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今回の内容 ノートPCにメモリ増設したくなった時に何をチェックすればよいかのメモです。 （デスクトップ型でも考え方は同じです） メモリ増設時の注意点 メモリを増設するにはスロットの空きが必要です。ノートPCの場合、普通はメモリスロットは２つで、もしその２つのスロットに4GBのメモリモジュールが２つ刺さっていたら増設するにはその4GBのメモリモジュールのうちの１つを抜いて入れ替える必要があります。そこに8GBのメモリを買って来ても4GBのモジュールと入れ替えになるので合計メモリサイズは12GBになるだけです。スロットに空きがあるかどうかは筐体を開けてみればよいのですが、開けなくてもタスクマネージャーの表示である程度はわかります。 メモリのタブで「スロットの使用：1/2」となっていれば、２つあるスロットのうち１つが空いている可能性が高いです（というのは、必ず正しい値が表示されているとは限らない

1. 概要 以前 AWS CodeCommit の使い方について書いた記事で、リポジトリにAmazon CodeGuru を紐づけて機械学習によってコードレビューをして貰えるという話がありました。そのとき後で使ってみると書いていましたが、その後使ってみた結果の内容メモとなります。1 2. リポジトリ側の設定 リポジトリを作成するときに、そのリポジトリを Amazon CodeGuru へ紐づけることができます。 画面下の「Amazon CodeGuru Reviewer for Java and Python を有効にする 」のチェックボックスをオンにして有効にしておきます。 CodeGuru側からリポジトリを見るとこうなっています。「associated」となっていれば CodeGuruとリポジトリの紐づけができています。 3. フルリポジトリ分析 CodeGuruによるレビューはその対

1. 今回の記事内容 開発業務で Spring Framework を使うことになりそうなので、開発ツールとしてEclipse ではなく VS Code での開発をやってみた、という記事になります。Javaの開発において現状ではEclipseを使うのが主流だと思いますが、今後は VS Code を使うケースが増えるのではないかと見ています。 2. Spring Framework に関するおさらい 本題に入る前に Spring Framework について少しだけ復習しておきます。 (1) Spring Boot ってなんだっけ？Spring Framework とどう違うの？ 書籍『Spring 徹底入門』によると、Spring Boot とは「最小限の設定でプロダクションレベルのSpring アプリケーションを容易に開発するためのSpringプロジェクト」であると説明されています(p.

$ cat /etc/os-release NAME="Ubuntu" VERSION="20.04.5 LTS (Focal Fossa)" ID=ubuntu ID_LIKE=debian PRETTY_NAME="Ubuntu 20.04.5 LTS" VERSION_ID="20.04" HOME_URL="https://www.ubuntu.com/" SUPPORT_URL="https://help.ubuntu.com/" BUG_REPORT_URL="https://bugs.launchpad.net/ubuntu/" PRIVACY_POLICY_URL="https://www.ubuntu.com/legal/terms-and-policies/privacy-policy" VERSION_CODENAME=focal UBUNTU_CODENAME=fo

はじめに 言うまでもありませんがここでいう「完全に理解」はダニング＝クルーガー的な意味で申し上げております。ご了承下さい。 今回の内容を3行でいうと Pythonのロギング(loggingパッケージ）の公式ドキュメントがどうも読みづらくてとっつきにくい とは言え実用的なものを作るにはロギングの理解は必須 そこで調べてみました。その内容。 と言うものになります。これを読めばとりあえずPythonのロギングについて何も知らない状態から、必要な最低限のことはわかったというところまで行けるものを目指しました。丁寧にやったので少し長くなりましたが内容は難しくありません。Pythonの実行環境がある方は実際にソースをコピペして動かしてみると理解が深まると思います。 今回使用したPythonのバージョン なぜ import logging をしてはいけないのか。 Pythonと言う言語はよくできた言語で

前回までのあらすじ 前回記事はこちらになります。 ＞ Windows上のWSLでコンテナによる開発環境を作ってみる（前準備編） Pythonの開発環境をコンテナ上に作成してみたくなった そのためにWindows上にDockerを入れたい そのためにはWSL2のセットアップが必要だったのでそこからやってみた ということで前回はWSL2のセットアップとDocker for Desktopが動くところまで行きました。これによりWindows上にPythonを導入する際のインストール形態として、仮想環境という観点で３つの方針がありうることになります。 WindowsへのPythonインストール形態の３パターン Windows上にWindows用のPythonをインストールする。実環境へのインストール。 Windows上のWSL上にLinux用のPythonをインストールする。WSL環境へのインスト