参考连接microsoft破解
首先，进入控制面板版界面，选择程序和功能。
搜索microsoft office就能看到版本号了
首先，你应该知道选题是初步的，在你随着研究与总结中，你会不时的修改甚至推翻你的开始选题，随后选题将关乎你的接下来的研究与总结，好的选题是的你的研究成功了一半，研究与总结更是密不可分，研究了才有总结，总结了才知道研究了啥，然后才能对接下来的研究有个充分把握，这三者是一个整体，三者相互作用。关系如图所示。
当你确定了研究领域之后，你需要去查找领域的跟踪研究，这就需要你进行构造检索式，以下为构造检索式的步骤。
首先，找到该领域的关键词，根据关键词构造其同义词与相近词，此操作可以使用知网的学术翻译助手,同时，对于每次找的关键词与同一词建立一个文档记录他们的来源，这样可以进行分析我们为什么少了以及少了那些内容。
接下来，将关键词及其同义词进行检索式构造，此构造需要and、or、not等逻辑词连接，同时也需要模糊匹配*来进行大范围匹配，随后就是要随着阅读与研究深入进一步调整检索式。
知识库的建立需要选择合适的工具，推荐EndNote,其软件推荐该博主提供的方法:EndNote X9正版分享。同时记住知识库的建立是需要不断完善与调整，对文献导入进行详细记录并且检查其合理性，同时对于未导入的文献进行导入，如：所读文献的参考文献。
有时需要将每天新增相关检索范式的文献进行收录，可以通过订阅，将新增文献发送到邮箱里。
当你知识库构建完成，那么就是开始阅读文献的时候了，以下为阅读文献要做到的几个方面：
解决方法：取消代理
git config --global --unset http.proxy
git config --global --unset https.proxycnn中位置与尺度的问题
padding的作用于意义
U-net讲解
U-net中的镜像操作的理解
SiamRPN++笔记：padding究竟影响了什么？
浅谈采样定理
多尺度目标检测简单说检测目标的尺度不同有大有小。
检测物体大小不一的影响？
首先，浅层所提取的信息中几何信息好，但是语义信息差，视野小，因此更适合定位；深层所提取的信息中语义信息好，几何信息差，视野大，适合分类。
但是，随着加深深度会出现语义信息提取下降现象，因为随着周遭环境的稀释，虽然视野变大，但是视野中的信息量减少，提取下降。
如图为大小物体下的目标检测，可以看出大小目标的变化是一样的，但是，图像的大小不一样，即小目标更快到顶峰，而大目标却更晚到顶峰，因此，会出出现鱼
和熊掌不可兼得的情况，如图，神经网络的深度应定为25层，还是50层，亦或是37层呢？定25层则对小目标的检测效果好而大目标检测能力差；定50层则反之；
定37层则两类目标的检测能力较为均衡但都不在最好的检测状态。而这就是“多尺度”目标检测问题的根源所在。
解决方法
由不同分辨率组成的图像从大到小叠加在一起，这种就叫做图像金字塔。缺点：对多个尺寸的图片进行操作，计算量比较大。
- 站在巨人肩膀上。
- 细节决定成败。
- 感恩、知足、包容、珍惜。
- 努力、更加努力。
- Together we stand, divided we fall。
- 挖掘自己的可能性、发现别人的可能性。
- 不要过于在乎别人对你的眼光。
通过阅读了解到，本文章提出了一个灵活的量子图像表示模型，其操作是通过一个多项式将原始状态转化为FRQI状态，这个状态
可以同时捕获像素位置与像素值。在FRQI下提出了算法进行量子图像处理操作，比如量子图像压缩。随后作者进行了仿真模拟实验，包括存储、检索图像以及通过应用量子傅里叶变换作为处理操作来检测二进制图像中的线条。 其中图像压缩比在二进制图像上是68.75~90.63%，而对于经典的lena图像是6.67%到90.63%。
- 量子傅里叶变换