老北京炸酱面

原料准备:六必居的干黄酱1袋 天园酱园的甜面酱半袋(剩下半袋可以做中式沙拉,蘸萝卜,生菜吃),鸡蛋2个,肥瘦肉丁(去皮)100g,超市里面有卖那种去皮五花肉丁,自己制作也可以,五花肉切成半厘米见方的小丁。各种菜码越多月好,黄瓜和豆芽还有俗称心里美的萝卜以及黄豆是不可少的,别的大白菜心、青豆、豆腐干、豆角丝就看着准备吧。当然生大蒜也是必不可少的,夏天吃着杀菌,还有大葱、姜末。

  至于准备两种酱的混合是这样的黄酱干香,但是如果都用黄酱,就太干太咸了,甜面酱呢味道甜,搭配正好,比例是黄酱和面酱2:1,就十全十美了。

  肉丁呢也是太肥太瘦都不好,五花肉有要劲,容易煸出油来,这样才香。


  步骤:

  1.鸡蛋打散加入淀粉(鸡蛋会比较嫩,淀粉1汤匙)和一点点料酒(去蛋腥1茶匙)和盐,油热之后,炒鸡蛋有个秘诀,就是用筷子,可以炒散而且每块鸡蛋都受热均匀,下锅,拿筷子在锅内迅速搅散,鸡蛋变黄熟了盛出来待用。

  2.油锅少放一点油,油热之后中火煸炒五花肉丁,待猪油出,加一点点料酒去腥,再加一些生抽,然后将肉丁盛出。

  3.锅内留着煸肉的猪油,用一个碗把黄酱和面酱混合均匀,中火将酱炒一下,这样酱才香。

  4.酱出香味了,然后倒入肉丁或者鸡蛋丁,姜末(切特细),转小火,慢慢的熬,酱和肉丁水乳交融,那才好吃,不用再加盐和糖,酱有自己的咸甜味,咕嘟个10分钟查不多,得看着,不是搅和会,如果觉得干了,就少少加点水。

  5.这时候可以准备菜码,买一个那种菜擦子挺好,我也切不出特细的丝,黄瓜,萝卜什么的擦成丝之后,凉水里面泡一下,然后沥干水,这样菜丝比较爽脆,洋派的加点生菜丝、甘蓝丝啥的也行。

  6.豆芽、扁豆(切丝)、黄豆、青豆什么的开水过一下断生,泡冷水即可。

  7.酱咕嘟好了,看着干干的收了汁,离火加入葱白末,早加葱末就焦了,利用余温将葱白焖熟。酱就得了。


  接下来就是面了,炸酱面当然最好是手擀面,不过估计大家现在都没这个精神头了,切面铺子有那种手擀面,粗的那种比较好吃,裹着黄黄的玉米面,个把讲究的,那种冰冻面条也不错。

  煮面的水要比较多,放一些盐,这样面煮的时候不会粘连在一起,面不要煮的太烂,点3次水就差不多了,有一点点生,有咬劲最好吃,面条煮好了,开冷水,冲掉面糊,这样才爽滑好吃。

  面煮好了,拌上2大勺香喷喷油油的炸酱,不要太贪心了,会很咸,放入各种菜码,没有四合院了,咱蹲凉台上,望着楼下的车河闪烁,再来一头蒜,人生得意就是大吃大喝纵情一刻吧。

  喜欢酸的来点龙门米醋,喜欢辣的来点油泼辣子,这个是西安人的习惯了。

  辣椒面(陕北的线线辣椒最好)2两拌匀1茶匙盐,碾碎的熟花生碎(不要太碎)、白芝麻碎,1小碗油倒入油锅烧热,放入花椒,花椒变黄迅速离火,找一个金属的漏网,将油趁热倒入辣椒面中,辣椒滋滋作香,跟水煮玉有点象,就熟了,用筷子搬匀,特别的香,倒入面中。

  或者可以结合陕西的油泼面,面上放1茶匙辣椒面,1点点盐、葱花,倒入热的花椒油,同上,拌匀,再倒入炸酱。

  吃蒜的问题可以嚼点茶叶或者吃点水果柠檬什么的,不过两个人都吃就都不嫌,一个人吃就别出门。

  还有什么问题呢,没想好对了还有就是面酱那种,就是把肉丁换成肥瘦肉末,面酱多,黄酱少,适合南方人吧。

  忘了加一句,酱不太容易坏,一次可以做好多,冰箱一个礼拜没问题,冻起来1个月没问题,适合单身人士多做,然后想吃就拌,可以采用在方便面里,
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http://blog.yesky.com/blog/fznet/archive/2005/07/08/206324.html

 
【语音分离】基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法通过对音乐信号中的谐波结构进行建模,利用音源间的频率特征差异,实现对混合音频中不同乐器或人声成分的有效分离。整个过程无需标注数据,属于无监督学习范畴,适用于单通道录音场景下的语音与音乐分离任务。文中强调了算法的可复现性,并附带完整的仿真资源链接,便于读者学习与验证。; 适合人群:具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事音频处理、语音识别等相关领域的工程师;尤其适合希望深入理解声源分离原理并进行算法仿真实践的研究者。; 使用场景及目标:①用于音乐音频中人声与伴奏的分离,或不同乐器之间的分离;②支持无监督条件下的语音处理研究,推动盲源分离技术的发展;③作为学术论文复现、课程项目开发或科研原型验证的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与网盘资料同步运行调试,重点关注谐波建模与频谱分解的实现细节,同时可扩展学习盲源分离中的其他方法如独立成分分析(ICA)或非负矩阵分解(NMF),以加深对音频信号分离机制的理解。
内容概要:本文系统介绍了新能源汽车领域智能底盘技术的发展背景、演进历程、核心技术架构及创新形态。文章指出智能底盘作为智能汽车的核心执行层,通过线控化(X-By-Wire)和域控化实现驱动、制动、转向、悬架的精准主动控制,支撑高阶智能驾驶落地。技术发展历经机械、机电混合到智能三个阶段,当前以线控转向、线控制动、域控制器等为核心,并辅以传感器、车规级芯片、功能安全等配套技术。文中还重点探讨了“智能滑板底盘”这一创新形态,强调其高度集成化、模块化优势及其在成本、灵活性、空间利用等方面的潜力。最后通过“2025智能底盘先锋计划”的实车测试案例,展示了智能底盘在真实场景中的安全与性能表现,推动技术从研发走向市场验证。; 适合人群:汽车电子工程师、智能汽车研发人员、新能源汽车领域技术人员及对智能底盘技术感兴趣的从业者;具备一定汽车工程或控制系统基础知识的专业人士。; 使用场景及目标:①深入了解智能底盘的技术演进路径与系统架构;②掌握线控技术、域控制器、滑板底盘等关键技术原理与应用场景;③为智能汽车底盘研发、系统集成与技术创新提供理论支持与实践参考。; 阅读建议:建议结合实际车型和技术标准进行延伸学习,关注政策导向与行业测试动态,注重理论与实车验证相结合,全面理解智能底盘从技术构想到商业化落地的全过程。
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的技术资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播路径展开研究,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法,用于提升电力系统在复杂故障条件下的安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,具备较强的工程应用价值和学术参考意义,适用于电力系统风险评估、脆弱性分析及预防控制策略设计等场景。文中还列举了大量相关的科研技术支持方向,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了广泛的仿真与复现能力。; 适合人群:具备电力系统、自动化、电气工程等相关背景,熟悉Matlab编程,有一定科研基础的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估研究;②支撑高水平论文(如EI/SCI)的模型复现与算法验证;③为电网安全分析、故障传播防控提供优化决策工具;④结合YALMIP等工具进行数学规划求解,提升科研效率。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源,下载完整代码与案例进行实践操作,重点关注双层优化结构与场景筛选逻辑的设计思路,同时可参考文档中提及的其他复现案例拓展研究视野。
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