標籤: 台東知名伴手禮

白色褲裝穿搭有着獨特的魅力

春季的穿搭中，還有一種色調讓你多種風格搭配，氣質、淡雅、大氣都有能幫你選搭，那就是白色調的褲裝，不同的款式搭配，幫你塑造不一樣的造型。以下整理的多種白色褲裝搭配，幫你輕鬆選搭都市日常出街裝，不一樣的顏色和款式組合，看看你喜歡哪種搭配，日常出街簡單的款式搭配都沒問題。

►穿搭示範

日常出街風衣的穿搭是不會少的，在選搭整體造型的時候，上圖中兩種簡單的色調選擇，一：黑色風衣+黑色內搭+白色闊腿褲，搭配白色的包包和鞋子。二：卡其風衣+黑色高領針織內搭+白色褲裝，選擇黑色的包包和鞋子搭配。

白色褲裝在選擇外套的時候，除了簡單的黑白灰色，彩色中推薦選擇兩種是上圖中的顏色，圖一黃色調的風衣+黑色高領內搭+白色直筒褲，黑色的包包和鞋子搭配。還有就是深咖的風衣選擇，搭配白色針織內搭和褲裝就可以，簡單大氣的組合。

白色褲裝在選搭淺色調的造型時，淺卡其的格紋風衣和上圖二中的拼接款是推薦借鑒，整體搭配選擇白色內搭和褲裝。選搭風衣時，褲裝以闊腿褲居多，休閑氣質的都市穿搭，包包的顏色選擇彩色調，點綴淺色調搭配。

還有就是選擇格紋西裝的搭配，上圖一中黃色的格紋西裝搭配黃色針織內搭+白色直筒褲，簡約氣質穿搭。或者就是選擇卡其的風衣組合，白色條紋內搭和白色直筒褲組合，選擇深黃包包組合，日常推薦簡單的搭配組合。

比較簡單的穿搭，白色褲裝和黑色的上衣組合，上圖一中黑色皮衣+白色襯衣+黑色針織內搭+白色微喇褲+黑色高跟鞋，都市氣質通勤的選擇。選搭簡單的黑白色調搭配，那麼褲裝的新潮款式是不錯選擇，上圖二中腰部三層拼接款，推薦嘗試選擇。

想要淡雅的穿搭，那麼整體白色調是推薦搭配，上圖一中白色高領內搭，風衣的收腰款，包包和鞋子選擇黑色，推薦首選的借鑒款式。內搭除了白色針織，還有就是拉鏈衛衣的選擇，舒適簡單的款式。

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文章導讀

面是我國大部分地區都十分喜愛的主食，而且面的做法也有多種，每個地區都有所不同，其中拌面是一個吃起來簡單而且比較美味的類型。吃拌面主要是醬的味道，而拌面醬的做法簡單的方式是怎樣的呢？有幾種面醬大家可以嘗試着做一下，不過以下給大家介紹一種適合在家裡吃的拌面醬。

家庭版拌飯拌面醬的做法

紅辣椒去蒂控水

我買的是袋裝的醬(一共放了15袋)，需要提前把它們都擠入容器里，熬制的時候就可以節省時間

蒜去皮打成蒜泥

花生炒熟去皮(不用放油，直接干鍋炒制)壓成花生碎

控好水的辣椒絞碎，肉剁成小碎塊(家族遺傳享受不了牛羊肉，所以放的豬肉，豬肉要選精肉，不要放五花肉哦)

鍋里倒入油，將油燒開關火倒入蒜末(關火是怕倒蒜末的時候油濺出來)翻炒幾下放入一大勺豆瓣醬，開火

將肉末倒入翻炒均勻，把剩下的豆瓣醬倒入翻炒

辣椒末放入攪拌均勻

花生碎，芝麻，白糖，米醋按順序放入鍋中攪拌均勻

等鍋里冒出均勻的泡泡就證明開透了，關小火慢慢熬制30分鐘，中間需要不斷上下翻動一下，以免糊鍋

30分鐘后肉醬變得粘稠后關火放入雞精，不喜歡的可以省略不放

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媒體：看時尚黑客如何解密羅拉密碼

　　薩皇宮（深圳）服裝貿易有限公司旗下時尚原創品牌“LOORA PWD羅拉密碼”新品發布會震撼亮相，並以“時尚黑客”為主題彰顯了設計師的品牌個性。   　　據了解，“LOORA PWD羅拉密碼”是愷薩皇宮（深圳）服裝貿易有限公司旗下時尚原創品牌、以首席設計師LOORA WANG的名字命名，旨在為每位追求自由、時尚、個性、獨立的女性打造專屬自己的都市現代風格。   　　LOORA WANG ,中國資深時裝設計師、深圳原創設計師，從事服裝15 年。她不僅具備深厚紮實的設計功底，更加之自身敏銳超前的洞察力。所設計出的時裝往往是華美奢侈的風格，細膩精緻的做工加卓越不凡品味的完美結合。       　　“LOORA PWD 旨在為每位追求自由、時尚、個性、獨立的女性量身定製專屬的個人形象，展現出追求年輕而自由的女性韻味，讓你找回真正強大的自我能量，打造專屬自己的都市現代風格。”設計師LOORA WANG在接受媒體採訪時表示，“時尚本源的生命力好比載有個性密碼的保險箱,每個人身上都有未解的密碼，而LOORA PWD 希望成為能破解密碼的時尚黑客，把屬於自己的個性彰顯出來。” 　　對於LOORA品牌創立的初衷，設計師LOORA WANG表示：”世界上沒有一片恭弘=叶 恭弘子是相似的”這是萬物與生俱來的個性，我們的人生就像上了密碼的保險箱，上帝收走了開箱密碼，LOORA PWD想做上帝的黑客，通過時尚，將原本屬於你的密碼還給你，以服裝啟動真我！”

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文章導讀

青椒這種蔬菜在生活中食用量是非常大的，每一個家庭對於青椒的做法都是不同的，有一些人出現炒青椒，有一些人喜歡腌制青椒，所以對於青椒的做法我們可以多學習幾種。涼拌青椒是腌制青椒的做法，首先我們需要將青椒去籽，然後將青椒進行焯水處理，在將青椒放在精鹽中腌制半個小時，最後加上香油醬油攪拌就可以了。

所需食材

做法一

主料：青椒300克

調料：鹽3克,味精2克,香油2克,醬油15克

做法二

青椒2個，紅辣椒2根，鹽2匙，砂糖1小匙，米酒1/2匙，姜2片，白醋1小匙，香油1小匙。

製作方法

做法一

1、將青椒去蒂、籽，洗凈切成不規則的塊;

2、青椒放入開水鍋中焯透，撈出瀝干水備用;

3、把瀝干水的青椒在碗中用精鹽腌制30分鐘左右;

4、倒掉腌出的水，加入醬油、味精、香油，拌勻即可食用。

做法二

1、把紅辣椒洗凈，切絲;姜洗凈，切末。

2、將青椒洗凈去籽，切塊。

3、加入清水1500毫升於鍋內煮沸，放入青椒氽燙后撈起，泡冷開水待涼。

4、把青椒瀝干放入容器內，加入辣椒絲、薑末、鹽、砂糖、米酒、白醋、香油，拌勻后即可。

食用須知

辣椒也不可多吃，否則會出現口乾、咽痛、大便不暢等癥狀。

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文章導讀

對於正在減肥的人來說平時的飲食是非常重要的，飲食方面盡量不要吃一些熱量太高的食物，盡量多吃新鮮的水果和蔬菜，比如說晚餐可以吃一些涼拌蔬菜，在輔助減肥方面有很好的作用，蔬菜裏面的熱量是非常低的，同時它還能補充人體的維生素和礦物質，是非常好的一個減肥的方法，我們來看一下這方面的內容。

涼拌蔬菜減肥

吃涼拌菜可以起到一定的減肥作用，這裏指的是蔬菜。如果說我們在外面就餐的時候，上來有涼菜，涼菜當中有葷菜，如果你大量吃葷菜它照樣會肥胖，因為那些葷菜能量也很高。

但如果說今天中午我們有三個菜，其中有一個拌菜，或者說兩個涼拌的菜，那這樣就可以減少油和脂肪的攝入，可以起到一定的減肥作用，同時有很好的飽腹感。

比如說涼拌蔬菜，有好多種蔬菜在一塊，我們可以直接拿來生吃。西紅柿黃瓜蘿蔔，還有一些紫甘藍、生菜，我們這些可以吃。所以來說，我們適量的吃一些涼拌菜有助於減肥。

吃哪些蔬菜最能刮油減肥

近年來，吃蔬菜的飲食風尚漸為大眾接受。尤其是體形較為豐滿的女性，甚至把吃蔬菜當成了習慣。不可否認，多吃素食、蔬菜水果等富含纖維的食物，的確對減肥有幫助。不過，想達到健康減肥的效果還需了解蔬菜的營養成分，下面幫大家介紹10種可急速減肥的蔬菜：

菠菜

菠菜熱量非常低，每100克菠菜的熱量僅有17大卡，且含有大量的植物粗纖維，能夠促進腸道蠕動，利於排便，絕對是一種任吃不胖的蔬菜。

椰菜

椰菜是一種含熱量較低的蔬菜，其所含的丙醇二酸，能抑制體內的糖類物質向脂肪轉化。而且，椰菜中還含有豐富的膽鹼，膽鹼可以調節脂肪的代謝。因此，椰菜比較適合減肥人士食用。

韭菜

韭菜中含有大量的粗纖維，能促進腸蠕動，有較強的通便作用，可排出腸內過多的營養成分及代謝廢物，從而有利於減肥和清潔腸道。

黑木耳

黑木耳的作用是降低血粘稠度，軟化血管，使血液活動動暢，能預防血管疾病。另外黑木耳還有較強的吸附作用，吸附體內廢物排出體內，具有良好排毒效果。

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00後學穿搭：衛衣不用只搭配AJ啦！

小夥伴們大家好！不知道小夥伴們有沒有發現，很多小夥伴在學校里都喜歡穿AJ搭配校服，其實已經太普通了，而且還有很多學生喜歡在春天的時候穿衛衣，這沒有錯，但是下面就不要總是搭配AJ了，今年還有很多新出的帆布鞋也很好看呢，現在的00后已經很會穿了，自帶“撩妹”屬性！

今天小歌子要和小夥伴們分享的主題就是：建議大家：“衛衣”下面別總穿AJ，現在00后都這麼會“撩”！

第一件是學生黨最喜歡的假兩件衛衣，學院風十足，領口和袖子都是現在最流行的格子襯衫的樣式，搭配一雙今年的網紅帆布鞋，分分鐘逆襲校草啊！

第二件漸變色的衛衣，笑臉變成了小“哭臉”一臉不高興的模樣，從灰色到黑色的完美漸變，好像水墨畫一般，再穿一雙同等冷色系的帆布鞋，校花看到你都會心動的。

第三件衛衣的顏色搭配就更加特別了，好像那種抽象畫一樣的顏色，雖然顏色不同，但是一點也不繁雜、混亂，反而充滿了學生的朝氣磅礴，不過這個時候就要搭配純色的帆布鞋了。

然後看一下這款民俗風的帆布鞋，上面那款漸變色的衛衣搭配這雙帆布鞋就很好看了，而且不挑校服顏色，直接百搭！

另外這一款高幫的白色帆布鞋，網紅鞋的顏值，運動鞋的舒適程度，搭配衛衣+校服，學校里秒殺校草不是問題哇，現在的00后就是這麼會“撩”，趕緊學起來！

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時尚街拍，展現女性優雅姿態

小姐姐美麗穿搭秀出無法抗拒的美，穿搭很好看，展現出了一種相當愜意瀟洒還帶着幾分很自信的美，看了這位美女的街拍時尚照片后，說心裡話我真的是很喜歡

這位美女時尚又端莊，穿搭很優雅，百搭又不乏時尚感，看了小姐姐的照片后，我不得不佩服她的穿搭風格，

姑娘你的身材為什麼這麼好，穿的衣服時尚新潮，看上去不僅僅個性而且還展現出了一種街頭女神的美，每個人選擇的搭配方式，都會有所不同，但是她卻穿出了經典

這位有着淺淺微笑的美女，穿衣打扮盡顯尊貴，顯得清爽舒適的美感，她的穿搭風格好像是國際范，畢竟人靠衣服才能更漂亮

一個優秀的女人無論在什麼場合下，想必都能夠把握好自己的狀態，因為她們會對自己的一切細節都一絲不苟，她們會讓自己的形象保持在端莊大方的水平。，如果你覺得小編寫得還不錯，還請留言告訴小編哦

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我們在上篇筆記中介紹了感知機的，討論了感知機的由來、工作原理、求解策略、收斂性。這篇筆記中，我們親自動手寫代碼，使用感知機算法解決實際問題。

先從一個最簡單的問題開始，用感知機算法解決OR邏輯的分類。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = [0,0,1,1]
y = [0,1,0,1]

plt.scatter(x[0],y[0], color="red",label="negative")
plt.scatter(x[1:],y[1:], color="green",label="positive")

plt.legend(loc="best")
plt.show()

下面我們來定義一個函數，用來判定一個樣本點是否被正確分類了。由於此例中樣本點是二維的，因此權重向量也相應的為二維，可以定義為\(w = (w_1, w_2)\)，在Python中可以使用列表來表達，例如w = [0, 0]，而樣本到超平面的距離自然就是w[0] * x[0] + w[1] * x[1] +b。下面給出完整的函數。

def decide(data,label,w,b):
    result = w[0] * data[0] + w[1] * data[1] - b
    print("result = ",result)
    if np.sign(result) * label <= 0:
        w[0] += 1 * (label - result) * data[0]
        w[1] += 1 * (label - result) * data[1]
        b += 1 * (label - result)*(-1)
    return w,b

寫完核心函數后，我們還需要寫一個調度函數，這個函數提供遍歷每一個樣本點的功能。

def run(data, label):
    w,b = [0,0],0
    for epoch in range(10):
        for item in zip(data, label):
            dataset,labelset = item[0],item[1]
            w,b = decide(dataset, labelset, w, b)
            print("dataset = ",dataset, ",", "w = ",w,",","b = ",b)
    print(w,b)

data = [(0,0),(0,1),(1,0),(1,1)]
label = [0,1,1,1]

run(data,label)

result =  0
dataset =  (0, 0) , w =  [0, 0] , b =  0
result =  0
dataset =  (0, 1) , w =  [0, 1] , b =  -1
result =  1
dataset =  (1, 0) , w =  [0, 1] , b =  -1
result =  2
dataset =  (1, 1) , w =  [0, 1] , b =  -1
result =  1
dataset =  (0, 0) , w =  [0, 1] , b =  0
result =  1
dataset =  (0, 1) , w =  [0, 1] , b =  0
result =  0
dataset =  (1, 0) , w =  [1, 1] , b =  -1
result =  3
dataset =  (1, 1) , w =  [1, 1] , b =  -1
result =  1
dataset =  (0, 0) , w =  [1, 1] , b =  0
result =  1
dataset =  (0, 1) , w =  [1, 1] , b =  0
result =  1
後面的迭代這裏省略不貼，參數穩定下來，算法已經收斂

下面看一個來自UCI的數據集：PIMA糖尿病數據集，例子來自《機器學習算法視角》第三章

import os
import pylab as pl
import numpy as np
import pandas as pd

os.chdir(r"DataSets\pima-indians-diabetes-database")

pima = np.loadtxt("pima.txt", delimiter=",", skiprows=1)

pima.shape

(768, 9)

indices0 = np.where(pima[:,8]==0)
indices1 = np.where(pima[:,8]==1)

pl.ion()
pl.plot(pima[indices0,0],pima[indices0,1],"go")
pl.plot(pima[indices1,0],pima[indices1,1],"rx")
pl.show()

數據預處理

1.將年齡離散化

pima[np.where(pima[:,7]<=30),7] = 1
pima[np.where((pima[:,7]>30) & (pima[:,7]<=40)),7] = 2
pima[np.where((pima[:,7]>40) & (pima[:,7]<=50)),7] = 3
pima[np.where((pima[:,7]>50) & (pima[:,7]<=60)),7] = 4
pima[np.where(pima[:,7]>60),7] = 5

2.將女性的懷孕次數大於8次的統一用8次代替

pima[np.where(pima[:,0]>8),0] = 8

3.將數據標準化處理

pima[:,:8] = pima[:,:8]-pima[:,:8].mean(axis=0)
pima[:,:8] = pima[:,:8]/pima[:,:8].var(axis=0)

4.切分訓練集和測試集

trainin = pima[::2,:8]
testin = pima[1::2,:8]
traintgt = pima[::2,8:9]
testtgt = pima[1::2,8:9]

定義模型

class Perceptron:
    def __init__(self, inputs, targets):
        # 設置網絡規模
        # 記錄輸入向量的維度，神經元的維度要和它相等
        if np.ndim(inputs) > 1:
            self.nIn = np.shape(inputs)[1]
        else:
            self.nIn = 1
        
        # 記錄目標向量的維度，神經元的個數要和它相等
        if np.ndim(targets) > 1:
            self.nOut = np.shape(targets)[1]
        else:
            self.nOut = 1
        
        # 記錄輸入向量的樣本個數
        self.nData = np.shape(inputs)[0]
        
        # 初始化網絡，這裏加1是為了包含偏置項
        self.weights = np.random.rand(self.nIn + 1, self.nOut) * 0.1 - 0.05
        
    def train(self, inputs, targets, eta, epoch):
        """訓練環節"""
        # 和前面處理偏置項同步地，這裏對輸入樣本加一項-1，與W0相匹配
        inputs = np.concatenate((inputs, -np.ones((self.nData,1))),axis=1)
        
        for n in range(epoch):
            self.activations = self.forward(inputs)
            self.weights -= eta * np.dot(np.transpose(inputs), self.activations - targets)
        return self.weights
    
    def forward(self, inputs):
        """神經網路前向傳播環節"""
        # 計算
        activations = np.dot(inputs, self.weights)
        # 判斷是否激活
        return np.where(activations>0, 1, 0)
    
    def confusion_matrix(self, inputs, targets):
        # 計算混淆矩陣
        inputs = np.concatenate((inputs, -np.ones((self.nData,1))),axis=1)
        outputs = np.dot(inputs, self.weights)
        nClasses = np.shape(targets)[1]
        
        if nClasses == 1:
            nClasses = 2
            outputs = np.where(outputs<0, 1, 0)
        else:
            outputs = np.argmax(outputs, 1)
            targets = np.argmax(targets, 1)
            
        cm = np.zeros((nClasses, nClasses))
        for i in range(nClasses):
            for j in range(nClasses):
                cm[i,j] = np.sum(np.where(outputs==i, 1,0) * np.where(targets==j, 1, 0))
        print(cm)
        print(np.trace(cm)/np.sum(cm))

print("Output after preprocessing of data")
p = Perceptron(trainin,traintgt)
p.train(trainin,traintgt,0.15,10000)
p.confusion_matrix(testin,testtgt)

Output after preprocessing of data
[[ 69.  86.]
 [182.  47.]]
0.3020833333333333

這個案例使用感知機訓練得到的結果比較糟糕，這裏只是作為展示算法的例子。

最後看一個使用感知機算法識別MNIST手寫数字的例子。代碼借鑒了Kaggle上的kernel。

step 1：首先導入所需的包，並且設置好數據所在路徑

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

train = pd.read_csv(r"DataSets\Digit_Recognizer\train.csv", engine="python")
test = pd.read_csv(r"DataSets\Digit_Recognizer\test.csv", engine="python")

print("Training set has {0[0]} rows and {0[1]} columns".format(train.shape))
print("Test set has {0[0]} rows and {0[1]} columns".format(test.shape))

Training set has 42000 rows and 785 columns
Test set has 28000 rows and 784 columns

step 2：數據預處理

1. 創建label，它的size為 (42000, 1)

2. 創建training set，size為(42000, 784)

3. 創建weights，size為（10，784），這可能有點不好理解。我們知道，權重向量是描述神經元的，784是維度，表示一個輸入樣本有784維，相應的與它對接的神經元也要有784維。同時，要記住一個神經元只能輸出一個output，而在数字識別問題中，我們期待的是輸入一個樣本數據，能返回10個数字，然後依概率判斷這個樣本是哪個数字的可能性最大。所以，我們需要10個神經元，這就是(10,784)的來歷。

trainlabels = train.label
trainlabels.shape

(42000,)

traindata = np.asmatrix(train.loc[:,"pixel0":])
traindata.shape

(42000, 784)

weights = np.zeros((10,784))
weights.shape

(10, 784)

這裏可以先看一個樣本，找找感覺。注意原數據是壓縮成了784維的數組，我們需要將它變回28*28的圖片

# 從矩陣中隨便取一行
samplerow = traindata[123:124]
# 重新變成28*28
samplerow = np.reshape(samplerow, (28,28))
plt.imshow(samplerow, cmap="hot")

step 3：訓練

這裏我們對訓練數據集循環若干次，然後重點關注錯誤率曲線

# 先創建一個列表，用來記錄每一輪訓練的錯誤率
errors = []
epoch = 20

for epoch in range(epoch):
    err = 0
    # 對每一個樣本（亦矩陣中的每一行）
    for i, data in enumerate(traindata):
        # 創建一個列表，用來記錄每個神經元輸出的值
        output = []
        # 對每個神經元都做點乘操作，並記錄下輸出值
        for w in weights:
            output.append(np.dot(data, w))
        # 這裏簡單的取輸出值最大者為最有可能的
        guess = np.argmax(output)
        # 實際的值為標籤列表中對應項
        actual = trainlabels[i]
        
        # 如果估計值和實際值不同，則分類錯誤，需要更新權重向量
        if guess != actual:
            weights[guess] = weights[guess] - data
            weights[actual] = weights[actual] + data
            err += 1
    # 計算迭代完42000個樣本之後，錯誤率 = 錯誤次數/樣本個數
    errors.append(err/42000)

x = list(range(20))
plt.plot(x, errors)

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x5955c50>]

從圖可以看出，達到15次迭代時，錯誤率已經有上升的趨勢了，開始過擬合了。

感知機是一個非常簡單的算法，以致於很難在真正的場景中使用感知機算法。這裏舉的3個例子，都旨在於動手寫代碼實現這個算法，找找感覺。稍有經驗的讀者想必會好奇：為什麼沒有使用Scikit-Learn這個包，這部分其實是筆者另有計劃，打算結合算法寫Scikit-Learn的源碼解讀筆記。當然，限於個人水平，不一定能解析到精髓，但勉力而為吧。下篇會寫Multi-Layer-Perceptron算法的原理，在那裡我們很容易看到，縱使是簡單的感知機，只要加一個隱層，就能大幅提升其分類能力。另外，也會抽空寫一篇感知機Sklearn源碼解讀的文章。有任何問題，歡迎大家留言討論。

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澤東新人李宛妲時尚首亮相

李宛妲Vanda以一組清新少女造型登上雜誌，原生態天然氣質與摩登混血的立體五官彼此加分，與眾不同的靈動生命力令這位15歲的女孩在陽光頗好的初春午後，令人眼前一亮。

李宛妲清新初春LOOK

18日，澤東電影宣告新人李宛妲的加入，她自此成為張震、張榕容的小師妹，同時也是澤東成立26年以來年紀最小的簽約演員。李宛妲帶着電影處女作《恭弘=叶 恭弘問4》正式入行，她在片中擔任女主角，與甄子丹飾演的恭弘=叶 恭弘問有不少對手戲。談及對未來的期待時，李宛妲表示，“我希望能學到很多東西，希望能夠靜一點，也希望自己越來越好。”

李宛妲首登時尚雜誌

被陽光偏愛的原生態少女

拍攝現場，李宛妲以清新初春LOOK顯露出專屬於15歲女孩的陽光與自信，而棒球外套、鴨舌帽、豹紋毛衣的不同搭配更讓人看到這位原生態少女的各種可能性。身處初春午後的李宛妲，與綠植親近互動，笑容明媚、自在隨性，仿若置身於她最熟悉和熱愛的家鄉——西雙版納。李宛妲03年出生於雲南，其父是從事西雙版納熱帶雨林修復和再造工作的德國生態學博士。她從與大自然相處的過程培養出獨特的性格，對現代與原始有不同的理解，也令她敢於大膽嘗試不同的時尚風格。“我小時候最喜歡那種誇張的風格，紅配綠，爆炸捲髮什麼的，現在的話，我覺得我什麼風格都可以嘗試。”

鏡頭前的李宛妲眼神清澈純凈，簡單的穿搭在她的演繹下完美詮釋出最舒服的少女狀態。對於生活與自然的認知，李宛妲皆在“都市定式”之外，她喜歡自己的小麥色皮膚，熱愛騎馬、射箭，且射箭為專業運動員的水平，而對於戶外活動的熱愛絲毫不影響她對家的眷顧。“手機對我而言是用來跟想念的人溝通，我特別喜歡阿米爾·汗的電影，因為他會用電影保護他的家、家人，是一種不一樣的精神。”如此心意，質樸又別樣。

澤東新簽最年輕藝人出任《恭弘=叶 恭弘問4》女主

李宛妲天然與現代感融合一體的特殊氣質，在她10歲時就曾吸引了知名攝影師肖全的鏡頭。肖全為她與姐姐拍了多組攝影作品並舉辦攝影展，而正是其中一組照片吸引到導演王家衛的目光，小女孩眉宇之間的質感讓他好奇Vanda的可能性，於是促成了她加入澤東電影，成為張震、張榕容的小師妹。據了解，正在學習舞蹈的李宛妲，已經被公司安排專門學習語文等不同功課，並有多個工作計劃將在今年爆發。

日前，李宛妲出席《恭弘=叶 恭弘問4》香港電影節記者會，這是她簽入澤東后的首度亮相。她在片中飾演出生於美國的華裔功夫少女若男，是吳樾扮演的太極堂堂主的女兒，與甄子丹飾演的恭弘=叶 恭弘問有不少對手戲，也因她的緣故激起了二人對武術的初心。該片是李宛妲的出道處女作，也是她第一次拍動作戲，處女作便擔女主，李宛妲很感謝前輩的提攜，“八爺、丹哥還有吳樾叔叔都很照顧我，讓我順利地完成表演。在這裏要謝謝他們，也希望不要給他們造成麻煩。”據悉，電影《恭弘=叶 恭弘問4》有望於今年上映，而新人演員李宛妲的大銀幕首秀也將與觀眾見面。

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文章導讀

平時我們買的肉夾饃如果沒有吃完，這時候如果變涼，口感會變得比較差，這時候可以加熱一下再吃，當然加熱的方法有很多，最好的方法就是放到微波爐裏面加熱，這樣能夠保持之前的口感，當然最好就是隨做隨吃或者是隨買隨吃，不然肉夾饃的饃變得不脆了，口感就會下降很多，我們來看一下這方面的內容。

肉夾饃涼了怎麼加熱

肉夾饃的白吉饃做出來要現做現吃，只要涼了，在怎麼熱也不好吃的，因為饃就不酥脆了。如果熱，微波爐、鍋都可以，但怎麼都沒有以前的味道。

做法

材料

紅燒五花肉　適量，普通中筋麵粉440克，發酵粉(1teaspoon)2小匙，溫水250m，鹽2小匙

做法

1.紅燒五花肉切碎，加點湯汁，備用。

2.用溫水把發酵粉和鹽兌成發酵水，和面。等面團和均勻后，加蓋發酵到原面團一倍大小。

3.把發酵好的面團放在有散粉的面板上充分揉勻，分割成12到14個小劑子，滾圓。

4.取一個小面團，搓成長條，搟開，捲起來。豎著壓扁，稍微搟一搟就成饃胚了。

5.小鍋用五成的火，即中小火，干鍋烙饃。每隻饃加蓋一面2分鐘，翻過來再2分鐘就好了。

6.饃烙好以後，當中片開至4/5處，加入切碎拌好湯汁的五花肉，就可以了。

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