在茶叶成熟后，要迅速采摘，这样可以保证茶品和营养，采茶是一门学问，看似浅显易懂，实则门门有道，道道有门，满是学问。下面我们就来总结机器和手工采茶的方法与步骤以及注意事项。
首先是手工采茶的方法与步骤：
切摘：用指甲切取之，仅行子徒长芽之采摘。
指摘：用拇指和食指之于前端，拈新生之细芽，指端用时着力。
留芽摘：亦称老嫩分摘法，俟茶芽伸展至三四叶时，采其第三，第四两叶，余俟芽长后再采。
横摘：与直摘法相反，掌心向下，拇指朝内，靠近茶芽后，用食指压住，着力于拇指，向下采摘之。
折摘：或称双手摘，用拇指及食指第一节夹住嫩枝，向上或向下一折，嫩枝即在被折处断落，此法可行双手摘。
扶摘：为最粗劣之采摘法，一手拉住茶枝，一手由枝下用力向上拉之，或由枝上拉下，不管老枝嫩茶，尽入手掌中。
取摘：为粗放之采摘，采摘末期或修剪前行之，为使右手便于采摘，先将左手插入茶芽之间隙，由右手拇指及食指夹茶芽取之。
直摘：又称搔摘，用左手执树枝，右手食指靠近茶芽，拇指夹住茶芽，食指力强，拇指力弱，由食指向上着力，茶叶即折断落入掌中，此法甚为普通。
然后是机器采茶的方法与步骤：
细嫩采：细嫩采采摘标准采制的茶叶，主要用来制作高级名茶，如一品仙锌硒翠芽、都匀毛尖、贵定云雾贡茶、高级西湖龙井、洞庭碧螺春、君山银针等。鲜叶嫩度要求很高，通常是采摘茶芽和一芽一叶，以及一芽二叶初展的新梢。
适中采：适中采采摘标准采制的茶叶，主要用来制作大宗茶类，如眉茶、珠茶、工夫红茶、红碎茶等。要求鲜叶嫩度适中，一般以采一芽二叶为主，兼采一芽三叶和幼嫩的对夹叶。
成熟采：成熟采采摘标准采割的茶叶，主要用来制作边销茶。原料采摘标准是等到新梢快顶芽停止生长，下部基本成熟时，采摘一芽四、五叶和对夹三、四叶。
特种采：特种采采摘标准采制的茶叶，主要用来制作一些传统的特种茶。如乌龙茶，采摘标准是新梢长到顶芽停止生长，顶叶尚未开面时采摘三、四叶，俗称开面采或三叶半采。
最后，我们来介绍下采茶的注意事项：
1、一般来说采摘要在晴天进行，上午采、中午拣，当天制完。具体是在日出后半小时后，避免鲜叶水分含量过高，不利萎凋与杀青。一般早上十至十二点之间完成采摘工作。
2、幼年茶树应以养为主，以采为辅，打顶护边，采高养低，轻采养蓬”；成年茶树以采为主，以养为辅，采养结合”。
3、及时采，早采三天是个宝，迟采三天便是草”，每种茶的采摘时间都关系着茶叶成品的质量；做到分批多次采，先发先采，后发后采。
4、采摘时切忌用指甲掐下茶叶，在手中不可紧捏，要使芽叶完整，严防采光叶片，也不可折断枝条或老嫩一把捋；应尽可能把对平叶和生长不正常的芽叶采下来。
5、放置茶篮中不可紧压，以免芽叶破碎、叶温增高；采下的鲜叶要放置在阴凉处，并及时收青，运往茶厂每天至少中午、傍晚各收送一次。
6、运青的容器应干净、透气、无异味；运送鲜叶过程中，堆放时不可重压。
小智机器人怎么用步骤
使用小智机器人首先打开机器人，小智伴底部有开关按钮。然后扫描顶部二维码绑定设备。再连接wifi“密码和声波链接”。最后根据底部的说明详细选择功能。小智来自国内的一家初创企业聚熵智能，它从外观上来看还是一个音箱的造型。这款产品可以与家里现有的智能设备连接，支持语音控制，同时配有一个“红卫星”设备，通过这个设备发射的红外线，小智可以控制传统家电产品。
机器学习建模步骤
1、实际问题抽象成数学问题：这里的抽象成数学问题，指的我们明确我们可以获得什么样的数据，目标是一个分类还是回归或者是聚类的问题，如果都不是的话，如果划归为其中的某类问题。
2、获取数据：获取数据包括获取原始数据以及从原始数据中经过特征工程从原始数据中提取训练、测试数据。机器学习比赛中原始数据都是直接提供的，但是实际问题需要自己获得原始数据。“ 数据决定机器学习结果的上限，而算法只是尽可能的逼近这个上限”，可见数据在机器学习中的作用。总的来说数据要有具有“代表性”，对于分类问题，数据偏斜不能过于严重，不同类别的数据数量不要有数个数量级的差距。 对评估数据的量级，样本数量、特征数量，估算训练模型对内存的消耗。如果数据量太大可以考虑减少训练样本、降维或者使用分布式机器学习系统。
3、特征工程：特征工程包括从原始数据中特征构建、特征提取、特征选择、特征工程做的好能发挥原始数据的最大效力，往往能够使得算法的效果和性能得到显著的提升，有时能使简单的模型的效果比复杂的模型效果好。数据挖掘的大部分时间就花在特征工程上面，是机器学习非常基础而又必备的步骤。数据预处理、数据清洗、筛选显著特征、摒弃非显著特征等。训练模型、诊断、调优模型诊断中至关重要的是判断过拟合、欠拟合，常见的方法是绘制学习曲线，交叉验证。通过增加训练的数据量、降低模型复杂度来降低过拟合的风险，提高特征的数量和质量、增加模型复杂来防止欠拟合。诊断后的模型需要进行进一步调优，调优后的新模型需要重新诊断，这是一个反复迭代不断逼近的过程，需要不断的尝试，进而达到最优的状态。
4、模型验证、误差分析：通过测试数据，验证模型的有效性，观察误差样本，分析误差产生的原因，往往能使得我们找到提升算法性能的突破点。误差分析主要是分析出误差来源与数据、特征、算法。
5、模型融合：提升算法的准确度主要方法是模型的前端（特征工程、清洗、预处理、采样）和后端的模型融合。在机器学习比赛中模型融合非常常见，基本都能使得效果有一定的提升。
6、上线运行：这一部分内容主要跟工程实现的相关性比较大。工程上是结果导向，模型在线上运行的效果直接决定模型的成败。 不单纯包括其准确程度、误差等情况，还包括其运行的速度(时间复杂度)、资源消耗程度（空间复杂度）、稳定性是否可接受。
手工蚕丝被和机器蚕丝被怎样区分
1、手工蚕丝被付出劳动力较多，价格贵一点；
2、手工蚕丝被用碱煮丝，而机器的话一般加了些化学药水；
3、手工蚕丝被的话，蚕丝做不到一张铺满样板，需层层拉制。而机制的一般是大张蚕丝铺满整个样板，就柔软度而言比之不及；
4、纯手工制作的蚕丝被柔软暖和，重量轻巧，同样大小、重量的蚕丝被体积大约是机制的两倍，机制的蚕丝被没有弹性、手感滑腻，制造出来的蚕丝被使用3到6个月后，内部会逐渐成团、变硬；
5、纯手工的蚕丝被使用一二十年，太阳晾晒后，恢复如新，三五年内和
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