docker(1)利用を勧める17の理由

2019年2月時点：
２年前(2017年）から、dockerで開発環境を構築するようにしている。

複数人で、複数の版での設計、試験を分担するのにgit-docker連携しか解決策がみつかっていないから。

docker利用を勧めている背景、経緯、理由、記録を17 ~~16個予定（うち１４記載）~~。

# 背景(back ground)
## 1: gccのクロスコンパイラのコンパイル
一番の発端は、TOPPERS開発者会議という合宿で、TOPPERS/FMPのソースコードのコンパイルをしようとして、Macintoshだとgccのクロスコンパイラのコンパイルに手間がかかり、環境構築が一日で終わらなかったこと。

困ったのを見かねて、同僚(斉藤直希)が、さくさく、dockerで環境構築してくれて、公開してくれた。

dockerで構築できた環境を使って、セミナを開催できた。

半日のセミナで環境の構築から、実際のコンパイルまで一貫した作業の説明と実習ができたた。

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「名古屋のIoTは名古屋のOSで」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9c46c6da8ceb64d2d7af

「Renesas V850 64bit Linux版gccコンパイラ」をdockerで
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/42a57f6cbc685c557e2b

# 設計環境(design environment)
## 2: 機械学習システム
ソースコードがgithubで公開されているプログラムの環境構築の例。
比較的容易に機械学習のシステムのdockerでの構築およびdocker hubでの共有ができた。まだ未解決の課題はある。

同僚がはじめた、ゼロから始めるDeep Learning読書会で、環境構築を担当してきた。
Macintoshでpythonをどう使うか、Windowsでpythonをどう使うかをいろいろ試していて、
どちらでもdockerを使って環境構築すれば、全員が同じシステム上で作業でき、情報交換が楽であることがわかった。

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

読書会で脱落した方、断念した方の半数近くが、 M.S. WindowsでPythonの導入がうまく行かなかった方。そこで、WindowsにPythonを導入する際の落とし穴にはまらないように気をつけることを記述した。この記事が、私の記事で一番Viewsが多く、14万viewsをいただいている。

M.S. WindowsにPython(Anaconda)を導入する（5つの罠）https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7bfd7ecdc4e8edcbd679

## 3: 言語処理100本ノック
ソースコードがねっとでいろいろ紹介されていて、まとまっていなかったプログラムの環境構築の例。

言語処理100本ノックを、プログラムを始めて覚える人、python以外のプログラミング言語を習得した人がpythonをはじめて覚えようと思った時、機械学習・深層学習を理解、利用しようとする人に推奨している。

dockerに教材をおけば、システムの状態によらず、自習できる。

言語処理100本ノックをdockerで。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4

言語処理100本ノック 2015(python) 動作確認docker環境構築 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/abaf3fd0198f9f557243

Raspberrpy PI(0) 記事見直し 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b242287666c453a3d5d7

### 4: ブラウザだけで
自分専用のPCでなかったり、Padしか使っていない時に、言語を導入することが難しい場合がある。
こういう時は、ブラウザだけで利用できる docker がある。

６５歳からのプログラミング入門
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1561f910c275b22d7c9f

Play with Docker でエラー
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbf054705bff725dbc25

### 5:dockerfile

dockerfileという文字綴(text file)でいろいろな設定ができる。
dockerfileは小さく、どこへでも持ち運びができる。

dockerfile
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cbb6c2c8da78bcbffb08

### 6: Raspberry PIとdockerで同じソフトを動かす

Raspbianとdockerで起動するubuntuは、どちらもDebian系のLinux。
aptが使えて、環境構築の手順はほぼ同じ処理でできる。

そこで、Raspberry PIでうごかそうと思っている事項をdockerで試してからRaspberry PIに持って行ったり、
dockerで利用しようと思っている事項をRaspberry PIで試してからdockerに持って行ったり。

「ITエンジニアとしてのPC初期環境構築[MacOS編]」に付記したいこと
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/08c9f7e4b968472961fd

## 7: IntelとARMのCPUの違いを確認する
dockerfileをIntelとARMでなるべく共通にしておくと、
同じソフトウェアの挙動がIntel版とARM版で違うか、同じかが確かめやすい。

Raspberry PIはARM系だし。

## 8:版の違いを試す
Python2とpython3の違い、
Python3.6とpython3.7の違いなど、
同じソフトウェアの版の違いを試すために、それぞれ別のdockerで仕立てる。

dockerfileなどは、ほとんど同じでよく、導入作業が楽。

## 9:複数のソフトウェアの版の組み合わせを試す
Linuxが３種類、pythonが３種類、それぞれ版の組み合わせを試そうとすると、９種類のシステムを用意しないといけない。dockerならすごくお手軽。

## 10: 環境設定の変更を試す
one liner program on docker
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/43ccf4e2d16e3a81adba

何か、ソフトウェアの導入、環境の変更をする場合に、いきなり普段使っている環境を変更すると元に戻らなくなって作業が中断してしまうことがあります。

ひとまず、dockerで試してからという使い方。

macでの「gccのクロスコンパイラのコンパイル」も、環境を書き直せば実行できるが、後で戻すのが大変だから。

## 11: 普段動かさないシステム・版を試す
入れて見て、使うかどうか決まっていないソフトウェアはdockerで確認。

### COBOL
COBOLを40年ぶりにうごかしてみた:dockerでcobol
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9d9a216ce1b7b05dbb43

### PHP
「DockerでPHP7.0×Apacheの環境を構築する@kurkuru」IT業界新人利用時の１6の壁(mac mini編）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/315e8d05a6eef00b56d1

### one liner program
One liner program on docker
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/43ccf4e2d16e3a81adba

### jq
docker で jq
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8b35775c354cac36093b

### R
dockerで機械学習(104) 環境構築(4) R 難関いくつ？
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5fb44773bc38574bcf1c

dockerで機械学習(51) with R (1)「入門 機械学習」Drew Conway, John Myles White 著
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e3722c04ae35e82ecca2

dockerで機械学習(52) with R (2)「データサイエンスのための統計学入門 ―予測、分類、統計モデリング、統計的機械学習とRプログラミング」Peter Bruce、Andrew Bruce　著
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/479e3283a2d030726254

dockerで機械学習(53) with R (3)「RとKerasによるディープラーニング」François Chollet、J. J. Allaire　著
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/57b0d84b3ce4f754485d

dockerで機械学習(74) with R (4)「Introduction to Machine Learning with R」By Scott Burger
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/be23896636af7a7b014d

dockerで機械学習(75) with R(5)「R Deep Learning Cookbook」 By Philippe Remy
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4d6d4b5d9739bcffbf02

dockerで機械学習(76) with R (6)「Mastering Machine Learning with R 」By Cory Lesmeister
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c3d51cdd3b811dac4d26

## 12:OS(operating system)  Macintosh, Windows, Linux
Macintosh, Windows, Linuxのいずれかを使っている人たちがいて、
一緒に作業しようとすると、dockerで作成し,docker hubで共有（変更して登録しなおす権利付）するとよい。

dockerのubuntuはよく利用され、aptが使える。
aptは設計環境の構築に便利。

## 13: 失敗した作業はexitで廃棄。
作業が失敗した場合、その記録(log)だけQiitaなどにあげておき、中身はexitで廃棄。

記録があるため、再現も可能。

## 14:複数人での作業
ここまで色々書いた。
複数人で作業するには、git-docker連携が大事。。

いろいろな環境を、複数人で書いたり試験したりするのにdockerで実行し、docker hubに登録すると便利。。

個人だけで作業する場合でも、環境の切り替えなどでも面倒なことに巻き込まれない。

## 15 componentに分かれていて、導入、配布が楽。
最近よくある例。一つの部品以外は、通信・複写をせずに導入、配布ができる。
下記のように１０部品中１つだけで済めば、時間は１０分の１。無駄な空間の重複は１０分の９省ける。

```shell-session:macOS
# docker push kaizenjapan/fdps
The push refers to repository [docker.io/kaizenjapan/fdps]
d219117cd3c0: Pushing [==>                                                ]  31.19MB/583.4MB
18f7e20c4125: Mounted from library/gcc 
bdb3ef4d81d2: Mounted from library/gcc 
5c4512ea6db7: Mounted from library/gcc 
01da96bac413: Mounted from library/gcc 
8c487c756d71: Mounted from library/gcc 
05c027e771c8: Mounted from library/gcc 
e9313b51f46d: Mounted from library/gcc 
46601dcd4114: Mounted from library/gcc 
31b0e148310d: Mounted from library/gcc 
```

## 16 debian系のubuntu/aptが利用できる。
aptは、バイナリファイルで整合性のある、関連するファイルを一括導入できるのが便利。

aptは、英語で頭の良いという意味があるらしい。
https://eow.alc.co.jp/search?q=apt&ref=sa

-sourceという名称で、ソースコードの導入もできるのが特に便利。
カーネルのソースコードをコンパイルしようとしても、ライブラリ、ツールの整合性が合わず、コンパイルできないことがしばしば。

linuxで最初にカーネルのコンパイルができたのがdebianで、aptでkernelのsourceを導入して。

博論を書くのに、mobile IPという通信規約を特定のlinuxのkernelの特定の版用のソースをコンパイルして、BSDと対向試験をして確認。

BSDはportでカーネルのコンパイルを学生から教えてしたことがあった。

## 17 GCCなど公式 docker hubがあるものがある。
よく利用する公式hub
ubuntu
gcc
anaconda

# 参考資料(referene)
【図解】Dockerの全体像を理解する -前編-
https://qiita.com/kotaro-dr/items/b1024c7d200a75b992fc

【図解】Dockerの全体像を理解する -中編-
https://qiita.com/kotaro-dr/items/88ec3a0e2d80d7cdf87a

【図解】Dockerの全体像を理解する -後編-
https://qiita.com/kotaro-dr/items/40106f13d47bfcbc2572


【Docker】Qiita 週間 LGTM 数ランキング【自動更新】
https://qiita.com/kou_pg_0131/items/ae11fca7d2eba445b037


<この項は書きかけです。順次追記します。>
This article is not completed. I will add some words and/or centences in order.
Este artículo no está completo. Agregaré algunas palabras en orden.

## 知人資料
' @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
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。

一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39

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

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

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

C++ 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

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

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

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

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

Python(0)記事をまとめたい。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/088c57d70ab6904ebb53

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

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

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

技術士(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ce4ccf4eb9c5600b89ea

Reserchmap(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/506c79e562f406c4257e

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
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d8dadb49a6397e854c6d

coq(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d22f9995cf2173bc3b13

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

色(0) 記事100書く切り口 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/22331c0335ed34326b9b

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

水の資料集(0)　方針と成果
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f5dbb30087ea732b52aa

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

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

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/faa4ea03d91d901a618a

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

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

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

programの本質は計画だ。programは設計だ。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c8545a769c246a458c27

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」
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

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）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/97cf07b9e24f860624dd

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

祝休日・謹賀新年 2025年の目標
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/dfa34827932f99c59bbc

Qiita 1年間をまとめた「振り返りページ」＠2024
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ed6be239119c99b15828

2024 参加・主催Calendarと投稿記事一覧 Qiita(248)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d80b8fbac2496df7827f

主催Calendar2024分析 Qiita(254)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/15807336d583076f70bc

Calendar 統計
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e315558dcea8ee3fe43e

LLM 関連 Calendar 2024 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c36033cf66862d5496fa

Large Language Model Related Calendar 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3beb0bc3fb71e3ae6d66

博士論文 Calendar 2024 を開催します。 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/51601357efbcaf1057d0

博士論文(0)関連記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8f223a760e607b705e78

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!!! 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d85830d58d8dd7f71d07

「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）　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/53e4bded9fe5f724b3c4

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） 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1950c5810fb5c0b07be4

【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。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fb5bff147193f726ad25

「【25卒向け】Qiita Career Meetup for STUDENT」予習の勧め
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/00eadb8a6e738cb6336f

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DoCAP（ドゥーキャップ）って何ですか？
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水道局10年(1976,4-1986,3)を振り返る
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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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＜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.
Este artículo es una impresión personal basada en mi experiencia personal. No tiene nada que ver con la organización o empresa a la que pertenezco actualmente.
### 文書履歴(document history)
ver. 0.01 初稿,３つ 20190204
ver. 0.02 6つ 20190205
ver. 0.03 階層化, 9(PHP, R, ブラウザ利用追記) 20190212 朝
ver. 0.04 12(docker file, one liner program, jq) 20190212 昼 
ver. 0.05 15(版の違い、版の組み合わせ、IntelとARM) 20190224 
ver. 0.06 16 複数人の作業追記、見出し変更　20190503 朝
ver. 0.07 失敗した作業追記 20190503 午前
ver. 0.08 17(componentに分かれていて、)追記 20190813
ver. 0.09 URL追記 20201229
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