一、绿茶可细分为哪几类？

绿茶在我国种植最为广泛，很多地方都有自己的绿茶，我的划分方法与其他答主不同，直接根据省份地区来分类吧，并列出当地生产的绿茶名称

一、浙江绿茶

浙江产茶大省，一杯西湖龙井就已经驰名中外。

安吉白茶、西湖龙井、径山茶、长兴紫笋、金奖惠明、松阳银猴、开化龙顶、望海茶、江山绿牡丹、武阳春雨、雪水云绿、大佛龙井、千岛玉叶、诸暨绿剑、雁荡毛峰、三杯香、乌牛早、羊岩勾青。

二、江苏绿茶

江苏的碧螺春最为知名

碧螺春、雨花茶、无锡毫茶、太湖翠竹、金坛雀舌、茅山青峰、阳羡雪芽、金山翠芽、翠柏茶、南山寿眉、茅山长青、绿杨春、善卷春月、三山香茗、云雾茶

三、安徽绿茶

安徽也是产茶大省，除了绿茶还是知名的祁门红茶，这一点比浙江没有知名红茶要好。

屯溪绿茶、黄山绿牡丹、涌溪火青、敬亭绿雪、黄花云尖、天柱剑毫、天华谷尖、霍山黄芽、金寨翠眉、黄山毛峰、太平猴魁、六安瓜片、岳西翠兰、舒城兰花。

四、湖南绿茶

湖南除了知名的安化黑茶，也是产绿茶的

兰岭毛尖、高桥银峰、东山秀峰、古丈毛尖、金井毛尖、石门银峰、野针王、南越云雾、碣滩茶、狗脑贡。

五、湖北绿茶

湖北的绿茶，大家听过的可能就是恩施玉露了。

邓村绿茶、采花毛尖、金香品雪茶、邓村绿茶、英山云雾、黄鹤楼茶、武当道茶、圣水毛尖、恩施玉露、龙峰茶、鹤峰茶、梅子贡茶、保康真香茶、金水翠峰、大悟绿茶、大悟寿眉、恩施富硒茶、温泉毫峰、浐川龙剑、裕茗碧剑、千珠碧毛尖、虎狮龙芽。

六、河南绿茶

河南信阳毛尖最知名，近些年还推出了信阳红茶。

信阳毛尖、赛山玉莲、仰天雪绿、金刚碧绿、龙眼玉叶、水濂玉叶。

七、贵州绿茶

产茶大省，但不太知名

都匀毛尖、遵义毛峰、羊艾毛峰、湄江翠片、贵定雪芽、瀑布毛峰、绿宝石、湄潭翠芽、凤冈锌硒绿茶、贵隆银芽、仡佬玉翠。

八、广西绿茶

很多人都不知道广西除了六堡茶，也产绿茶

桂林毛尖、凌云白毛茶、凝香翠茗、伏侨绿雪、桂林三青茶、桂平西山茶、南山白毛茶。

九、重庆绿茶

永川秀芽、巴南银针、滴翠剑名、鸡鸣茶、香山贡茶、景星碧绿茶、银峰茶、巴山银芽、天岗玉叶、金佛玉翠、太白银针。

十、云南绿茶

云南的绿茶的名气完全被滇红、普洱掩盖了。

宝洪茶、南糯白毫、云龙绿茶、墨江云针、景谷大白茶、佛香茶、版纳曲茗、白洋曲毫、徐剑毫峰、感通茶。

十一、四川绿茶

传统产茶大省，中规中矩。

林湖雀舌、竹叶青、叙府龙芽、蒙顶甘露、仙芝竹尖、花秋御竹、文君绿茶、青城雪芽、红岩迎春。

十二、山东绿茶

目前日照绿茶较为知名。

雪青茶、浮来青、沂蒙玉芽、海青峰茶、茗家春、东海龙须、日照绿茶。

十三、江西绿茶

庐山云雾最知名了。

狗牯脑茶、庐山云雾、婺源茗眉、上饶白眉、井冈翠绿。

二、玉石，到底可细分为几种？

玉石是个很大的概念，如果说细分，那实在是太多了。

从西方的珠宝石文化来看，其分为软玉和硬玉。

其中硬玉主要指翡翠，翡翠中又可细分出各种层级的玉石。

软玉中分为广义和狭义。其中广义上来分，有岫岩玉，南阳玉（独山玉），酒泉玉，黄龙玉，青海玉，昆仑玉，韩国玉，俄罗斯玉等等数十种。狭义上来讲，软玉即是新疆和田玉籽玉。

从中国文化来看，古人言，石之美者为玉，也就是说给人以美感的石头皆可成为玉石，即好看的玛瑙也可作为玉，绿松石也可称为玉，最为直接的例子便是南红玛瑙，古称之为赤玉（见下图，南红玛瑙冰飘料）

前面也都是说个大概，能力一般，水平有限，下面就说我所了解的内容。

本人从业于和田玉，所以这一方面还略知一些。

玉石这一块从和田玉来讲，分为狭义和广义，不过现在国家鉴定机构认可的是石头成份中含有透闪石成分达到一定比例的，皆可称为和田玉。

摒开假货和鉴定证书这种半鸡肋的东西，单从和田玉来分类，和田玉目前市面上流通分类是韩料（超低端），青海玉、俄罗斯玉（低中高端），新疆和田玉籽料（中高超高端）。

韩料我们就不说了，因为一般是金店和商场卖的，只是商品。

青海料中分为老坑青海料（价相对高）和新坑青海料（价低，料略差）。其中这些分类中依次同样有相同分类：青海白玉、青海糖玉、青海烟青、青玉等

俄料中也有老坑俄料分类，然后还有俄籽料，俄山料，俄山流水料，在这些分类中再依次同样有相同分类：俄白玉、俄青白玉、俄碧玉、俄糖玉、俄青花等

新疆和田玉籽料，其中的细分更多了，例如，山料、籽料、山流水，其中同样有细分：白玉、青白玉、墨玉、碧玉、糖玉、青花、黄口、青玉、黄沁、红沁等。

在上述这些分类中，还可以继续细分，这些一层一层的细分下来的名称，都是玉石的种类。

单看和田玉已经有这么多的分类，翡翠和其他也是类似的，从产地、颜色、成色等等分类，这些都是玉石的种类。

绿松石其实也可以称为玉石的一种。

碧玉鸭蛋青，穿僵料

和田玉籽料原石，藏品玩料

市场

三、机器人按用途分为哪几类？

泻药~

本来看题目没打算回答，但没想到看了已有回答有些意外，所以就写几句~

一般的说，国内会把机器人分为三大类：工业、服务、特种。

1.工业机器人

事实上包括两个不太相关的领域：机械臂（及以机械臂为核心的复杂智能系统）和AGV

其中，机械臂可以从很多个维度进行分类，比如应用领域：焊接、喷涂、3C等等；也可以按照关节数/结构划分；此外，目前还有两个从技术路线上的特别分支：协作机械臂，具备拖动示教、高安全性等特点的机械臂；双臂，就是两个机械臂能够协作工作。

AGV其实既可以是工业用也可以是非工业用，但大多还是放在工业领域考虑，尤其是重载AGV，一般一定会认为是工业机器人的领域范围。

2.服务机器人

涵盖范围非常广泛，基本上可以覆盖所有非工业的、有人的环境内的所有机器人种类，这里提一些比较主要的用途分类：

物流：送餐、送快递、送药（医院物流）、送万物。基本上就是AGV在非工业环境的版本。但由于非工业场景下流动人员很多，加上地形复杂（工厂通常地面很平整，而普通环境就不一定了），所以还是有很多特别的技术。

交互：以与人交互为主要用途的机器人，最常见的表现就是迎宾机器人，通过语音/屏幕 + 轮式底盘这样的组合，提供主动信息服务（也就是可以主动来到你的面前提供信息）和引导服务（带路）等等。另外有一些用于家用的交互机器人，比如教育机器人等，基本上可以认为是带轮子的卡通造型平板电脑（嗯，现在很多厂商已经发现，轮子好像是其中最没用的部分，所以很多教育机器人连动都不会动了，就是一个卡通造型的平板了，说实话，我个人不倾向认为没有运动能力的交互设备可以被视为机器人）。此外，有极少数做成了双足行走的，但如果按用途分，大多还是交互

安防监控巡逻：通常是轮式地盘+检测设备构成，比如监控相机、热红外等等。其主要逻辑就是巡逻，比如，可以定时巡查某变电站的设备查看是否有问题、巡逻一个大范围的厂区确认各种异常等等。

医疗：这就是比较专业的领域了，这里不展开细谈了。

3.特种机器人

国内通常将这一类机器人单独列出，比如：月球车、核电站检修等等，针对一个特定领域、特定用途设计的机器人。之所以单列，主要是因为，无论是工业机器人、服务机器人，其基本的构造和技术路线通常都是遵循了几个基本方案扩展出来的，而特种机器人则千差万别，尤其是结构，几乎是一个场景一种设计，通用性很低。

通常，军用机器人大多算在特种机器人里面。

四、全球经度可划分为？

全球经度划分为360度。

经度划分：自本初子午线开始向东、向西各划分180°，向东为东经度，向西为西经度。东经180°与西经180°重合。

连接南北两极的并同纬线垂直相交线,也称子午线。经线指示南北方向;所有经线都呈半圆状且长度相等;两条正相对的经线形成一个经线圈;任何一个经线圈都能把地球平分为两个半球。

五、资源安全可区分为？

资源安全可分为战略性资源安全和非战略性资源安全；又可分为水资源安全、能源资源安全(包括石油安全)、土地资源安全(包括耕地资源安全)、矿产资源安全(包括战略性矿产资源安全)、生物资源安全(包括基因资源安全)、海洋资源安全、环境资源安全等。

六、联想思维可细分为？

1、 是指时间上或空间上的接近都可能引起不同事物之间的联想。比如，当你遇到大学老师时，就可能联想到他过去讲课的情景。

2、是指由外形、性质、意义上的相似引起的联想。如由照片联想到本人等。

3、 是由事物间完全对立或存在某种差异而引起的联想。其突出的特征就是背逆性、挑战性、批判性。

4、 因果联想。是指由于两个事物存在因果关系而引起的联想。这种联想往往是双向的，既可以由起因想到结果，也可以由结果想到起因。

联想思维在形象胚芽的形成和发展中有时起着“触媒”的作用。一经发生联想，胚芽便立时形成，或迅速生长发育，形成形象。联想思维始终不离开思维对象的感性的形象的形式。它是能动的，却不是纯主观性的；是自由的，却不是任意性的。不论作者自觉或不自觉，联想思维总是受着客观对象、写作对象本身的要求的规定和制约，因此它必然地指向一定的方向。

七、机器人分为哪些种类？

回答如下：机器人可以分为以下几种类型：

1. 工业机器人：用于工厂生产线上的自动化生产，如焊接、装配、涂装等。

2. 服务机器人：用于为人类提供服务，如清洁、照顾老人、教育等。

3. 军事机器人：用于军事领域，如侦察、拆弹、战斗等。

4. 医疗机器人：用于医疗领域，如手术、诊断、康复等。

5. 家用机器人：用于家庭生活，如扫地、洗衣、做饭等。

6. 教育机器人：用于教育领域，如编程机器人、语言机器人、智能机器人等。

7. 研究机器人：用于科学研究，如探索外太空、海洋、极地等。

8. 娱乐机器人：用于娱乐领域，如游戏机器人、展示机器人、玩具机器人等。

八、机器人分为哪几类？

一般的说，国内会把机器人分为三大类：工业、服务、特种。

1.工业机器人

事实上包括两个不太相关的领域：机械臂（及以机械臂为核心的复杂智能系统）和AGV

其中，机械臂可以从很多个维度进行分类，比如应用领域：焊接、喷涂、3C等等；也可以按照关节数/结构划分；此外，目前还有两个从技术路线上的特别分支：协作机械臂，具备拖动示教、高安全性等特点的机械臂；双臂，就是两个机械臂能够协作工作。

AGV其实既可以是工业用也可以是非工业用，但大多还是放在工业领域考虑，尤其是重载AGV，一般一定会认为是工业机器人的领域范围。

2.服务机器人

涵盖范围非常广泛，基本上可以覆盖所有非工业的、有人的环境内的所有机器人种类，这里提一些比较主要的用途分类：

物流：送餐、送快递、送药（医院物流）、送万物。基本上就是AGV在非工业环境的版本。但由于非工业场景下流动人员很多，加上地形复杂（工厂通常地面很平整，而普通环境就不一定了），所以还是有很多特别的技术。

交互：以与人交互为主要用途的机器人，最常见的表现就是迎宾机器人，通过语音/屏幕 + 轮式底盘这样的组合，提供主动信息服务（也就是可以主动来到你的面前提供信息）和引导服务（带路）等等。另外有一些用于家用的交互机器人，比如教育机器人等，基本上可以认为是带轮子的卡通造型平板电脑（嗯，现在很多厂商已经发现，轮子好像是其中最没用的部分，所以很多教育机器人连动都不会动了，就是一个卡通造型的平板了，说实话，我个人不倾向认为没有运动能力的交互设备可以被视为机器人）。此外，有极少数做成了双足行走的，但如果按用途分，大多还是交互

安防监控巡逻：通常是轮式地盘+检测设备构成，比如监控相机、热红外等等。其主要逻辑就是巡逻，比如，可以定时巡查某变电站的设备查看是否有问题、巡逻一个大范围的厂区确认各种异常等等。

医疗：这就是比较专业的领域了，这里不展开细谈了。

3.特种机器人

国内通常将这一类机器人单独列出，比如：月球车、核电站检修等等，针对一个特定领域、特定用途设计的机器人。之所以单列，主要是因为，无论是工业机器人、服务机器人，其基本的构造和技术路线通常都是遵循了几个基本方案扩展出来的，而特种机器人则千差万别，尤其是结构，几乎是一个场景一种设计，通用性很低。

通常，军用机器人大多算在特种机器人里面。

九、逆向思维分为几类可包括

逆向思维是一种非常有用的思维方式，它能够帮助我们从不同角度看待问题，寻找新的解决方法。逆向思维分为几类可包括：对立逆向思维、背离逆向思维和转化逆向思维。

1. 对立逆向思维

对立逆向思维是指从相反的观点出发，通过破坏传统思维方式来触发创新思维。通过对问题进行反向思考，我们能够更好地认识问题的本质，并找到更好的解决办法。

例如，在产品设计过程中，我们通常会考虑如何提升用户体验，但逆向思维会让我们反过来思考：如何让用户体验变得更糟糕？通过这种思考方式，我们能够发现一些隐藏的问题，并提前解决。

2. 背离逆向思维

背离逆向思维是指从与普遍做法相反的角度出发，反其道而行之。这种思维方式常常能够带来非常突破性的创新。

例如，在市场营销领域，大多数公司都会尽量降低成本并扩大市场份额。然而，通过背离逆向思维，我们可以考虑如何提高产品价格，并专注于高端客户。这种方式可能会在有限的市场中创造更高的利润和忠诚度。

3. 转化逆向思维

转化逆向思维是指通过转换观点和思维方式，来寻找新的解决方案。这种思维方式能够打破固有的思维框架，并帮助我们发现以往忽视的问题和机会。

例如，在运营管理中，我们通常会追求效率和降低成本。但转化逆向思维会让我们反过来思考：如何提高效率的同时提高产品质量？通过这种转化观点的思维方式，我们可能会发现一些新的操作方式，以提升产品价值。

逆向思维的应用是非常广泛的，无论是在商业领域还是个人生活中，都能发挥重要作用。它能帮助我们打破常规思维，寻找创新和突破，从而取得更好的成果。

然而，要运用好逆向思维并不容易。首先，我们需要深入了解问题的本质，找到问题背后的根本原因。其次，我们需要勇于打破传统的思维模式和习惯，敢于尝试新的思考方式。

最后，逆向思维需要结合实际情况进行灵活运用。不同的问题需要不同的思维方式，我们需要根据具体情况选择合适的逆向思维方法。

结语

逆向思维是一种非常有益的思考方式，它能够帮助我们在众多问题中找到独特的解决方法。通过对立逆向思维、背离逆向思维和转化逆向思维的应用，我们能够培养创新思维，从而在工作和生活中取得更大的成功。

十、机器学习工具可细分为

机器学习工具可细分为

机器学习领域的快速发展推动了各种各样的工具和框架的涌现，这些工具可细分为不同的类别，以满足不同场景和需求。在本文中，我们将探讨机器学习工具在实践中的应用，并对其进行分类和比较。

监督学习工具

监督学习工具是一类常用的机器学习工具，广泛应用于分类、回归等任务。其中，以TensorFlow、PyTorch等为代表的深度学习框架在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。这些工具提供了丰富的神经网络结构和优化算法，为研究者和工程师们提供了便利的开发环境。

无监督学习工具

无监督学习工具主要用于聚类、降维等任务，帮助用户在数据中发现隐藏的模式和规律。常见的工具包括Scikit-learn、K-means等，它们在数据分析和特征提取等方面发挥着重要作用。无监督学习工具的应用范围较广，适用于各种数据类型和领域。

半监督学习工具

半监督学习工具结合了监督学习和无监督学习的特点，在训练过程中既利用有标签数据，又利用无标签数据，提高了模型的泛化能力。一些知名的半监督学习工具包括Label Propagation、Self-training等，它们在数据稀缺或标注成本高的场景下表现突出。

强化学习工具

强化学习工具以智能体与环境之间的交互为基础，通过奖励机制来优化决策策略。像OpenAI Gym、RLlib等工具为强化学习研究和实践提供了便捷的平台，广泛应用于游戏、机器人控制等领域。

其他工具

除了以上几类主流工具外，还有一些专门用于特定场景或特定任务的机器学习工具。例如，用于时间序列分析的Prophet、用于图像处理的OpenCV等。这些工具在各自领域内具有独特的优势，为用户提供了更多选择。

总结

机器学习工具在不断演进和完善中，为研究者和开发者带来了更多便利和可能性。无论是深度学习框架还是传统的机器学习工具，都在不同领域展现出了强大的能力和应用前景。通过合理选择和使用这些工具，我们能够更高效地开展机器学习研究和应用，推动人工智能技术的发展和创新。