Бабушкин суп из данных

К сожалению, запрашиваемая Вами вакансия закрыта или удалена из базы данных Электронной Службы Занятости Населения.

Не нашли нужной вакансии на нашем сайте по трудоустройству?
Добавьте Ваше резюме и Вас обязательно найдут работодатели!

Обратите внимание на сайт Электронная Биржа труда с вакансиями - с актуальной базой данных предложений работы в форме анкет вакансий от прямых работодателей в различных сферах экономической деятельности

Employment-Service.ru - Служба Занятости Населения - сайт, предназначенный для бесплатной публикации резюме соискателями работы и вакансий прямыми работодателями с указанием сферы деятельности, региона места работы, желаемого уровня заработка, условий труда. Наша Мультирегиональная Электронная Служба Занятости Населения поможет трудоустроиться любому безработному или лицу, пожелавшему сменить место работы на более привлекательное. Наш электронный портал Службы Занятости Населения поможет любому работодателю подобрать персонал, решить задачу с подбором кадром на вакантные места в компании (организации, фирме). Подробные поисковые возможности данного сайта трудоустройства Службы Занятости Населения позволяют найти работника (сотрудника) работодателю и новое место работы соискателю работы. С данным веб-сайтом по трудоустройству Службы Занятости Населения ищут работу тысячи человек, воспользуйтесь нашими услугами и Вы!

При использовании материалов этого сайта электронной Службы Занятости Населения для электронных СМИ обязательно размещение гиперссылки на www.employment-services.ru, для печатных средств массовой информации обязательно указание источника "www.Employment-Services.Ru - Служба Занятости Населения (вакансии и резюме)".

Сотрудничество, реклама, справки на сайте мультирегиональной электронной Службы Занятости Населения - emailto: fmy76@mail.ru, 82079833 ( Raman )
Смотрите здесь - Полная контактная информация Службы Занятости Населения.

Если Вы столкнулись с проблемами на нашем сайте с вакансиями и резюме, заметили ошибку в работе Электронной Службы занятости населения, обращайтесь по электронной почте в Службу поддержки клиентов портала Электронная Служба занятости населения по адресу: raman@46info.ru.

Зарплата	100000 - 150000р.
Компания	Бабушкин суп из данных
Город	Москва
Требуемый опыт	От 1 года
Опубликована	7 марта 2017 г.

В наш проект, "Бабушкин суп из данных" требуется разработчик / devops, который:

Умеет программировать на python;
Умеет linux;
Не боится машинного обучения;

“Бабушка” занимается анализом и моделированием контекстной рекламы в системе Adwords (Google). На основе “Бабушкиных” прогнозов принимаются миллионы финансовых решений каждый день.

Компания прибыльна, имеет только добрых владельцев и иностранных клиентов.
Если “Бабушка” посчитает, что зарплата, которую Вы заслуживаете, меньше 150.000 р., она расстроится и не возьмет Вас на работу.

Бонусы от “Бабушки”:

Удобный офис на Парке Культуры
Достаточно свободный график (работайте, сколько влезет!);
Возможность частично удаленной работы;
Работа в тесном коллективе людей с физфака МГУ

Суп на курином бульоне и с пельменями – простейшее и необыкновенно вкусное блюдо, знакомое с детства. Бабушкин ароматный суп, как в детском саду хорошо запомнился всем из детства, он имеет особый вкус, по которому мы часто скучаем.

Данный вариант горячего блюда вкусен и необычен, его можно встретить в кухни любой национальности. Приятно вместе с пельменями отведать ароматный бульончик с зеленью и сметаной, вместо сметаны можно добавить масло.

Конечно, каждая хозяйка мечтают накормить семью, вкусно и полноценно. Вот в таком случае придет на помощь бабушкин рецепт супа. За полчаса можно приготовить полноценное горячее, которое придется по вкусу и детям и взрослым.

Что можно подать к блюду

Супчик по бабушкиному рецепту хорош сам по себе, но некоторые хозяйки применяют всевозможные заправки для усиления вкусовых и питательных качеств. Кто любит суп с майонезом либо сметаной могут данные ингредиенты добавит в горячее. Дополнять можно сливочным, растительным маслами. Приправлять зеленью, специями.

Но все же наилучший вкус это нежный суп без добавок и приправ, многие их считают просто лишними компонентами.

Суп будет более полезным, если в процессе приготовления в него выдавить дольку либо две чеснока. Это придаст бульону аромат, вкусовые качества не пострадают. Чеснок придаст изысканность и необычность.

На чем лучше готовить суп

Рецепт бабушкиного супчика, возможно, сделать не только на плите (газовой либо эклектической), но и в специальной, современной технике для кухни, например, мультиварке. Такой суп, будет весьма пикантен, пельмени в мультиварке не разварятся, бульон получается насыщенным.

Приготовление блюда (рецепт)

Процесс приготовления может отличаться по затрате времени. Если горячее готовится без добавления картофеля, это быстрее, если вы решили положить овощи, срок несколько увеличивается. Для того, чтобы овощи отдали бульону все вкусовые и питательные ценности нужно время. Рекомендовано использовать пельмени с фаршем их свинины и говядины. В рецепт можно включить плавленый сырок, чеснок.

система управления эффективностью контекстной рекламы

Мы создаем софт для увеличения эффективности расходования средств на контекстную рекламу в системе Google Ads. На основе прогнозов “Бабушкиных” моделей принимаются миллионы финансовых решений каждый день. Наша цель – автоматизация процесса управления прибыльностью контекстной рекламы с помощью машинного обучения.

Работаем с текстовыми, числовыми, географическими данными. Предсказываем будущее и меняем его своими прогнозами.

Мы здесь

Адрес
м. Менделеевская, г. Москва

Время работы
В основном по будням

Место проведения работ
github, bare metal servers, google cloud, travis ci

Языки общения
python, js и чуть-чуть scala

Рекомендации по приготовлению
Что можно подать к блюду
Приготовление блюда
Ингредиенты

Что можно подать к блюду

Но все же наилучший вкус это нежный суп без добавок и приправ, многие их считают просто лишними компонентами.

На чем лучше готовить суп

Приготовление блюда

Ингредиенты

Пельмени с мясной начинкой (свинина +говядина);
Морковь 2 шт.;
Лук;
Специи (если используете, то лучше взять итальянские, сухие);
Картофель 5 штук;
Лист лавровый 1-2 шт.;
Масло грамм 20.

Процесс приготовления:

Первый этап — готовка бульона из картофеля. Очищается картофель, промывается, нарезается соломкой либо по предпочтению хозяйки. Половину моркови нарезаем кольцами либо полукольцами. Кастрюльку с водой ставим на плиту, кипятим. После закипания забрасываем приготовленные овощи. Варим до состояния – полуготовности.
Оставшуюся морковь натереть на терке. Это необходимо для придания густоты горячему. Луковица нарезается. Ингредиенты кладутся на сковороду и пассируются на растительном масле, до обретения золотистого цвета.
Затем поджарку кладут в кастрюлю, далее закладывают пельмени. Суп варится до приготовления. Приятного аппетита!

Яндекс.Дзен – это платформа, которая подбирает контент специально для вас. В Дзене есть статьи и видео на разные темы от блогеров и медиа.

Ваш личный Дзен

Дзен понимает ваши интересы и собирает ленту для вас. Он анализирует действия: что вы смотрите, кому ставите лайки, на кого подписываетесь, а после – рекомендует вам и уже любимые источники, и ещё неизвестные, но интересные публикации.

Вы смотрите и ставите лайки

шаг 1

Алгоритм отслеживает это и подбирает контент

Студенты второго курса магистерской программы «Компьютерная лингвистика» факультета гуманитарных наук НИУ ВШЭ поделились впечатлениями от производственной практики в компьютерно-лингвистических стартапах, крупных международных компаниях и серьезных исследовательских институтах. Мы публикуем первую часть рассказов — о практике в «Лаборатории Касперского», «Lionbridge» и компании «Бабушкин суп из данных». Рассказы публикуются с комментариями и вопросами руководителя магистерской программы Анастасии Александровны Бонч-Осмоловской, прозвучавшими непосредственно во время выступлений.

Я буду вам задавать немножко наивные вопросы, чтобы аудитория все понимала

Саша Липунова

Я работала в «Лаборатории Касперского», в отделе «Родительский контроль», который защищает детей от некачественной информации в сети: алкоголь, насилие и тому подобное. Устанавливается программа, которая вместо выдачи ссылок и страниц говорит, что вам еще нет 18-ти, и родители вам запретили. Моя задача была на основе текстов «плохих» запросов составить программу, которая могла бы составить новые запросы. В качестве метода мы использовали TF-IDF.

А.А.: Метод TF-IDF позволяет выделять группы документов по тем словам, которые там используются. Этот метод выделяет в документах слова, которые не похожи на те слова, которые встретились в других документах. И в данном случае мы определяем, сколько в документе «плохих» слов, и если их слишком много, блокируем этот документ.

Саша: Концепция была такова: на вход дается файл с запросами по одной тематике, например, по алкоголю: сорта коньяка, вина… Программа использует Google API, который я специально изучила (кстати, всем рекомендую: хотя можно только сто запросов в день сделать и нужно повозиться с ключами, но так получать результаты выдачи на какой-то запрос удобнее, чем вручную искать в Google). По запросам мы составляем список страниц, и у нас было два направления: можно было анализировать метатеги — либо содержимое тега , либо некоторых тегов , которые тоже несут информацию о странице, — или анализировать полностью текст страницы.

На выходе нужно получить не сайты, а новые запросы, по которым выпадают те же неприятные сайты. То есть мы берем запрос, прогоняем его через сайты, смотрим, на какие страницы они ведут, составляем TF-IDF. Дальше ссылки на эти сайты не показываются детям, если там высокий TF-IDF ненужных слов.

Второй задачей было это все сделать для других языков. Пришлось несколько улучшений сделать, но на английском все тоже хорошо работает. Пришлось долго корпус собирать — это, пожалуй, была самая трудоемкая часть работы. В результате у нас получилась программа, которая может формировать файл запросов по той же тематике, очень хорошо настраиваемая: можно менять язык (но для каждого языка нужно составлять новый корпус), содержимое, длину последовательности — такая многофункциональная программка. Руководители были очень довольны, хотят интегрировать.

Даша Шершнева

Я проходила практику в компании Lionbridge. Я выбрала эту компанию, потому что я там работала и хотела совмещать практику и работу. Компания локализует всевозможные сервисы (если продукт выходит не в России, а потом приходит на рынок, его нужно адаптировать в соответствии с русскими реалиями и языком). Я уже давно работаю в проекте с русским языком, мы делаем проверку правописания и стилистики языка для очень крупной компании.

Когда я написала про практику, мне могли просто дать мне больше часов в тех проектах, в которых я участвую, но я не согласилась, и тогда специально для меня создали проект. Идея была такая: будем использовать статистические методы и методы машинного обучения, и уже не для русского языка, а для английского. Почему для этого понадобился отдельный проект, если для всех языков (их очень много) уже были проекты? Потому что обычно мы пользуемся правилами. Если есть ошибка в согласовании предлога и существительного, то мы прописываем правила, что, например, предлог «у» должен управлять родительным падежом. Мы взяли именно машинное обучение, потому что есть какие-то примеры, которые нельзя описать никакими правилами. Кроме меня, никто этого в компании еще не делал.

Практика проходила в августе, и сейчас я ее заканчиваю. Что я для себя из этого вынесла? Я выучила очень много того, что не смогла выучить за предыдущий год обучения на компьютерной лингвистике, потому что у меня либо не хватало времени, либо я чему-то не уделяла должного внимания. Так получилось, что я узнала очень много нового. А еще я работаю в проекте одна, но у меня есть целых три тимлида, и они дважды в неделю проверяют, что я сделала, и это довольно волнительно. Почему три тимлида? Они сказали, что им всем интересно. Все приходят и слушают, что я делаю, дают советы, и за несколько дней я все переделываю, они дают еще советы, и все это продолжается довольно долго. Из приятного, кроме того, что я выучила вещи, которые раньше не знала: мне сказали, что если все получится очень хорошо, когда мы получим все результаты, то они готовы специально для меня продлить этот проект, выделить ресурсы, чтобы результат потом кому-нибудь продать.

А.А.: А расскажите, пожалуйста, более подробно, содержательно, что вы именно «машинообучаете» и что получается?

Даша: «Машинообучаем» мы пока не так много: в основном, используем статистические методы, и если с ними не очень хорошо получится, то мы действительно подключим машинное обучение. В качестве правила, которое мы сейчас тестируем: использование правильных предлогов для фразовых глаголов английского языка: “I have never been to London” вместо “I have never been in London” — нужно понять, какой предлог должен быть правильным.

А.А.: А вы ведь смотрели какую-нибудь литературу?

Даша: Да, конечно, было условие, что я потрачу определенное количество времени в самом начале на исследование, что где используется, применяется или не применяется. В итоге мы отсеяли несколько вариантов в самом начале, отказались пока что от машинного обучения и решили все-таки использовать статистические методы.

А.А.: А откуда вы берете обучающие корпуса с ошибками?

Мне их дали в компании. Сначала мы думали, где их брать, смотрели на OpenCorpora, а потом мне нашли два корпуса: один в два миллиона, а другой в один миллион предложений.

Михаил Садов

Область, которой я занимался, — дистрибутивная семантика. Я проходил практику в компании с чудесным названием «Бабушкин суп из данных».

А.А.: Да, это была компания, которая меня немножко удивила, я о ней не слышала. Это стартап?

Миша: Да, она небольшая. Работают со шведскими бизнесами, пробуют по поисковому запросу предсказать доход, который они от него получат.

А.А.: Что значит поисковый запрос? Я буду вам задавать немножко наивные вопросы, чтобы аудитория все понимала. О дистрибутивной семантике я вас тоже спрошу, а что значит «доход от запроса»?

Миша: Если человек перешел по какой-то рекламной ссылке, потратил деньги, заказав путешествие или перелет, то считается, что запрос принес компании доход. И, таким образом, нужно по поисковому запросу предсказать, какая будет выручка у компании. Сперва эта задача вызывала скепсис, потому что мне казалось, что это не очень будет работать. Но они очень хотели, чтобы я это действительно попробовал, и при этом использовал методы дистрибутивной семантики.

А.А.: Да, а что такое дистрибутивная семантика?

Миша: В общем, это попытка представить слово в качестве векторов его контекстов, то есть значение слова моделируется при помощи тех слов, которые его окружают. Например, у нас есть слово и 10 000, скажем, чисел (для соответствующих им слов). Каждое число означает частоту встречаемости слова в определенном окне. Скажем так: минус пять слов слева и минус пять слов справа. Все это в процессе собирается, и у вас получаются вектора чисел, по которым сравниваются слова друг с другом и которые, грубо говоря, дают нам семантические связи.

А.А.: Я попробую дополнить. Дистрибутивная семантика — невероятно модное направление в компьютерной лингвистике с невероятно простой идеей. Идея такая: слова, которые встречаются в одном и том же контексте, по всей видимости, значат близкие вещи. И это такой способ, такая линейка, при помощи которой мы можем измерить близость семантики разных слов. И сравнить их близость: что у нас ближе: «стол» и «стул», «стол» и «обед», или «стол» и «фантастика».

Как мы измеряем эту близость? Мы берем тексты, считаем каждому слову его контексты — мы берем все слова в огромной матрице, и каждое слово соотносим с другими словами, и если другие слова каким-то образом встречаются в контексте другого слова, то мы и пишем то, сколько раз мы это получили, встретили. Таким образом, каждому слову у нас соответствует определенный набор цифр, и это и есть фокус.

Вы все отлично знаете, что когда мы читаем книжку на иностранном языке, мы некоторые слова не смотрим в словаре, а понимаем, что это слово значит, из контекста. Почему? Потому что мы эти же контексты уже много раз встречали, но с другими словами, которые нам знакомы. Эти контексты мы перевели в цифры. А как только мы перевели их в цифры, мы можем воспользоваться условным «транспортиром» и измерить, насколько эти вектора (цифры слов) близки или далеки друг от друга.

И вот это волшебная штука: ага, я вот этого слова не знаю, но знаю, что оно примерно значит «вторник», или день недели. Дни недели — это пример слов, которые встречаются в абсолютно одинаковом контексте. Такие слова, которые не являются синонимами, но значат примерно одно и то же. Суббота и воскресенье немножко подальше лежат, но вот эти дни — среда и четверг — неразличимы.

Соответственно, оказывается, что таким образом могут быть вытащены очень важные характеристики значения. Это и есть этот метод. Для его использования нужно иметь большое количество текстов, которые нам дают контексты, нам нужно использовать определенные библиотеки, которые эти контексты превращают в матрицы, и библиотеки, которые по этим матрицам считают близость между разными словами. Миша, расскажите, пожалуйста, близость каких слов мы меряем в данном случае.

Миша: Для каждого слова из поискового запроса (обычно они состоят из трех-четырех-пяти слов) мы получаем векторное представление (семантический вектор). Обучаться непосредственно на запросах — это немного неправильно, потому что язык запросов очень специфичен, он отличается от обычного языка, поэтому одна из моделей обучалась на шведских твитах, а другая — взята из тех предобученных на Википедии, что предоставляют авторы fastText. Они дают более или менее репрезентативное представление о том, как слово функционирует в больших корпусах, в языке. То есть непосредственно на коллекции запросов это не обучалось.

А.А.: Да, у поисковых запросов всегда очень маленькие контексты, и они нам очень мало дают представления о смысле.

Миша: Да, нужно достаточно много слов встретить, чтобы для него нормальный вектор построить.

А.А.: А мы строим эти вектора для слов, чтобы что?

Миша: Чтобы узнать, насколько семантика некоторых слов позволяет предугадать, что это — более денежный запрос.

А.А.: Правильно ли я понимаю, что мы знаем, предположим, слово «X», что оно очень хорошо срабатывает… Одну секундочку: запрос делает пользователь, а ссылки дает компания. Мы, на самом деле, говорим о списке, который уже есть у компании, на который она должна отреагировать. Так вот, в чем состоит проблема: вы – молодой человек, вы ищете какой-то мобильный телефон, и за вас борются множество интернет-магазинов, которые хотят телефон продать. Соответственно, задача этого магазина — показать вам какую-нибудь сверху оплаченную ссылку, чтобы вы в нее обязательно ткнули. Естественно, за эту ссылку они платят поисковику. Вопрос состоит в том, когда ее показывать. Вилка здесь такая: если модель будет показывать только случаи «мобильный телефон, модель такая-то, цвет голубой», то, возможно, вы не поймаете тех клиентов, которые бы пошли к вам в магазин и купили телефон, но не написали слово «голубой» или написали не «мобильный телефон», а, скажем, «айфон». То есть те клиенты, которые выражают свою мысль как-то по-другому. Если вы будете показывать свою ссылку на все запросы, которые будут включать слово «техника», то вы просто заплатите очень много бессмысленных денег, отдача за ваши запросы будет очень низкая. Поэтому нужно найти такие запросы, которые люди делают с очень ясной мыслью купить. На самом деле, тут откровенная психология: понять, что люди пишут, когда хотят именно что-то купить, а потом посмотреть, как эти запросы можно немножечко видоизменить, пользуясь, например, методами дистрибутивной семантики, то есть подставляя близкие слова, и таким образом найти то самое «золотое дно», те самые запросы, которые приведут на сайт покупателей.

Миша: В общем, можно сказать вещи довольно тривиальные: большая часть запросов доход не приносят. Собраться и посмотреть не значит купить. Самые успешные запросы — со стационарных устройств и планшета, их доля хотя бы что-то приносит.

Вот график: по оси х – величина, предсказанная линейной регрессией, которую я обучил. По оси у – исходное значение. В идеале все точки должны быть ближе к диагонали: предсказание совпадает с исходным, но вышло много нулей. Для оценки качества модели я взял корреляцию Спирмена, среднеквадратичную ошибку и коэффициент детерминации.

А.А.: Вы рассчитывали так: мы посмотрим самые близкие запросы и будем надеяться, что близкие к тем, что принесли доход, тоже будут приносить доход. Тогда мы сможем их выявлять при помощи методов дистрибутивной семантики и продавать компаниям, которые продают вещи.

Миша: Примерно так. Нужно прояснить процесс: мы брали один вектор для каждого слова в запросе, брали эти вектора и получали от всех них средний. Это выглядит очень наивно и глупо, но это работает. На самом деле, все операции с векторами работают, это выглядит так: из России вычтем Москву и прибавим Вашингтон, в результате получим вектор, близкий к слову США.

Кроме того, я использовал метод уменьшения размерности, но пока этот способ тоже не дал ожидаемых результатов. Планирую использовать Doc2Vec — это моделирование не слова, а строки запроса в целом. Еще с Word2Vec можно попробовать использовать не средний вектор, а суммирование векторов, хотя для моделирования слов по векторам его частей оно не помогало — но еще посмотрим.

Надежда Катричева, 1 курс ОП «Компьютерная лингвистика»

В результате доступа к страницам веб-сервера Работа в России, СНГ, cтранах ЕАЭС возникла непредвиденная ошибка.

Возможные причины возникновения ошибки 404:

- запрашиваемся страница не существует на портале мультирегионального сайта Работа в России, СНГ, cтранах ЕАЭС;

- некорректный параметр доступа к подпрограмме портала Работа в России, СНГ, cтранах ЕАЭС;

Если запрашиваемая Вами информация очень важна для Вас, то обращайтесь по электронной почте в Службу поддержки клиентов портала Работа в России, СНГ, странах ЕАЭС.

Реклама для Вас:

Обратите внимание на сайт Электронная Биржа труда с актуальной базой данных резюме соискателей работы .
Переходите на страницу " Найти работников по резюме на Бирже труда " и ищите персонал на Ваши вакансии или переходите на страницу " Разместить вакансию на Бирже труда ", добавляйте вакансию и соискатели работы начнут Вам звонить, чтобы устроиться на работу в Вашу организацию.

Заходите на сайт Электронная Служба занятости населения с актуальной базой данных резюме соискателей работы .
Переходите на страницу " Найти работников по резюме в Службе занятости населения " и ищите персонал на Ваши вакансии или переходите на страницу " Разместить вакансию в Службе занятости населения ", добавляйте вакансию и соискатели работы начнут Вам звонить, чтобы устроиться на работу в Вашу организацию.

Обратите внимание на сайт Электронный Центр занятости населения с актуальной базой данных предложений работы в форме вакансий .
Переходите на страницу " Найти работу по вакансиям в Центре занятости населения " и ищите свежие вакансии или переходите на страницу " Разместить резюме в Центре занятости населения ", добавляйте резюме и после его публикации Вам начнут приходить свежие вакансии с предложениями работы.

Суп "Бабушкин"

полбатона колбасы копченной /пожирней/

цветная капуста, фасоль стручковая, зеленыйгорошек, морковь, капуста брюсельская

В воду бросить кубик и овощи. Варить после закипания минут 15-20. В это время обжарить лук и колбаску. Заправить суп колбасой и луком, варить еще минут 5. Быстро и вкусно. Приятного аппетита.

Бабушкин луковый суп

Картофель - 3 шт

Лук репчатый - 3 шт

Масло растительное - 30 мл

В кастрюлю налить воду, положить соль, специи и довести до кипения.

Картофель почистить и порезать не крупно, забросить в кипящую воду.

На сковороде разогреть растительное масло Олейна.

Репчатый лук почистить и нарезать полукольцами.

,,Бабушкин. суп

Для теста:яйцо,вода,мука,соль.Фарш,лук,соль.Картофель,морковь,лук,лаврушка зелень.

Моя дочь-срашная любительница пельмений,готова поглощать их утром ,в обед и вечером.Так вот моя мама нашла альтернативу пельменям.Теперь у дочи два любимых блюда.Замешиваем тесто,как на пельмени.Тонко раскатываем и на него очень тонким слоем выкладываем подготовленный фарш.Тесто сварачиваем рулетиком и нарезаем кусочками2-3 см.Ну а теперь варим обычный суп.В.

Бабушкин суп "Картошка с брынзой"

Перец черный - по вкусу

Картофель - 800 г

Брынза - 300-400 г

Петрушка - 2-3 ст. л.

Масло сливочное - 1-2 ст. л.

Картофель помыть, почистить, нарезать кубиками (величина - на ваш вкус). Отварить в воде.

Как только картошка сварится, положить масло.

. брынзу (можно натереть на терке, но я люблю намять ее руками - так, по-моему, вкуснее получается), петрушку, перец и соль (с солью осторожнее, если брынза соленая - можно пересолить). Варим еще минут пять.

Бабушкин суп с пельменями

Морковь - 1 Штука

Пельмени - 300-400 Грамм

Зелень - 1 Пучок

Перец душистый горошек - 3 Штуки

Лавровый лист - 1 Штука

Растительное масло - 1 Ст. ложка

Картофель - 5 Штук

Соль - 1 Чайная ложка (неполная)

Подготовьте необходимые ингредиенты.

Поставьте на огонь кастрюлю с водой, добавьте лавровый лист и перец, доведите до кипения.

Овощи очистите, картофель нарежьте мелкими кубиками, лук мелко нарежьте, морковь натрите на крупной терке.

Картофель опустите в кипящую воду, уменьшите огонь до минимума.

Лук и морковь пассеруйте на разогретом масле до золотистого цвета.

Бабушкин грибной суп

Морковь - 1 Штука

Корень сельдерея - 1 Штука

Чеснок - 3 Зубчика

Картофель - 2 Штуки

Горошек свежий - 1 Стакан

Белые грибы - 350-400 Грамм

Корень петрушки - 1 Штука

Соль, перец - По вкусу

Растительное масло - 1 Ст. ложка

Сметана - 1 Ст. ложка

1. Высыпьте крупу в холодную воду. Поставьте на огонь и дайте воде закипеть. Сделайте огонь на минимум и готовьте крупу.

2. Обжарьте лук в сковороде на растительном масле до прозрачности. В ту же сковороду добавьте нарезанные грибы и жарьте их на умеренном огне.

3. В то время как грибы готовятся, в отдельной емкости в кипящей воде доведите до готовности нареза.

Куриный суп "Бабушкин"

Петрушка - 3 ломт.

Яйцо куриное - 1 шт

Крылья куриные - 500 г

Масло сливочное - 1 ст. л.

Сельдерей черешковый - 1 веточ.

Сельдерей корневой - 1 ломт.

Лук репчатый - 1 шт

Крупа манная - 5 ст. л.

Сварить куриный бульон по Вашему любимому рецепту.

Я сегодня использовала верхние части от куриных крылышек.

И смесь сушенных корешков /морковь, корневой сельдерей, корневая петрушка, зелень/.

Теперь приготовим клецки.

Куриное яйцо соединяем со столовой ложкой размягченного сливочного масла, подсаливаем и постепенно вводим манную крупу.

Иногда я добавляю в манное.

Бабушкин суп

Перец черный молотый - 2 Щепотки

Морковь - 1 Штука

Соль - 1,5-2 Чайных ложки (по вкусу)

Мука пшеничная - 1-1,5 Стакана

Растительное масло - 1-2 Ст. ложек

Лук репчатый - 1 Штука

Лавровый лист - 1-2 Штук

Фарш мясной - 250 Грамм

Картофель - 3-4 Штук

Зелень свежая - 30 Грамм

Насыпаем горочкой муку, делаем в ней углубление и вбиваем туда яйцо. Добавляем столовую ложку воды и щепотку соли.

И замешиваем густое тесто, как для домашней лапши. Убираем тесто минут на 20 в холодильник.

Очистим овощи. Картофель нарезаем небольшими кубиками.

Наливаем в кастрюлю 2-2,5 литра воды или любого бульона, доводим до кипения и отправляем картофель ва.

Армянский суп "Сэбас"

Масло сливочное - 1 ст. л.

Яйцо куриное - 1 шт

Мука пшеничная - 1 ст. л.

Лук репчатый - 1 шт

Для приготовления данного блюда необходимо промыть и замочить на ночь пшеницу. Иногда ее заменяют булгуром или рисом, в крайнем случае – перловой крупой. Но настоящий суп "Сэбас" готовится именно из пшеницы (дзавар).

На следующий день разбухшая пшеница будет уже гораздо мягче, а следовательно время варки значительно сократится (время приготовления указано без.

Соль КОПЧЁНАЯ - условно!

И бабушкин девайс - сковорода чугунная, ну скажем, опционно!

Чай копчёный - 2 ст.л. или больше

Орехи земляные - поджаренные с солью - грамм 100

Соль - берём тупо самую совковую! - 0, 5 кг

Находит иногда что-то откуда-то. вот и в этот раз торкнуло. соль сообразилась..

И понравилось: на салат и в суп пробовала. . не плохо. да чё там скромничать. понравилось!

Итак, берём очень "совковую соль" - никаких выпендрёжей. У нас такая в "русском" магазине.

Прокаливаем на бабушкем девайсе - чугунной сковороде, но так, чтоб соль не приобрела.

"Бабулины дары"

Лук репчатый - 50 г

Говядина - 400 г

Любисток - 1 ч. л.

Картофель - 50 г

Лук зеленый - 50 г

Соберите на столе веселую компанию из всех вышеуказанных ингредиентов. Из говядины сварите бульон заранее (2.5 часа), желательно с косточкой

Добавьте в кипящий бульон картофель и морковь

Через 10 минут добавьте чеснок и лук (все без обжарки).

Супчик "Бабушкин"

Из нарезанной на кусочки мякоти мяса сварить бульон.

Морковь и картошку нарезать небольшими кубиками и положить в суп.

Когда овощи будут готовы, добавить зеленый горошек и парочку лавровых листков.Немного поварить.

Бабушкин супчик

Лавровый лист – 1шт.

Мука – 70гр.(или 0,5 ст. 200гр)

В моей семье его любят все. Готовится супчик просто и быстро, если куриный бульон у вас уже есть, то на все приготовление супа у вас уйдет минут 15.

Готовим куриный бульон. Замешиваем клецки из муки, яйца и соли. Ложкой кладем в бульон, добавляем мясо.

Суп-лапша, дикие утки, пирожки со сметанной начинкой. добрые воспоминания для KitchenAid

сметана натуральная деревенская,

вода при необходимости,

Пирожки с начинкой из сметаны:

мясо диких уток,

Хребтовая часть и крылья от домашней курицы,

Куриный суп с домашней лапшой:

Когда был объявлен этот конкурс, я долго копалась в своей памяти - что же было самое вкусное для меня в детстве. И поняла. что блюд очень много. но самые, самые были эти.

Я родилась в небольшом городке Новосибирской области, потом родители переехали в Новосибирск. Но каждое лето я уезжала в гости в деревню где жила мамина сестра. Абсолютно точно можно сказ.

Сервис позволяет проанализировать паблики, группы и события ВКонтакте. Для открытых сообществ без возрастных ограничений, которые соответствуют нашим критериям, также доступны статистика и рейтинг по общему количеству и приросту новых подписчиков.

Сообщество не верифицировано администрацией ВКонтакте

У сообщества нет огня Прометея

Бабушкин суп из данных

Мы создаем софт для увеличения эффективности расходования средств на контекстную рекламу. За пару лет работы создали неплохую платформу для анализа и обработки данных, тестирования и запуска моделей.

Читайте также:

Бабушкин суп из данных

Рекомендации по приготовлению

Что можно подать к блюду

Приготовление блюда (рецепт)

Мы здесь

Рекомендации по приготовлению

Что можно подать к блюду

Приготовление блюда

Ингредиенты

Ваш личный Дзен

шаг 1

Саша Липунова

Даша Шершнева

Михаил Садов

Суп "Бабушкин"

Бабушкин луковый суп

,,Бабушкин. суп

Бабушкин суп "Картошка с брынзой"

Бабушкин суп с пельменями

Бабушкин грибной суп

Куриный суп "Бабушкин"

Бабушкин суп

Армянский суп "Сэбас"

Соль КОПЧЁНАЯ - условно!

"Бабулины дары"

Супчик "Бабушкин"

Бабушкин супчик

Суп-лапша, дикие утки, пирожки со сметанной начинкой. добрые воспоминания для KitchenAid