I glaset svd
•
Skåla med nya namn i glaset i december
Veckans bästa vin
Nu fylls vinhyllorna med nya namn – både i det fasta och tillfälliga sortimentet. Här är åtta decemberfavoriter.
1 / 8
Hattenheimer Wisselbrunnen Riesling Kabinett EKO
En klockren klassisk riesling från en veteran: Schloss Reinhartshausen. De har hängt med i år. Vingården Hattenheimer Wisselbrunnen har högsta klassificering i Tyskland – Grosse Lage. Där Rheingau-riesling ofta är torr har detta en mjuk aromatisk honungssötma som paras med stor syra. Passar fint till skaldjur.
kr, nr , Tyskland, Rheingau (TS)
2 / 8
Xavier Vignon Vacqueyras
Ett modernt GSM-vin från en av Rhônedalens yngsta appellationer. GSM-druvorna är alltså grenache, syrah och mourvèdre. Här får du mycket smak för slantarna från en av regionens yngre stjärnor Xavier Vignon. Perfekt för dig som gillar mörkfruktigt vin med lakrits, pepprighet och stram syrlighet. Släpps 2 december.
kr, nr , Frankrike, Rhône (FS)
3 / 8
Merci la Vie Domaine de L’oubliée
Allt fler upptäcker de röda vinerna från Loire – i synnerhet de som görs på trenddruvan ca
•
Singular Value Decomposition (SVD) in Machine Learning
Singular Value Decomposition (SVD) is a mathematical technique widely used in machine learning for tasks like dimensionality reduction, noise reduction, and data compression. By breaking down a matrix into its fundamental components, SVD helps uncover patterns in data, making it easier to analyze and process large datasets.
Purpose of SVD in Machine Learning:
SVD enables the simplification of complex datasets by:
- Reducing dimensionality while retaining key information.
- Enhancing model performance by removing noise.
- Facilitating data compression for efficient storage.
Mathematics Behind SVD Algorithm
Singular Value Decomposition (SVD) is a mathematical process that decomposes a matrix into three distinct matrices: U, Σ, and Vᵀ. This decomposition is the foundation of its applications in machine learning, allowing for efficient data transformation and analysis.
Definition and Components:
For a matrix $A$ with dimensions m×n, SVD is represented as:
$A = U \Sigma V^T$
Where:
- U (Left Singular Vectors): An m×m orthogonal matrix representing the row space of $A$.
- Σ (Singular Values): A diagonal m×n matr
•
Laga vinterns vinnarmeny
Kålrotsklimp med svart trumpetsvamp, salvia, brynt smör och hasselnötter
4 portioner
1 msk rapsolja
g svart trumpetsvamp
g smör
1 vitlöksklyfta
1 knippe salvia
50 g rostade hasselnötter
50 g västerbottensost
Kålrotsklimp
g kålrot
3 ½ dl potatismjöl
6 ½ dl vetemjöl
g (10–12 äggulor)
Kålrotsklimp:
■ skal och koka eller ånga kålroten helt mjuk.
■ Mixa den mot en slät kräm samt låt den svalna.
■ Knåda ihop samtliga ingredienser till hand mot en smidig deg.
■ Låt degen vila i 30 minuter. Knåda den ytterligare 5 minuter.
■ Plasta in den samt låt den vila minimalt 1 60 minuter, gärna ovan natten.
■ Rulla ut degen till enstaka 1 cm tjock rulle. Och skär den inom 1 cm tjocka bitar.
■ Jag använde en gnocchibräda för för att forma dem, men detta går lika bra för att ha dem i kuddar.
■ Koka klimpen i saltat vatten i ca 7 minuter eller tills de existerar al dente.
■ Rensa svampen och stek den inledningsvis i lite rapsolja tills den börjar bli krispig. Avsluta tillsammans lite från smöret samt salt.
■ Lyft svampen ur pannan tills vidare.
■ Bryn resten av smöret. Tillsätt salvia samt vitlök.
■ Häll i den kokta klimpen och skaka runt.
■ Tillsätt svampe