秘制红烧肉,养生哈尔巴肉

南北融合—> 秘制红烧肉

1: 五花肉中段,葱,姜,蒜,醋,酒,老抽,油,盐,冰糖或者白糖,
2: 也可以加(桂皮,八角,茴香,香叶,草果,甘草等)
3: 虽然它们都是天然调味品,但如果用量过度,同样具有一定的副作用乃至毒性和诱变性,所以使用时宁少勿多为宜(适量)
4: 搓泥,切块,焯水(姜,葱,醋,洗澡(凉水),再凉水泡10分钟(加醋),锅放油,油开放肉,
5: 后放冰糖,化糖后,放老抽,再加水(稍稍没过肉)
6: 煮开后换中小火40分钟(小葱和姜),最后来点花雕酒,出锅前放盐

宫廷养生名菜—–> 哈尔巴肉 (”满汉全席-四白菜”之一)

1: 肘子用火燎黑一些, 泡水(多少放入些小苏打),泡20分钟左右,用器皿刮出本色,
2: 洋葱,胡萝卜,白菜,黄瓜,芹菜,葱等,切适当大小块;
3: 腌制肘子,盆中水,水中肘,肘外菜,浸泡12小时 (排酸,入清香);
4: 放入高压锅(水没过肘),甘草,八角,桂皮,陈皮,白芷,丁香,白胡椒,茴香籽;
5: 再放入姜,葱,豆瓣酱,老抽,调成琥珀色;
6: 烧开后,改小火4–5小时,不要盖盖子,酱好肘子;
7: 放入蒸锅,蒸40分钟,蒸完后,配上水饺(素饺);

**描述:“适用于JDK8的环境”** 本文将深入探讨Neo4j社区版3.5.6版本,这是一个基于图数据库的强大工具,特别适用于知识图谱构建和可视化。由于其运行需求,必须在Java Development Kit(JDK)8的环境下进行安装和操作。 **一、Neo4j概述** Neo4j是一款开源的图形数据库,它以节点、关系和属性的形式存储数据,这使得处理复杂网络结构的数据变得更为直观和高效。Neo4j社区版是免费的,适合开发和学习用途,而企业版则提供了更多的高级功能和服务。 **二、JDK8要求** 为了运行Neo4j 3.5.6,你需要在你的计算机上安装JDK8。JDK是Java开发工具包,包含了运行Java应用程序所需的Java虚拟机(JVM)以及一系列开发工具。确保安装的是与Neo4j版本兼容的JDK版本至关重要,因为不兼容的JDK可能会导致运行错误或性能问题。 **三、安装和配置** 1. **下载与解压**: 从官方渠道下载"neo4j-community-3.5.6.zip"压缩文件,并将其解压到你选择的目录。 2. **环境变量配置**: 配置系统环境变量,将Neo4j的bin目录添加到PATH环境变量中,以便于命令行启动和管理数据库。 3. **修改配置文件**: Neo4j的配置主要通过`conf/neo4j.conf`文件进行,如需更改默认设置,如内存分配、端口设置等,应在此文件中进行修改。 4. **启动和停止**: 使用`neo4j console`命令启动服务,`neo4j stop`命令关闭服务。 **四、知识图谱与可视化** Neo4j因其强大的图数据模型,成为构建知识图谱的理想选择。你可以使用Cypher查询语言来操作和查询图数据,它的语法简洁且直观,易于学习。 1. **Cypher语言**: Cypher是一种声明式、图形化
该项目实现了一个多目标优化算法的集成框架,主要用于求解复杂的多目标优化问题(MOPs)。其核心功能包括以下方面: 1. **多目标优化算法集成** 项目整合了三种经典的多目标优化算法: - **NSGA-II**:基于非支配排序和拥挤度距离的遗传算法,适用于全局搜索。 - **MOPSO**:多目标粒子群算法,通过粒子群协同搜索和外部存档维护Pareto前沿。 - **NSGAMOPSO**:创新性地结合NSGA-II和MOPSO的双种群协同进化策略,兼顾全局探索与局部开发能力。 2. **测试函数库与问题定义** 提供了47个标准多目标测试函数(如ZDT、DTLZ、UF、WFG系列等)和实际工程问题(如盘式动器设计),支持2-3目标优化,并内置真实Pareto前沿数据用于性能验证。 3. **性能评估指标** 实现了四种评价指标: - **IGD**(反向世代距离):衡量解集与真实Pareto前沿的接近程度。 - **GD**(世代距离):评估解集的收敛性。 - **HV**(超体积):量化解集的多样性和覆盖范围。 - **Spacing**:反映解集分布的均匀性。 4. **可视化与对比分析** 支持二维/三维Pareto前沿的动态绘图,直观对比不同算法的优化效果,并自动生成指标数据表格(如Excel文件),便于量化分析算法性能。 5. **自适应参数与约束处理** 算法参数(如交叉概率、变异概率)可动态调整,同时通过边界检查和修复机确保解的可行性。 **应用价值**:该项目为研究者和工程师提供了一个高效、可扩展的多目标优化工具,适用于学术研究、工业设计(如机械优化)等领域,能够快速验证算法性能并解决实际多目标优化问题。
内容概要:文章详细探讨了基于MATLAB/Simulink的电动汽车预充电路设计,旨在解决电动汽车启动及充电初始阶段电池系统承受瞬态大电流冲击的问题。文章首先分析了电动汽车技术的发展背景及预充电路的重要性,接着介绍了预充电路的工作原理、设计要点及相关的技术标准。文中通过构建预充电路的MATLAB/Simulink仿真模型,对比了不同预充电阻值对电流冲击的影响,并引入PID控策略优化预充电过程。最终,通过多工况仿真验证了设计方案的工程适用性和有效性。研究结果显示,优化后的预充电路可将冲击电流峰值抑在安全阈值范围内,电压过渡过程的稳定性提升35%以上。 适合人群:具备一定电力电子和控理论基础的电气工程师、从事电动汽车研发的技术人员、高校相关专业的研究生及科研人员。 使用场景及目标:①研究电动汽车预充电路的动态特性及关键参数优化;②设计智能控策略以提升充电系统的安全性与效率;③验证预充电路在不同工况下的性能表现,为实际应用提供技术支持。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和仿真模型构建方法,还展示了仿真实验的具体步骤和结果,强调了预充电路设计对电动汽车整体性能和安全性的关键作用。研究成果不仅适用于锂离子电池预充场景,其多变量控思路亦可扩展至钠离子电池、固态电池等新型储能系统的充放电管理领域。
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