京酱肉丝

一道融合肉丝、甜面酱与千张皮的美味佳肴。原料包括猪里脊肉丝、千张皮、大葱等,通过简单的烹饪步骤即可完成。这道菜不仅味道鲜美,而且营养丰富。

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我父母从来没有做过京酱肉丝这道菜,只是在外边餐厅酒店吃过几次,觉得味道、营养都不错,看起来做法也简单,就试着自己动手依葫芦画瓢一下。不料效果还行,老婆朋友都说好吃,因此也不敢藏拙,贡献给大家。

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千张皮二张,大葱两棵,猪里脊肉丝一盒(超市里切好的,大约7-8块钱,23两左右),姜一块(大约大拇指盖大小)、独头蒜一小个(我喜欢独头蒜,好剥),当然还有酱油(要生抽,海天的不错)、料酒、水淀粉、胡椒粉、花椒粉、鸡精、甜面酱少许(作料多少可以根据自己的喜好口味配比)。

做法:

1、先将冷水放到火上烧着,这水是用来掸一下千张皮的,量以刚淹没千张皮为适,可以放一点点盐或者鸡精。

2

、将肉丝放在小碗内,加酱油、料酒、水淀粉、胡椒粉、花椒粉、鸡精、姜蒜末拌匀。

3、肉丝先放着入味。把千张皮切成6厘米见方的正方块,我们这卖的千张皮一般横坚切四刀成25块就是差不多这个大小;这时水也应当烧得差不多了,把切好的千张皮放进去掸一下,捞出堆码到盘中。

3、接下来我们就开炒了。炒锅置旺火上,先把锅烧热,手放在锅上方觉得有灼热气体袭来就行了,放油,等大概10秒钟,闻到有油烟味了,下肉丝快速炒散,接下来放入两汤匙甜面酱,快速炒匀,关火,马上盛起到盘中。

4、把葱丝洗净,切成5厘米长的细丝,堆放到盘中,为安全起见,可以把葱丝掸一下或者放到微波炉中高火转一分钟。

5、吃法就简单了,就是取千张皮一张,夹入适量肉丝及葱丝,卷起来就可以了。

此菜的特点是生切大葱香味清新,肉丝裹甜面酱鲜咸带甜、千张皮豆香浓郁,三者合一,叫人卷个不停,吃个不停,一大盘一会就消灭殆尽。

以上的量可以供两个人一餐吃的,不用再另吃饭也能饱餐一顿。

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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