甘思咪哚,肉骨茶,Greenland

广州美食探店
本文介绍了三家位于广州的小店:“甘思咪哚”云南菜馆、“许哥肉骨茶”以及“Greenland”素食餐厅。分别提供了地道的云南菜、特色的肉骨茶及美味的素食选择。

甘思咪哚:彝语,意为“快乐,吉祥,美丽的地方”

玲姐介绍了一家云南菜馆,据她云南人的专业评价:非常的地道。这家云南菜馆就叫“甘思咪哚”。

本想等到小梁同学出差回来的时候一起纠集了队伍去那里聚会,可是实在忍不住,便一个人先行杀了过去。说实话,这家位于石牌东路的小店的确不太好找,我在石牌东路往返了两趟才找到。这家店真的很不起眼,最好的办法就是找石牌东的“7天连锁酒店”,然后隔壁就是了。

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说实话,吃多了湘菜和川菜会觉得云南菜并不是很特别,也许是因为没有点到最特色的东西吧。

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馋嘴豆腐,小食,估计MM们都会喜欢

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香煎藕夹,跟鲁菜的做法有点相似。

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老奶洋芋,有点特别,是辣的。不过很顶肚子的,人少就不要叫了。

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香茅烤罗非鱼。唉,相机该换了。。。

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竹筒饭。貌似竹子是一次使用的,就是鲜竹筒加进米和水蒸的,饭里还夹着云南火腿,口感和味道都不错,就是贵了点,要10块钱一份。。。

 

许哥肉骨茶

位于天河东与黄埔大道交界处的一家小店——准确的说在体育东横街路口——也是不太好找,因为门面不大,招牌也不大,不留意很容易就走过了——我就是走过了,转了一圈又回来。

肉骨茶据说是来自马来西亚的东东——据说在当地是早餐来的,汗——去吃之前看了一点网上的评论,说是很补,会流鼻血的。。。汗,可能是俺年纪大了,怎么补都没有流鼻血。。。

这家店不大,可以吃的东西也只有几样,除了肉骨茶、招牌干锅肉骨茶,再就是素肉骨茶,倒是10元一盘的西兰花非常的超值,店里的小妹服务也非常热情客气。

其实看到端上来的实物跟预期的还是有些差距的,份量小了点 呵呵  不过招牌干锅真是不错,里面有红烧肉、猪脚肉、咸鱼碎、豆腐,那个汁用来捞饭真是绝了 :)

因为当时就忙着吃了,所以忘记了拍照,在网上也没有找到相似的照片,所以有兴趣试试的还是去现场看看吧。

 

人均消费30元左右,味道比较重,喜欢清淡的就算了。

 

Greenland

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这家小店位于暨大北门附近,是一家专门吃斋菜的地方。门面不大,里面分了两层,也许一开始的目的就是要吸引附近暨大、华师以及华师附中的学生,所以内部装修陈设还是有些情调的 :)

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我其实很喜欢斋菜,特别是那些具备了荤菜的色香味口感的斋菜:) 原来去过光孝寺4次,有两次就是专门为了跑去吃斋菜的。

这家店的东西倒是不贵,大多数套餐都是15元左右,如果只要小食还可以降到10元左右。点了三样东西,说实话,味道真是不错,色彩、营养搭配的也不错,可就是分量小了点,我要吃饱,肯定要double了。

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招牌的“香酥鸡排”:)

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红烧狮子头

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素烧鸭——蘸着甜酸酱味道好极了 :)

这家店可以吃的东西还很多,基本上在外面斋菜馆能吃到的这里都有了,而且又不会像寺庙附近的斋菜馆那样“朴素”,有机会要去一样样尝过——担心胆固醇又不愿放弃吃肉的朋友,或者怕胖又不愿放弃口感的MM,可以考虑一下:)

需要特别关注的是:临出门的时候问了一下,目前这家店的营业时间只到晚上8点。

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
数字图像隐术是一种将秘密信息嵌入到数字图像中的技术,它通过利用人类视觉系统的局限性,在保持图像视觉质量的同时隐藏信息。这项技术广泛应用于信息安全、数字水印和隐蔽通信等领域。 典型隐技术主要分为以下几类: 空间域隐:直接在图像的像素值中进行修改,例如LSB(最低有效位)替换方法。这种技术简单易行,但对图像处理操作敏感,容易被检测到。 变换域隐:先将图像转换到频域(如DCT或DWT域),然后在变换系数中嵌入信息。这类方法通常具有更好的鲁棒性,能抵抗一定程度的图像处理操作。 自适应隐:根据图像的局部特性动态调整嵌入策略,使得隐痕迹更加分散和自然,提高了安全性。 隐分析技术则致力于检测图像中是否存在隐藏信息,主要包括以下方法: 统计分析方法:检测图像统计特性的异常,如直方图分析、卡方检测等。 机器学习方法:利用分类器(如SVM、CNN)学习隐图像的区分特征。 深度学习方法:通过深度神经网络自动提取隐相关特征,实现端到端的检测。 信息提取过程需要密钥或特定算法,通常包括定位嵌入位置、提取比特流和重组信息等步骤。有效的隐系统需要在容量、不可见性和鲁棒性之间取得平衡。 随着深度学习的发展,隐与反隐的技术对抗正在不断升级,推动了这一领域的持续创新。
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