Continuous Deliveryの略で、本番環境までのデプロイを自動化して安定かつ高速にリリースしようぜというやつ。

[CI](/wiki/CI)とセットでCI/CDと呼ばれる。

[DevOps](/wiki/DevOps)

Ripple社が開発している[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)。

他の[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)と違い、Ripple社が管理している承認者による多数決で合意を取っており、[ブロックチェーン](/wiki/ブロックチェーン)を使っていないという特徴がある。

そのため非中央集権的にはなっていないが、送金に特化しておりそのスピードは非常に早い模様。


## そもそもうつ病とは何なのか  
  
情報ソースはほぼネットのみなので詳しくは専門のソースを見てほしいですが、ある程度は自分で調べて理解したつもりです。  
  
### 概要  
  
うつ病とは気分障害の一種で、うつ状態 (いわゆるうつ病っぽい状態) が2週間以上続いている場合につけられる診断です。原因はよくわかっていないようですが、脳内のセロトニン等が不足したことによって起きるという説がありますし、少なくとも脳に病的な何かが起きて発症したと考えられています。ただの精神的な問題ではないということです。  
  
いわゆる新型うつ等と呼ばれることもある適応障害とは区別され、原因を切り離した時にうつ状態ではなくなるのが適応障害で、そもそも原因が定かではないのがうつ病という理解です。(なので、適応障害の場合は業務は無理でも休日は元気だったりするわけです)  
  
### 症状  
  
症状としては精神的なものとお肉体的なものがあり、例えば以下のようなものがあります。肉体的な症状があるということは知らない人には意外なんじゃないかなと思います。  
  
- 精神的  
  - 気分が落ち込む  
  - 意欲が無くなる  
  - 集中力が無くなる  
  - 不安になる  
- 肉体的  
  - 頭痛  
  - 腰痛  
  - 肩こり  
  - 睡眠障害  
  - 食欲不振や過食  
  
### 診断  
  
うつ病や適応障害の診断は操作的診断というものによって行われます。わかりやすく言えば心理テストみたいなやつです。  
  
いまのところそれらを正確に検査するのは難しく、症状によって診断するしかありません。そのため、医者によらない客観性のある診断をするために心理テストの規格を作っているみたいなことのようです。  
  
以下の記事によれば、うつ病の9割弱がICDという診断基準、残りがDSMという診断基準で診断されています。  
  
http://www.kokoronomori.jp/2014/05/21/post-53  
  
つまり、ICDやDSMを覚えれば誰でもうつ病の診断を得られる可能性があるわけです。これは、本当にうつ病に悩む人にとってはあまり良いことではないと思います。自分の症状はただの甘えなんじゃないかという気持ちになってしまいます。まあ本当に患っている人はそんな勉強する余裕は無いわけですが、ライフハック的に使用する心無い人によって偏見に晒される可能性を考えると早く検査法が確立してほしいと願うばかりです。  
  
### 治療  
  
うつ病の治療で重要なのは以下の4つです。  
  
- 休養  
- 環境調整  
- 薬物治療  
- 精神療法  
  
そのため、精神科や心療内科でうつ病と診断されると、休職の診断書が出たり薬が処方されたりするわけです。  
  
なお、精神科や心療内科、クリニックはほぼ同じ意味です。名付けが自由なのでばらつきがあるというだけです。  
  
精神科で薬物治療と聞くとなんだか怖いイメージがありますが、最近は副作用が比較的少ない薬もありますし、イメージほどのヤバい薬が処方されることはあまり無いんじゃないかなと思います。  
  
また、治療の効果は徐々に現れていきます。風邪等と一緒である瞬間からいきなり全快とはならないので、最初は寝たきりだとしても徐々に活動量が上がっていくと思います。そのため、うつ病だからといって何もできないわけではないです。これも世間一般のイメージと乖離があるんじゃないかなと思います。  
  
### お金周り  
休職中は一般的には傷病手当金というものが健康保険から支給されます。金額としては月給の2/3程度です。 また、企業によってはさらに所得保障がある場合があり、月給の2/9程度が追加で支給されます。ボーナスはありませんし、支給までにかなりタイムラグがあるとはいえ、この期間は働かずにお金がもらえるわけですね。  
  
働かずにお金がもらえるなんて最高じゃないかと私も休職以前は思っていたのですが、やってみるとそんなに良いものではありません。  
  
そもそも大半の期間は遊んだり出来る余裕が体調的にありませんし、精神的にも遊んでいられるような状態ではありませんでした。本来感じる必要は無いのですが、ズル休みをしているような感覚になります。  
  
かなりの図太さがないと悠々自適に過ごすのは難しいでしょうし、そのような人はうつ病にならなそうです。  
  
さらに、治療が進んでいないと思われれば不要に薬が増やされるわけで、副作用があることを考えればあまりやりたくはありません。  
  
結局は真面目に治療に専念するのが一番良いわけで、そういう意味では安心して休める傷病手当金という制度は良いものだと思います。

うつ病


[機械学習](/wiki/機械学習)において入力層でも出力層でもないやつ

中間層


[飲んだコーヒー豆リスト](/wiki/飲んだコーヒー豆リスト)
ちょっと味薄めかも？

コロンビアスプレモ


https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118864/

[CLEAN](/wiki/CLEAN)

レガシーコードからの脱却


[エイジドマンデリン](/wiki/エイジドマンデリン)とは違うのかな？

マンデリン


可能な限りチームメンバーに仕事を移譲し、自身はチームメンバーが円滑に仕事をすることができるように仕えるというやり方



サーバントリーダーシップ

契約を自動履行するシステムやプログラムのこと。

[Ethereum](/wiki/Ethereum)のような[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)では[ブロックチェーン](/wiki/ブロックチェーン)に記された台帳上の金額を動かす[チューリング完全](/wiki/チューリング完全)なプログラムを実装できるため、それを用いてスマートコントラクトも実現されている。



スマートコントラクト

システムのテストすべき重要な箇所を洗い出す手法。

[Google](/wiki/Google)でも使われているらしい。

こちらを参照
https://code.google.com/archive/p/test-analytics/wikis/AccExplained.wiki

Attribute_Component_Capability


https://mickindex.sakura.ne.jp/schlick/schlick_MV_jp.html

ある命題が立てられているとき、この命題が有意味であるか無意味であるかという問いを立てるとしたならば、その命題が有意味であるための条件が問われている。
命題が有意味であるとはそれが検証可能であるということだ……という考え方が、意味の検証理論

意味の検証理論


[ソフトウェアアーキテクチャ・ハードパーツ](/wiki/ソフトウェアアーキテクチャ・ハードパーツ)

データベースを分けるか？分けないか？もトレードオフである。  
  
データを分解する要因として以下のようなものがある。  
  
- 変更制御  
  - カラムの変更等の影響が多岐にわたる  
- コネクション管理  
  - 1つのデータベースだけを使うとコネクション数の管理が難しい  
- スケーラビリティ  
  - コネクション数  
  - 容量  
  - スループット  
  - パフォーマンス  
- 耐障害性  
  - 1つのデータベースだけを使うとデータベースが単一障害点となってしまう  
- [アーキテクチャ量子](/wiki/アーキテクチャ量子)
  - 1つのデータベースだけを使うと1つの[アーキテクチャ量子](/wiki/アーキテクチャ量子)となってしまう (つまり独立してデプロイできない、等)  
- データベース種別の最適化  
  - 1つのデータベースだけを使うと1つの保存方法だけしか使えない (つまりデータ特性ごとに最適な選択肢が取れない)  
  
逆に、データを統合する要因としては以下のようなものがある。  
  
- データ関係  
  - 密結合な外部キー等があるか？  
- トランザクション  
  - 単一のトランザクション単位が必要か？  
  
モノリスなデータベースを分解するには5段階のプロセスを踏むと良い。  
  
1. 分析し、ドメインを特定する  
2. ドメインごとにテーブルを割り当て、移動する  
3. コネクションをドメインごとに分離する  
4. スキーマをそれぞれのデータベースに移動する  
5. コネクションを切り替える

業務データの分解に関するトレードオフ


与えられた命題が真であることを、それ以外の情報を与えずに証明すること。

ゼロ知識証明


Variational Auto Encoder
変分オートエンコーダ

入力を[潜在変数](/wiki/潜在変数)に良い感じにするやつ

https://ai-kenkyujo.com/term/what-is-vae/
https://zero2one.jp/ai-word/variational-autoencoder/


[ソフトウェアアーキテクチャ・ハードパーツ](/wiki/ソフトウェアアーキテクチャ・ハードパーツ)

マイクロサービスの粒度を大きくするか？小さくするか？もトレードオフである。  
  
粒度を小さくする要因としては以下のようなものがある。  
  
- サービスの範囲と機能  
  - 凝集性が高い状態になっているか？  
- コード変動率  
  - 一部のコードだけ変更頻度が高くないか？  
- スケーラビリティとスループット  
  - 一部だけスケールする必要があるか？  
- 耐障害性  
  - 一部の故障で全体が故障してしまわないか？  
- セキュリティ  
  - 一部だけ高いセキュリティが必要か？  
- 拡張性  
  - どの程度拡張されるか？  
  
粒度を大きくする要因としては以下のようなものがある。  
  
- トランザクション  
  - サービスをまたいだトランザクションが必要か？  
- ワークフローとコレオグラフィ  
  - サービス同士がやりとりする必要はあるか？  
- 共有コード  
  - サービス同士がコード共有の必要はあるか？  
- データ関係  
  - データは分解できるか？

サービスの粒度に関するトレードオフ

<p><span class="embed-block zenn-embedded zenn-embedded-card"><iframe id="zenn-embedded__2e9c43723c41c" src="https://embed.zenn.studio/card#zenn-embedded__2e9c43723c41c" data-content="https%3A%2F%2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FFour-dimensionalism" frameborder="0" scrolling="no" loading="lazy"></iframe></span><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Four-dimensionalism" style="display:none" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer">https://en.wikipedia.org/wiki/Four-dimensionalism</a></p>
<p>時間的に連続なことが重要だから、三次元的に全く異なっている物体でも連続してるんじゃね？的な考え</p>
<p><a href="/wiki/%E3%83%86%E3%82%BB%E3%82%A6%E3%82%B9%E3%81%AE%E8%88%B9">テセウスの船</a>とか<a href="/wiki/%E3%82%B9%E3%83%AF%E3%83%B3%E3%83%97%E3%83%9E%E3%83%B3">スワンプマン</a>の解決策</p>


四次元主義