芽菜怎么炒
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姿态动人 2022-01-19 16:35:03
炒芽菜的做法步骤:
1. 芽菜去根部冼净;香肠洗净后切片。
2. 锅内放少量油,烧热后放入香肠稍微煎1分钟后上碟备用。
3. 锅内放少量油,烧热后放入蒜末,爆香后放入芽菜。
4. 快熟时加入适量盐和水,盖上锅盖焖2分钟。
5. 加入香肠炒匀即可。
芽菜,是芽苗菜的组成部分。未长真叶的称为芽菜,长出真叶的称为苗菜。统称芽苗菜。有词条解释说芽苗菜就是豆芽,这是很片面的。可以食用的芽苗菜有100多种,芽苗菜的种子不仅包括各种豆类,还包括蔬菜种子(如萝卜苗、空心菜苗、辣椒苗、花生芽)、花卉种子(如鸡冠花苗、香草芽)、木本植物(如香椿芽、花椒苗、紫苏苗)、粮食种子(如小麦苗、荞麦面、玉米苗)等等。通常情况下,植物在芽苗期的营养成分优于种子和成熟期。
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问:大数据技术包括哪些
答:
答:大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。1、数据收集:在大数据的生命周期中,数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类,大数据的采集主要有4种来源:管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。2、数据存取:大数据的存去采用不同的技术路线,大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据,3、基础架构:云存储、分布式文件存储等。4、数据处理:对于采集到的不同的数据集,可能存在不同的结构和模式,如文件、XML树、关系表等,表现为数据的异构性。对多个异构的数据集,需要做进一步集成处理或整合处理,将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后,生成到一个新的数据集,为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。5、统计分析:假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。6、数据挖掘:目前,还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。7、模型预测:预测模型、机器学习、建模仿真。8、结果呈现:云计算、标签云、关系图等。
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