如何做鲫鱼豆腐汤

作者:朱金灿

来源:http://blog.youkuaiyun.com/clever101

 

在一家桂林风味小食店品尝了一道了鲫鱼豆腐汤的菜,感觉不错,心想自己也能做。本来之前想在朋友面前露一手的,结果那家伙得知我是第一次做这道菜,说不要拿他们当我的试验品,我只好作罢。我想我就先拿自己做试验品吧。

 

今天恰好有空兼有心情,就决定中午做一道鲫鱼豆腐汤。到市场买了一条约一斤重的鲫鱼和一块盒装内酯豆腐。然后到网上搜索鲫鱼豆腐汤的做法(遵循凡事问google的原则):

网上这样说的(链接如下:http://ks.cn.yahoo.com/question/1306101721749.html):

一、做准备工作,俗话说的好巧妇难为无米之炊,先到市场逛一圈,买材料回来,今天的主要材料是鲫鱼,先买鱼吧(不要以为这是废话,我以前就做过这种比较经典的事,想要做鱼吃,转了一大圈,就是没买鱼,不过我想天下的糊涂虫毕竟还少,像我这样的更不多,)。鱼的大小多少随心情定。还要买豆腐,香菜,和其他一些炖菜用的作料,比如八角,花椒,葱姜等。再补充一下,在买鱼的时候最好买活鱼,一般的地方都是给杀的,还能帮简单的收拾一下。
  二、回到家里,先把鱼放的水里浸泡一会,不要用太热的水哦。然后呢,就开始洗鱼,鱼一定要洗的干净,把鱼的内脏都扔掉,鱼鳃也要扔掉,要不然会很难吃的,鱼鳞刮净,最重要的是把挂在鱼的胸腔内的血丝全都洗掉,要不会有很难吃的腥味。鱼洗干净以后,在两侧各划两个口。
  三、准备好炒勺,放入油适量,油烧热后,把鱼滑进锅里,开始煎鱼,两面稍煎下就可以,让两面都有点金黄色的那种就可以了。然后把锅的油倒出去,在锅里留不留游都可以。接下来就可以加水了(冷热都可以,我个人认为加冷水就可以了),多加水,尽量不要在炖的过程中再加冷水。
  四、现在把葱、姜、花椒、八角等各种作料放进去,当然豆腐、香菜除外。还是那句老话:大火烧开,小火慢炖。
  等大约炖到40分钟的时候就差不多了,我一般喜欢把汤多炖会,时间短了觉得味道不浓,不香。炖好的鱼汤都是奶白色的,比请水要稠一点。

五、依照个人感觉决定炖的时间长短,当觉得汤好的时候就可以放豆腐了。豆腐要切小块,切块后直接放到汤里,不用搅,等汤在炖开的时候才能搅,要不豆腐就都碎了。
  再等一下会,等豆腐下锅炖开后,再稍炖会就汤就好了。这时候就可以加盐了,至于味精,鸡精一类的东西少加或不加。
  然后把汤盛到大碗里,在上面撒上一些香菜末就可以上桌了,在喝汤的时候,别把火关掉,用问火炖着。

  ps:北京的豆腐分几种,建议买那种南豆腐,或者是盒装的豆腐

  1.准备材料
  
2.
稍为把鱼煎一下。其实不煎也行,只是最后做出来的汤有点发黑,不是煎过之后再炖的乳白色,

  
3.
小火慢炖;其实这一步是最重要的,决定着汤的口感。

 

   我感到稍微遗憾的是我没有买香菜,其实是我做菜顺序颠倒了,我应该先看菜谱再去买材料。上文说要慢火炖40分钟,我想看情况吧,我做时想:一是炖40分钟,鱼骨都估计炖化了;二是我的肚子早咕咕叫了,所以我投机地炖了20分钟。上文中说把鱼煎完之后把锅中的油倒掉,我想可能是怕油太多影响鱼汤的鲜美。做完之后自我感觉味道还不错。

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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