编程控制小船

⑴ 农村小伙5年完成40件小发明，他都发明了些什么东西

山东一个农村小伙自学编程花五年时间完成40件小发明，据了解这位年轻的小伙虽然是初中毕业，但因为喜欢看科幻电影，也受科幻电影的启发去发明一些新奇的东西，以前家电维修的经历，对发明创造也是非常有帮助。他做发明的初衷一方面是热爱，另一方面是想发明一些实用的作品服务生活。而他都发明了一些什么东西呢？让我们一起来看三个比较有代表性的发明：

红外线捕鼠器，顾名思义是装有红外线感应器来“感应”到老鼠，如果有老鼠通过，会被感应器感应到，之后会发射子弹，将老鼠打死。在实验的六七天里打死过两只老鼠。对于农村生活来说，也是比较实用的，相比于之前使用的老鼠粘，消灭老鼠是比较厉害的。

确实是人如果热爱某个事业并不懈的追求与钻研，一定能够有所成就，回报与付出的努力是成正比的。以上为个人观点，你认为这位农村小伙发明的东西实用吗？欢迎大家在评论区留下你的意见。

⑵ 无人机的发展历史

第一架无人机

简单来说，“无人机”可以分为两大类。一种是能够自主飞行的飞行器，完全不需要人工干预。另一个更像是遥控飞行器：仍旧需要飞行员进行指挥，但他们会在地面上、房间里的电脑屏幕前来看着无人机，并进行操作。这两种类型的无人机分别涉及不同的技术，有不同的潜力，但它们都被算作是无人机，在本文中，我们将其视为一种。

无人机的概念早在一个世纪以前就已经出现了，它并不是一个非常新奇的概念。往前追溯的话，可以找到好几个源头。比如在1898年，电气工程学家尼古拉·特斯拉（Nikola Tesla）就进行了“远程自动化”演示，他就利用无线电频率远程控制了一艘小船。还有查尔斯·凯特林（Charles Kettering），他在第一次世界大战期间建造了自动导弹"Kettering Bug"。也许是Queen Bee，这是第一个可重复使用的无人驾驶飞行器，英国军队在20世纪30年代用它来进行军事目标训练。

不论无人机的想法到底是从哪里开始的，这几十年来，它都是一个军事项目。无人机是一种完美的监视工具，小而灵活，可以在飞越敌方领空时避免被发现——如果它们被发现并被摧毁，唯一的代价就是再建造一个。后来，士兵们开始在无人机上安装炸弹，这样他们就可以在行动中发现并摧毁他们的目标。“捕食者”（Predator）无人机设计于20世纪90年代，自那以后飞行了数百万小时。无论是好是坏，它都改变了美国打仗的方式, 无论是好是坏。尽管“捕食者”的袭击可以非常精确，但它们已经杀害了数百名平民。无人机战争从一开始就备受争议——这既是一场技术辩论，也是一场道德辩论。

在消费级方面，无人机从一个由遥控飞机的飞行员组成的社区中崛起。在2000年代后期， 一些业余爱好者发现他们的手机包含了自动驾驶系统所需要的所有部件, 所以他们开始把手机装到了飞机上，然后用一个手机操控另一个。也有一些人购买了单独的部件——一个用于测量运动的加速度计，一个用于定向的陀螺仪，一个小处理器——并将它们直接安装到他们的设备中。由于手机的发展速度非常快，这些零部件变得越来越便宜，越来越好，而且电池也越来越耐用。很快，只要一个人有基本的编程知识和一个空闲的下午，就可以买一个工具包，来制造他们自己的无人机。

⑶ 状态转移模型学习

状态转移模型旨在将系统状态抽象为数据，通过数据的改变反映系统状态的变迁。理解状态转移模型的关键在于将其概念应用于实际问题中，通过分析变量、状态、约束条件和载具等因素，找到最优解。接下来，我们通过三个案例来深入理解状态转移模型。

### 人狼羊菜问题

考虑一个摆渡人需要将一只狼、一头羊和一篮白菜从河的左岸运送到右岸。船仅能容纳两人或两物，狼不能与羊独处，羊不能与白菜独处。我们如何确定摆渡人能安全地将所有物品运送到对岸？

首先，定义变量为人（P）、狼（W）、羊（Y）和菜（C），每个变量的状态只有在左岸（0）或右岸（1）。共有16种状态组合，但根据约束，只有8种有效状态。通过分析载具的使用，我们找出最优路径，即通过七步操作完成全部运输。

### 商人仆人过河问题

三个商人和他们的仆人需要乘船过河。小船只能容纳两人，且仆人约定在河岸人数不均时会杀人越货。商人们如何安全地控制船的使用权，确保所有人员安全过河？

此问题中，考虑商人（M）和仆人（S）在左岸的数量（x1, x2），范围为[0, 3]。通过排除仆人人数超过商人数的约束条件，我们发现只有10种有效状态。通过分析载具使用情况，我们得到11步最优路径。

### 等分酒问题

有8斤酒，一个8斤瓶、一个5斤瓶和一个3斤瓶。如何将酒等分成两份？操作规则限定为空瓶或满瓶的瓶子之间进行。

通过分析，我们发现只有两种有效分配方案，最终通过七步操作实现了8斤酒的等分。

### 总结

通过这三个案例，我们深入理解了状态转移模型的应用。在实际问题中，明确变量、状态、约束条件和载具的作用，利用状态转移模型寻找最优解。虽然本文未涉及代码实现，但在实际应用中，编程能够更高效地解决复杂问题。未来，将补充代码部分，以实践这些理论。