常见食品GI值

记录一下常见食品GI值,以便制定饮食计划!!
低GI食物(GI值小于40)
主食类: 无
蔬菜类: 菠菜、花椰菜、茄子、苦瓜、黄瓜、豆芽、海带、白萝卜、四季豆、番茄、洋葱
鱼肉类:无
奶蛋类:鲜奶油、芝士、鲜奶、蛋类
豆制品:炸豆腐、油豆腐、豆腐、毛豆、腰果、杏仁、花生
水果类:哈密瓜、桃子、樱桃、西红柿、苹果、奇异果、柳橙、木瓜、草莓
饮料类:清酒、红茶、黑咖啡、原味优格

中GI食物(GI值40—70)
主食类:稀饭、燕麦、全麦面、荞麦面、糙米、胚芽米、糙米片、面条
蔬菜类:GI=50 牛蒡韭菜、GI=60—70 南瓜玉米
鱼肉类:猪肉、牛肉、鸡肉、羊肉、培根、火腿、哈蜊、鱿鱼、鱼、虾、肚蛎
奶蛋类:无
豆制品:无
水果类:GI=60 葡萄干香蕉、GI=50 芒果、GI=60—70 凤梨
饮料类:红酒、啤酒、可乐、高糖友酪乳、牛奶咖啡
点心类:GI=50 布丁果冻、GI=60—70 冰淇淋

高GI食物(GI值大于70)
主食类:白米、炒饭、烩饭、法国面包、培果、乌龙面、拉面
蔬菜类:马铃薯、山药、胡萝卜
鱼肉类:花枝丸、贡丸、鱼板、蛋饺、肥肠、猪肚、牛肚
奶蛋类:无
豆制品:无
水果类:草莓酱
点心类:巧克力、甜甜圈、牛奶糖、薯片、蛋糕、松饼、红豆沙、饼干

6/2025 MP4 出版 |视频: h264, 1280x720 |音频:AAC,44.1 KHz,2 Ch 语言:英语 |持续时间:12h 3m |大小: 4.5 GB 通过实际 NLP 项目学习文本预处理、矢量化、神经网络、CNN、RNN 和深度学习 学习内容 学习核心 NLP 任务,如词汇切分、词干提取、词形还原、POS 标记和实体识别,以实现有效的文本预处理。 使用 One-Hot、TF-IDF、BOW、N-grams 和 Word2Vec 将文本转换为向量,用于 ML 和 DL 模型。 了解并实施神经网络,包括感知器、ANN 和数学反向传播。 掌握深度学习概念,如激活函数、损失函数和优化技术,如 SGD 和 Adam 使用 CNN 和 RNN 构建 NLP 和计算机视觉模型,以及真实数据集和端到端工作流程 岗位要求 基本的 Python 编程知识——包括变量、函数和循环,以及 NLP 和 DL 实现 熟悉高中数学——尤其是线性代数、概率和函数,用于理解神经网络和反向传播。 对 AI、ML 或数据科学感兴趣 – 不需要 NLP 或深度学习方面的经验;概念是从头开始教授的 描述 本课程专为渴望深入了解自然语言处理 (NLP) 和深度学习的激动人心的世界的人而设计,这是人工智能行业中增长最快和需求最旺盛的两个领域。无论您是学生、希望提升技能的在职专业人士,还是有抱负的数据科学家,本课程都能为您提供必要的工具和知识,以了解机器如何阅读、解释和学习人类语言。我们从 NLP 的基础开始,从头开始使用文本预处理技术,例如分词化、词干提取、词形还原、停用词删除、POS 标记和命名实体识别。这些技术对于准备非结构化文本数据至关重要,并用于聊天机器人、翻译器和推荐引擎等实际 AI 应用程序。接下来,您将学习如何使用 Bag of Words、TF-IDF、One-Hot E
内容概要:本文全面介绍了虚幻引擎4(UE4)的功能、应用场景、学习准备、基础操作、蓝图系统、材质与纹理、灯光与渲染等方面的内容。UE4是一款由Epic Games开发的强大游戏引擎,支持跨平台开发,广泛应用于游戏、虚拟现实、增强现实、建筑设计等领域。文章详细阐述了学习UE4前的硬件和软件准备,包括最低和推荐配置,以及Epic Games账户创建、启动器安装等步骤。接着介绍了UE4的界面组成和基本操作,如视口、内容浏览器、细节面板等。蓝图系统作为UE4的可视化脚本工具,极大降低了编程门槛,通过实例演练展示了蓝图的应用。材质与纹理部分讲解了材质编辑器的使用和纹理导入设置,灯光与渲染部分介绍了不同类型的灯光及其应用,以及后期处理和高质量图片渲染的方法。最后推荐了一些学习资源,包括官方文档、教程网站、论坛社区和书籍。 适合人群:对游戏开发感兴趣、希望学习UE4的初学者和有一定编程基础的研发人员。 使用场景及目标:①掌握UE4的基本操作和界面认知,为后续深入学习打下基础;②通过蓝图系统快速创建游戏逻辑,降低编程门槛;③学会材质与纹理的创建和设置,提升游戏画面的真实感;④掌握灯光与渲染技术,营造逼真的游戏氛围;⑤利用推荐的学习资源,加速UE4的学习进程。 阅读建议:本文内容详尽,涵盖了UE4的各个方面,建议读者按照章节顺序逐步学习,先从基础操作入手,再深入到蓝图、材质、灯光等高级功能。在学习过程中,结合实际项目进行练习,遇到问题时参考官方文档或社区论坛,不断积累经验和技能。
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