[SRE](/wiki/SRE)においてService Level Agreementの略で、対外的に満たすことを約束している指標のこと。

正常応答率99%を目指そう！と内部的に言うなら[SLO](/wiki/SLO)だが、対外的に約束してしまうとSLAになる。

[ブロックチェーン](/wiki/ブロックチェーン)を使ったアプリでdecenterlized Appの略。



DApp


いかなる[チューリングマシン](/wiki/チューリングマシン)もエミュレートできる[チューリングマシン](/wiki/チューリングマシン)のこと

万能チューリングマシン


[飲んだコーヒー豆リスト](/wiki/飲んだコーヒー豆リスト)

雑味多め、味薄め
ただし確かに超ビターコーヒーのような風味というか後味が少しある
ミルクを入れたらカフェモカっぽい風味になるかもしれない

ブラジルショコラ

[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)で非中央集権的かつ分散的に合意する方法。

主に[プルーフオブワーク](/wiki/プルーフオブワーク)や[プルーフオブステーク](/wiki/プルーフオブステーク)、もしくはそれらをベースに改良したものが使われている。

コンセンサスアルゴリズム


[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)

[ハードパーツ](/wiki/ハードパーツ)としてのコントラクトの定義は以下である。  
  
> アーキテクチャの部品が情報や依存関係を伝えるために使用するフォーマット。  
  
コントラクトとして例えば以下の様なものがあり、トレードオフがある。  
  
- 堅い
  - 例
    - gRPC  
  - メリット
    - 型
    - バージョニング
    - 検証が用意
    - ドキュメント  
  - デメリット
    - 密結合  
- 緩い
  - 例
    - JSON
  - メリット
    - 疎結合
    - 進化しやすさ
  - デメリット
    - 型がない
    - コンシューマ駆動契約等の適応度関数が必要

帯域幅は無限だと思うな。

コントラクトに関するトレードオフ


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/

[暗号通貨](/wiki/暗号通貨)の[L2ソリューション](/wiki/L2ソリューション)において、セカンドレイヤーで処理したいくつかのトランザクションをまとめてメインのチェーンに保存するような方式のこと。

大きく分けて以下の2つに分かれる。
- [Optimistic Rollup](/wiki/Optimistic Rollup)
- [ZK_Rollup](/wiki/ZK_Rollup)

Rollup

Zero Knowledge - Succinct Non-interactive Argument of Knowledgeの略。

[ゼロ知識証明](/wiki/ゼロ知識証明)を用いて承認者が証明者に問いを出すことなく承認作業を短時間かつ少ない計算量で行うことができる手法のこと。

ZK-SNARK


[機械学習](/wiki/機械学習)においては[中間層](/wiki/中間層)の変数のこととほぼ同義

中間層はだいたい入力より次元が低く、その次元で入力の特徴を捉えるようにチューニングするので、入力の特徴だけを捉えたものになる

関連：[潜在空間](/wiki/潜在空間)

潜在変数


[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)

アーキテクチャ量子の定義  
  
> アーキテクチャ量子とは、高度な機能的凝集、高度な静的結合、同期／非同期による動的結合を持つ、独立してデプロイが可能なアーティファクトを指す。アーキテクチャ量子の一般的な例には、あるワークフロー内の整ったマイクロサービスなどがある。  
  
これはすなわち、データベースを共有しているアプリケーションは全て1つのアーキテクチャ量子である。  

アーキテクチャ量子

[グラフ](/wiki/グラフ)に関する数学の理論のこと。

グラフ理論


[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)

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

カーボンを使ったヒーターのこと。
電気代が[ハロゲンヒーター](/wiki/ハロゲンヒーター)より安く、遠赤外線が2倍出るため電力効率に優れる。

カーボンヒーター


[Zettelkasten](/wiki/Zettelkasten)をデジタルでやるフレームワークらしい。

基本的には[Zettelkasten](/wiki/Zettelkasten)に従いつつ、以下の要素を加える。

- Map Of Contentsを作る。
	- ノートを繋ぐリンク集のようなノート。
	- ノートが100を超えたあたりから意識する。
- Homeノートを作る。

参考
https://www.linkingyourthinking.com/


Link_Your_Thinking

<p><a href="/wiki/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">機械学習</a>において入力層でも出力層でもないやつ</p>
