脆皮香茅鸡腿(去骨)

愿景:皮脆,肉嫩

愿景:皮脆,肉嫩


1、大鸡腿剔骨;

2、香茅切碎,腌制24小时以上;(香茅的香味渗出速度很慢,需要较长时间腌制)

3、抖掉多余的的香茅 + 擦干鸡皮表面的水分

4、平底锅滴一滴油,涂匀

5、开小火(不同的灶不同,感觉自己寻找),将带皮的一面朝下,平放到锅内,用重物压在鸡肉上(鸡肉表面是皱缩的,必须用重物压在上面,使其平整,与锅底充分接触,受热均匀;如此,鸡皮才会均匀而全面的做出焦脆感)

6、小火保持20分钟左右,使鸡皮逐渐脱水,油脂逐渐渗出;(在此过程中,热量或逐渐从锅底到鸡皮,从鸡皮慢慢向上层渗透)

7、改中大火煎5分钟左右,使其变得焦脆;

8、保持耐心,保持这个状态,直到出锅都不要翻面,整个过程只煎一面

9、整个过程不要盖盖子;(如果盖了会影响嫩度和脆度)

10、脆化,和嫩化达成:待热量使最上层的鸡肉达到70度左右,而最底层的鸡皮达到焦脆的状态,这就是最理想的状态,此时便可出锅

11、出锅:用吸油纸吸出多于的油脂(慢煎的过程,鸡肉会析出大量的油脂)

12、热刀:热水加热刀具,热刀穿过鸡肉组织时能够减少拉扯,生涩的感觉,使切割更加的丝滑,当刀刃接触脆皮时,会使接触面细微软化而使接口更平整,而不是脆性崩裂

13、切割:皮朝下放在菜板上,用最锋利的刀从上到下拉切,当接触到下层脆皮的时候,用力按切

14、装盘:皮朝上装盘


注意:此菜非常耗时,一定要有充分的耐心,赋予充分的爱

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相关系数异常告警系统 - 滚动窗口Beta增强

一、核心概念 1.1 什么是滚动窗口Beta? 滚动窗口Beta(Rolling Window Beta) 是一种动态计算Beta系数的方法,通过在时间序列上滑动固定大小的窗口,计算每个时间点的Beta值,从而捕捉Beta系数随时间的变化趋势。 核心思想: 静态Beta: [========全部数据========] → 单一β值 滚动Beta: [窗口1] → β₁ [窗口2] → β₂ [窗口3] → β₃ ... → ... 1.2 为什么需要滚动窗口Beta? 问题:静态Beta的局限性 当前方案计算的是静态Beta,使用全部历史数据得到单一β值: # 当前方案 beta = Cov(全部ALT收益, 全部BTC收益) / Var(全部BTC收益) # 结果: β = 1.25 (一个固定值) 但现实中,Beta系数会随时间

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皮尔逊相关系数异常值影响

一、执行摘要 1.1 问题概述 在加密货币市场的相关性分析中,皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient)作为衡量两个资产收益率线性相关性的核心指标,对异常极端值高度敏感。当市场出现闪崩、闪涨、交易所故障或数据错误等异常情况时,这些极端值会显著扭曲相关系数的计算结果,导致: * ❌ 相关性被低估:当只有一个序列出现异常值时 * ❌ 相关性被高估:当两个序列同时出现异常值且方向一致时 * ❌ 分析结果不可靠:基于失真的相关系数做出的决策存在风险 1.2 核心发现 1. 异常值影响显著:单个异常值可能导致相关系数变化超过 50% 2. 加密货币市场异常值频繁:闪崩、闪涨、流动性枯竭等事件常见 3. 当前系统缺乏保护:hyperliquid_analyzer.py 中未实现异常值处理机制 4. 解决方案成熟:Winsorization 方法可以有效缓解此问题 1.3 建议措施 * ✅ 立即实施 Winsorization

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如何找到、训练、养成英文独特的韵律感呢?

🎧 方法核心:模仿“音乐”,不是模仿“单词” ① 不看字幕,先听节奏 选一小段(10–15 秒): * 美剧 * 播客 * 演讲 先不管意思,只听: * 哪些地方重? * 哪些地方快? * 哪些地方拖长? ② 跟读时“夸张重音” 刚开始一定要夸张: * 重的地方用力 * 弱的地方糊过去 宁愿像“表演”,也不要像“念书”。 ③ 用“哼”的方式练 一个秘密方法: 把句子当旋律 先用 “da da DA da da DA” 哼出来 再把词塞进去 这是训练韵律感最直接的方式。

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英文独特的韵律感

很多中国人英语“听得懂、单词会、语法也对”,但一开口就不像英语,问题几乎都不在音标,而在你说的这个——韵律感(rhythm & melody)。 一、为什么英语有“音乐感”,而中文人普遍缺? 1️⃣ 英语是重音节奏语言(stress-timed) 英语的节奏不是“一个字一个字平均念”,而是: 重音像鼓点,不重音的部分被压缩、弱化、连过去 例如一句话里: * 只有少数词被“敲响” * 其余词快速滑过、模糊处理 你听母语者说话,会感觉: 哒 —— 哒 —— 哒 中间的东西像流水一样带过去 2️⃣ 中文是音节节奏语言(syllable-timed) 中文更接近: 每个字时长差不多 所以中国人说英语时容易变成: I / WANT / TO / GO / TO / THE / STORE (每个词都一样重)

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