正宗四川红油



1)正宗四川红油
  主料:干辣椒25克,植物油700克,白芝麻20克
  辅料:桂皮2段,八角1颗,草果1粒,砂仁3粒,香叶15片,大葱5段,姜4片
  做法:
  1.准备原料。草果和砂仁用刀拍裂,方便释放香味;干辣椒去把儿,剪成段。
  2.炒辣椒:炒锅烧热,倒入少许食用油润一下锅,然后倒出,留下所谓的“扒锅油”,下入干辣椒段,小火翻炒至酥脆微焦盛出放凉备用。
  注意:热力可以激发辣椒的香气,所以这一步骤是绝对不能省略的,大多数菜谱上都是用生辣椒面直接炸油,这样炸出的红油香味是远远不够的。
  3.捣辣椒面:将放凉的炒辣椒用蒜臼子捣成辣椒面,不要捣的太细,否则很容易糊。
  4.炼油:将700g植物油倒入锅中,大火烧至8成热,约180℃,然后关火。
  5.炸香料:等锅中的油稍微冷却,下入葱、姜,炸至焦黄捞出。
  6.继续下入桂皮、八角、香叶、草果、砂仁浸炸10~15分钟,让香料的味道渗入油中,捞出香料。
  7.炸红油:将油倒入不锈钢容器中,凉到五成热,约130℃,倒入1/3的辣椒面;油温降至4成热,约110℃,再下1/3的辣椒面和白芝麻;当油温降至3成热,约90℃,下入最后1/3的辣椒面,搅拌均匀,让油和辣椒充分融合。
  提示:分3次加入辣椒面,是为了让不同的油温激发出辣椒不同的香味。如果一下子倒入所有的辣椒面,那炸出的红油香味就没有层次了,切记切记!
  8.放凉过夜:等油凉的差不多了,给容器加个盖子,静置一夜。
  刚炸出的红油香味不是很浓,颜色也不是很红,必须有足够的时间让油和辣椒充分融合,才能产生绝妙的香味。
  9.装瓶密封保存:将放过夜的红油装入密封的容器放入冰箱里保存。一定要密封,不然香味就跑掉了,而且冰箱的异味也会影响红油的味道。


2)做法二

主料:干辣椒、菜油(比例:5斤油用1斤半辣椒,当然,要是嫌不辣可以多放,但5斤油不要超过2斤辣椒,不然太稠。)
辅料:去皮花生米1两(我说的都是以5斤油为准)、白芝麻1两、小茴香半两、葱段、姜片各1两。
调料(重要):
1、紫苏:这是红油第一关键用料,不能不用,药店有售,很便宜,紫苏本身有调色功能,红油的亮红色就靠它了,5斤油准备1钱足矣。
2、草果、豆蔻:此两味均为燥湿散寒的功效,同用可降低辣椒的火气,还可提香。下图左草果,右豆蔻,5斤油各准备2枚
3、小丁香:很多人不认识这调味圣品,只当它是药材,若用过一次,就绝不会忘它的味道了,稍后我会介绍我自制的丁香平鱼,香不释手。此处5斤油准备1钱。

制作:准备工作做好,现在开始调制。一定注意步骤,尤其是调料顺序!

1、辣椒炕干,碾碎待用;花生、白芝麻、小茴香、草果、豆蔻、小丁香以微火炒出香味,然后碾碎待用。

2、大勺放油,烧至8成热,以微冒青烟为准,下姜片、葱段炸香,然后捞出(注意,一定要先姜后葱)

3、将紫苏叶放入油中涮上几遍,千万不要把紫苏叶炸糊,否则油就变成紫色了,最好用笊篱前后涮,大概10秒足矣,然后捞出。

4、此时关火,待油冷一冷,冷到6成(分辨方法,油面没有泡沫和青烟,搅动的时候有微微响声,并且锅边有少许青烟冒出),放半斤辣椒末,搅匀,等1分钟,再放半斤辣椒末搅匀,再等1分钟再放半斤辣椒末搅匀,再等一分钟,放花生、芝麻、草果、豆蔻、小茴香、小丁香末搅匀,此时香气扑鼻,大功告成。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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