सबसे अच्छा अचार वाली हेरिंग कौन सी है?

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सबसे अच्छा अचार वाली हेरिंग कौन सी है?
सबसे अच्छा अचार वाली हेरिंग कौन सी है?
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पैकेज्ड अचार वाली हेरिंग्स में सर्वश्रेष्ठ विक्रेता

  1. 1. मेगावाट पोलर हेरिंग, स्मोक्ड/पेपर्ड, 7.05-औंस। …
  2. 2. मेगावाट पोलर हेरिंग, किपर स्नैक्स, 3.53-औंस (18 का पैक) …
  3. 3. ब्रंसविक बोनलेस किपर्ड हेरिंग पट्टिका समुद्री भोजन स्नैक्स 3.53 औंस के डिब्बे (12 का पैक) …
  4. 4. मेगावाट पोलर पेप्पर्ड स्मोक्ड हेरिंग, 7.05 औंस (12 का पैक) …
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सबसे अच्छी हेरिंग कौन सी है?

बेस्ट हेरिंग - ख़रीदना गाइड

  • मेगावाट पोलर हेरिंग, स्मोक्ड/पेपर्ड, 7.05-औंस।
  • मेगावाट पोलर हेरिंग, किपर स्नैक्स, 3.53-औंस (18 का पैक)
  • मेगावाट पोलर हेरिंग, वनस्पति तेल में स्मोक्ड, 6.7-औंस।
  • ब्रंसविक बोनलेस किपर्ड हेरिंग पट्टिका समुद्री भोजन स्नैक्स 3.53 औंस के डिब्बे (12 का पैक)

बिस्मार्क हेरिंग और रोलमॉप्स में क्या अंतर है?

आम तौर पर रोलमॉप्स को जार में पैक किया जाता है, जिसमें बाकी प्याज, मसाले और जड़ी-बूटियां शामिल होती हैं। बिस्मार्क हेरिंग्स को सिंगल फ़िललेट्स में काटा जाता है और फिर, आमतौर पर छोटी लंबाई में काटा जाता है। एक मूल कहानी के लिए श्रद्धांजलि में, ये अभी भी छोटे बैरल के साथ-साथ जार में भी बेचे जाते हैं।

क्या अचार वाली हेरिंग में परजीवी होते हैं?

सिरका में मैरीनेट किया हुआ हेरिंग खाया, हेरिंग वर्म रोग का अब तक बहुत कम ज्ञात स्रोत है। … वे तब होते हैं जब रोगियों ने सिरके में व्यावसायिक रूप से मसालेदार हेरिंग खाया था, aरोग का अल्प ज्ञात स्रोत।

क्या जार में अचार बनाना आपके लिए अच्छा है?

मसालेदार हेरिंग एक ओमेगा -3 फैटी एसिड का उत्कृष्ट स्रोत है, जो कई महत्वपूर्ण स्वास्थ्य लाभ प्रदान करता है।

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जब हम एक्सट्रपलेशन का उपयोग करते हैं?
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जब हम एक्सट्रपलेशन का उपयोग करते हैं?

हम अपने फ़ंक्शन का उपयोग एक स्वतंत्र चर के लिए आश्रित चर के मूल्य की भविष्यवाणी करने के लिए कर सकते हैं जो हमारे डेटा की सीमा से बाहर है। इस मामले में, हम एक्सट्रपलेशन कर रहे हैं। मान लीजिए कि पहले की तरह 0 और 10 के बीच x वाले डेटा का उपयोग प्रतिगमन रेखा y=2x + 5.

एक्सट्रपलेशन और इंटरपोलेशन क्यों?
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इंटरपोलेशन का उपयोग डेटा सेट के भीतर मौजूद मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है, और एक्सट्रपलेशन का उपयोग उन मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है जो डेटा सेट के बाहर आते हैं और अज्ञात मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए ज्ञात मूल्यों का उपयोग करते हैं।.