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盈彩网投资平台官网下载2023-04-25

【寻味中华】武汉五芳斋汤圆 :白如羊脂 甜蜜馥郁******

  中新社武汉2月4日电 题 :武汉五芳斋汤圆 :白如羊脂 甜蜜馥郁

  作者 武一力

  中国人 的“年味”,体现在活色生香的食俗里。享尽天南海北的“硬菜”后 ,汤圆开始登上餐桌“C位”。

  临近元宵节 ,每天凌晨四五点钟,“中华老字号”武汉五芳斋门口就排起长队 。食客翘首以盼,等候汤圆出锅。

资料图 :“叠式汤圆”也称“滚汤圆” 张畅 摄

  1946年,以跑船为生的江苏人倪锦财落脚汉口,成立武汉五芳斋 ,经营江浙风味的汤圆 。发展至今 ,五芳斋在武汉已 是三镇皆知 、远近闻名;武汉“五芳斋汤圆”也被认定为中国名点、中华名小吃。

  正如豆腐脑有“咸甜之争”,汤圆的吃法也有地域之分。

  “按叫法 ,南方叫‘汤圆’ ,北方叫‘元宵’ ;按做法 ,南方包汤圆,北方滚元宵 ;按口味,有甜有咸。”武汉五芳斋汤圆制作技艺市级代表性传承人李杰告诉中新社记者 。

  广东有四式汤圆 、贵州有鸡肉汤圆、上海有擂沙汤圆,而五芳斋 的黑芝麻馅叠式汤圆则 是“老武汉” 的心头爱 。

  李杰说 ,叠式汤圆如此受欢迎 ,在于两大法宝 :一 是制馅 ,二是制面 。取适量芝麻、些许猪板油,辅之以白糖、橘皮 ,揉搓成馅心 。猪板油来自东北 ,当地猪膘厚一点,油脂好一点,更能提香 。面皮选用上好的糯米粉 ,用水磨吊浆工艺使其口感更加爽滑 。

  叠式汤圆 ,“叠”为重头戏。据李杰介绍,按照传统做法 ,把馅心和糯米粉铺在簸箕上,端起簸箕“摇团” ,类似农村的筛糠。再在汤圆上洒上冷水,继续“摇团” 。如此反复多遍 ,汤圆越摇越大 。如今 ,自动化机器代替了手工“摇团”——只需将馅心倒进装有糯米粉的机器大锅中翻滚 ,再蘸水打湿 ,层层叠加16次 ,一颗颗直径约3厘米 的叠式汤圆就出锅了。

  如此制作 的五芳斋叠式汤圆皮薄而滑 ,白如羊脂,油光发亮,具有香、甜、鲜 、滑、糯的特点。煮熟后的汤圆大小似乒乓球,轻轻咬开一个小口,热腾腾 的芝麻馅缓缓淌出。看一眼,口齿生津 ;闻一闻 ,香气扑鼻;尝一口 ,芝麻醇厚 ,糯米绵密 ,口感瓷实 ,甜蜜馥郁。

  据传,汤圆起源于宋朝,在沸水中翻滚的汤圆亦沉亦浮 ,犹如空中圆月,被世人赋予“阖家团圆” 的美意 ,流传至今 。

  关于汤圆的吃法,古今“吃货”各有花样 。清代诗人袁枚在《随园食单》中记载了“可盐可甜”的两样做法 。咸口的萝卜汤圆:“萝卜刨丝滚熟,去臭气,微干 ,加葱、酱拌之 ,放粉团中作馅。”甜口 的水粉汤圆 :“用水粉和作汤圆 ,滑腻异常 ,中用松仁、核桃、猪油 、糖作馅……”如今 ,汤圆还发展出榴莲馅、巧克力馅等新口味,以及油炸 、拔丝等新吃法。

  “吃了汤圆才团圆。”一个月前 ,武汉市民万静芳就早早地给身在美国 的女儿寄去糯米粉和汤圆馅心 ,希望这份家乡味道能给远方的孩子传递思念和祝福。

  天上月圆 ,碗里汤圆,人间团圆。元宵佳节,亲朋围坐 ,推杯换盏 ,最后来碗汤圆收尾 ,期盼新一年 的温暖与甜蜜 。(完)

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你 的隐私 ,大数据怎知道******

  作者:杨义先 、钮心忻(均为北京邮电大学教授)

  在网络上,每个人都会或多或少,或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘 ,就存在隐私泄露 的风险,引发信息安全问题 。面对汹涌而来 的5G时代,大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫 ,甚至有点不知所措。那么 ,你的隐私,大数据 是怎么知道 的呢 ?大家又该如何自我保护呢 ?

  1.“已知 、未知”大数据都知道

  大数据时代 ,每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前,你说过什么话,它知道 ;你做过什么事,它知道;你有什么爱好,它知道 ;你生过什么病,它知道;你家住哪里 ,它知道;你的亲朋好友都有谁,它也知道……总之,你自己知道的 ,它几乎都知道,或者说它都能够知道 ,至少可以说,它迟早会知道 !

  甚至 ,连你自己都不知道 的事情,大数据也可能知道。例如 ,它能够发现你的许多潜意识习惯 :集体照相时你喜欢站哪里呀,跨门槛时喜欢先迈左脚还 是右脚呀 ,你喜欢与什么样 的人打交道呀,你的性格特点都有什么呀 ,哪位朋友与你 的观点不相同呀……

  再进一步说 ,今后将要发生 的事情 ,大数据还 是有可能知道 。例如 ,根据你“饮食多 、运动少”等信息,它就能够推测出,你可能会“三高” 。当你与许多人都在独立地购买感冒药时,大数据就知道 :流感即将暴发了!其实 ,大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果 、股票 的波动 、物价趋势、用户行为、交通情况等。

  当然 ,这里 的“你”并非仅仅指“你个人” ,包括但不限于,你的家庭 ,你 的单位 ,你 的民族 ,甚至你的国家等。至于这些你知道的 、不知道 的或今后才知道 的隐私信息 ,将会把你塑造成什么 , 是英雄还 是狗熊 ?这却难以预知 。

  2.数据挖掘就像“垃圾处理”

  什么 是大数据?形象地说 ,所谓大数据,就是由许多千奇百怪的数据,杂乱无章地堆积在一起。例如,你在网上说的话、发的微信、收发 的电子邮件等,都是大数据 的组成部分。在不知道 的情况下被采集 的众多信息 ,例如被马路摄像头获取 的视频 、手机定位系统留下的路线图 、驾车的导航信号等被动信息,也都 是大数据的组成部分 。还有 ,各种传感器设备自动采集 的有关温度 、湿度、速度等万物信息 ,仍然是大数据 的组成部分。总之,每个人、每种通信和控制类设备 ,无论它 是软件还是硬件 ,其实都 是大数据之源 。

  大数据利用了一种名叫“大数据挖掘” 的技术 ,采用诸如神经网络、遗传算法、决策树 、粗糙集 、覆盖正例排斥反例、统计分析 、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程 ,可以分为数据收集、数据集成 、数据规约 、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估 、知识表示等八大步骤 。

  不过,这些听起来高大上 的大数据产业 ,几乎等同于垃圾处理和废品回收。

  这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集 ,可算作“数据收集”;将废品和垃圾送往集中处理场所 ,可算作“数据集成” ;将废品和垃圾初步分类 ,可算作“数据规约” ;将废品和垃圾适当清洁和整理,可算作“数据清理” ;将破沙发拆成木 、铁、布等原料,可算作“数据变换” ;认真分析如何将这些原料卖个好价钱 ,可算作“数据分析” ;不断总结经验 ,选择并固定上下游卖家和买家,可算作“模式评估”;最后,把这些技巧整理成口诀,可算作“知识表示” 。

  再看原料结构。大数据具有异构特性 ,就像垃圾一样千奇百怪 。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话 ,那就在于垃圾是有实体的,再利用的次数有限;而大数据 是虚拟 的,可以反复处理,反复利用。例如,大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司,将某群体 的消费习惯卖给百货商店等。总之,大数据专家完全可以“一菜多吃” ,反复利用 ,而且时间越久 ,价值越大。换句话说,大数据是很值钱的“垃圾” 。

  3.大数据挖掘永远没有尽头

  大数据挖掘,虽然能从正面创造价值,但是也有其负面影响 ,即存在泄露隐私 的风险 。隐私 是如何被泄露 的呢 ?这其实很简单 ,我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧!

  一大群网友,出于某种目 的,利用自己的一切资源渠道 ,尽可能多地收集当事人或物 的所有信息;然后 ,将这些信息按照自己的目的提炼成新信息 ,反馈到网上与别人分享 。这就完成了第一次“人肉迭代” 。

  接着 ,大家又在第一次人肉迭代 的基础上,互相取经,再接再厉 ,交叉重复进行信息 的收集 、加工 、整理等工作,于 是 ,便诞生了第二次“人肉迭代” 。如此循环往复 ,经过多次不懈迭代后 ,当事人或物 的画像就跃然纸上了 。如果构成“满意画像” 的素材确实已经证实 ,至少主体 是事实,“人肉搜索”就成功了 。

  几乎可以断定 ,只要参与“人肉搜索”的网友足够多,时间足够长 ,大家的毅力足够强 ,那么任何人都可能无处遁形。

  其实,所谓 的大数据挖掘 ,在某种意义上说 ,就 是由机器自动完成 的特殊“人肉搜索”而已。只不过 ,这种搜索 的目的 ,不再限于抹黑或颂扬某人,而是有更加广泛的目 的 ,例如,为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律 、为某些事物之间寻找关联等 。总之,只要目的明确,那么 ,大数据挖掘就会有用武之地 。

  如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比 ,网友被电脑所替代;网友们收集 的信息 ,被数据库中 的海量异构数据所替代;网友寻找各种人物关联的技巧,被相应 的智能算法替代;网友们相互借鉴 、彼此启发 的做法 ,被各种同步运算所替代 。

  各次迭代过程仍然照例进行,只不过机器的迭代次数更多 ,速度更快 ,每次迭代其实就是机器 的一次“学习”过程 。网友们 的最终“满意画像”,被暂时的挖掘结果所替代 。之所以说是暂时 ,那是因为对大数据挖掘来说,永远没有尽头 ,结果会越来越精准 ,智慧程度会越来越高 ,用户只需根据自己的标准 ,随时选择满意的结果就行了。

  当然 ,除了相似性外,“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大 的区别。例如 ,机器不会累,它们收集 的数据会更多 、更快,数据的渠道来源会更广泛 。总之,网友的“人肉搜索” ,最终将输给机器的“大数据挖掘” 。

  4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

  必须承认,就当前 的现实情况来说,大数据隐私挖掘的“杀伤力”,已经远远超过了大数据隐私保护 的能力 ;换句话说 ,在大数据挖掘面前,当前人类有点不知所措 。这确实是一种意外 。自互联网诞生以后 ,在过去几十年 ,人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上 。其中的每个碎片虽然都完全无害,可谁也不曾意识到 ,至少没有刻意去关注 ,当众多无害碎片融合起来,竟然后患无穷!

  不过,大家也没必要过于担心 。在人类历史上 ,类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看,隐私保护与数据挖掘之间总 是像“走马灯”一样轮换 的——人类通过对隐私的“挖掘”,获得空前好处 ,产生了更多需要保护 的“隐私”,于是 ,不得不再回过头来,认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时 ,“挖掘”它们就会变得越来越有利可图 ,于是 ,新一轮 的“挖掘”又开始了。历史地来看 ,人类在自身隐私保护方面,整体处于优势地位 ,在网络大数据挖掘之前 ,“隐私泄露”并不是一个突出 的问题。

  但 是,现在人类需要面对一个棘手 的问题——对过去遗留在网上 的海量碎片信息,如何进行隐私保护呢?单靠技术,显然不行 ,甚至还会越“保护”,就越“泄露隐私”。

  因此,必须多管齐下 。例如从法律上,禁止以“人肉搜索”为目 的的大数据挖掘行为;从管理角度 ,发现恶意 的大数据搜索行为,对其进行必要的监督和管控 。另外,在必要的时候 ,还需要重塑“隐私”概念 ,毕竟“隐私”本身就 是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成 的概念。

  对于个人 的网络行为而言 ,在大数据时代,应该如何保护隐私呢?或者说 ,至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢 ?答案只有两个字 :匿名 !只要做好匿名工作,就能在一定程度上 ,保护好隐私了。也就是说 ,在大数据技术出现之前,隐私就是把“私”藏起来,个人身份可公开,而大数据时代 ,隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开) ,而把个人身份隐藏起来,即匿名。

  《光明日报》( 2023年01月12日 16版)

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