中国八大菜系大排名

第八位 四川菜系
  点 评:一个盆地圈住了川人的眼光与口味,长期的保守致使川人难见世间的美味,竟以为麻辣就是生命的一切,乃至无辣不成饭。川菜之所以麻辣,本是川人舍不得把隔夜菜倒掉,而特意加辣加重口味以掩盖嗖味。因此川菜显现出一种西部内陆盆地民众贫穷与小气的特性。越落后的地方口味就越重越辣,以辣来刺激味蕾,并进一步麻痹人脑,从而忘掉现实中一切穷困与窘境。
  评判等级:★☆☆☆☆
  回头指数:2%
  适合群体:挑夫、棒棒、船工、三轮车工、农民、民工、乞丐、修路工、建筑工。


第七位湖南菜系
  点 评乡下屋檐悬垂的红辣椒串投入泥砌的破灶台,加一瓢湘江臭水烫出一个酸辣味,又在苗地刀耕火种的传统中沾染了土气,在湿瘴中徘徊,构成一种土得掉渣的湖南辣菜味。因为沾了“辣”字,所以湘菜永远与上流人士无关,注定和川菜一样属于社会底层者的食物。是失败者刺激头脑、忘掉一切的最好食疗。吃辣的人思维都比较迟钝。
  评判等级:★☆☆☆☆
  回头指数:2%
  适合群体:赶尸匠、巫婆、神汉、贩夫走卒、农民、民工、阿兵哥、破产者、乞丐。


第六位安徽菜系
  点 评:咸字当头、山货为主、村气十足。徽菜的“咸”与川湘菜的“辣”异曲同工,都是想让一盘菜可以节约吃上好几天。区别在于咸是让菜慢点变坏,辣是在菜坏后弥补,二者都是小气特性。徽菜擅长 “烧”工,无论什么菜都象是用乡下烧柴大铁锅拔拉出来的,柴火味过重,干瘪无水,咸得出奇,再怎么弄也是农家菜味道,上不得大台面。
  评判等级:★★☆☆☆
  回头指数:10%
  适合群体:赤脚医生、乡下教师、村姑、山民、渔夫、小贩、搬运工、游方僧、司机。


第五位山东菜系
  点 评:粗俗、难咽,做海味和各种动物内脏见长,以大葱和大蒜充味。无须多言,单看“动物内脏、大葱大蒜”即可看出鲁菜地位之低下,显露出山东人草寇与流民的本质。鲁菜反映了山东民性的一个 “憨”字,简单愚鲁,有失精湛,曾经辉煌的先秦齐鲁文化早已丧失殆尽。但是因为沾了一点沿海的光,单凭海味本身也能吸引部份食客。
  评判等级:★★☆☆☆
  回头指数:30%
  适合群体:土匪、响马、盗贼、马夫、工人、农民、渔民、码头工、猪倌、羊倌。


第四位福建菜系
  点 评:山水相隔,十里不同风,构成闽省内部迥异的民俗民风,闽东人、闽西人、闽南人、闽北人互不买帐,反映在菜肴上也是互不认同,山珍一派、海味一派、甜酸一派,山头林立,派系复杂,构成最难评价的福建菜系。闽菜唯刀工出名,却无统一口味,难成独立一系。被列入八大菜系,这是传统评定的一大败笔。但总而言之,闽菜各派口味都可让文明人接受。
  评判等级:★★★☆☆
  回头指数:70%
  适合群体:商人、企业家、海员、渔民、守林人、公务员、公司职员、家庭主妇。


第三位广东菜系

  点 评:生猛大餐,好一顿朵颐,海洋文明在中国传统中的唯一表现,先吃螃蟹者敢为天下先。粤菜选料精细、技艺精良,清鲜至上,因为调味过重容易盖过主料原味。这突显了广东人务实的个性,处世抓重点,无须多废话。不足之处在于粤菜猫蛇蜥蜴无不下肚,此乃旧时百越土著习性,今日仍守此遗风,是对现代文明之亵渎。如无此缺点,粤菜排名可再上提。
  评判等级:★★★★☆
  回头指数:80%
  适合群体:商人、企业家、公务员、运动员、公司职员、海员、渔民、家庭主妇。


第二位江苏菜系
  点 评:以苏南菜为龙头,香鲜为本,酸甜为辅,名菜荟萃,技压天下。食不厌精,脍不厌细的最佳表范,中华美食之杰出代表。苏菜映照苏南自古文风鼎盛,富甲天下,文化产业发达。才子佳人在此演绎浪漫往事,定格成一副永不褪色的杏花春雨江南景。世上还有哪里比江南文化更令人心醉呢?
  评判等级:★★★★★
  回头指数:100%
  适合群体:知识分子、艺术家、社会名流、企业家、公务员、商人、白领、洋人。


第一位浙江菜系  点 评:以浙北菜为龙头,鲜字当家、鲜嫩爽滑,名菜荟萃,技压天下。食不厌精,脍不厌细的最佳表范,中华美食之杰出代表。浙菜映照浙北自古文风鼎盛,富甲天下,文化产业发达。才子佳人在此演绎浪漫往事。定格成一副永不褪色的杏花春雨江南景。世上还有哪里比江南文化更令人心醉呢?
  评判等级:★★★★★
  回头指数:100%
  适合群体:知识分子、艺术家、社会名流、企业家、公务员、商人、白领、洋人。

【电力系统】单机无穷电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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