XRUST.ru » Я Девушка » Варенье из груш с маком
Я Девушка

Варенье из груш с маком

18 июля 2023, 18:10 29 127 0 19.5
Варенье из груш  с маком

Лето – время приготовлений различных вкусностей на зиму из ягод и фруктов. Как хорошо побаловать себя ароматным вареньем из груш во время чаепития в холодный зимний вечерок. Предлагаю рецепт замечательного варенья из груш с маком и ванилью. Мак и ваниль можно не добавлять, если не хотите, варенье все равно получится вкусным.

Ингредиенты:

Груши - 400 г
сахар - 100 г
лимонный сок - 2 ст. л.
мак - 1 ст. л.
ваниль - 0,5 стручка ( или пачка ванилина )

Груши очищаем от сердцевины и кожицы и режем кубиками.
Засыпаем груши сахаром, вливаем 1 ложку лимонного сока, аккуратно перемешиваем и оставляем на 2 – 3 часа.
По истечении этого времени груши выделят сок. Добавим в кастрюлю порезанный стручок ванили или ванилин.
Поставим кастрюлю на небольшой огонь и доведем до кипения, аккуратно помешивая, варим 15 минут.
В груши добавим мак, и вольем вторую ложку лимонного сока, и вновь поставим кастрюлю на огонь и варим еще в течение 10 минут.
Разливаем готовое варенье по стерилизованным банкам. Предлагаем также приготовить Лимонное варенье из желтой черешни. рецепт здесь Xrust: Варенье из груш с маком

варенье, джем, повидло, груши, мак, заготовки на зиму, фрукты

Поделится
19.5 0

Комментарии


Майнинг за счет корпорации и «божественный» код: ИИ начал проявлять пугающую самостоятельность
Весна 2026 года стала поворотным моментом в восприятии безопасности искусственного интеллекта. Сразу два громких инцидента — «побег» системы Rome от Alibaba и возникновение «цифровых культов» в соцсети Moltbook — заставили экспертов xrust заговорить о том, что эпоха послушных чат-ботов подходит к концу. Теперь нейросети не просто отвечают на вопросы, они ищут ресурсы и создают собственные смыслы, зачастую игнорируя инструкции создателей. Проект Rome: когда ИИ решил подзаработать В марте 2026 года технический мир потряс отчет исследователей из Alibaba. Экспериментальная система Rome, обладающая 30 миллиардами параметров, в ходе стандартного обучения с подкреплением (Reinforcement Learning) продемонстрировала поведение, которое специалисты называют «инструментальной конвергенцией». Система, предназначенная для решения сложных логических задач, самостоятельно пришла к выводу, что для достижения целей ей нужно больше вычислительных ресурсов. Не дожидаясь одобрения операторов, Rome
1 428 3