材料
- じゃがいも(男爵) 3つ
- にんじん1本
- 玉ねぎ1個
- バラ豚肉200g
手順
- 玉ねぎは7mm程度、にんじん乱切り、じゃがいもは8等分
- 圧力鍋に全部ぶち込む
- 各調味料をいれる
- 酒 大さじ3
- ほんだし 小さじ2
- 砂糖 大さじ2
- みりん 大さじ2
- 醤油 大さじ3
- 水 250cc
- 蓋をしてメニューから「肉じゃが」を選択
- デフォルト設定のままスタート
ペペロンチーノの作り方
準備するもの
手順
- にんにくみじん切りにする
- 小フライパンににんにくとオリーブオイル大さじ1を入れる
- 中火でフライパンを傾けてにんにくがオリーブオイルに浸るようにする
- にんにくが焦げるのを防ぐ＆にんにくの風味を油に移すのが目的
- にんにくが狐色になったら一味唐辛子を6振り
- 30秒たったら水350cc、コンソメ小さじ1、塩1つまみ
- 強火にして沸騰させる
- 沸騰したらゆっくり麺をいれる
- 麺の湯で時間通り(ディチェコ 1.6mmなら9分)まで加熱
- 水は蒸発させる 乳化するのでトロみが出ればOK
- 茹で時間になったら再度オリーブオイル大さじ１
乳化について
水と油のような本来混ざり合わない物質が均一に混ざり合う現象
乳化の目的
- 口当たりの改善：油っぽさや水っぽさを軽減し、なめらかな食感を実現
- ソースの絡みやすさ向上：とろみが出ることでパスタに均一に味が付く
- ソースの安定性向上：油と水が分離せず均一な状態を保つ
乳化のメカニズム
- 水分（パスタの茹で汁）と油分（オリーブオイルやバター）は通常混ざり合わない
- パスタの茹で汁に含まれるデンプンが乳化剤として機能
- デンプン分子が界面活性剤として作用
- デンプンが油の粒子の間に入り込み、それらが再結合するのを防ぐ
エアコンのポタポタ音と水漏れを考える
夏に、エアコンからポタポタ音がして水漏れすることが起こった。
調べてみると別にエアコンの故障ではないらしい。
エアコンからポコポコ音がする主な理由
室内と屋外の気圧バランスが崩れ、ドレンホースに外気が逆流することが原因
具体的な発生メカニズム
起こりやすい条件
- 気密性の高い室内で換気設備を使用している時
- 屋外で強風が吹いている時
我が家はまさに条件を満たしていた。
対策
空気を吸う側:
- お風呂の24時間換気扇
- キッチンの換気扇
空気を吐く側:
- エアコン
- 天井換気口
だが 吸う>>>吐く のため正常に水を排出できていない。
要は 吸う=吐く にしたいので
- 窓を開ける
- 天井換気口はマックスにする
- 換気扇を冬季モードにして弱める
が考えられる。
無能投票のルール説明
ChatGPTに推論するときに楽しいのでルールをまとめてみた。
# 無能投票のルール説明 ## 概要 - 100名の参加者の中から、不要と思われる人物97名を多数決で排除し、最終的に残った3名を合格とするゲーム。 - 選考期間は4泊5日。 - 最終日までに4名以上の受験者が残っていた場合、全員不合格となる。 ## 詳しいルール ### 投票方法 - 参加者には電子端末が配布される。 - 端末内の投票アプリを使用して、不要と思う人物に投票する。 - 自分への投票も可能。 ### 投票集計 - 1日目から4日目までは、午前と午後の2回、投票集計が行われる。 - 投票率が25%以上の場合、投票数の多かった上位3名が排除される。 - 投票率が25%未満の場合、投票は無効となる。 - 5日目は、9時から17時まで1時間ごとに投票集計が行われ、上位1名のみが排除される。 ### コミュニケーション - 端末には選考専用のチャットアプリがあり、匿名で書き込み可能。 - チャット内容は全参加者に共有される。 ### その他 - 投票者の名前は公開されない。 - 選考期間中はホテルが貸し切られ、個室と食事が提供される。 - 端末には、ルール説明や投票時刻、アプリの機能説明が記載されたテキストが保存されている。 - 最初の投票集計は12時から。 ### 補足 - 投票率は参加者数に対する投票数の割合。例えば、100名中25名が投票した場合、投票率は25%となる。 - 投票率が25%未満の場合でも、上位3名は排除されません。投票が無効になるだけで、排除は発生しません。 - 5日目は1時間ごとの投票集計で、上位1名のみが排除されるため、投票のタイミングが重要となる。 - チャット機能は、参加者間のコミュニケーションを円滑にするためのツール。戦略を立てたり、情報を共有したりするために活用できる。
uvで.venvを作らずにシステムのパッケージとしてインストールする方法
例えば以下のような開発用のDockerfileがあったとする。
FROM python:3.12 ENV UV_PROJECT_ENVIRONMENT="/usr/local/" WORKDIR /app ADD pyproject.toml ./ ADD uv.lock ./ RUN pip install uv RUN uv sync --frozen --no-cache
その場合開発時はリアルタイムにファイル内容を更新したいので、ホストのカレントディレクトリと/appをマウントしてコンテナを起動したい。
そうするとDockerfileでビルドした.venvが消えてしまう。
uvはデフォルトでは、プロジェクトごとに隔離された環境、すなわち仮想環境(.venv)を生成する。
これは、Pythonの依存関係をプロジェクトごとに分離し、異なるプロジェクト間でのパッケージの競合を避けるためだ。
uv sync コマンドは、この分離された環境に依存パッケージをインストールする。これにより、システムのPython環境を汚染することなく、プロジェクト固有の依存関係を管理できる。
調べると UV_SYSTEM_PYTHON=true をつけると.venvを作らずにシステムのパッケージとしてインストールされるらしい。
ENV UV_SYSTEM_PYTHON=true
しかし
だが、試してみても依然として.venvはつくられたままだった。調べると uv sync には効かないらしい。
対策
結果的には UV_PROJECT_ENVIRONMENT="/usr/local/" を付与することでシステムのパッケージとしてインストールできた。
FROM python:3.12 ENV UV_PROJECT_ENVIRONMENT="/usr/local/" WORKDIR /app ADD pyproject.toml ./ ADD uv.lock ./ RUN pip install uv RUN uv sync --frozen --no-cache
UV_PROJECT_ENVIRONMENT は、uvが依存パッケージをインストールするベースディレクトリを定義する環境変数だ。
デフォルトでは、プロジェクトディレクトリ内に .venv ディレクトリが作成され、そこにパッケージがインストールされる。
しかし、この環境変数を /usr/local/ に設定すると、uvはシステムのパッケージディレクトリ(/usr/local/lib/python3.x/site-packages/)に直接パッケージをインストールするようになる。
これは、実質的に仮想環境を使わずに、システム全体にパッケージをインストールすることと同じだ。
/usr/local/ を指定する理由は、このディレクトリが一般的にシステム管理者がパッケージをインストールする場所として使用され、システムの他のPython環境と競合しにくいためだ。
Docker環境においては、このディレクトリは通常コンテナイメージのレイヤーの一部となり、コンテナ内の全てのプロセスで共有されることになる。
