M.S.WindowsでPython3を利用する（７つの方法、7つの罠）2025年版 

Python Calendar 2024
https://qiita.com/advent-calendar/2024/python
参加記事です。空きが１７日にありました。２１日作成記事です。遅くなってごめんなさい。

先週から、コメントをした記事で、ブラウザにコメントを表示しない現象が起きています。
Qiita側の処理負荷の打ち切りのためか、自分のブラウザの処理負荷の打ち切りなのか原因はわかっていません。
自分が書いたコメントが読めないだけでなく、自分の記事に書いていただいたコメントが読めない状況です。お返事が遅くなりそうです。ごめんなさい。

# オープンソース、人工知能・機械学習・
この記事は、オープンソースまたは教育用でPythonまたは人工知能、機械学習、量子コンピュータを利用する場合に、すでにWindows機材があり、どうしてもWindowsでPythonを利用したい方向けの記事です。2017年に、その趣旨で、

M.S.WindowsにPython3(Anaconda3)を導入する（7つの罠）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7bfd7ecdc4e8edcbd679

を書きました。
@kaizen_nagoyaが書いた記事で、過去一番閲覧数（Views）が多い。

深層学習の読書会の参加者で、自宅で環境構築ができなかったり、ついていけなかった方の半分以上がWindowsにうまくPythonが導入できていませんでした。読書会ではDefaultでPythonが入っているmacOSを利用し、pythonの導入は演習しませんでした。

「ゼロから作るDeep Learning ２自然言語処理編」読書会に参加する前に読んで置くとよい資料とプログラム 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/537b1810265bbbc70e73

「M.S.WindowsにPython3(Anaconda3)を導入する（7つの罠）」は、WindowsのNotePCを持ってきていただいて一緒に導入しながら書いた記事です。
「ゼロから作るDeep Learning」読書会1, 2 はどちらも、講師は斉藤直希、機材はmacOSでした。

2019年、細かい部分を更新しました。
M.S.Windows にAnaconda3(python3)を　2019年版
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c05c0d690fcfd3402534

量子コンピュータの利用でもPythonを利用できたからでもあります。

量子コンピュータプログラムへの道
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/37c90488c87bbe9f2d71

2024年に、ソフトウェアのバージョンアップに対応した記事に更新しました。
M.S.WindowsにPython3(3)を導入する（７つの方法、7つの罠）2024年版 Syntax Error(109) Missing parentheses in call to 'print'.
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2b6e7643fb164c287f4e

今回は、第四版です。決定版ではありません。次のWindowsには最初からPythonが入っているかも。M.S. OfficeでのPython利用が進んでいます。大規模言語モデル２０２４の勉強会の成果は、順次追記します。Google Colabのノウハウは、自分でもだいぶためたつもりです。

東大松原研LLM勉強会に参加しました。Google Colabを利用していました。
【松尾研LLMコミュニティ】面倒なことはLLMにやらせよう "Beginning LLM"2024年10月17日 AI(9)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/efdc23fbe67cdae2126e

会社には会社名を記載して申し込む許可は得ました。すぐに仕事の資料は作れそうになく、フレックスまたは有給休暇で参加しました。
LLM に取り組む背景、目的、目標
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cfed9b4fbb2db49c76fb

MicrosoftもVisual studioにPythonを使えるようにしたり、Excelの処理をできるようにしたりしています。最初からPythonが入るようになるまであと一歩かも。
WindowsにPython同梱に１票
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bc854498f4f06b30b783

<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 in order.
# 方法と罠
2024年版との大きな違いは、ブラウザでpythonを中心に資料をまとめなおしているところです。
主にGoogle Colabを対象にした記事と、JupyterNotebookの使い方に関する内容を順次追記します。

罠１　Python導入
方法1　ブラウザでPython（Google Colab, Jupyternotebook, Play with docker）
方法2　TOOLと一緒に入っているPythonを使う
方法3　Windows に dockerを導入する。
罠２　Linux導入
方法４　WindowsPCにLinuxを導入する
罠３　HYPER-V
罠４　Windowsのコマンドプロンプト（CMD)を起動して、pythonと打っても動いてくれない。
方法５　Visual Studio(Python)を導入する
罠５　Visual Studio CodeへのPythonの導入との混同
方法６　Pythonを導入する
罠６　システムの設定
方法７　Anadoncaを導入する
罠７　ディスクがいっぱい。
別の方法1　Raspberry PIを使う
別の方法2　macOSを使う
方法比較
関連記事一覧
雑感(CPU Simulator, 出力(output)ではなく入力(input)かも, Microsoft, Harry Potter, Twitter(X), 短歌 )
関連資料
文書履歴

# 罠１　Python導入
導入すること自体が罠にハマっているかもしれない。
ブラウザだけでもPythonが動く。あるいは、すでにPythonがなんらかのツールを入れた時にはいっっていて、Windowsに新たにPythonを導入する必要がない場合である。

Pythonが動くWEBにアクセス許可がなければ無理かもしれないが。

なんでこんなに一生懸命Pythonの導入に力を入れていたかというと、2011年ころに非常勤講師をしていた岐阜大学で、全学共通言語がC言語からPythonに切り替わったからです。それまで、眺めたことしかなかったPythonでしゃべらないと学生が会話してくれないかもって。

最初に覚えるプログラミング言語は何がいいですか？
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/590704e76e287707637b

プログラミング言語教育のXYZ。 仮説（52）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1950c5810fb5c0b07be4

JAXA/IPA クリティカルソフトウェアワークショップ WOCS言語関連発表(改定版)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4789832baf494cb74626

# 方法 1. ブラウザでPython（Google colab, jupyternotebook, Play with docker）
機械学習、生成AI、LLMで利用するGoogle Colabでpythonが利用できる。
Jupyternotebookで、講義の実習が一枚のページで表現している。

大規模言語モデル2024
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4d8ca73600267913b955

LLM 2024に参加して良かったこと１６
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/eda048301b16ea6ccb10

LLM(Large Language Model) Calendar 2024開催します。AI(21)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e95369dff4d585d8069f

LLM 取り組む構造（想定）AI(29)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ebf98ce7c56cdc07c116

Google Colabを利用しました。
https://colab.research.google.com/

Pythonを導入しなくても、WebのDocker上でPhthonプログラムを走らせることができる。
http://www.play-with-docker.com/

ID登録すれば使える。
たとえば、2024年1月6日現在、Pythonは3.11.6 が最初から入っている。
導入しなくてもよい。

![スクリーンショット 2024-01-07 16.07.36.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/51423/91d7be29-53d5-d6c7-a6e0-07602b23ccfe.png)

制約１　　４時間で消える。

言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。docker(19) python(1)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4

言語処理100本ノック 2015(python) 落ち穂拾い 第1章: 準備運動
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ee1b625b0b65cd63d42a

の最初の部分をうごかしてみよう。

```pwd:bash
>>> print("stressed"[::-1])
desserts
```

```pwd:bash
>>> str = "stressed"
>>> str = str[::-1]
>>> print str
  File "<stdin>", line 1
    print str
    ^^^^^^^^^
SyntaxError: Missing parentheses in call to 'print'. Did you mean print(...)?
>>> exit
Use exit() or Ctrl-D (i.e. EOF) to exit
>>> Ctrl-D
[1]+  Stopped                 python
[node1] (local) root@192.168.0.13 ~
```

viというエディタでファイルを編集し、Pythonコマンドにファイル名を付け加えて実行する。

```pwd:bash
$ vi py00.py
[node1] (local) root@192.168.0.13 ~
$ python py00.py
  File "/root/py00.py", line 3
    print str
    ^^^^^^^^^
SyntaxError: Missing parentheses in call to 'print'. Did you mean print(...)?
[node1] (local) root@192.168.0.13 ~
```

ごめんなさい。例がPython2のものだったみたい。Python3用に編集しなおして実行。

```pwd:bash
$ vi py00.py
[node1] (local) root@192.168.0.13 ~
$ python py00.py
desserts
[node1] (local) root@192.168.0.13 ~
```

ちゃんと動いた。

```python:py00.py
str = "stressed"
str = str[::-1]
print (str)
```

６５歳からのプログラミング入門。docker(126)転職(16)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1561f910c275b22d7c9f

# 方法2. Toolに同梱でPythonを使う。
デンソーテンが開発しているクラマスというHILSをつくるために、
CPUシミュレータを使われている。
このヨーロッパ製のCPUシミュレータは、ツールのコマンドがPythonになっている。
公開講座での情報提供です。機密事項の開示ではありません。

Pythonをコマンドとして利用できるツールの一覧は順次追記します。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/questions/c4b81b2b317f07f38a2b

すでに入っていても、利用の仕方がそれぞれ癖があるかもしれない。

Windowsでも、罠５に書いたように、コマンドプロンプトでPythonてやっても動かない場合があるのと同様。ツールの種類によって、どうすればうごくかは違うかも。

macOSは原則Pythonが入っていた, LinuxもほとんどがPythonが入っていた。
Raspberry PIのRaspbianは、python2, python3両方入っていた。

# 方法3. Windows に dockerを導入する。
Linuxを導入するくらいなら、Dockerを導入することをお勧めします。
Linuxのどの版と、Pythonのどの版で試しに動かしても、他に影響を与えない。
１０、２０の組み合わせでの試験を容易にでき、後始末も簡単。

-v をつけて、ファイル共有すれば、WindowsとDockerで同一ファイルが利用でき、Docker側で保存すれば、Windowsファイルとして保存されている。とてもらくちん。

ーp をつけてEthernet接続をして、JupyterNotebookを使えば、Windows側のブラウザに図表を表示することもできる。

なぜdockerでpython/Rを使って機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100) docker(18)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2

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

あなたもdocker, 私もdocker。docker(130)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8f2746f10f30b575d0a8

docker導入には罠がある。

docker入門の入門　9つの壁。docker(17)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e73ceab051a5556a652c

# 罠２　Linux導入
何が問題かというと、Linuxの世話でPythonの話題がぶっとんでしまうかもって。
ネットワーク設定、XWindows設定、各種サーバ設定などなど。

じゃ、DockerでもLinuxだから同じじゃないかと思いきや、-vでファイル共有すれば、Windowsで作ったファイルを、Docker側で動作させることができ、Linuxの知識最小限で対応可能な点が違うかも。

Linuxを学ばずに使う
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9859782bab0cf6c78a4

Linux教育１５日（３週間）を企画、運営、評価する。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6601ec31d5c7f3186b7d

# 方法４ WindowsPCにLinux導入。
Linux にPythonが入っているならPythonじゃなくてLinux導入すればいいじゃんっていうのが罠２

WindowsPCにLinuxを導入するには、MicrosoftのWSLか、OracleのVirtualBOXを導入しても、比較的に簡単に導入できる。
https://learn.microsoft.com/ja-jp/windows/wsl/install

Linuxの訓練にもなるから１石２長のように思える。dockerでよく使われるのが、DebianとDebian系のUbuntu。Raspberry PIのRaspbianもDebian系でaptコマンドでソフトが導入できてとても楽ちん。

Ubuntu導入(32bit)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/67c2e69156e11a94229c

docker:ubuntu に apt でvscodeを導入
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8b6023ca43a16c67f3c0

# 罠３　HYPER-V
WindowsにLinuxを入れようとしても、WindowsにDockerを入れようとしても罠に嵌まるのがHyper-V。
機種によって設定までに至る画面が違う可能性がある。

windows上でubuntuしたいならhyper-Vじゃね
https://qiita.com/fleming_tone/items/ffaf4febcd9f27dd19d4

自宅WinPCにコンテナを建てた作業メモ（Docker Desktop on windows）
https://qiita.com/nekokane/items/673351b1568835aaad48

# 罠４ Windowsのコマンドプロンプト（CMD)を起動して、pythonと打っても動いてくれない。
導入の仕方によってコマンドプロンプト（CMD）ではPathが切れていなくて動かないことがある。

Visual StudioでPythonを入れていれば、Visual Studio 開発者プロンプトにすればいい。

【Python】WindowsでPythonを始める
https://qiita.com/shirasaya0201/items/bdba71891133b7fa0ef0

どうしてもWindows10でpipコマンドを使いたい！！！
https://qiita.com/mitsu4310/items/cc64f8d1a3b4fb0ac3f8

# 方法５. Visual StudioのPythonを導入する。
ここまでの話で、ついてけないなと思った方には、Visual Studioの導入をお勧めします。
Visual Studio 2022を導入する際に、Pythonを選べば導入は終了。
https://visualstudio.microsoft.com/

＞Visual Studio は、組み込み型の Python 開発 および  Data Science ワークロードを利用した Python 言語用のパワフルな IDE です。 Python は、多数の無料ライブラリを使用したプログラミング言語として人気があり、簡単に習得できます。 Visual Studio で Python を使用して、Web アプリケーション、Web サービス、デスクトップ アプリ、スクリプト、および科学的なコンピューティングをビルドします。 これは、多くの大学、科学者、カジュアル、プロフェッショナル開発者によって同じように使用されています。

# 罠５　Visual Studio CodeへのPythonの導入との混同。
ときどき、Visual Studio CodeにPythonを入れなきゃ利用できないという、少し前の状態のままだと勘違いしている方がおみえになります。Windowsの最新版のVisual Studioは、Python対応になっています。最新のVisual Studio Expressを入れて、オープンソースの活動にご参加ください。

業務でVisual Studioを導入する場合でも、オープンソースへの貢献だけにお使いになる場合でしたら、無償版が利用できます。

Visual Studio CodeにPythonを導入する話とか、古いVisual StudioにPythonを導入する話と混同すると罠に嵌まるかもしれない。

macOS, Linuxでは、Visual StudioのPythonはなくなるそうで、Visual Studio CodeへのPythonへの導入になるらしい。

Windows + VSCode + Python
https://qiita.com/konomon0107/items/9938ce2834d025ca9720

Visual StudioでPython導入すれば面倒なことに巻き込まれないかも。

# 方法６. Pythonの導入
仕事ではほとんど機械学習用途だったためAnaconda一択だった。その後、TOOLの自動化、ソースコード生成などでは素のPythonでもいい用事にいろいろ出くわした。
機械学習以外の用途であれば、Anacondaである必要はないかもしれない。素のPythonを導入するのもあるかもしれない。
https://www.python.org

どのバージョンを入れるか、最新ならいいのか。古いPythonプログラムを動かすにはどうしたらいいか。
複数の版をどう管理するか、DockerでPython利用する方が管理は簡単でお勧め。

TOPPERS/箱庭上でPythonで動作する物理シミュレータ pybullet を動かす
https://qiita.com/kanetugu2018/items/b4700c74206e3b73d7ee

Unity 内の箱庭ロボットを動かすPython API仕様書
https://qiita.com/kanetugu2018/items/7c7b39ff07f044582ae4

# 罠6 システムの設定、
Hyper-V以外にも、関連するシステムの設定があるかもしれない。
Play with dockerまたはDocker以外で導入すると、システムに複数のPythonが入っている場合の挙動は面倒で仕方がない。お勧めしない。

Python2とPython3を同時に使う方法に始まり、Pythonの違う版を同時につかうのは至難の技。
virtualenvの設定管理にはうんざり。

なにかPythonでプログラムを作って、いろいろな版で試験をしようと思ったら、dockerでそれぞれの版を容易しておき docker run で呼び出せば終わり。
### pip
「Pythonライブラリのバージョンアップ」と「pipコマンド」
https://qiita.com/subun33/items/c493665aa4eb724d2595

なんでも万々歳とは限りません。私もM2 macを利用しています。

M1/M2 macでPython−MIPを動かすには？（Rosettaを使わない方法）
https://qiita.com/kyamaz/items/923388f2ffcdef700717

この課題は、Docker上で手をいれてみます。今、しばらくお待ちください。
ライブラリによってはCondaの方が楽に入るものがある。
condaを使うのならAnacondaを導入する。

# 方法７. Anacondaの導入
機械学習用途であれば、Anacondaがお勧め。
https://www.anaconda.com/download/

pipでうまくインストールできなかったラインぶらりも、conddaで一発で導入できたこともある。
いろいろやり直そうとすると、DockerでAnaconda利用する方が一番お勧め。

うまくいかなければ、もっかいdocker runからやりなおせばいい。
途中でうまくいかなかったところから、やり直しが効く。

製造業における機械学習　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbe846de16f74bea1d6f　

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

## Conda
pipでうまく導入できないライブラリは、condaならうまく入ることがある。

なぜdockerでpython/Rを使って機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100) docker(18)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2

「直感Deep Learning」Antonio Gulli, Sujit Pal著 dockerで機械学習(3) with anaconda(3) python(13)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/483ae708c71c88419c32
>$  conda install keras

# 罠７ディスクがいっぱい。
ディスクの残り容量が、自分の主記憶より小さくなったら、まず駄目だとお考えください。要らないファイルを削ってから導入をやり直してください。

# 別の方法1　Raspberry PIを使う
Raspberry PIのRaspbianは、最初からPython2とPython3が入っていた（現在の版は未確認）。
Rとの連携もとても簡単。
データ処理を行うのなら、Excel+VBより、Python+Rの方が高度なことを簡単にできる。

## 学生ならWindowsじゃなくてRaspberry PIでRaspbian
教育用だし、WindowsにPython入れるくらいなら、Pythonの入ったRaspberry Piがお勧め。
dockerでよく使われるUbuntuと同様Debian系でaptコマンドが使える。

「Python 入門」の入門
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/22c99c5926984ede6573

# 別の方法2　macOSを使う
macOSには、標準でPythonが入っている。
Linuxでも、Raspbianに限らず、Pythonを同梱している配布を標準と考えてもいいかもしれない。

デフォルトの状況は記録していない。ごめんなさい。現在の自分のmacOSでは、
```sh:macOS
$ python
Python 3.6.0 |Anaconda custom (64-bit)| (default, Dec 23 2016, 13:19:00) 
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 6.0 (clang-600.0.57)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
```

# 方法比較
この項は調査中です。
|No.|方法|登録|保守|直感|
|:--|:--|:--|:--|:--|
|1|ブラウザ|登録|不要|短期
|2|同梱|個別|個別|個別
|3|docker|登録|容易|推し
|4|Linux||困難|三番
|5|Visual Studio|登録|容易|次善
|6|Python||困難|非推奨
|7|Anaconda||困難|非推奨
|別1|Raspberry PI||容易|学生推奨|
|別2|macOS||容易|学生推奨|

1：Google Colabを使うならブラウザで十分です。
2：同梱ソフトの種類によって、個別に登録が必要だったり、保守が費用がかかったり、直感では語れず、個別に検討するとよい。
３：仕事場などでいまどきないとは思いますが、Docker導入できないところがあるかもしれません。
４：Linuxを利用してもその上でdocker動かすのを推奨します。
５：Visual Studioは、docker利用できない場合の次善策としてお勧めします。
６、７：WindowsにPython、Anacondaを直接導入するのはお勧めしていません。複数の版のPythonを入れたり、さまざまなライブラリが必要なものと必要のないものなどの交通整理が大変。
別としてRaspberyPIとmacOSを使うことをお勧めと書かせていただきました。RaspbianならPython2, Python3が同梱していた。

# 関連記事一覧
ここまでに参照した自己記事のViews数の紹介です。Viewsは、記事を書いた本人には表示しています。自分にしか表示しないので表にして、関連記事をViews順にしてみました。
2024年版と2025年版時点での差を一番右に記載しました。

|No|Title|2025Views|2025 Goods|1025stocks|2024Views|2024Goods|2024stocks|Views差|Goods差|stocks差|
|:----|:----|:----|:----|:----|:----|:----|:----|:----|:----|:----|
|1|M.S.WindowsにPython3(Anaconda3)を導入する（7つの罠）https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7bfd7ecdc4e8edcbd679|177481|134|170|174,529|134|171|2,952|0|-1|
|2|６５歳からのプログラミング入門。docker(126)転職(16)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1561f910c275b22d7c9f|50733|754|570|48,461|751|569|2,272|3|1|
|3|Ubuntu導入(32bit)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/67c2e69156e11a94229c|43690|6|8|38,921|6|7|4,769|0|1|
|4|製造業における機械学習　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbe846de16f74bea1d6f　|41447|225|262|38,652|219|258|2,795|6|4|
|5|「直感Deep Learning」Antonio Gulli, Sujit Pal著 dockerで機械学習(3) with anaconda(3)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/483ae708c71c88419c32|38357|41|56|37,805|41|55|552|0|1|
|6|「ゼロから作るDeep Learning ２自然言語処理編」読書会に参加する前に読んで置くとよい資料とプログラム https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/537b1810265bbbc70e73|36654|178|190|35,237|176|168|1,417|2|22|
|7|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|32954|97|120|21,436|94|114|11,518|3|6|
|8|最初に覚えるプログラミング言語は何がいいですか？https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/590704e76e287707637b|32952|67|59|31,699|68|56|1,253|-1|3|
|9|あなたもdocker, 私もdocker。docker(130)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8f2746f10f30b575d0a8|30770|150|142|17,566|64|77|13,204|86|65|
|10|量子コンピュータプログラムへの道 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/37c90488c87bbe9f2d71|30769|150|142|27,863|150|137|2,906|0|5|
|11|M.S.WindowsにPython3を導入する（7つの方法、7つの罠）2024年版 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2b6e7643fb164c287f4e|20540|30|38|15,836|29|36|4,704|1|2|
|12|なぜdockerでpython/Rを使って機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100) docker(18)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2|16867|47|63|15,508|46|63|1,359|1|0|
|13|「Python 入門」の入門 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/22c99c5926984ede6573|14940|20|45|14,197|18|43|743|2|2|
|14|言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。docker(19) python(1)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4|14298|65|82|13,049|63|80|1,249|2|2|
|15|出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。制御(21) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840|13725|26|16| | | |13,725|26|16|
|16|M.S.Windows にAnaconda3(python3)を　2019年版https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c05c0d690fcfd3402534|11934|12|16|11,174|12|15|760|0|1|
|17|一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100) coding(122) 色(26) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39|10569|6|5| | | |10,569|6|5|
|18|Microsoftとの歴史　Basicに始まり、Cコンパイラ、Windows95、Git(9)hubまで https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d7c0cc257e99de0573cf|8960|20|11| | | |8,960|20|11|
|19|プログラミング言語教育のXYZ。 仮説（52）https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1950c5810fb5c0b07be4|8830|8|15|7,844|8|14|986|0|1|
|20|言語処理100本ノック 2015(python) 落ち穂拾い 第1章: 準備運動https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ee1b625b0b65cd63d42a|6618|14|15|5,993|14|14|625|0|1|
|21|docker入門の入門　9つの壁。docker(17)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e73ceab051a5556a652c|2723|1|4|2,219|1|3|504|0|1|
|22|JAXA/IPA クリティカルソフトウェアワークショップ WOCS言語関連発表(改定版)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4789832baf494cb74626|2622|3|4|1,860|3|0|762|0|4|
|23|docker:ubuntu に apt でvscodeを導入https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8b6023ca43a16c67f3c0|2622|0|2|2,004|0|1|618|0|1|
|24|Linux教育１５日（３週間）を企画、運営、評価する。https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6601ec31d5c7f3186b7d|1643|0|3|1,281|0|2|362|0|1|
|25|Linuxを学ばずに使うhttps://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9859782bab0cf6c78a4|1569|2|2|1,107|1|1|462|1|1|
|26|WindowsにVisual Studio: Python同梱に１票https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bc854498f4f06b30b783|1052|0|1|732|0|0|320|0|1|
|27|祝休日・謹賀新年 2024年の目標 Qiita(176) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b659d922327a7dcdc898|774|2|1| | | |774|2|1|
|28|お盆には「箱庭」記事を書きましょう「もくもく会」の題材になる（2） https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e3c0ceb2dcc9cf3f3fac|770|1|2| | | |770|1|2|
|29|LLM に取り組む背景、目的、目標 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cfed9b4fbb2db49c76fb|679|1|2| | | |679|1|2|
|30|2023 Countdown Calendar 主催・参加一覧 Qiita(181) AUTOSAR(82) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c4c2f08ac97f38d08543|657|0|1| | | |657|0|1|
|31|Gemini まだ使いはじめれていない。https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8b752da037a72a12d3a3|522|2|2| | | |522|2|2|
|32|【松尾研LLMコミュニティ】面倒なことはLLMにやらせよう "Beginning LLM"2024年10月17日 AI(9) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/efdc23fbe67cdae2126e|495|5|1| | | |495|5|1|
|33|LLM(Large Language Model) Calendar 2024開催します。AI(21)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e95369dff4d585d8069f|493|1|2| | | |493|1|2|
|34|2024 参加・主催Calendarと投稿記事一覧 Qiita(248) 技術士(34) Researchmap(44) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d80b8fbac2496df7827f|492|0|1| | | |492|0|1|
|35|M.S.WindowsでPython3を利用する（７つの方法、7つの罠）2025年版 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/18f867b3d45d127724eb|465|2|2| | | |465|2|2|
|36|言語処理100本ノック 2020 (Rev 2) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/116476e9f7c8a4413d1a|442|2|2| | | |442|2|2|
|37|strip, rstrip, lstrip 私も勘違いしていた。python(45) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2adcf4ee296c3a31c782|433|2|2| | | |433|2|2|
|38|replace 違いに気づかずdiff python(46) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/232ed90d67999b9b8fcf|427|0|1| | | |427|0|1|
|39|大規模言語モデル2024 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4d8ca73600267913b955|351|0|1| | | |351|0|1|
|40|LLM 取り組む構造（想定）AI(29) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ebf98ce7c56cdc07c116|334|0|1| | | |334|0|1|
|41|主催Calendar2024分析 Qiita(254)　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/15807336d583076f70bc|329|1|1| | | |329|1|1|
|42|LLM 2024に参加して良かったこと１６　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/eda048301b16ea6ccb10|146|0|1| | | |146|0|1|
|合計| |663,128|2,075|2,064|564,973|1,898|1,884|98,155|177|180|


# 雑感
## CPU Simulator
CPUシミュレータでのPython利用が一番最初にPythonを使った経験かもしれない。
オープンソースでCPUシミュレータが出た時には、真っ先にとは言わないが飛びついた。

### 箱庭
ROS対応マイコンシミュレータ athrill 颯爽と登場！
https://qiita.com/kanetugu2018/items/81713a3431482eab0f52

C言語で作ったドローン物理モデルをUnityでビジュアライズ＆制御する！TOPPERS/箱庭のドローン・シミュレーション構想と現在の開発状況
https://qiita.com/kanetugu2018/items/c3e34b35fc7afb17e196

ここまで来たという感じでしょうか。

お盆には「箱庭」記事を書きましょう「もくもく会」の題材になる（2）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e3c0ceb2dcc9cf3f3fac

## 出力(output)ではなく入力(input)かも
記事投稿キャンペーン 「2024年!初アウトプットをしよう」
https://qiita.com/official-events/ac786747ac38f76996a0

参加記事です。

出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840

自分の記事はoutputではない。上記記事では状態と言った。
本当は入力(input)の記録かもしれない。

## 一次情報源と参考文献
法律・条約、特許・規格をはじめとする公式文書である一次情報源を記載していない記事は技術文書とは言えない。ちまたで流行った解説サイト（キュレーションサイト）でいいかげんなところは一次情報源で確認をしていないらしい。Wikipediaでも一次情報源を記載していないところは引用せずに、一次情報源を書き足してあげよう。

一次情報源（公式文書）を記載しているか
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cacaf7d1baa47f9f2035

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

Wikipediaに書く文章で気をつけていること。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/25e78e48e406f803bb55

Wikipedia : 文章書き方（学生編）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e411d2704efde863e82e

Wikipediaに追記する際に、知っているとよい記法　７つ
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7b081d53c214307af75f

## Microsoft
Microsoftは、Basicではじまり、MS-DOS、M.S.Windowsになって、
ExcelとVisual BASICが流行っていたことがあります。

Visual BasicのExcel,Word、Visual Studioの３種類を統合するという話は、セキュリティの事情で中止になったという記憶があります。

代わりに、C#で、Excelを操作するソフトが簡単にかけるようになりました。
Excelも、OOXMLが国際規格になったこともあり、OOXMLファイル出力が可能になりました。
C#以外の任意のプログラミング言語でExcelが操作できるようになり、PythonでのExcel操作も

Microsoftとの歴史　Basicに始まり、Cコンパイラ、Windows95、Githubまで
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d7c0cc257e99de0573cf

## Harry Potter 
Harry Potter１巻で出てくる蛇がpython. Anacondaも蛇の一種。
https://harrypotter.fandom.com/wiki/Python

Harry Potter and the Philosopher's Stone (First mentioned)
https://www.jkrowling.com/book/harry-potter-philosophers-stone/

ハリポタファンによるハリポタファンのための闇の魔術に対する防衛術
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9ffa23eb73e57aac7dd1

ハリーポッター「ダンブルドア軍団」に習うプログラマの組織化。仮説（19）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/85122fb88a294b81b9e8

## Twitter(X)

<blockquote class="twitter-tweet"><p lang="ja" dir="ltr"><a href="https://t.co/irXY96AgaY">https://t.co/irXY96AgaY</a>にPython3を導入する（７つの方法、7つの罠）2024年版<a href="https://twitter.com/hashtag/Python?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw">#Python</a><a href="https://twitter.com/hashtag/Windows?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw">#Windows</a><br><br>読み応えありました<br>Indexとして保存しておきたい<br> <a href="https://t.co/fRzMKS5ztU">https://t.co/fRzMKS5ztU</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/Qiita%E3%82%A2%E3%83%89%E3%82%AB%E3%83%AC?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw">#Qiitaアドカレ</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/Qiita?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw">#Qiita</a> <a href="https://twitter.com/naokiakutagawa?ref_src=twsrc%5Etfw">@naokiakutagawa</a>から</p>&mdash; a_tw (@atw70008450) <a href="https://twitter.com/atw70008450/status/1744541605212938741?ref_src=twsrc%5Etfw">January 9, 2024</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>

<blockquote class="twitter-tweet"><p lang="ja" dir="ltr">【Qiita】本日のすごい人 [ Python Windows Docker 小川メソッド DoCAP ]に関する記事を書いた <a href="https://twitter.com/naokiakutagawa?ref_src=twsrc%5Etfw">@naokiakutagawa</a> さん : <a href="https://t.co/lW0uZgW668">https://t.co/lW0uZgW668</a></p>&mdash; Qiita人気記事/執筆者紹介 (@q_hayari) <a href="https://twitter.com/q_hayari/status/1744926551521571200?ref_src=twsrc%5Etfw">January 10, 2024</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>

<blockquote class="twitter-tweet"><p lang="ja" dir="ltr">25いいね！ | <a href="https://t.co/R28GAud0jn">https://t.co/R28GAud0jn</a>にPython3を導入する（７つの方法、7つの罠）2024年版 by <a href="https://twitter.com/naokiakutagawa?ref_src=twsrc%5Etfw">@naokiakutagawa</a> <a href="https://t.co/i6JkdaKvBF">https://t.co/i6JkdaKvBF</a></p>&mdash; Qiitaマイルストーン (@qiita_milestone) <a href="https://twitter.com/qiita_milestone/status/1745422955809587403?ref_src=twsrc%5Etfw">January 11, 2024</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>

<blockquote class="twitter-tweet"><p lang="ja" dir="ltr"><a href="https://t.co/b6HAWGKBlB">https://t.co/b6HAWGKBlB</a>にPython3を導入する（７つの方法、7つの罠）2024年版 <a href="https://t.co/f5KZjN8MZq">https://t.co/f5KZjN8MZq</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/Qiita%E3%82%A2%E3%83%89%E3%82%AB%E3%83%AC?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw">#Qiitaアドカレ</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/Qiita?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw">#Qiita</a> <a href="https://twitter.com/naokiakutagawa?ref_src=twsrc%5Etfw">@naokiakutagawa</a>から</p>&mdash; Y.Taka. (@yasunorita) <a href="https://twitter.com/yasunorita/status/1745195470488842645?ref_src=twsrc%5Etfw">January 10, 2024</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>

## 短歌
３１文字抄録として、facebookなどの記事に書いた短歌を紹介。日付の後ろはいいねをくださった方の数。
Pythonが圧倒的にQiitaが多い。Rustはどっちも、それ以外はQiitaは極端にいいねが少ない。AUTOSARやっている人がfacebookの友達には多いが、Qiitaには少ないことの表れかも。

20240107, 14, 29
M.S.WindowsにPython3を導入する（７つの方法、7つの罠）2024年版
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2b6e7643fb164c287f4e

20240103, 24, 0
４日間連続２０記事書いた。間にハリポタ見て休みつつ。#短歌 Amaon Primeでハリポタやってた。２時間作業して２時間ハリポタみるのを１日２回。
AUTOSAR R23-11 記憶の記録
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/701bc800b5f137e51a36

20240101, 17, 1
昨日今日、連続２０記事書いた。あとはハリポタでも見て寝よう #短歌　 
Countdown Calendar 2023, 百記事目を書くにあたって。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/45185a04cfd88b71256a

20240101, 12, 2
現状の維持にも成長見出そうマイナス補うプラスあるはず #短歌 #あけおめことよろ
祝休日・謹賀新年：2024年の目標
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b659d922327a7dcdc898

20231231, 25, 0
１年に１０００記事書いた。来年も継続できる健康管理 #短歌 昨年、今年と２年連続で入院しただけでなく、膠原病皮膚筋炎という難病治療の方向性がみえず、勤務時間以外はキーボードを触らないという対策以外は有効でない。１１月、１２月は土日寝たきり。

AUTOSAR 文書番号
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8b894228a0b76c2265c7

20231229, 7, 1
YouTubeチャンネル登録伸びません。YouTuberにはなれそうにない。 #短歌  
IT系のYoutubeの作り方、宣伝の仕方。 Youtube(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7d13a2a9bad6c0a4e6c9

20231218, 12, 1
今日だいぶ書き換えましたURLなにしてくれちゃうのAUTOSARやだ #短歌 
Adaptive Platform Release Overview, AUTOSAR 782, R23-11, AP
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/13a104606a34fe24fcf7

20231218, 5, 4
コピペして記事を増産中でして順次追記をお待ちください。#短歌
AUTOSARのRustの取り組み
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6669aa552b6150d85350

１年間１０００記事無理になりそうだ。仕事趣味より健康大事。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d56e73bc954913129395


# 資料（Reference）
「女性こそエンジニアになるべきだ？」デブサミウーマン登壇記録
https://qiita.com/e99h2121/items/7c69be1b2c2f305f6a4c

@e99h2121 育児していたからこそエンジニアのお仕事に役立ったこと10選
https://qiita.com/e99h2121/items/db7e54c111ffcd3c3957

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

## 自己資料（Self Reference）
python 自己資料のまとめ
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/12b456900322aa4ff328

新人(学生)を指導するよりも新人(学生)に指導してもらった方が効率的。仮説（139）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/db993b1536055029f7c8

人間が計算機に勝てる３つのこと。忘れる、あきらめる、やめる
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/49dc709d289d22846044

2023 Countdown Calendar 主催・参加一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c4c2f08ac97f38d08543

小川メソッド　覚え（30点を目指して）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3593d72eca551742df68

DoCAP（ドゥーキャップ）って何ですか？
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/47e0e6509ab792c43327

派遣技術者の伸びる機会：Virtual Science Laboratory
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/725b73b695535ccf51b8

なんでそんなに沢山記事を書くんですか？
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e291196f9b692757f2cc

凡人の生き残り戦略 〜 凡人網のつくりかた 〜
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c8e2af61f344761c41be

「駄目だ、もう何もできない」と思った時にするかもしれないこと
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d672e461a75728dd5e74

博論の乗りで、Youtube記事を論文にするには
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/05e4d2b121b6b80a5c6b

プログラマが知っているとよい色使い(JIS安全色)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cb7eb3199b0b98904a35

プログラムは音楽だ (A program is a music.) 仮説（54）https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/33c9f33581e6886f8ad8

アセンブラへの道
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/46f2333c2647b0e692b2

人生で影響を受けた本100冊。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/16af53acbb147a94172e

からあげ機の発展
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/538dc2699cd37fa1f3eb

# Qiita Calendar 2024
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

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

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

LLM コミュニティ参加記録作成予定
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4840ae09437f1e9df74b

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

2023 Countdown Calendar 主催・参加一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c4c2f08ac97f38d08543


# 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

資料集 [あなたもdocker私もdocker一覧] docker(0) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/45699eefd62677f69c1d

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

一覧：携帯計画者日記（0）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/005d38c6f55c85570e74

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

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

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

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出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
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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
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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)
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出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
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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。
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ISO/IEC JTC1 SC7 Software and System Engineering
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アクセシビリティの知見を発信しよう！（再び）
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統計論及確率論輪講（再び）
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読者の心をグッと惹き寄せる7つの魔法
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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）
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脳内コンパイラの3つの危険
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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。
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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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＜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 　20241221
ver. 0.02 表更新 20241222
ver. 0.03 5時訂正、補足 20241223
### 最後までおよみいただきありがとうございました。
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