池网科技 一、路径覆盖和判定覆盖的区别？
判定覆盖：判定覆盖就是设计若干个测试用例，运行被测程序，使得程序中每个判断的取真分支和取假分支至少经历一次。
路径测试：路径测试就是设计足够的测试用例，覆盖程序中所有可能的路径;
路径测试是最强的覆盖准则决策覆盖只关心决策表达式的值（真/假），而条件覆盖是指决策表达式的每个条件的值（真/假）
二、机器人大赛学习路径
近年来，机器人技术的发展日新月异，机器人大赛作为培养学生创造力和团队合作精神的重要途径，备受青睐。然而，想要在机器人大赛中脱颖而出，学习路径至关重要。
机器人大赛的意义
作为现代教育方式的一种，机器人大赛不仅能够激发学生对科学技术的兴趣，还能培养他们的动手能力和解决问题的能力。参与机器人大赛，不仅仅是一项比赛，更是一个寓教于乐的过程。
构建机器人大赛学习路径的重要性
在参与机器人大赛的过程中，学生需要系统性地学习相关知识和技能，才能更好地发挥创造力和团队合作精神。构建一条科学的学习路径，可以帮助学生有条不紊地提升自己的竞赛水平。
机器人大赛学习路径的构建
要构建一条有效的机器人大赛学习路径，以下几点是需要考虑的关键因素：
1. 确定学习目标
在开始学习之前，首先要明确学习的目标及所要达到的水平。是想要获得机器人大赛的奖项，还是锻炼团队协作能力，这些都是需要考虑的因素。
2. 学习基础知识
机器人大赛需要涉及到编程、机械结构、电子电路等多方面的知识。学生应该系统地学习这些基础知识，打好坚实的基础。
3. 实践与实验
理论知识固然重要，但只有通过实践和实验，才能真正掌握所学知识。学生要多动手，多实践，不断总结经验教训。
4. 参加培训课程
参加针对机器人大赛的培训课程，可以帮助学生系统地学习相关知识和技能，同时也能结交志同道合的伙伴，共同进步。
5. 融入团队合作
机器人大赛是一个团队合作的过程，在团队中，学生可以学会沟通、合作、分工，这对于他们今后的发展都是极为重要的。
学习路径中的关键难点
在构建机器人大赛学习路径的过程中，有几个关键难点需要引起注意：
1. 时间管理
机器人大赛需要投入大量时间和精力，学生需要合理规划时间，兼顾学习、生活和比赛。
2. 领导能力
在团队中，学生可能需要担任领导者的角色，这就需要他们具备一定的领导能力和团队管理能力。
结语
机器人大赛学习路径是一个长期的复杂过程，需要学生持之以恒、不断努力。只有在坚实的学习基础上，融入团队合作，才能在机器人大赛中获得优异的成绩。
三、机器学习寻找最短路径
机器学习寻找最短路径的应用
机器学习是人工智能的一个分支领域，其应用范围十分广泛。其中，寻找最短路径是机器学习的一个重要应用之一。在许多实际场景中，我们需要寻找最短路径来解决问题，比如在物流领域中寻找货物运输的最优路线，或者在通信网络中找到数据传输的最短路径等等。
机器学习通过对大量数据的学习和训练，能够帮助我们找到最短路径，从而提高效率和优化资源利用。通过机器学习算法不断地优化路径搜索的过程，可以更快速、更准确地找到最佳路径。
最短路径算法
在机器学习中，寻找最短路径的算法有很多种。其中，最常用的算法包括Dijkstra算法、Bellman-Ford算法和A*算法。
Dijkstra算法：是一种广泛运用的最短路径算法，适用于有向图和非负权重的图。该算法的基本思想是从起始点开始，逐步扩展到其他节点，直到找到终点为止。
Bellman-Ford算法：适用于存在负权重边的图，在每一轮中遍历所有的边，通过不断更新节点的距离信息来找到最短路径。
A*算法：结合了启发式搜索和Dijkstra算法的思想，通过估计从当前节点到目标节点的距离，来加速最短路径搜索的过程。
机器学习在最短路径问题中的应用
机器学习在寻找最短路径的问题中发挥着重要作用，通过大量的数据训练和学习，可以帮助我们找到更加智能和高效的路径规划方案。
在物流行业中，利用机器学习算法来优化货物运输的路径，可以减少运输时间和成本，提高运输效率。通过分析历史数据和实时交通信息，机器学习可以帮助我们预测最佳的运输路线，避免拥堵和延误。
在通信网络领域，寻找数据传输的最短路径对于提高网络性能和降低传输延迟至关重要。机器学习可以根据网络拓扑结构和数据流量特征来优化数据传输路径，保障数据的快速稳定传输。
结语
总之，机器学习在寻找最短路径的应用中具有重要意义，通过不断地优化算法和模型，可以帮助我们更好地解决实际问题，并提高效率和准确性。未来，随着机器学习技术的不断发展和完善，我们相信在寻找最短路径这一领域会取得更大的突破和进展。
四、基于机器学习的路径选择
基于机器学习的路径选择
在当今快节奏的时代，路径选择变得越来越重要。随着技术的发展，机器学习在路径选择方面发挥着越来越重要的作用。本文将探讨基于机器学习的路径选择，并讨论其在各个领域的应用。
什么是基于机器学习的路径选择
基于机器学习的路径选择是一种利用机器学习算法来确定最佳路径的方法。通过分析大量数据，机器学习算法能够识别模式并做出预测，从而为路径选择提供指导。
与传统的基于规则的路径选择方法相比，基于机器学习的路径选择具有更高的准确性和适应性。机器学习算法能够根据实时数据不断调整模型，从而确保选出的路径始终是最优的。
基于机器学习的路径选择在交通领域的应用
在交通领域，基于机器学习的路径选择被广泛应用于交通管理和智能导航系统中。通过分析历史交通数据和实时交通状况，机器学习算法能够预测最佳的行驶路径，并及时调整导航路线，帮助驾驶员避开拥堵路段，节省时间和成本。
此外，基于机器学习的路径选择还可以帮助交通管理部门优化路网规划，提高交通效率，减少交通事故发生几率。通过分析车辆流量数据，机器学习算法能够识别潜在的交通瓶颈，并提出有效的解决方案，从而改善城市交通环境。
基于机器学习的路径选择在医疗领域的应用
在医疗领域，基于机器学习的路径选择被应用于疾病诊断和治疗方案制定中。通过分析患者的临床数据和医学影像，机器学习算法能够帮助医生准确判断疾病类型和严重程度，制定个性化的治疗计划，并预测疾病的发展趋势。
此外，基于机器学习的路径选择还可以帮助医疗机构优化资源分配，提高诊疗效率，降低医疗成本。通过分析患者就诊信息和医疗服务需求，机器学习算法能够预测就诊量和资源需求，帮助医疗机构合理安排人力和物力资源，提高医疗服务质量。
结语
基于机器学习的路径选择是一种强大的工具，可以在各个领域帮助人们做出更明智的决策。随着技术的不断发展和机器学习算法的不断优化，基于机器学习的路径选择将在未来发挥越来越重要的作用。我们期待看到更多基于机器学习的路径选择技术在实践中取得成功，并为社会带来更多益处。
五、基于机器学习的路径规划
基于机器学习的路径规划技术
现代社会对于路径规划技术的需求日益增长，而基于机器学习的路径规划技术正逐渐成为研究和应用的热点。机器学习作为人工智能的一个重要分支，通过对数据的学习和分析，能够实现复杂的任务，并在路径规划领域展现出巨大潜力。
在传统的路径规划方法中，常常需要提前定义规则和算法，对于复杂场景的适应性有限。而基于机器学习的路径规划技术则可以通过大量数据的学习，自动获取规律和模式，实现更加智能化的路径规划。这种方法不仅能够适应不同场景的需求，还能够根据环境的变化进行实时调整，提高了路径规划的准确性和效率。
机器学习在路径规划中的应用
基于机器学习的路径规划技术在各个领域都有着广泛的应用。在智能交通系统中，通过对行车数据的分析和学习，可以实现交通拥堵的预测和路径优化，减少交通事故的发生。在智能机器人导航中，机器学习可以帮助机器人快速准确地找到目标位置，并规避障碍物，提升导航的精准度。
此外，在物流配送、无人驾驶、军事作战等领域，基于机器学习的路径规划技术也都有着重要的应用。通过不断地优化学习算法和数据模型，可以实现路径规划的智能化，并为各行业提供更加高效和安全的解决方案。
基于机器学习的路径规划技术发展趋势
随着人工智能技术的不断发展和机器学习算法的不断完善，基于机器学习的路径规划技术也在不断地完善和拓展。未来，我们可以看到以下几个发展趋势：
- 深度学习在路径规划中的应用：深度学习作为机器学习的一个重要分支，具有强大的学习能力和泛化能力，可以为路径规划提供更加复杂的模型和算法。
- 多模态数据融合：将不同传感器获取的数据进行融合，可以更全面地了解环境信息，为路径规划提供更加准确的参考。
- 实时路径规划优化：结合实时数据和算法，可以实现路径规划的实时优化，提高路径选择的灵活性和效率。
综上所述，基于机器学习的路径规划技术具有广阔的发展前景和应用前景。随着技术的不断进步和创新，我们相信在未来的日子里，这一技术将会为人类社会带来更多的便利和安全。
六、篆刻学习路径？
先练习篆书书法，可以从泰山刻石练习，之后练习邓石如的小篆，也可以练习一下金文以及吴昌硕的石鼓文。
准备好篆刻工具，先一笔一划练习刀法，并同时练习文字上石技法，有一定基础后练习简单的篆字上石并刻石！
七、机器翻译有系统的学习路径或者论文吗？
2021年11月23号补充
强推东北大学朱靖波、肖桐老师的著作《机器翻译：基础与模型》。原书在github上有公开的pdf版本
机器翻译：基础与模型以下原回答
SMT感觉那本书就够了，关于这几年用得比较多的NMT，除去楼上提到的清华列表，推荐一个综述、两门课和两篇实操论文吧
综述：
Koehn（就是SMT那本书的作者）2017年9月发表的综述Neural Machine Translation ，一些经典的工作都涵盖在里面了。不过由于发表时间的原因，这里没有讲Transformer
课程：
- CMU CS 11-731，不只讲NMT，还讲其它seq2seq的应用，例如会话（不过看课程安排，机器翻译的内容还是主流）
- JHU EN 601.468/668，Koehn自己的课，SMT和NMT都有覆盖，不过NMT是主流。这门课说Koehn关于NMT已经有本书成稿了，只是没有公开，可以期待一下
实操论文：
- Massive Exploration of Neural Machine Translation Architectures，Google出品，可以看做是对RNN-based S2S的调参报告
- Training Tips for the Transformer Model，跟Transformer有关的训练心得
八、机器学习如何求最短路径
机器学习如何求最短路径
什么是最短路径问题？
在计算机科学领域，最短路径指的是两个顶点之间经过的边的权重之和最小的路径。最短路径问题在很多实际场景中都具有重要意义，比如网络路由、交通规划等。为了解决最短路径问题，常用的算法包括Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、Floyd-Warshall算法等。
机器学习在最短路径问题中的应用
机器学习作为一种强大的数据分析和处理工具，也可以应用于求解最短路径问题。通过机器学习算法，我们可以利用大量数据来训练模型，从而预测出最短路径。其中，深度学习模型如神经网络在这一领域表现出色，能够处理复杂的图数据结构，并输出高质量的路径预测结果。
使用神经网络求解最短路径问题的关键点
在利用神经网络求解最短路径问题时，有一些关键技术和步骤需要注意：
- 数据准备：收集和处理与最短路径问题相关的数据，构建合适的训练集和测试集。
- 特征工程：设计合适的特征表示，将图数据转化为神经网络可接受的输入格式。
- 模型选择：选择适合最短路径问题的神经网络模型，比如图卷积网络（GCN）和注意力机制模型等。
- 训练与优化：使用训练集对模型进行训练，并通过优化算法不断调整模型参数以提高预测性能。
- 评估与调优：通过测试集评估模型的性能，并根据评估结果对模型进行调优。
神经网络在最短路径求解中的优势
与传统算法相比，利用神经网络求解最短路径问题具有以下优势：
- 适用性广泛：神经网络模型可以处理各种类型的图数据结构，适用于不同领域的最短路径问题。
- 灵活性强：神经网络可以通过训练学习不同数据特征之间的关系，从而适应多样化的路径预测需求。
- 准确性高：深度学习模型在大规模数据集上训练后，能够输出更加准确和稳定的最短路径预测结果。
神经网络在最短路径问题中的应用案例
近年来，越来越多的研究和实践表明神经网络在最短路径问题中具有良好的应用前景。其中，一些知名的案例包括：
- 智能交通规划：利用神经网络对城市交通网络进行建模和路径规划，帮助缓解交通拥堵问题。
- 物流配送优化：通过神经网络预测最优物流配送路径，提高物流效率和降低成本。
- 无人驾驶技术：神经网络在无人驾驶领域中的路径规划和决策中发挥关键作用，确保车辆安全行驶。
结语
机器学习在最短路径问题中的应用为路径规划和优化提供了新的思路和方法。随着人工智能技术的不断发展和完善，我们相信神经网络等机器学习算法将在最短路径求解领域展现出更大的潜力和价值。
九、如何克服工学矛盾，实现学习教育全覆盖？
要克服工学矛盾，实现学习教育全覆盖，可以采取以下措施：
灵活学习形式：可以采取专题讲座、集中培训、上党课等多种形式进行学习，分批次组织，对于不能按时到位的，实行插班补训制度，确保每位干部的学习时间。同时，鼓励干部利用碎片时间进行自主学习，例如利用午休时间学习，使得工作和学习的时间可以灵活安排。
丰富学习载体：除了传统的集中学习方式，还可以通过网络平台进行学习，例如利用“学习强国”、“喀什党员干部教育”、“共产党员网”等网络平台，干部可以随时随地获取学习资源，使得学习更为便捷。另外，还可以通过红色教育基地开展群体纪念性主题党日活动，观看先进人物事迹等方式，使学习更为生动有趣。
建立学习制度：可以建立“1+1+2”学习制度，即每天个人自学一小时、部门集中学习一小时、全院集中学习两小时。这样可以保证每位干部每天都有足够的学习时间，同时部门和全院的集中学习也可以加强干部之间的交流和讨论，提高学习的效果。
创新学习方法：可以采取多种学习方法，如“四学方式”，即抓住关键少数领导带头学、全员覆盖集体讨论交流学、重温百年党史感悟初心学、建立笔记监督机制学。另外，还可以通过听“一把手”上党课、观看警示教育片、参加知识测试等活动，使学习更为深入和有趣。
加强组织领导：各级领导干部要提高认识，加强对学习教育的组织领导，制定详细的学习计划和方案，明确学习的目标和任务，并严格执行。同时，领导干部要带头参加学习，发挥表率作用，推动学习教育的全面覆盖。
建立考核机制：要建立科学合理的考核机制，对干部的学习情况进行定期考核，并将考核结果与干部的晋升和奖惩挂钩，激发干部的学习积极性和主动性。
总之，要克服工学矛盾，实现学习教育全覆盖，需要采取多种措施，包括灵活的学习形式、丰富的学习载体、建立学习制度、创新学习方法、加强组织领导以及建立考核机制等。这些措施的目的是让干部在学习中得到成长和提高，同时也能更好地服务于工作和群众。
十、机器人路径规划？
Online Generation of Safe Trajectories for Quadrotor UAV Flight in Cluttered Environments
介绍
文章强调无人机轨迹规划重点有三：
- 生成的轨迹必须平滑且符合无人机的动力学约束
- 整个轨迹，而不是轨迹上的某些点，需要保证是避障的
- 整个sensing, mapping, planning的过程必须是满足实时性要求的
文章的主要贡献在于使用minimum snap方法，通过构造带约束的优化问题保证无人机轨迹的动力学约束和平滑。通过使用高效的空间处理方法(基于八叉树地图)来生成飞行走廊，从而处理了无人机可通行区域的问题。并且这个方法是高效的，所以能够实时运行，地图也是在无人机飞行中逐步构建的。下图是最后的算法效果：能够在室外位置环境下进行自主导航和飞行。右侧图的绿色方框就是后面要讲的飞行走廊。
对于飞行走廊，1.2.1节介绍了已有的很多方案，但是都存在计算负荷过大的问题，作者提出了膨胀法形成多个长方体连接而成飞行走廊的思路。对比作者以前提出的方法(文章ref[12]),以及当时的state-of-the-art方案（文章ref[4]）,都存在明显的优势。
如上图所示，蓝色的连续方框，是作者在ref[12]中提出的早些方案，明显飞行走廊的空间构造的更加保守，当前方法构造出的橘色方框空间更大，也就意味着飞机有更大的操作空间。而对比ref[4]的方法，也具有明显优势。[4]中，使用了先用RRT*采样出离散点，如图(c)所示，然后用QP的方法将这些点连接成光滑可行的曲线。由于优化问题只存在等式约束，也就是要曲线通过这些个提前固定好的点，所以可以使用闭式求解
的方法，一次性求解结果。这个在论文推土机：Minimum Snap Trajectory Generation and Control for Quadrotors以及提过了，但是很容易想到的问题就是，平滑后的曲线的点，除了通过这些固定点的地方保证安全，其他的位置是有可能存在碰撞风险的。
作者的做法是：做碰撞检测，发现碰撞点后新增加约束点，然后回来继续解优化问题，和上一个优化问题相比，会发生碰撞的位置由于增加了新的位置约束，则不会再发生碰撞了，但是这次优化问题由于约束发生了变化，不保证在别的地方是不是会再发生碰撞，所以有可能又会检测出新的碰撞点，所以需要一次一次不断进行迭代优化，最后到任何点都不发生碰撞为止，可是到底要进行多少次迭代才能够完成优化呢？这里要强调，我们无法证明通过有限次优化能够让所有点避障。这个部分的深入分析我们放到对ref[4]的解析中再讲，完成本文时还没写。最后文章给出算法框架：
基于八叉树的地图表示
这部分涉及地图，或许应该放在另一个专栏中？
飞行走廊的生成
这部分介绍飞行走廊的生成。飞行走廊的好处很明显：空间上的约束，可以直接去构建，但问题可能是非凸的，或者构造出非线性优化问题，这会影响计算的实时性。通过构建飞行走廊，将位置约束变成凸空间，这样施加在优化问题上，优化问题仍然是凸优化，能够通过高效的求解方法进行求解。 飞行走廊被定义成 ,它由一系列的空间组成 ,每个空间是一个长方体，所以空间有三个维度，每个维度被其上下界所约束： .飞行走廊的生成有两部分组成，首先进行初始化，然后进行后处理。
第一步，使用A*算法进行初始化（当然，完全可以使用考虑动力学约束的混合A*搜索算法）。空间地图使用八叉树地图进行构造，使用A*算法进行搜索，找到连接起点和终点的一系列grids. 这些grid是避障的，联通的。在3.1.3节，作者强调了最优性和效率之间的平衡。由于空间的稀疏性，再使用A*搜索过程中我们通过减小heuristic的估计来让A*算法更加贪心，但由于破坏了最优性原则，这很可能让A*算法搜索出来的结果不是全局最优，就如下图中的绿色方块所示。但是由于在第二步膨胀过程中，我们会膨胀绿色方块获得最优的飞行走廊，这也在一定程度上弥补了A*搜索结果不是全局最优的问题。因为与全局最优结果相近的次优搜索结果，通过第二步膨胀后，或许会几乎相同。
接下来第二步是膨胀：由上面A*搜索出来的结果作为初始化飞行走廊显然还没有完全利用到周围的free space
, 在这个飞行走廊附近依旧有很大的拓展空间，通过向各个方向进行膨胀，一直膨胀到碰到障碍物位置，以此获得更大的通行区域，如下如所示，蓝色方块是初始化的结果，绿色虚线方块是膨胀后的结果，右图中的橘色区域则是连续膨胀方块间的重叠区域，这也是接下来轨迹规划
的时候的空间位置约束，要求两个segments之间的切换点的位置必须被约束在这个重叠区域之内。
在Fig.1.2中也就是下图，我们可以明显的看到，重叠区域是非常大的，在进行轨迹规划时，我们只要求segment
之间的切换点被约束在重叠区域内即可，这其实是implicit time adjustment. 因为通过调节切换点的位置，也就起到了调节轨迹长度和轨迹形状的作用，从一定角度来讲就是在做time adjustment
的过程。原文的描述在3.2和3.3中。
这里是截图原文的描述：
基于样条曲线的轨迹生成
这部分介绍轨迹规划。这部分的轨迹生成
算法在ref[12]中首次提出(完成本文时对应论文解析还未完成，后续链接)，在这里面针对时间分配问题有一些新思路，通过增加有限个新约束(在违反无人机动力学约束发生时)，能够被证明整个曲线可以被完成约束在设定的动力学约束之内。这部分也是文章的核心部分，可以看下原文chapter4的截图：
我们跳过无人机的动力学分析，直接接受结论：四旋翼无人机具备微分平坦的特性，具体说来就是其状态和控制的输入能够被四个输出及其导数确定。这是我们能够运用基于minimum snap方法的前提条件。多段拼接的轨迹由以下表达式组成：
cost function为：
以上表达意为整条曲线又M 段 N阶多项式拼接而成，目标函数是整条曲线的某阶导数（minimum snap取jerk, 也就是3阶导数）。在这里，目标函数被构造成二次型：
其中，等式约束和不等式约束均可被写成线性函数。具体来说，约束包括动力学约束(速度，加速度，jerk等)，位置约束，通过corridor constraints给出，也就是上面说到的飞行走廊，最后还有连续性约束，也就是连续两条曲线的切换点至少N-1阶连续，N是每条曲线的最高次。对于位置约束，上面已经说过，切换点的位置被约束在对应的方块的重叠区域之内：
但是，注意到这个约束只是保证了切换点的安全，并没保证其他时间点上的点是不是安全的，避免碰撞的。所以这里作者给出了一个新算法来保证整条曲线都是避障的，如下图所示：
- 首先进行一次优化求解，然后得出结果。
- 对每一段N阶曲线去查看它的N-1的极值点，来检查是不是在对应的飞行走廊的方块内。
- 如果出现violation,违反约束的情况，在那个违反约束的时间点上，新增位置约束，具体做法就是对这个位置的上下边界压缩
- 然后构造出新的优化问题继续求解，这里新的问题与老的优化问题的唯一区别是更新了约束。
新的约束为：
注意到，尽管这个loop内的极值点不一定是下一个loop的极值点，但是作者通过证明发现能够通过有限次的约束更新，将整条曲线限制在安全区域之内，这个和ref[4]中的处理碰撞问题的方法相比就有很大优势，毕竟后者是内有办法确保迭代能够在有限次约束更新内完成的。具体的theory部分见文章4.2.1节(Page.25).
进一步的，如果需要约束更高阶的导数，如速度，加速度，以及jerk等，也可以通过同样的方法进行约束，比如说还想约束速度，那么获得速度表达式后：速度的表达式是N-1阶，那么就有N-2个极值点，找到极值点是否符合动力学约束，如果不符合，用一样的方式，在极值点处施加新的约束，然后继续回去进行下一轮优化。
