(“艺素馆”实拍，左上角的鱼是茄子做成的）
啊，说女人个个贪财我必会跳出来反对；说女人个个好吃，我却一点意见也没有，顺便伸出一只手来：“有啥好吃的？贡献一点！”
又有人说女人好吃容易上当，嘿嘿，心明眼亮，取舍有道，我至今没有为吃翻过船，得意！
众所周知，老上海们爱吃甜食，正好和那说话时舌头绝不能铺展的、柔柔转转的沪地软语相得益彰。有些放糖的家常菜还是很可口的，像糖醋鱼、糖醋排骨，糖醋藕夹、卤大排，有的却让外地人难以下咽。我只有肥肉、榴梿不沾半星，其它都可入口，算是不挑食的了，可含着放糖的青菜，还是忍不住蹙眉。唉，上海菜肴能不能实行“微糖主义”啊！
说到沪地小吃，不能不提到城隍庙小吃。96年和堂哥逛城隍庙，最终让美国人掏了口袋，也是生平第一次吃KFC。而大家最津津乐道的，还是城隍的南翔小笼。我没有吃过，但听同事说过。他们一伙儿年轻人慕名前去，一挥手每人要了三笼，惹得当地人频频回头，以为他们共用一个英文名：DAVIED。说起来上海人的食量真小，每餐就吃那么一点点儿，像猫食一般，北方的汉子一张口可以吃掉他们几顿饭，倘若去上海人家做客吃饭，回来是一定要恶补一番的。南翔小笼皮薄而透，馅大而嫩，汁多而鲜。用筷子夹起来吃的是外行，须先用吸管吸汁。各地都有打着“上海”牌子的汤包店，但每次欣然前往，都是失望而归。大家记住，吃特色一定得到发源地吃，才有可能达到目的。
皮质稍厚的汤包油煎后撒上芝麻葱花，便成为生煎。当地人叫“肉馒头”，我们这里叫煎包。汤包在油锅里滋滋叫时，顾客站在旁边是满心欢喜的。上海有家比较出名的餐饮店，叫“大壶春”，而中国人一向长于仿词，于是某一天独自游荡时我进了一家名为“小壶春”的饭庄。生煎是绝对不能舍弃的，来二两（八个）!咦，菜单上写着一行字“烤麸冷面”。这激起了我极大的好奇心。烤麸是啥，杂粮么？来一盘。
上楼，落座，一会儿生煎就端了上来。皮色金黄，酥而不焦，芝麻和葱花的香气直冲脑门！小咬一口，流出一小股汤汁。再咬馅，哇，鲜甜鲜甜！唉，无处不在的糖···吃到第四个，有些腻味了，神秘的烤麸冷面此时却隆重登场！我迫不及待地拈起面条上的一块料，左看右看，上看下看，看了半天终于确认了它其实就是块浑身洞洞的豆腐！烤麸，烤～腐，通假字吗？放进嘴里一嚼，还是甜的！这会儿，桌边坐下四个上海男人，一人只叫了一盘冷面，哧溜溜地吃上了。我瞧了一眼自己面前的四个生煎和一大盘东东，心里羞愧极了，最终带着四个生煎逃了，剩下大半盘冷面在桌上哭泣···
毕竟不曾在上海久留，所以也没去过当地的知名餐饮场所。但上海菜精致是不假的，“艺素馆”里的素菜做得比荤菜还好看，还好吃，简直就是美味的“工艺品”！现在新上海人越来越多，各地美食分店也在上海雨后春笋般相继开张。我曾看见相邻的两条街竟然各开了一家气派的川菜馆，重庆火锅店更是常见。大商场里的快餐店里永远生意红火，路边上的福建扁食也大受欢迎。什么咖啡馆、粥屋、面轩、面包房···只要你有MONEY，就不会饿着，丰俭由人呢！
分享到：
相关推荐
在提供的`bayes.py`文件中，可能包含了一个自定义的朴素贝叶斯分类器实现，或者是对`sklearn`库的封装。自定义实现通常包括训练（计算特征概率）和预测（应用贝叶斯定理）两个阶段。 4. **垃圾邮件过滤**：`...
总的来说，朴素贝叶斯在MATLAB中的实现是一个相对直观和易于理解的过程，它可以帮助初学者快速掌握朴素贝叶斯算法，并应用于实际的数据分类任务。通过实践和调试代码，可以进一步提高对朴素贝叶斯理论和应用的理解。
在这个“朴素贝叶斯训练集合”中，我们可能看到的是一个用于训练朴素贝叶斯分类器的数据集，以及用于测试模型性能的测试数据。 首先，我们需要了解朴素贝叶斯的基本原理。贝叶斯定理描述了在给定观测数据的情况下，...
### 一种文本处理中的朴素贝叶斯分类器 #### 概述 朴素贝叶斯分类器作为一种基于概率的机器学习模型，在文本分类领域具有广泛的应用。该文首先介绍了朴素贝叶斯分类器的基本原理，包括特征独立性假设，并探讨了...
3. **先验概率与后验概率**: 在朴素贝叶斯分类中，我们首先需要计算每个类别的先验概率，即在没有观察任何特征值时，一个样本属于某个类别的概率。然后，通过贝叶斯定理，我们可以计算出给定特征值时的后验概率，...
在实际应用中，朴素贝叶斯算法是机器学习中一个简单但有效的分类方法，尤其适用于文本分类，如垃圾邮件过滤。这个场景下，我们将探讨如何使用朴素贝叶斯来过滤垃圾邮件样本。 朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，它假设...
在这个代码示例中，我们将深入探讨朴素贝叶斯算法在数据分类中的应用，以及如何通过编程实现这一过程。 首先，朴素贝叶斯算法的核心思想是利用贝叶斯定理来计算给定特征的情况下，一个样本属于某个类别的概率。...
在Java中实现朴素贝叶斯分类器，我们需要理解以下几个关键知识点： 1. **贝叶斯定理**：贝叶斯定理是概率论中的一个公式，它描述了在已知某些条件下，事件A发生的条件概率P(A|B)如何根据先验概率P(A)和证据B的概率P...
2. **特征独立性假设**：朴素贝叶斯算法的“朴素”体现在它假设文档中的每个单词与其他单词相互独立，即特征之间没有关联。虽然在实际文本中这并不完全成立，但在许多情况下，这种方法仍能表现出良好的性能。 3. **...
朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理，该定理是概率论中的一个基础概念，用于计算事件发生的条件概率。在垃圾邮件分类中，假设每个词在邮件中出现的概率独立于其他词，这就是所谓的“朴素”假设。尽管实际情况下这个假设...
朴素贝叶斯分类是一种基于概率的机器学习方法，它在数据分类中有着广泛的应用。该方法基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立，因此被称为“朴素”。在这个实例中，我们将探讨如何使用朴素贝叶斯分类器处理Iris数据集...
在训练阶段，朴素贝叶斯算法会计算每个类别的总文档数（先验概率），以及每个特征在每个类别中的出现频率（条件概率）。 在分类过程中，对于一个新的文本，我们计算它属于每个类别的概率，选择概率最高的类别作为...
#### 一、朴素贝叶斯算法简介 朴素贝叶斯分类器是一种基于概率理论的监督学习方法，广泛应用于文本分类、情感分析、垃圾邮件过滤等领域。它假设特征之间相互独立，这使得计算变得简单高效。尽管“朴素”假设在实际...
朴素贝叶斯邮件分类器是一种基于概率统计的机器学习方法，广泛应用于文本分类，特别是垃圾邮件检测。在Python中，可以使用诸如`sklearn`库中的`NaiveBayes`类来实现。本项目提供了朴素贝叶斯算法的源代码和训练数据...
朴素贝叶斯是一种基于概率的分类算法，源自贝叶斯定理，因其假设特征之间相互独立而得名“朴素”。...通过这个压缩包中的代码和数据，你可以进一步提升在机器学习、Python编程以及朴素贝叶斯算法方面的技能。
为了不影响社区的发展，我们要屏蔽侮辱性的言论，所以要构建一个快速过滤器，如果某条留言使用了负面或者侮辱性的语言，那么就将该留言标志为内容不当。过滤这类内容是一个很常见的需求。对此问题建立两个类型：侮辱...
在Java中实现朴素贝叶斯，我们需要理解以下几个核心概念： 1. **贝叶斯定理**：贝叶斯定理是概率论中的一个基本原理，它描述了在已知一些证据或先验信息的情况下，某个假设的概率如何更新。公式为：P(A|B) = P(B|A)...
本库"Python-一个实现朴素贝叶斯分类器简单的Python库"可能是一个轻量级的解决方案，专为初学者或快速原型设计而设计。 **1. 朴素贝叶斯理论** 朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理和特征条件独立假设。贝叶斯定理描述...
在这个例子中，`DataInstance`代表一个数据实例，包含一个类别标签和一组特征。训练阶段，我们遍历所有实例来计算概率；预测阶段，我们用这些概率来预测新实例的类别。 总的来说，朴素贝叶斯算法在Java中的实现涉及...
朴素贝叶斯python版本，内容很详细，直接可用，可以从代码更容易理解朴素贝叶斯背后的原理。