2020电赛早已落下帷幕，过去也已经很久了，而最近在准备夏令营的时候，想着把之前的一些经历总结总结，就想着那干脆写一篇博客记录记录吧，也算是开启我的CSDN之旅。虽然2020只是取得了省二的成绩，但其实对于大二的我来说也还好啦，也可以为2021的国赛备战起着指导作用了。第一次接触电赛还是在大一下的暑假，当时的电赛在我们学校举办，而我的学长们也在电赛中获得了十分好的成绩，拿到了当年省里的TI杯，而当

2020年大三上的时候和同学们一起组队参加了学校举办的机器人大赛，走的是循迹竞速赛道，规则很简单，就是看谁可以以最快的速度跑完全程，经过一个多月的学习与调试，最终我们的小车“德芙”（因为全程跑的十分丝滑）以26s的成绩（领先第二名7s）获得了第一，在此就写一篇博客记录记录自己调车的经历吧。我们队在比赛中使用的是舵机加双编码电机的机械结构，以芯片主频为72MHz的STM32F103ZET6为核心控制

数据不平衡，即某些类的样本可能比其他类少得多，是一个严重的问题，可能导致不利的节点分类。然而，大多数现有的GNN是基于不同类别的节点样本是平衡的假设。在这种情况下，用原始数据直接训练GNN分类器会低估那些少数类的样本，并导致次优性能。该文提出了一种新的基于混合的框架GraphMixup，用于改进图上的类不平衡节点分类。然而，由于少数类的极端稀疏性，直接在输入空间或嵌入空间中执行混合可能产生域外样本