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
Совсем лайтовая статья для новичков "10 главных конструкций языка R".
Содержание:
- Комментарии
- Переменные и векторы
- Внешние модули
- Ввод и вывод
- Присваивание и сравнение
- Условный оператор if
- Цикл for
- Функции
- Классы, методы и объекты
#статьи
#easy
#Easy#Credit#T#i#ch#nh#s
Join the Easy Credit - Tài chính số beta on ✈️#TestFlight
🔗 Link: https://testflight.apple.com/join/B8XYxOWV
Shared by Dimitri
#python#deepseek#demo#easy#embedding#flask#gpt#huggingface_transformers#llm#mcp#multimodal#openai#qwen#rag#sentence_transformers#ui#vllm#vlm
UltraRAG is a lightweight framework that makes building retrieval-augmented generation (RAG) systems simple and fast. It uses a low-code approach where you write just dozens of lines of YAML configuration instead of complex code to create sophisticated AI workflows with conditional logic and loops. The framework includes a visual development environment where you can drag-and-drop to build pipelines, adjust parameters in real-time, and instantly convert your logic into interactive chat applications. This means you can deploy powerful AI systems that ground answers in your own data—reducing hallucinations and improving accuracy—without needing extensive coding expertise or lengthy development cycles.
https://github.com/OpenBMB/UltraRAG