TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← Растительное питание

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @Veget · Post #708 · 20 авг.

Булочки-косички 💛 Ингредиенты: - 2 стакана остывшей кипяченой воды - 5 стаканов пшеничной муки грубого помола - щепотка пищевой соды - кукурузное рафинированное масло (можно другое) - соль - по желанию и вкусу (1 стакан - 200 мл) Приготовление: 1. Смешиваем муку, воду, 1 ст.л. растительного масла, соду и соль. Хорошо перемешиваем. Должно получится не жидкое тесто, из которого можно сформировать косички, если тесто слишком сильно липнет к рукам, то добавьте ещё муки и немного растительного масла. 2. Из полученной массы формируем булочки-косички и укладываем на противень, смазанный растительным маслом. Сверху булочки-косички можно немного посыпать сахаром (по желанию). 3. Дальше противень с булочками кладём в заранее разогретую духовку. 4. Делаем булочки примерно 25-30 мин при 180 градусов до готовности. Все зависит от самой печки, могут приготовиться быстрее. В целом получилось около 20 таких булочек-косичек. #рецепт

Результаты

Найдено 1 похожих постов

Поиск: #convolution

当前筛选 #convolution清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14659 · 01.05.2025, 15:30

#cplusplus#arm#convolution#deep_learning#embedded_devices#llm#machine_learning#ml#mnn#transformer#vulkan#winograd_algorithm MNN is a lightweight and efficient deep learning framework that helps run AI models on mobile devices and other small devices. It supports many types of AI models and can handle tasks like image recognition and language processing quickly and locally on your device. This means you can use AI features without needing to send data to the cloud, which improves privacy and speed. MNN is used in many apps, including those from Alibaba, and supports various platforms like Android and iOS. It also helps reduce the size of AI models, making them faster and more efficient. https://github.com/alibaba/MNN