基本情報技術者試験
並列処理の舞台裏：パイプライン処理の仕組み【備忘録-基本情報技術者試験対策 #22】
ガジェット 【PC初心者】CPUの違い：Intel CoreとAMD Ryzenの違い【PC選び – 備忘録 #3】
CPUの違いを深掘り！Intel CoreとAMD Ryzenの違いを詳しく解説。どちらを購入すればよいかも分かる。これを読めばCPUの理解が深まる。PC選びに迷っている方必見！今すぐアクセスして、理想のPCを見つけよう！
ガジェット 【PC初心者】Core i〇-〇〇〇〇〇〇：Intel Coreの数字や記号が表す意味【PC選び – 備忘録 #2】
PC選びの深掘り！Intel Coreの数字や記号の意味を詳しく解説。これを読めばPCスペックがより理解できる。オススメのデスクトップPCも紹介。今すぐアクセスして、PC選びを一歩進めよう！
Excel セル内に棒グラフや折れ線グラフを書く方法【Excel-備忘録#1】
Excelでセル内に棒グラフや折れ線グラフを表示する方法を紹介します。データバーとスパークラインの機能を使って、簡単にデータの傾向をビジュアル化できます。見た目が派手になるだけでなく、分析にも役立ちます。
基本情報技術者試験 試験直前に見返そう！基本情報対策記事まとめ5選 part6【備忘録-基本情報技術者試験対策-まとめ #6】
基本情報技術者試験の直前対策に役立つ記事を厳選して紹介します。CISCとRISC、キャッシュメモリ、主記憶装置への書き込み方式、メモリインタリーブ、ハードディスク等について、よく出るポイントを分かりやすくまとめています。試験前日の夜や試験会場への移動中に見返して、合格に近づきましょう！
ガジェット 【PC初心者】CPU（コア/スレッド）・メモリ・ストレージとは何か【PC選び – 備忘録 #1】
初心者でも安心！PC選びの基本を解説。CPU、メモリ、ストレージの違いから、おすすめのデスクトップPCまで詳しく紹介。これを読めばPC選びの不安が解消。今すぐアクセスして、あなたにピッタリのPCを見つけよう！
基本情報技術者試験 ハードディスクの深層：データアクセス時間と算出例【備忘録-基本情報技術者試験対策 #30-3】
基本情報対策として、ハードディスクのアクセス時間についてまとめました。計算方法をマスターしましょう。
IoT Lチカの回路になぜ抵抗が必要なのか？【超初心者がIoT開発に挑んでみる#7+α】
LEDに定格電流以上の電流が流れると壊れてしまうため、抵抗器を入れることでLEDにかかる電圧を調整して、大きな電流がLEDに流れないようにします。
基本情報技術者試験 ハードディスクの深層：ハードディスクの記憶容量【備忘録-基本情報技術者試験対策 #30-2】
基本情報対策として、ハードディスクとその構造について詳しく解説。フォーマット、セクタ・トラック・シリンダ、クラスタ等についてまとめています。記憶容量の計算方法もまとめていますので必ずマスターしましょう。
基本情報技術者試験 ハードディスクの深層：役割と基本構造【備忘録-基本情報技術者試験対策 #30-1】
基本情報対策として、ハードディスクとその構造について詳しく解説。基本的な役割、精巧な構造、動作原理についてまとめます。
基本情報技術者試験 パフォーマンス向上の鍵：メモリインタリーブの基本原理【備忘録-基本情報技術者試験対策 #29】
基本情報対策として、メモリインタリーブの全貌を解明。その定義、基本的な仕組み、効果と限界、そして具体的な使用例までを詳しく解説。この記事を読めば基本情報で必要な情報は網羅できること間違いなし！
IoT LEDはなぜ光るのか？その原理とは？〜物性物理からの視点【超初心者がIoT開発に挑んでみる#7+α】
Lチカとは「LEDをチカチカさせる」の略で色々なところで紹介されていますが、本記事ではLEDが光る原理について物性物理からの視点で解説しています。
基本情報技術者試験 効率的なデータ保存：主記憶装置への書き込み方式の種類と基本原理【備忘録-基本情報技術者試験対策 #28】
コンピュータの速度と快適な動作の秘訣。基本情報対策として、主記憶装置へのデータ書き込み方式の種類と基本原理について解説します。
Python (python-備忘録)データフレームの中が”リスト”や”区切り”になったものを別のカラムに分ける方法
データフレームの中がリストや区切りになってしまった時、それを別のカラムに分解する方法を紹介します。実際のコードも掲載していますので、ぜひ参考にしてください。
Python (python-備忘録)データフレームにおける重複の削除・重複をなくす”drop_duplicates()”
データフレームにおいて、重複を排除したデータフレームを作成するときに便利な関数の使い方を備忘録として残します。drop_duplicates()を使うだけでOKimport pandas as pddf = pd.DataFrame( {'...