泥鳅烧豆腐

自在皂君庙开火后,今日方开始动手做荤菜,一向对泥鳅发怵。今见泥鳅被生吞活剥,心甚痛哉。为了口服和肚子,只能大义凛然了。下面是豆腐烧泥鳅的具体做法。

 

[家常做法]

豆腐烧泥鳅_LeonChen烧制

准备:

将泥鳅放入清水中静养,待几小时后泥鳅将腹内脏物吐净。将泥鳅用刀背敲死,切成数段放入碗中备菜。

 

步骤1:油热锅,放入葱段,鲜红干辣椒若干,翻炒数秒,待香味炒出。

步骤2:将泥鳅放入锅中翻炒数下后,即倒入1/3勺食用醋,翻炒均匀后,加入几勺水。

步骤3:将整块豆腐放入锅中,用勺子绞碎豆腐。

 

翻炒几分钟后加入适量盐,即可出锅了。

 

菜的感觉:

整个菜香辣可口,浓郁芳香,只是色泽上有些暗淡。

 

[历史名菜]

 

蕲春泥鳅钻豆腐

蕲春泥鳅钻豆腐为当地民间名菜。其制法为:取小指粗的黄色活泥鳅,在清水中养一二天,请其将腹内脏物吐净。将锅置火上烧热,放上香油、葱花、姜米等佐料,把鲜嫩豆腐整块放入,再放入泥鳅,用文火慢烧。泥鳅受热,往豆腐里钻,直到把豆腐捣烂。待到泥鳅不钻不动,豆腐呼呼作响时,加大火力,放入适量猪油、酱油、精盐、蒜泥、白醋、五香粉,翻身焖一会,起锅时放点葱花即成。

 

 [附图]

泥鳅烧豆腐

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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