0.6115 - acc: 0.8635
Epoch 8/100
8000/8000 [==============================] - 0s 28us/step - loss: 0.5655 - acc: 0.8745

（中略）

8000/8000 [==============================] - 0s 26us/step - loss: 0.1508 - acc: 0.9661
Epoch 100/100
8000/8000 [==============================] - 0s 27us/step - loss: 0.1502 - acc: 0.9665
2000/2000 [==============================] - 0s 58us/step
[0.36202839875221254, 0.8855]
```
版の不整合の警告が出る。




# 2. dockerを自力で構築する方へ
anaconda/keras/tensorflow方針(docker deploy policy)

ここから下は、上記のpullしていただいたdockerをどういう方針で、どういう手順で作ったかを記録します。
上記のdockerを利用する上での参考資料です。１章の続きをする上では必要ありません。
自力でdocker/anaconda/keras/tensorflowを構築する場合の手順になります。
dockerfileを作る方法ではありません。ごめんなさい。

## docker
ubuntu, debianなどのLinuxを、linux, windows, mac osから共通に利用できる仕組み。
利用するOSの設定を変更せずに利用できるのがよい。
同じ仕様で、大量の人が利用することができる。

ソフトウェアの開発元が公式に対応しているものと、利用者が便利に仕立てたものの両方が利用可能である。今回は、公式に配布しているものを、自分で仕立てて、他の人にも利用できるようにする。


## python
DeepLearningの実習をPhthonで行って来た。
pythonを使う理由は、多くの機械学習の仕組みがpythonで利用できることと、Rなどの統計解析の仕組みもpythonから容易に利用できることがある。


### anaconda
pythonには、2と３という版の違いと、配布方法の違いなどがある。
Anacondaでpython3をこの１年半利用してきた。

Anacondaを利用した理由は、統計解析のライブラリと、JupyterNotebookが初めから入っているからである。

## docker公式配布
ubuntu, debianなどのOSの公式配布,gcc, anacondaなどの言語の公式配布などがある。
これらを利用し、docker-hubに登録することにより、公式配布の質の確認と、変更権を含む幅広い情報の共有ができる。dockerが公式配布するものではなく、それぞれのソフト提供者の公式配布という意味。

## docker pull
docker公式配布の利用は、URLからpullすることで実現する。

### docker Anaconda
anacondaが公式配布しているものを利用。


```
$  docker pull continuumio/anaconda3
Using default tag: latest
latest: Pulling from continuumio/anaconda3
cc1a78bfd46b: Pull complete 
314b82d3c9fe: Pull complete 
adebea299011: Pull complete 
f7baff790e81: Pull complete 
Digest: sha256:e07b9ca98ac1eeb1179dbf0e0bbcebd87701f8654878d6d8ce164d71746964d1
Status: Downloaded newer image for continuumio/anaconda3:latest
```

## docker run
実行はdocker runである。今回はブラウザで閲覧するため-pの設定を行う。

```
$ docker run -it -p 8888:8888 -p 6006:6006  continuumio/anaconda3 /bin/bash
(base) root@0da2c87a513f:/# 
```
## apt
ubuntu, debianはDebian系の道具類の配布の仕組みが利用できる。
apt-getのよいところは、debianというカーネルの開発者が大勢集まっており、基本機能の整合性を厳密に取っているところにある。
通信規約の改良にあたって、Linuxのカーネルに手を入れる必要があったときに、ソースをaptで導入し、patch適用後コンパイルしてもエラーなくコンパイルできて以来、linuxといえばaptが利用できるDebian系を愛用している。
Raspberry PIで有名なRaspbianもDebian系で、aptが利用できる。
そのため、dockerで作業した状況をRaspbianで再現することはとても容易である。

```
(base) root@0da2c87a513f:/# apt update
Ign:1 http://deb.debian.org/debian stretch InRelease
Get:2 http://security.debian.org/debian-security stretch/updates InRelease [94.3 kB]
Get:3 http://deb.debian.org/debian stretch-updates InRelease [91.0 kB]
Get:4 http://deb.debian.org/debian stretch Release [118 kB]              
Get:5 http://security.debian.org/debian-security stretch/updates/main amd64 Packages [549 kB]
Get:6 http://deb.debian.org/debian stretch-updates/main amd64 Packages.diff/Index [5164 B]
Get:7 http://deb.debian.org/debian stretch Release.gpg [2434 B]
Get:8 http://deb.debian.org/debian stretch-updates/main amd64 Packages 2018-07-20-2027.50.pdiff [1134 B]
Get:9 http://deb.debian.org/debian stretch-updates/main amd64 Packages 2018-07-31-2010.17.pdiff [1388 B]
Get:9 http://deb.debian.org/debian stretch-updates/main amd64 Packages 2018-07-31-2010.17.pdiff [1388 B]
Get:10 http://deb.debian.org/debian stretch/main amd64 Packages [9500 kB]
Fetched 10.4 MB in 27s (380 kB/s)                                                                                                                                              
Reading package lists... Done
```

## git
本にあるURLからgitで取得する。

```
(base) root@b789c278e622:/# git clone https://github.com/oreilly-japan/ml-at-work.git
```

## conda install

pythonには、pipというpythonのライブラリ等を導入する仕組みがある。
今回は、condaというanaconda専用のライブラリ導入の仕組みを利用してみる。



### conda install tensorflow

```
(base) root@5a5136f16eab:/handson-ml# conda install tensorflow
Solving environment: done

## Package Plan ##

  environment location: /opt/conda

  added / updated specs: 
    - tensorflow


The following packages will be downloaded:

    package                    |            build
    ---------------------------|-----------------
    jdcal-1.4                  |           py36_0          11 KB
    multipledispatch-0.6.0     |           py36_0          21 KB


（中略）

    patsy-0.5.0                |           py36_0         322 KB
    sphinxcontrib-websupport-1.1.0|           py36_1          36 KB
    astroid-2.0.4              |           py36_0         247 KB
    ------------------------------------------------------------
                                           Total:       339.6 MB

The following NEW packages will be INSTALLED:

    _tflow_select:                      2.3.0-mkl                
    absl-py:                            0.5.0-py36_0             
    astor:                              0.7.1-py36_0             
    gast:                               0.2.0-py36_0             
    grpcio:                             1.12.1-py36hdbcaa40_0    
    keras-applications:                 1.0.6-py36_0             
    keras-preprocessing:                1.0.5-py36_0             
    libprotobuf:                        3.6.0-hdbcaa40_0         
    markdown:                           2.6.11-py36_0            
    protobuf:                           3.6.0-py36hf484d3e_0     
    tensorboard:                        1.11.0-py36hf484d3e_0    
    tensorflow:                         1.11.0-mkl_py36ha6f0bda_0
    tensorflow-base:                    1.11.0-mkl_py36h3c3e929_0
    termcolor:                          1.1.0-py36_1             
    typed-ast:                          1.1.0-py36h14c3975_0     

The following packages will be REMOVED:

    anaconda:                           5.3.0-py37_0             

The following packages will be UPDATED:

    _ipyw_jlab_nb_ext_conf:             0.1.0-py37_0              --> 0.1.0-py36_0           
    alabaster:                          0.7.11-py37_0             --> 0.7.11-py36_0          
    anaconda-client:                    1.7.2-py37_0              --> 1.7.2-py36_0           
    anaconda-navigator:                 1.9.2-py37_0              --> 1.9.2-py36_0           
    anaconda-project:                   0.8.2-py37_0              --> 0.8.2-py36_0           
    appdirs:                            1.4.3-py37h28b3542_0      --> 1.4.3-py36h28b3542_0   
    asn1crypto:                         0.24.0-py37_0             --> 0.24.0-py36_0          
    astroid:                            2.0.4-py37_0              --> 2.0.4-py36_0           
    astropy:                            3.0.4-py37h14c3975_0      --> 3.0.4-py36h14c3975_0   
    atomicwrites:                       1.2.1-py37_0              --> 1.2.1-py36_0           
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    notebook:                           5.6.0-py37_0              --> 5.7.0-py36_0           
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    pycodestyle:                        2.4.0-py37_0              --> 2.4.0-py36_0           
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    pylint:                             2.1.1-py37_0              --> 2.1.1-py36_0           
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    pyparsing:                          2.2.0-py37_1              --> 2.2.1-py36_0           
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    werkzeug:                           0.14.1-py37_0             --> 0.14.1-py36_0          
    wheel:                              0.31.1-py37_0             --> 0.32.0-py36_0          
    widgetsnbextension:                 3.4.1-py37_0              --> 3.4.2-py36_0           
    wrapt:                              1.10.11-py37h14c3975_2    --> 1.10.11-py36h14c3975_2 
    xlrd:                               1.1.0-py37_1              --> 1.1.0-py36_1           
    xlsxwriter:                         1.1.0-py37_0              --> 1.1.1-py36_0           
    xlwt:                               1.3.0-py37_0              --> 1.3.0-py36_0           
    zict:                               0.1.3-py37_0              --> 0.1.3-py36_0           
    zope:                               1.0-py37_1                --> 1.0-py36_1             
    zope.interface:                     4.5.0-py37h14c3975_0      --> 4.5.0-py36h14c3975_0   

The following packages will be DOWNGRADED:

    python:                             3.7.0-hc3d631a_0          --> 3.6.6-hc3d631a_0       

Proceed ([y]/n)? y


Downloading and Extracting Packages
jdcal-1.4            | 11 KB     | ######################################################################## | 100% 
multipledispatch-0.6 | 21 KB     | ######################################################################## | 100% 

(中略)

patsy-0.5.0          | 322 KB    | ######################################################################## | 100% 
sphinxcontrib-websup | 36 KB     | ######################################################################## | 100% 
astroid-2.0.4        | 247 KB    | ######################################################################## | 100% 
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
```

  
#3. docker hub 登録
ここからは、新たにソフトを導入したdockerを自分のhubに登録する方法です。
ご自身で何かソフトウェアを導入されたら、ぜひhubに登録することをお勧めします。

docker hubへのID登録が必要になります。

続きの作業を誰かに依頼したり、エラーがでてわからなくなったときに、対処方法を問い合わせるのにも役立ちます。
kaizenjapanは小川清のIDです。ご自身のIDで読み替えて、ご登録ください。
## docker push

```
$ docker ps 
CONTAINER ID        IMAGE                   COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                                            NAMES
5a5136f16eab        continuumio/anaconda3   "/usr/bin/tini -- /b…"   2 hours ago 
peaceful_noice

$ docker commit 5a5136f16eab  kaizenjapan/anaconda-sugomori
sha256:4c4291a744d335cba469307e8c71e174eb0d25afed02055059bd9654926c80f2
$ docker push kaizenjapan/anaconda-sugomori
The push refers to repository [docker.io/kaizenjapan/anaconda-handson]
40b1bd665ba4: Pushing  46.21MB/2.017GB
513109f92bd0: Mounted from kaizenjapan/anaconda-pythonai 
443496790d0d: Mounted from kaizenjapan/anaconda-pythonai 
64e142099cde: Mounted from kaizenjapan/anaconda-pythonai 
b28ef0b6fef8: Mounted from kaizenja

```


# 4. 参考資料(reference)

機械学習を半自動化するauto-sklearnの環境構築（Mac&Docker）
https://qiita.com/inoue0426/items/ffd7f4235dcfde88942b

dockerで機械学習 with anaconda(1)「ゼロから作るDeep Learning - Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」斎藤 康毅 著
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a7e94ef6dca128d035ab


dockerで機械学習with anaconda(2)「ゼロから作るDeep Learning2自然言語処理編」斎藤 康毅 著
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3b80dfc76933cea522c6

dockerで機械学習 with anaconda(3)「直感Deep Learning」Antonio Gulli、Sujit Pal　第1章,第2章
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/483ae708c71c88419c32

「名古屋のIoTは名古屋のOSで」Dockerをどっかーらどうやって使えばいいんでしょう。TOPPERS/FMP on RaspberryPi with Macintosh編 ５つの関門
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9c46c6da8ceb64d2d7af

64bitCPUへの道 and/or 64歳の決意
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cfb5ffa24ded23ab3f60

ゼロから作るDeepLearning２自然言語処理編　読書会の進め方（例）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/025eb3f701b36209302e

## Docker for windows
BIOSでInte Virtualization をenableにしていないと動作しないことを書いていない記事が多い。なぜかは調査中。

今更Docker for Windowsをインストールしたのでその備忘録
https://qiita.com/toro_ponz/items/d66d5571c4646ad33279

Docker for Windowsで起動時に「Docker for Windows - Access denied」と表示される場合の対処法
https://qiita.com/toro_ponz/items/d75706a3039f00ba1205

Windows 10 Hyper-Vユーザに送るDockerの解説
https://qiita.com/banban525/items/48aec05671c3c77d454a

Docker for WindowsでDockerを学ぶ (バージョンCE 17.06.2)
https://qiita.com/rubytomato@github/items/eec2118e89ee9bd8d17a

Docker for Windows をインストールする
https://qiita.com/centipede/items/f8d77b66343ef5096eee

Windows 10(Surface)にDocker for Windowsをインストール
https://qiita.com/chakimar/items/868298096ebf9186d690


# 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 
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数学関連記事１００
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統計(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80d3b221807e53e88aba

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

音楽　一覧(0) 
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
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/26bda595f341a27901a0

安全（0）安全工学シンポジウムに向けて: 21
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c5d78f3def8195cb2409

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) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbed841f61875c4731d0

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)
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
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

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

Rust(0) 一覧　
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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

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