驚きの米消費量には理由があった。 ところで、江戸時代の食事の 量 って どのくらいだったのでしょう? お米の消費量 がとっても 多かったと耳にしました。 お米の消費量、実は、 成人男性は 1日に5合 のお米を 食べていたというのです! これにはビックリですよね。 そんなにたくさん?? それには理由があるのです。 江戸時代の庶民の食卓って どんなものだったのでしょう?
『小春ちゃん@ぽかぽかびよりの作り置きで一汁多菜献立』の著者で料理研究家の小春さんが、調味料がよくしみる裏技で作る「絶品唐揚げ」レシピを教えてくれました。 唐揚げを作ったのに、味がしみておらず薄味でイマイチだったことありませんか? 唐揚げの調味料がよくしみる裏技はなんと、いつもの下味に、 「レモン汁」 を加えるだけでよいんです。 これは、レモンに含まれるクエン酸の働き。クエン酸の作用で肉の筋繊維がゆるみ、中まで調味料がしみこむようになります。 使う分量は、もも肉2枚に対して、レモン汁大さじ1ほど。フレッシュなレモンを絞ってもよいですし、市販のレモン汁を加えても構いません(クエン酸の分量は、ほぼ同じです) ただこれだけで、お店の味に勝る 世界一おいしい唐揚げが、自分で作れますよ! ■いつもの調味料にレモン汁を加えるだけ! 材料はこちら 3〜4人分 調理時間の目安は15分です(漬け込む時間含まず) もも肉2枚 【A】醤油 大さじ2 【A】酒 大さじ1 【A】レモン汁 大さじ1 【A】塩、こしょう 各少々 【A】ガーリックパウダー 少々 片栗粉 大さじ3〜4 揚げ油 適量 1.調味料に30分漬け込む もも肉を食べやすい大きさに切っる(1枚8等分くらい) ポリ袋にもも肉と【A】を入れて揉み30分置く。 2.水けを拭きとり、衣をつける ペーパータオルでしっかり水けを拭きとる。片栗粉を薄くまぶす。 3.油で揚げる 180℃に熱した油で、カラッと揚げる。(二度揚げして余熱で火を通すと、よりジューシーに仕上がる) ■調味料は拭きとり、片栗粉は薄く! 調味料は、中にしっかりしみているので、周りの水けはきっちり拭き取ってください。そうすることで衣(片栗粉)が薄く付いて、ひつこくなりません。 クエン酸の効果、絶大です。 ちなみに、他の食品のクエン酸量は ・梅 約1. 京大生協の食堂メニューの最適解を探る - Qiita. 6%〜4% ・パイナップル 約0. 51~0/85% ・レモン 約6~7% なので、レモンが一番良いですね。 その他、唐揚げの漬け込みに使われる調味料の役割を紐とくと、乳製品は乳酸が筋繊維をほぐして肉質を柔らかく。 フルーツの酵素はタンパク質を分解する働きがあるので柔らかく。 糀の場合は、菌が繁殖する時に生産する酵素の働きで、デンプンが糖に分解され甘みになり、タンパク質がアミノ酸に分解されうま味になり、脂肪が分解されて脂っこさやくせが減ります。 その時に食べたい味や、家にある調味料で、うまく作り分けてみてくださいね 以上、「絶品唐揚げ」のレシピでした。 ぜひお試しください。 ■レシピ、画像提供者:ぽかぽかびより小春 写真・ポイント多めの画像スワイプレシピを紹介中 インスタグラム「ぽかぽかびより」 【略歴】 2001年 結婚後、ホームページで料理日記を発信 2005年 ブログに移行 2006年 「ぽかぽかびより」として活動始動 OisixレシピエMENU開発スタート 2010年 Ameba公式トップブロガー 2015年 livedoor公式ブロガー(引越し) 独自ドメイン取得 【資格】 2017年 日本酒ナビゲーター 2018年 フードコーディネーター 【著書】 『小春ちゃん@ぽかぽかびよりの作り置きで一汁多菜献立』
(* ^-^)ノこんばんわぁ~♪ ご訪問ありがとうございます(. _. ) イオンモール名取1Fに入っている 「五穀」 さん。 美味しいのが食べたい時、行きたくなります。 今回は、三菜定食A 1, 190円+税にしました。 ちょっとボリュームのあるものが 食べたくなりました(*^_^*) ご飯は、白米か五穀米から選べます。 家でも雑穀米を食べているので、毎回五穀米を頼みますが どっちも、食べ放題です そして、このお店でわらび餅の美味しさを知りました。 それまでは、全然食べたいと思わなかったけど 食べてみたら美味しかったです。 わらび餅が付いてない定食は、追加注文しちゃうほどです。 メニューだす 前に食べた「釜炊きごはんセット」890円+税が、恋しくなってしまいました。 追加料金で、わらび餅を付けましたが これが本当に美味しいのです(*^^)v 次回は、こっち食べてみます 開店時間の店内。 とっても清潔感があって 気持ち良く、お食事出来ますよん(^_^)v ありがとう「五穀」さん。 又おいしいご飯、食べに行きますね。 ご覧いただきまして有難うございました。
京都大学には「 ミールシステム 」という悪魔のシステムがあります。 簡単に説明すると学食版の定期みたいなものです。 うかつにもこれに登録してしまうと雨の日も風の日も雪にも夏の暑さにも耐え、例え休日であろうと元を取るために学食へ向かう通称「ミール奴隷」となってしまいます。 (僕は少食である程度自炊もし食堂と下宿の距離がそんなに近いわけでもないのでミールシステムに対するヘイトが多少極端になってるかもしれませんが悪しからず) 一応「バランスの取れた食事を毎日とる」ことを大義名分としているみたいですが学食定期を配っただけでバランスの取れた食事が自動的にとれるようになるわけがありません。 そこで今回少しでも可哀そうなミール奴隷達を救うため食堂メニューの最適解を調べました。 去年はオンライン授業でほとんど学校に行くことが無かったので気付きませんでしたが生協がいつのまにかネットで食堂のメニューを確認出来るようにしていたようです。(chuboz?とかいうシステムを使ってるっぽい?) ここからスクレイピングさせていただきました。 学食を買うとメニューによって上の画像のような赤、緑、黄で点数が計算されます。 今回最適解を探るうえで一食の目安を参考にメニューを最適化します。 結果の例としてカフェテリアルネのメニューの表 方針 ソルバーとしてはPuLPとかいう非常に簡単に問題を設定して最適化してくれるのがあるっぽいのでこれを利用しようと思います。 最適化する問題としては 制約条件 値段>550円 赤の点数>2. 7 緑の点数>1. 0 黄色の点数>5. 7 値段はミール一食分の値段550円を参考に、赤緑黄の点数はレシートにある目安の点数を参考に(僕が男なので男性の目安の点数を採用)条件を設定 問題 値段と、赤緑黄の目安の点数との差の合計を最小化する コード 上の表をdataframeとして読み込んでいるものとして まず問題設定の前準備 #最小化問題の設定 problem = pulp. 「一汁旬菜 日本橋だし場」ニュウマン新宿店にオープン｜株式会社にんべんのプレスリリース. LpProblem ( "Shokudo") #注文する個数を表す変数、上限は適当に設定した df [ 'order_num'] = [ pulp. LpVariable ( f ' { i} ko', 0, 100, "Integer") for i in df. index] 合計金額や点数の合計は要は内積で求めることが出来るので目的関数は以下の通り設定 # 目的関数 problem += pulp.
きょうの夕ごはん 2021. 06.
lpDot ( df [ 'price'], df [ 'order_num']) + ( pulp. lpDot ( df [ 'red_score'], df [ 'order_num'])) + ( pulp. lpDot ( df [ 'green_score'], df [ 'order_num'])) + ( pulp. lpDot ( df [ 'yellow_score'], df [ 'order_num'])) 上で説明したとおりに制約条件を記述していく # 制約条件 problem += pulp. lpDot ( df [ 'red_score'], df [ 'order_num']) >= 2. 7 problem += pulp. lpDot ( df [ 'green_score'], df [ 'order_num']) >= 1. 0 problem += pulp. lpDot ( df [ 'yellow_score'], df [ 'order_num']) >= 5. lpDot ( df [ 'price'], df [ 'order_num']) >= 550 最適化の開始 problem. solve () df [ 'result'] = df [ 'order_num']. apply ( lambda x: pulp. value ( x)) print ( df [[ 'name', 'price', "result"]]) 京都大学生協ルネカフェテリアのデータの結果 name price result 12 オクラ巣ごもり玉子 88 2. 0 18 味噌汁 33 2. 0 23 ショコラモンブラン 220 1. 0 25 大学芋 88 1. 0 以下に各食堂でのメニュー最適解を紹介します (画像の縮尺は適当) 京都大学生協ルネカフェテリア オクラ巣ごもり玉子:2杯 味噌汁:2杯 ショコラモンブラン:1杯 大学芋:1杯 合計金額 550円 赤:2. 8 緑:1. 0 黄:5. 8 味噌汁2杯にショコラモンブランですか…… 京都大学生協中央食堂 鶏きも煮:1杯 茄子のピリ辛胡麻風味:1杯 海老クリームコロッケ:1杯 ほうれん草塩ナムル:1杯 温泉玉子:1杯 納豆:1個 赤:2. 7 緑:1. 1 品数的には多いけど全部小鉢なので満足感が無いかも 京都大学生協南部食堂 鶏のホワイトシチュー:1杯 海老クリームコロッケ:2杯 だし巻き:1杯 赤:3.
第六回「アルカリ土壌に合う植物ってあるの?」 土壌のアルカリ化は、将来の街づくりにとって解決しなければならない課題である。 土アルカリ化した土壌にいくら立派な植物を植えても、やがてはジリ貧状態に陥り、貧相な景観を呈してしまう。しかし、全ての植物にとってアルカリ土壌が駄目であるとはいえない。 植物の生育特性として、アルカリ土壌に適応した植物もある。一般的にはプラタナスやユリノキなどヨーロッパ原産の樹木はアルカリストレスに強いと言われている。 日本で見かける樹種でも生存pHが8. 0以上で耐える樹木も多く、都市緑化の枠を越えて代表的な樹種の一覧を下表に示した。表中の種が属する科、属のなかには、種名の植物と同様にアルカリに強い種が多い。そのため、表には科・属名もあげた。 この表をみると、アルカリ土壌に耐えてよく成長する樹木には、 マメ科、バラ科、ニレ科、モクセイ科が多い。 わが国の海岸植生を形成するクロマツやウバメガシも、 アルカリに強い耐性を示す。 石灰岩地のアルカリ土壌に生育する樹木としては、コバノトネリコ、ブナ、シオジ、ツゲ、ヤマモモなどがある。 アルカリ化された砂漠の緑化に用いられる樹木には ギョリュウ属、モクマオウ属、ユ-カリノキ属など多くの種がある。 牧草、作物にはササゲ、ダイズ、ミヤコグサ、ペレニアルライグラス、デューラーコムギ、オオムギ、バミューダグラス、ワタなどがあげられる。 これらの植物はアルカリ化した土壌環境に適応し、 また耐性の遺伝子を獲得したものである。 理科年表によると、地球上の生物の「生存pH」は0から11. 1である。 この値は媒質によって異なり、森林、原野構成植物は5. 2~8. 5とある。単純に平均値を出せば6. 庭にはにわ！裏庭にハニワ！酸性土壌を好む植物. 9となる。地球上の大多数の植物はこの平均値付近で生育していると考えると、8. 0~8. 5以上のアルカリ条件で生育するためには、それなりの仕組みが必要となってくる。 その仕組みの一つは、形態的なものである。高アルカリで生活するハマアカザ類は葉の表面に塩毛を密生させていて、ここに塩分をためて脱落、放出し、細胞のアルカリ化を制御している。ヒルギ類の胎生種子も海水のアルカリ塩類に対する適応と言われている。 もう一つは生理的な適応である。海岸のアルカリ環境に生育するヒルギ、ハマサジ、アツケシソウは根の浸透圧を調整して、アルカリ条件に適応している。 普通、植物細胞の浸透圧は7~8気圧で、これらの植物はその3倍以上になる。海水のpHは7.
5だとOK、pH6. 0あたりから微妙、ってしきい値が存在するように、経験的には感じています。 趣味のバジルの場合、 まあ、元気に育てばそれでいいや、とか、苦土石灰を入れて調整すればOK、とかって、軽く考えられますが、 植物生理学の研究室のホームページなどを見ていると、世界の土壌には、耕作に適さない土壌がたくさんあって、酸性すぎるとか、アルカリ性すぎるとか、なんですね。 そういう土壌をどう改良するのか、あるいは、そういう土壌でも育つ植物ってどういうものなのか、など、かなり社会的にも重要なテーマなのだと感じました。 研究者の皆さんには、頑張ってほしいです。 ではでは!
まずは、 酸性土壌を アルカリ性 に傾ける方法 です。 一般的に日本の土壌は「酸性土壌」であることが多いので、まず多くの方が気になるのが「酸性土壌をアルカリ性に変える(中和する)方法」だと思います。 冒頭で「日本は雨が多いので酸性土壌になりやすい」と書きましたが、 雨によって土中のアルカリ成分(石灰成分)が流されてしまったり、雨自体が酸性であることが理由 として挙げられます。 また、 作物を育てているだけで土はどんどん酸性に傾いていく ことも知られています。 そのため、ある程度定期的に土壌の酸性度を確認して、中和する対策を取る必要があるのですが、アルカリ性に傾けるにはどのような方法・資材があるのかを知っておきましょう。 1.石灰資材を利用してphを上げる 一番シンプルでポピュラーな方法が、 「石灰資材を撒く」 という方法です。 雨などによって流されてしまった石灰成分を土に撒いたり混ぜ込むことによって補給します。 石灰資材には、 「苦土石灰」「消石灰」「有機石灰」 など様々なタイプがあります。これらの違いついては、「 苦土石灰|読み方・成分・効果・メリットとデメリットを徹底解説!