此为本人感悟如有错误万分抱歉

  昨天看了《寄生虫》电影，通过观看，内心有一点想法，因此记录一下（主要是好久不写了，心血来潮来进行撰写一下，顺带看看我的夏娜）。

  寄生虫分为生活上的寄生虫与精神上的寄生虫，生活上的寄生虫和我们认知的寄生虫类似，此类寄生虫寄生于宿主，安于现状，不思进取，永远生活于黑暗当中，事事依赖别人，在自身感到舒适的生活圈不作为，通过别人来养活自己。另一类是精神上的寄生虫，此类寄生虫很难发现，一般生活上的寄生现象来源于精神上的寄生，此类精神上的寄生一部分是由于失败造成的，为了逃避失败造成的现实与满足内心的自尊心，通过寄生于精神上的慰藉,生活于美好的幻想中，借由生活上的寄生不断地加深；另一方面是内心的自卑与羞耻心造成的精神上的寄生，此类寄生是通过寻求精神上的成长与过度在乎荣誉，以此掩盖自身的自卑心。

  现实中不能存在生活上的寄生与精神上的寄生，这就需要随时清醒地认识自己，自立自强地生活，切忌依赖别人，当遇到失败时不能逃避，要勇敢面对，汲取教训然后前进，在此基础上更重要的是不能活在幻想中，精神上的成长很重要，但要分清逃避与需求，不能把逃避化为精神上需求，以此自我慰藉与满足，这样的话容易活在幻想与自我满足中而生活上不作为。

  要养成界限意识，分清生活上与精神上的界限，不能跨过这些界限，这会是你付出代价，界限意识能让你适度而非过度，任何毒性都是在程度超过界限而产生的

  现在重点来了，夏娜登场。

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IDEA中的坑

解决在IDEAmaven配置中，出现使用setting设置只能作用于该项目的问题

 本人使用的是IDEA2022.3版本,在进行maven配置时，通过setting进行配置maven，出现了该配置只能作用于该项目，不能迁移到另一个项目中。

解决

 新版IDEA的全局设置放到了初始化界面中，如果你已经进入项目可以通过如下图所示操作退出项目，然后就会进入初始化界面。

 进入初始化界面后，找到全局配置，如下图：

 最后就是进行全局配置了，但是你以为这就完了吗？

 好了休息完了，接下来是将勾选自动编译到项目中，如果这个不勾选，还是出现无法应用的情况，操作如下图：

 ok!现在全局配置生效了，你终于不用每次都配置了。

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压缩

• 传统先采样后压缩方法
• 基于压缩感知的压缩，将采样与压缩合并，压缩感知的测量数量比奈奎斯特理论少很多

Introduction

第二段：目前提出的压缩感知进行压缩的方法存在当采样率低的情况下的重构时间长与重构效果差的情况，借助神经网络的强大学习与计算能力可以有效地将重构图像进行改进，但是目前神经网络没有考虑块之间的相关性，使得重构图像产生了块伪重影噪声，这些方法都是基于理想条件下的压缩，对于现实中出现的传输波动与噪声现象，没有考虑进去。

第三段、第四段：提出目前的基于压缩感知的加密方法，同时，分析出该方法存在的问题。
第五段：提出了作者的方法。

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参考连接microsoft破解

office版本查询

控制面板查询

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

OK，祭出大杀器了 office Tool Plus

下载网站

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注；以下是对确定大方向而不知道小方向来说，并且是我通过阅读选题部分，然后根据自己的理解进行总结，有不对的地方敬请指正，QQ:1412159107

了解该领域的知识

选题-研究-总结

  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。

文献查找与知识库构建

 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。

• 同义词构造

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。

• 检索式构造

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。

• 知识库建立

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。

• 新增文献收录

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。

文献阅读

 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：

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git push 报错：fatal: unable to access ‘https://github.com/hongyinggame/shanaweb.git/’: Failed to connect to github.com port 443 after 21108 ms: Timed out

解决方法：取消代理

git config --global --unset http.proxy

git config --global --unset https.proxy

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参考连接

Markdown教程-代码块

问题：&emsp出现了无法渲染的情况

 首先，观察你的渲染插件hexo-render有无问题，查询插件代码：

npm ls ----列出所有插件

没有插件时，使用如下命令进行下载：注：这里用hexo-renderer-markdown-it-plus作为例子，其他渲染器只需将插件名修改即可，同时看看有没有将以前的渲染器删除代码如下。

npm un hexo-renderer-marked --save 卸载以前的渲染器
npm i hexo-renderer-markdown-it-plus --save 安装现有的渲染器

问题：代码块的定义

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参考连接

cnn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

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

1. 图像金子塔

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。

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格言

• 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。

学习时间记录

• 2022.10.30 星期日晚上 学习了Abstract，introduction
• 2022.10.31 星期一下午

Abstract

  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%。

本节涉及知识

• 量子傅里叶变换

注释

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第一节

开始我的博客

第二节

你好世界

第三节

完美收工

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