合碗则里的汤的做法?

时间: 2023-02-11 07:55:37 浏览: 63
合碗则里的汤的做法: 1. 准备食材: 鸡胸肉, 牛肉, 猪骨, 牛腩, 洋葱, 胡萝卜, 蒜头, 黄豆芽, 紫菜. 2. 烹饪步骤: - 用大火烧热水锅, 把鸡胸肉, 牛肉, 猪骨, 牛腩放入锅中, 煮沸后撇去浮沫. - 放入洋葱, 胡萝卜, 蒜头煮熟. - 加入适量盐, 黑胡椒调味. - 最后加入黄豆芽和紫菜, 煮熟即可.
相关问题

网格化治理如何解决多格合一?

网格化治理可以通过提供统一的管理框架来解决多格合一的问题,从而帮助机构和企业实现更高效和协调的管理。网格化治理可以提高组织的运营效率,改善信息流动和沟通,增强业务协调,提高服务质量和提升客户满意度。

lambda x 如何按条件和if合起来用?

lambda x 可以和 if 一起使用来创建一个匿名函数,该函数可以根据条件来执行不同的操作。例如: ``` f = lambda x: x ** 2 if x > 0 else x ** 3 ``` 上面的代码创建了一个名为 f 的匿名函数,如果输入的 x 大于 0,函数就返回 x 的平方,否则返回 x 的立方。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

合工大计组实验五实验报告

通过设计并实现支持10 条指令的CPU,进一步理解和掌握CPU 设计的基本原理和过程。
recommend-type

微信、支付宝二码合一扫码支付实现思路(java)

主要为大家详细介绍了微信、支付宝二码合一扫码支付实现思路,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
recommend-type

PCB压合叠层结构厚度解析

PCB压合结构厚度解析_20200923 Desigh by Suwin 钟 1.了解基本换算 1oz厚度=1.4mil * 0.0254=0.035mm /1000 = 35um 1mil = 0.0254mm 1mm = 1000um 2.了解常用PP规格 PP :...
recommend-type

最全stata命令合集

Stata的统计功能很强,除了传统的统计分析方法外,还收集了近20年发展起来的新方法,如Cox比例风险回归,指数与Weibull回归,多类结果与有序结果的logistic回归,Poisson回归,负二项回归及广义负二项回归,随机效应...
recommend-type

2022最新Android中高级面试题合集.pdf

1.最新整理Android面试题 2.涵盖Java基础,jvm,Android常见面试问答,Kotlin面试题
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。