川味——水煮鱼

自制水煮鱼

     http://bbs.tianya.cn/post-96-631139-1.shtml 

被地沟油逼到忍无可忍,不嫌麻烦自做水煮鱼(水煮鱼家常做法)
    
    
    水煮鱼,盆大汤靓鱼鲜菜香,那是人人爱吃。近期被地沟油闹的人心惶惶,酷爱水煮鱼的俺们两口子实在馋出毛病来了。以前做过几次水煮鱼,每次都给麻烦得够呛,然而再麻烦也抵不过馋虫的诱惑,于是下定决心好好做一次水煮鱼止馋虫。
      
    先介绍原料:
      
    主料:1斤9两的新鲜鲈鱼一条(饭店里多用草鱼、鲤鱼)
      
    (选鲈鱼盖因上星期在北京跟我妹妹吃过一次豆花鲈鱼,鱼肉鲜嫩且无刺,回来后就惦记了好久,所以这次水煮鱼的原料买了鲈鱼。人为刀俎,我为鱼肉的样子不好过呀。罪过罪过)
  
    配料:豆芽、黄瓜(黄瓜在水煮鱼里主要作用是增鲜,用白菜或者莴笋也可以)
    
    
    
    
    佐料:辣椒约1两、花椒少许、葱姜蒜若干
      
    (辣椒及花椒的数量视个人口味,俺家不爱吃花椒,所以花椒较正宗川菜要少,另外辣椒品种不同辣的程度也不同,俺买的辣椒属于较辣的。
      
    拿不准量的朋友可参照盘子大小,这个是6寸盘,另外辣椒花椒可稍多放些,吃时觉得味重捞出就行了。)
    
    重要佐料:郫县豆瓣酱和剁椒
  
   介绍完这些HLL的主料配料佐料,就要开始介绍步骤了。
      
      第一步:处理鱼肉。
      
      鱼肉去骨(我连皮也去了)
    
    
      斜刀片成鱼片。放入淀粉、蛋清、盐、料酒及少许糖抓匀备用。
    
      鱼骨切段和鱼头放在旁边备用
      
      (好狰狞的鱼头啊)
  
  
      第二步:滑鱼片
      
      倒入约1斤花生油
      
      (我为了避免有生油味儿,是先将油烧热,然后关火让油慢慢冷下来,然后再加热)
      
      烧至油温在2-3成热,将鱼片倒入
      
      (油温这个要自己把握,油2-3成热时应不冒烟,鱼倒进去基本没有声音的)
      
      慢慢将鱼滑熟。
    
    
    
    
    
      滑好的鱼肉捞出备用。
        
      (好香)
  
      第三步,炒鱼头及煮汤
      
      锅内倒少许油,加入剁椒及郫县豆瓣酱翻炒,再加入葱姜蒜,直至炒香。
      
      (剁椒和郫县豆瓣酱,就算是在北方,在比较大的超市里都可以买到的)
    
    
    
    
    
     放入鱼骨、鱼头翻炒。
    
      加水,没过鱼头。煮啊煮啊,大火煮10分钟左右
      
      (如果没有剁椒及郫县豆瓣酱,现在的汤应该是乳白色)
      
      俺家没人吃鱼头,所以用漏勺将鱼头、鱼尾、葱姜蒜等捞出扔掉,鱼骨上还有肉扔了可惜,可以保留。
      
      喜欢吃鱼头的尽可以把这些好东东都留着。
    
    
    
    
    
    
      然后加入豆芽和黄瓜
      
      (请无视那片洋葱,是之前剩了很小一片,随手扔在里面的,反正也吃不出来)
      
      中火煮约3-5分钟,菜熟且入味后即可。
    
    
      煮好后连汤带菜倒入那个为水煮鱼买的“专用工具”不锈钢盆(哈哈哈哈),上面再放入滑好的鱼片。
  
      第四步:油烹辣椒
      
      自己家做菜,节约为上,原来滑鱼片的油3-4两,烧热倒入辣椒和花椒。注意:油别太热,5-6成就行,否则辣椒就焦了。
      
      (兹啦!香啊!)
    
    
    
    
      连油带辣椒花椒统统倒在原先已经红红的汤里,成品就大功告成!
      
      不得不说,用鲈鱼做的水煮鱼,刺少肉嫩,比草鱼好吃啊,哈哈。
  

转载于:https://www.cnblogs.com/mylinux/p/4968681.html

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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