北京炸酱面的做法

 

材料:

半肥瘦肉末500克、六必居黄酱1袋、清水150毫升、京葱1根、老抽1勺、绿豆芽200克、黄瓜1根、面条适量、大蒜适量、醋适量

 

作法:

1、把老抽和黄酱倒入一个大碗内,然后加入150毫升清水用筷子慢慢调匀;京葱切成碎末备用

 

 

 

2、炒锅内倒入比炒菜更多的油烧热,油热后放入京葱末翻炒半分钟后倒入肉末一起翻炒至变色脱生,然后倒入调匀的黄酱用最小火慢慢翻炒78分钟即可

 

老北京炸酱面的做法

 

3、把洗净的绿豆芽放入沸水中焯烫一下马上捞出;黄瓜洗净后切成丝;大蒜剁成蒜末备用

4、把烫过绿豆芽的水烧开后放入面条煮熟,然后捞出面条浸入冷开水后捞起盛入碗内

老北京炸酱面的做法

 

5、最后把绿豆芽和黄瓜丝夹到面条上再盛入1勺炒好的炸酱大蒜末,再倒少许醋拌匀即可

 

贴心建议:

1、炒炸酱的猪肉最好选用半肥瘦,油也要比炒菜的油稍微多一些,炒酱的时候要用小火慢慢炒出来的酱才会特别香

2、绿豆芽在开水中焯烫5秒即可,不要烫得太软,有点脆脆的口感才好味哟

3、个人觉得醋和大蒜是炸酱面的精化,最好不要少掉这两样,我见很多北京人吃炸酱面都是就着整个大蒜生嚼,受不了的还是像我一样剁成蒜末吧

4、是自己做的手擀面那就更棒了。

 

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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