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OpenSceneGraph 快速入门指导 对跨平台开源 场景图形 API 的 初步介绍 1 场景图形与 OpenSceneGraph 概述 1.1 OpenSceneGraph 的历史 1.2 OSG 的安装 1.2.1 硬件需求 1.2.2 Apple Mac OS X 1.2.3 Fedora Linux 1.2.4 Microsoft Windows 1.2.5 检查 OSG 的安装 1.3 运行 osgviewer 1.3.1 获取帮助 1.3.2 显示模式 1.3.3 环境变量 1.3.4 统计信息显示 1.3.5 记录动画 1.4 编辑 OSG 程序 1.5 场景图形初步 1.5.1 场景图形特性 2 建立一个场景图形 2.1 内存管理 2.1.1 Referenced 类 2.1.2 ref_ptr<>模板类 2.1.3 内存管理示例 2.2 叶节点（ Geode）和几何信息 2.2.1 Geometry 类概述 2.3 组节点（ Group） 2.3.1 子接口 2.3.2 父接口 2.3.3 变换节点（ Tranform） 2.3.4 细节层次节点（ LOD） 2.3.5 开关节点（ Switch） 2.4 渲染状态（ Rendering State） 2.4.1 渲染属性（ Attribute）和渲染模式（ Mode） 2.4.2 状态继承

根据《数据库系统概论（第5版）》图书整理的思维导图，考试复习以及面试的时候可以看看，唤醒自己的知识点回忆，还是比较齐全的。 内容包括基本的关系代数语言、结构化查询语言、事务隔离级别、范式、事务的并发控制（丢失修改、不可重复读、度脏数据）等。

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机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 卷积神经网络仿造生物的视知觉（visual perception）机制构建，可以进行监督学习和非监督学习，其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化（grid-like topology）特征，例如像素和音频进行学习、有稳定的效果且对数据没有额外的特征工程（feature engineering）要求。

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所 指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提 取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。