工作常常懈怠？

近年来，伴随着民用无人机的飞速发展，无人机越来越多的走近传统节日，对于圣诞节来说，无人机也正在散发出自己的魅力，并逐渐成为新宠。

尤其是今年以来，受到疫情等因素的影响，无人机对于圣诞节的帮助更是价值全显。在此背景下，可能未来无人机将成为圣诞节的又一大标志!

什么?你说你不信，那小编不妨和你掰扯掰扯。

无人机开启送礼新模式

我们知道，每逢圣诞都有一个重要环节，那就是送圣诞礼物。人们会装扮成圣诞老人的模样，将礼物投放到对方率先准备的圣诞袜里，带给对方节日的惊喜和喜悦。

不过今年在疫情影响下，这样的送礼方式显然与防疫要求相悖。甚至很多西方国家由于疫情形势的加剧，取消掉了圣诞庆祝活动，并限制人们过多集聚进行庆祝。

在此情况下，今年的圣诞节无疑蒙上了一层阴影。但好在，无人机的应用给大家纾解了担忧。今年圣诞期间，国外便兴起了一股无人机送礼物的风潮，深受大家追捧。

例如在美国，就有非盈利组织利用无人机给困难儿童赠送圣诞礼物。无人机的应用，不仅有效解决了人员密切接触问题，同时也带来圣诞送礼的酷炫新模式和体验。

就目前来看，无人机应用灵活、操作便捷且成本低廉，用于短途送货上门毫无问题。基于此，抛开特殊时期，未来圣诞的常态化应用也值得期待，不知屏幕前你怎么看?

无人机带来礼品新风尚

当然，无人机给圣诞节带来的影响和改变并不只是在送礼模式上。对于礼品本身来说，无人机也带来了新的选择，开启了新的风尚，越来越受到不同年龄段人群的青睐。

当前无人机产业发展很快，无人机产品非常多样和丰富，不管是大人还是小孩，都有相应的无人机成为他们的心头好，更为重要的是现在人们也越来越多的追求高科技产品。

在此背景下，国内外每逢佳节都会给对方送无人机当礼物，圣诞节也不例外。早在2014年的时候，美国圣诞节时玩具无人机销量就超过了百万架，可见这一礼物的畅销程度。

很多人认为，无人机当礼物不仅能体现高端大气上档次，显得非常有牌面，同时这份礼物还非常实用。不管是用于娱乐还是教育，相比普通礼物都更具备价值和意义。

而未来，伴随着无人机技术的进一步突破，无人机功能性的进一步升级，无人机价格的进一步降低，无人机作为节日礼物的属性或许还将进一步升温。大家不妨期待!
 

2.Infer

Infer已经存在了将近十年，并于2013年被Facebook公司收购，作为基于机器学习原理的静态代码分析器的基础。由于多种原因，Infer作为静态分析器已变得非常流行：它支持多种语言，并且可以与AWS和Oculus结合使用。最重要的是，该项目的源代码于2015年开放，从而推动了项目的快速发展。

尽管它很受欢迎，即使是使用Infer的开发人员也承认，即使在Facebook项目中，它生成的警告中也只有80%是有用的。它将发现指针取消引用和内存泄漏错误，但是仍然存在Infer无法检测到的错误类别，包括类型转换异常和未验证的数据泄漏。

3.Source{d}

Source {d}是一个开源静态代码分析器和开发管理器，它不仅致力于为管理者提供有关特定软件项目进度的信息，而且还为开发人员提供了许多工具。作为静态应用程序安全测试协议的一部分，它可以执行许多有用的SAST功能，其中包括分析字节码和二进制文件以及应用程序源代码中的漏洞。

该软件的主要优点之一是其源代码是完全透明的，并且可以在GitHub存储库中使用，从而使开发人员可以从根本上构建自己的机器学习增强型代码分析器。

这就是说，Source {d}在隔离代码错误方面非常有限。它使用Babelfish服务将特定的代码实例转换为通用语法树，并从那里可以简化和建议对代码的编辑，使其更易于使用。在使用代码时，这可以为开发人员节省大量的时间，但这并不是一个完整的静态分析器。

其他的静态分析器

除了这三种解决方案之外，还有一些新兴的静态分析器有望实现。Clever-commit是Mozilla公司的一个项目，但是在细节方面仍然令人沮丧。CodeGuru是亚马逊公司的机器学习增强型静态代码分析器，但目前仅适用于Java。Embold是一个用于错误分析的启动平台，提供可视化的代码依存关系，但在可使用的语言方面也受到限制。

所有这些系统对于开发人员都非常有用，但只有在将它们与特定语言结合使用的情况下，并且仅在经过培训以实现特定结果的地方，这些功能才是有用的。换句话说，支持机器学习的静态代码分析器(一种可以在多种语言和环境中捕获错误和故障的多功能工具)的承诺尚未实现。

开发爱好者会说这只是因为机器学习驱动的静态分析器仍需要进一步开发。然而，重新考虑机器学习系统的实际工作方式表明，这些问题可能会持续存在一段时间。

结论

最后，人们要了解的是。机器学习技术仍处于起步阶段，并可能在许多开发领域中找到许多有用的应用程序。但是需要知道，机器学习技术仍然很难改变静态分析工具的构建方式。

从最根本的角度来说，这是因为静态分析与机器学习平台本质上是不同的。与用于运行人工智能和机器学习系统的模糊的概率逻辑不同，错误隔离和修复需要精确的、可重复的方法。最终人们不希望静态分析器根据其他示例指出代码可能出错，并且想确切地知道它是否能够工作。

遗憾的是，只有通过明确编码的分析器才能实现这种确定性。至少现在是这样。

（编辑：鞍山站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!