Контрольная закупка лазанья
Лазанья с блинами (Контрольная закупка)
Рецепт из передачи "Контрольная закупка" от 24.05.2017
Готовит актриса театра и кино Галина Стаханова.
Вам потребуется:
блины – 4 шт.
фарш говяжий – 500 г
шампиньоны – 250 г
сыр – 100 г
лук – 1 шт.
чеснок, соль, перец – по вкусу
Соус:
сметана – 200 г
мука – 1 ст. л.
зелень – по вкусу
Лазанья с блинами рецепт приготовления:
Мелко нарезанный лук обжарьте до золотистого цвета.
Грибы нарежьте кусочками, добавьте к луку и продолжайте обжаривать.
К зажарке положите фарш, посолите, поперчите, добавьте натертый на терке чесноки и продолжайте обжаривать, пока весь фарш не изменит цвет.
Для соуса смешайте сметану, муку и мелконарубленную зелень.
В форму для запекания положите блин, распределите по нему немного начинки, закройте блином, снова положите начинку. Повторяйте, пока не кончится начинка.
Залейте соусом и посыпьте тертым сыром.
Запекайте лазанью в духовке, разогретой до 200 градусов, в течение 20-30 минут.
Подавайте со свежей зеленью.
Лазанья с лососем и творогом. Контрольная закупка. Фрагмент выпуска от 01.11.2017
Тесто для лазаньи – 250 г, лосось – 200 г, творог зерненый – 200 г, сыр «Российский» - 150 г, горошек консервированный – 200 г, бульон рыбный – 500 мл, сливки – 100 мл, сок лимонный – 1 ст.л., масло оливковое – 5 мл, укроп, петрушка, базилик, оливки, соль, перец – по вкусу.
Зерненый творог смешайте со сливками, добавьте лимонный сок, мелконарезанную зелень и черный перец. Лосося нарежьте небольшими кусками.
Рыбный бульон доведите до кипения. В течение 2 минут отварите в них листы лазаньи.
В форму, смазанную оливковым маслом, положите листы лазаньи, намажьте сырным соусом, разложите лосося, горошек, поперчите, посолите и закройте вторым слоем листов лазаньи. Повторите слой начинки и снова накройте лазаньей. Сверху посыпьте тертым сыром и запеките в течение 15-20 минут при температуре 200 градусов.
Готовую лазанью нарежьте на порционные куски, подавайте с оливками и свежим базиликом.
Полный выпуск смотрите здесь
Нежная и ароматная яблочная лазанья от... - Контрольная закупка
ZAKUPKA.TV
Лазанья с яблоками рецепт с фотографиями 🍴 📖 - как приготовить в домашних условиях, домашние рецепты, фото рецепт, вкусный рецепт, реце
➜ Лазанья с яблоками – рецепты с фотографиями, домашние рецепты, фото рецепт, вкусный рецепт, пошаговые рецепты 🍴 📖. Как приготовить Лазанья с яблоками в домашних условиях - ★ Контрольная закупка
Лазанья (Контрольная закупка)
Рецепт из передачи "Контрольная закупка" от 26.11.2013
Вам потребуется:
Лазанья - 5 пластов, соль - 10 г,
лук репчатый - 1 шт., оливковое масло - 15 мл,
стебель сельдерея - 1 шт., чеснок - 1 зубчик,
томатный сок - 50 мл., фарш из говядина и свинины - 400 г,
соль, перец - по вкусу, базилик,
помидор черри, черный перец - для украшения
Соус Бешамель:
сливочное масло - 50 г, мука - 2 ст. ложки,
молоко 3,2% - 1 стакан,
лавровый лист - 2 шт., черный перец горошком, мускатный орех - по вкусу,
сыр пармезан - 50 г.
Лазанья рецепт приготовления:
Отварите пасту в кипящей подсоленной воде до состояния альденте.
Выложите пласты в холодную воду.
Обжарьте мелко нарезанный лук на сковороде с оливковым маслом.
Добавьте сельдерей и чеснок.
Выложите в сковороду фарш и влейте немного томатного сока.
Добавьте соус бешамель и перемешайте.
Выложите пласт пасты в форму для запекания, смазанную маслом, сверху положите начинку, посыпьте сыром и поставьте в духовку, разогретую до 180 градусов, на 10-15 минут.
Соус бешамель.
Для приготовления соуса растопите в сотейнике сливочное масло, добавьте муку и быстро размешайте.
Как только смесь начнет пениться, снимите ее с огня.
В друго
Лазанья с томатами (Контрольная закупка)
Рецепт из передачи "Контрольная закупка" от 28.04.2014
Консервированные томаты.
Вам потребуется:
мука 5 ст. ложек
молоко 300 мл.
соль по вкусу
молотый мускатный орех щепотка
сливочное масло 25 г.
томаты в собственном соку 300 г.
чеснок 2 зубчика
розмарин, укроп, петрушка, сахар по вкусу
баклажаны 1 шт.
растительное масло
кабачки 1 шт.
болгарский перец 1 шт.
репчатый лук 1 шт.
лист для лазаньи 6 шт.
сыр пармезан 100 г.
базилик для украшения
Лазанья с томатами рецепт приготовления:
Приготовить соус-бешамель. Муку слегка обжарить без масла. Добавить горячее молоко, помешивая венчиком. Посолить, добавить мускатный орех. В конце приготовления добавить сливочное масло.
Начинка. Нарезать баклажан тонкими полосками. Обжарить на растительном масле. Посолить.
Так же обжарить тонкие полоски кабачков. Перец крупно нарезать и обжарить. Лук нарезать полукольцами и то же слегка обжарить (желательно без масла).
Томаты без кожицы пробить блендером, вы
Тарт с курицей и кукурузой. Контрольная закупка. Фрагмент выпуска от 29.05.2017
Тарт с курицей и кукурузой
Тесто: мука – 1,5 стакана, яйцо – 2 шт., сливочное масло – 150 г. Начинка: филе грудки – 300 г, кукуруза консервированная – 150 г, сыр – 100 г. Соус: яйцо – 1 шт., сметана – 200 мл, соль – по вкусу.
Смешайте муку со сливочным маслом комнатной температуры, добавьте яйцо, замесите крутое тесто, закатайте в пленку и уберите в холодильник на два часа.
Куриную грудку нарежьте поперек волокон небольшими кусочками. Обжарьте курицу на сильном огне на растительном масле. Когда вся курица изменит цвет, добавьте консервированную кукурузу и прогрейте. Яйцо взбейте с солью и сметаной 25% жирности до однородной массы.
Тесто раскатайте до толщины 5 мм. Застелите тестом форму для запекания, формируя бортики высотой 2,5 см. заполните форму начинкой, залейте соусом и посыпьте тертым сыром. Выпекайте тарт в разогретой до 180 градусов духовке в течение 35-40 минут. Подавайте с помидорами черри и свежей зеленью.
Полный выпуск смотрите здесь
- документация Lasagne 0.2.dev1
Это учебное пособие проведет вас через построение рукописного классификатора цифр. используя набор данных MNIST, возможно, «Hello World» нейронных сетей. Больше руководств и примеров можно найти в репозитории рецептов лазаньи.
Прежде, чем мы начнем
В этом руководстве предполагается, что вы немного знакомы с нейронными сетями и Theano (библиотека, на которой построена лазанья). Вы можете попытаться узнать оба сразу из Учебного пособия по углубленному изучению.
Для более медленного знакомства с искусственными нейронными сетями мы рекомендуем Сверточные нейронные сети для визуального распознавания Андрея Карпати и др. др., Нейронные сети и глубокое обучение Майкла Нильсена или стандартный текст книга, такая как «Машинное обучение» Тома Митчелла.
Чтобы узнать больше о Theano, прочтите руководство Theano. Вы не будете нужно все это, но необходимо базовое понимание того, как работает Theano. умеет использовать лазанью. Если вы новичок в Theano, пройдитесь по этому руководству до (и в том числе) «Дополнительные примеры» должны вас охватить! Графические структуры Хорошее дополнительное чтение, если вам интересно узнать о его внутреннем устройстве.
Запустите пример MNIST
В этой первой части руководства мы просто запустим пример MNIST, включен в исходный код лазаньи.
Мы предполагаем, что вы уже выполнили установку . если ты еще не сделали этого, получите копию исходного дерева лазаньи и перейдите в папку в окне терминала. Войдите в папку примеров и запустите mnist.py пример скрипта:
примеров cd python mnist.py
Если все настроено правильно, вы получите следующий результат:
Использование графического процессора 0: GeForce GT 640 Загрузка данных... Скачивание train-images-idx3-ubyte.gz Скачивание train-label-idx1-ubyte.gz Скачивание t10k-images-idx3-ubyte.gz Скачивание t10k-labels-idx1-ubyte.gz Построение модели и функции компиляции ... Начало тренировки ... Эпоха 1 из 500 заняла 1,858 с. потеря тренировки: 1.233348 потеря валидации: 0.405868 точность проверки: 88,78% Эпоха 2 из 500 заняла 1,845 с. потеря тренировки: 0,571644 потеря валидации: 0,310221 Точность проверки: 91.24% Эпоха 3 из 500 заняла 1,845 с. потеря тренировки: 0,471582 потеря валидации: 0.265931 точность проверки: 92,35% Эпоха 4 из 500 заняла 1,847 с. потеря обучения: 0,412204 потеря валидации: 0.238558 точность проверки: 93,05% ...
Пример сценария позволяет вам попробовать три разные модели, выбранные через первый аргумент командной строки. Запустите сценарий с помощью python mnist.py --help для больше информации и не стесняйтесь поэкспериментировать с ней, прежде чем мы посмотрите на реализацию.
Ознакомьтесь с примером MNIST
Давайте теперь разберемся, что нужно для этого! Чтобы следовать, откройте загрузите исходный код в своем любимом редакторе (или онлайн: mnist.py).
Предисловие
Первое, что вы можете заметить, это то, что помимо лазаньи мы также импортируем numpy и Теано:
импортировать numpy как np импортировать теано импортировать theano.tensor как T импортная лазанья
Хотя лазанья построена на основе Theano, она предназначена как вспомогательное средство с некоторыми задачами, а не в качестве замены.Вы всегда будете смешивать лазанью с ванильный код Theano.
Загрузка данных
Первый фрагмент кода определяет функцию load_dataset (). Его цель чтобы загрузить набор данных MNIST (если он еще не был загружен) и вернуть его в виде регулярных массивов numpy. Лазанья вообще не используется, так что для целей этого руководства мы можем рассматривать его как:
def load_dataset (): ... вернуть X_train, y_train, X_val, y_val, X_test, y_test
X_train.форма - это (50000, 1, 28, 28), которую следует интерпретировать как: 50,000 изображения 1 канала, 28 строк и 28 столбцов в каждом. Обратите внимание, что количество каналов равно 1, потому что у нас монохромный вход. Цветных изображений было бы 3 каналы, спектрограммы также будут иметь один канал. y_train.shape - это просто (50000,), то есть это вектор то же самое длина X_train, дающая целочисленную метку класса для каждого изображения, а именно, цифра от 0 до 9, изображенная на изображении (согласно человеческому аннотатор, нарисовавший эту цифру).
Построение модели
Здесь на помощь приходит лазанья. Она позволяет определять произвольно структурированная нейронная сеть путем создания и объединения или объединения слоев. Поскольку каждый уровень знает свои непосредственные входящие слои, выходной слой (или выходные слои) сети, также как дескриптор сети в целом, поэтому обычно это единственное, что мы передаем остальной части кода.
Как упоминалось выше, mnist.py поддерживает три типа моделей, и мы реализовать это с помощью трех легко заменяемых функций одного интерфейса.Сначала мы определим функцию, которая создает многослойный персептрон (MLP) из фиксированная архитектура с подробным объяснением всех шагов. Затем мы представим функция, генерирующая MLP пользовательской архитектуры. Наконец, мы показать, как создать сверточную нейронную сеть (CNN).
Многослойный персептрон (MLP)
Первая функция build_mlp () создает MLP из двух скрытых слоев 800 единиц каждый, за которым следует выходной слой softmax из 10 единиц. Применяется 20% выпадение входных данных и 50% выпадение скрытых слоев.Это похоже, но не полностью эквивалентен наименьшему MLP в [Hinton2012] (в этой статье разные нелинейности, инициализация веса и обучение).
В основе каждой нейронной сети в Лазанье лежит Экземпляр InputLayer (или несколько из них) представляющие входные данные, которые впоследствии будут переданы в сеть. Заметка что InputLayer еще не привязан к каким-либо конкретным данным, а только содержит форма данных, которые будут переданы в сеть. Кроме того, это создает или может быть связан с
.lasagne.updates - документация Lasagne 0.2.dev1
Функции для создания словарей обновления Theano для обучения.
Функции обновления реализуют различные методы управления обучением. скорость для использования со стохастическим градиентным спуском.
Функции обновления принимают выражение потерь или список выражений градиента и список параметров на входе и возврат упорядоченного словаря обновлений:
Две функции могут использоваться для дальнейшего изменения обновлений, включая импульс:
Наконец, мы предоставляем две вспомогательные функции для ограничения нормы тензоров:
norm_constraint () может использоваться для ограничения нормы параметров (как альтернатива уменьшению веса) или как форма градиентного отсечения.total_norm_constraint () ограничивает общую норму списка тензоров. Это часто используется при обучении повторяющихся нейронных сетей.
Примеры
Использование nesterov_momentum () для определения словаря обновления для игрушки пример сети:
>>> импортная лазанья >>> импортировать theano.tensor как T >>> импортировать теано >>> из lasagne.nlinearities import softmax >>> из lasagne.layers импортировать InputLayer, DenseLayer, get_output >>> из лазаньи.обновления import nesterov_momentum >>> l_in = InputLayer ((100, 20)) >>> l1 = DenseLayer (l_in, num_units = 3, нелинейность = softmax) >>> x = T.matrix ('x') # shp: num_batch x num_features >>> y = T.ivector ('y') # shp: num_batch >>> l_out = get_output (l1, x) >>> params = lasagne.layers.get_all_params (l1) >>> loss = T.mean (.lasagne.objectives - документация Lasagne 0.2.dev1
Предоставляет минимальную помощь в построении выражений потерь для обучения или проверка нейронной сети.
Шесть функций строят выражения потерь по элементам или элементам из сети прогнозы и цели:
Функция удобства объединяет такие потери в скалярное выражение подходит для дифференциации:
| совокупность | Суммирует потери по элементам или элементам со скалярными потерями. |
Обратите внимание, что эти функции служат только для написания более читаемого кода, но совершенно необязательно. По сути, любое дифференцируемое скалярное выражение Теано может использоваться как тренировочная цель.
Наконец, две функции вычисляют меры оценки, которые полезны для Только для проверки и тестирования, не для обучения:
При необходимости они также могут быть объединены в скалярное выражение.
Примеры
Предположим, у вас есть простая нейронная сеть для трехсторонней классификации:
>>> из лазаньи.слои импортируют InputLayer, DenseLayer, get_output >>> из lasagne.nonlinearities import softmax, rectify >>> l_in = InputLayer ((100, 20)) >>> l_hid = DenseLayer (l_in, num_units = 30, нелинейность = исправление) >>> l_out = DenseLayer (l_hid, num_units = 3, nonlinearity = softmax)
И переменные Theano, представляющие входные данные и цели вашей сети:
>>> import theano >>> data = theano.tensor.matrix ('данные') >>> target = theano.tenor.matrix ('цели') Сначала нужно построить поэлементное выражение потерь:
>>> из lasagne.objectives import category_crossentropy, aggregate >>> прогнозы = get_output (l_out, данные) >>> loss = category_crossentropy (прогнозы, цели)
Затем объедините его в скаляр (вы также можете просто вызвать для него mean ()):
>>> потеря = совокупный (убыток, режим = 'среднее')
Наконец, это дает выражение потерь, которое вы можете передать в любое обновление методы в лазаньи.обновления. Для проверки сети вы будете обычно хотят повторить эти шаги с детерминированным выходом сети, т. е. без отсева или любых других недетерминированных вычислений между ними:
>>> test_predictions = get_output (l_out, данные, детерминированный = True) >>> test_loss = category_crossentropy (test_predictions, цели) >>> test_loss = aggregate (test_loss)
Это дает выражение потерь, пригодное для отслеживания ошибок проверки.
Функции потерь
- лазанья.objective.binary_crossentropy ( прогнозов , целей ) [источник]
-
Вычисляет двоичную кросс-энтропию между предсказаниями и целями.
\ [L = -t \ log (p) - (1 - t) \ log (1 - p) \]
Параметры: - прогнозов : тензор Теано
-
Прогнозы в (0, 1), такие как сигмоидальный вывод нейронной сети.
- целей : тензор Theano
-
Цели в [0, 1], например наземные метки истинности.
Легкий рецепт лазаньи | Рецепты лазаньи
- В большой сковороде разогрейте оливковое масло на слабом огне. Обжаривайте лук, морковь, сельдерей и чеснок 5 минут или до размягчения. Добавить фарш и обжарить на среднем огне до золотистого цвета. Увеличьте огонь, влейте вино и пузырите, пока он не уменьшится. Добавьте томатное пюре, нарезанные помидоры и бульон. Добавьте соус Вустершир и тушите 15 минут, пока жидкость не уменьшится. Сезон.
- Тем временем приготовьте белый соус.Растопите масло в маленькой кастрюле на слабом огне и всыпьте муку. Взбейте до однородности и готовьте на медленном огне 1-2 мин. Снимите с огня и постепенно вбивайте молоко, пока не получите жидкий соус. Сезон. Вернитесь к слабому огню и постоянно взбивайте, пока соус не загустеет.
- Разогрейте духовку до газа 6, 200 ° C, вентилятор 180 ° C. Выложите лазанью слоями в форму для запекания, начиная с рагу по трети, затем макароны и белый соус. Повторить дважды. Сверху выложите пармезан и моцареллу, затем запекайте в духовке в течение 40-45 минут, пока не станет горячим и хрустящим и не начнет пузыриться.Подавать немедленно.
Рекомендации по замораживанию и размораживанию
После того, как блюдо полностью остынет, переложите его в герметичный, безопасный для замораживания контейнер, закройте и заморозьте на срок до 1-3 месяцев. Перед подачей тщательно разморозьте в холодильнике на ночь перед повторным нагревом. Неплотно накройте фольгой и запекайте, пока блюдо не прогреется. Разогрейте, пока не станет горячим.
Подробнее итальянские рецепты
Чтобы узнать, как защитить себя и свою семью при приготовлении сырого мяса и птицы, посетите страницу «Безопасность пищевых продуктов в домашних условиях».
.Лазанья или Лазанья - как правильно написание?
Если вам нравятся макаронные изделия, вы, вероятно, немного знаете о многих разновидностях лапши, которые можно использовать для приготовления макарон.
Широкая плоская лапша, уложенная горизонтально слоями и разделенная сыром, мясом, соусом и иногда овощами, называется лазаньей . Или это лазанья ?
Ответ, как и многие другие, зависит от того, в какой части мира вы живете.
В чем разница между лазаньей и лазаньей?
В этой статье я сравню лазаньи и лазаньи . Я буду использовать каждое из этих слов в примере предложения, чтобы вы могли видеть, что они должны появляться в контексте.
Плюс, я покажу вам полезный инструмент памяти, который каждый раз упрощает выбор лазаньи или лазаньи .
Когда использовать лазанью
Что означает лазанья? Лазанья - итальянское множественное число от лазаньи , и это форма, которая преобладает в британском английском.
Лазанья , конечно же, представляет собой разновидность плоской лапши шириной , которая возникла в Италии примерно в 14 веке.
Эта лапша является одним из старейших известных видов макаронных изделий и, вероятно, впервые была приготовлена в Неаполе. Блюда, в которые они входят, обычно готовятся из слоев мяса, сыра и соуса.
Вот пример lasagne в предложении,
.Тест на чистоту риса со статистическими отчетами
Тест на чистоту риса - это опрос из 100 вопросов, созданный в Университете Райса. Это опрос с самооценкой, который оценивает предполагаемую степень невиновности участников в мирских вопросах (секс, наркотики, обман и другие действия, которые считаются пороками), как правило, по процентной шкале, где 0% является наименее чистым и 100%. быть самым чистым. Раньше новые студенты добровольно тестировали его на предмет связи с другими похожими студентами.Однако в настоящее время тест на чистоту риса обычно проводится для развлечения.
Мы сделали эту викторину в соответствии с исходной версией теста на чистоту риса и обновили как вопросы, так и дизайн результатов. Дружеское напоминание: делайте это ТОЛЬКО, когда вам 18+. Интересные факты и статистические отчеты доступны после прохождения этого теста .
Вам НЕОБХОДИМО пройти тесты:-
В руках, романтично?
Да
Нет
-
Были в отношениях?
Да
Нет
-
Танцевали, не оставляя места для Иисуса?
Да
Нет
-
Поцеловались с не членом семьи?
Да
Нет
-
Поцеловал в губы не члена семьи?
Да
Нет
-
Французский поцелуй на публике?
Да
Нет
Copyright ©