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物理深度的定义一个物体放在水里面,深度指的是到上表面还是到下表面的距离?
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上表面的深度和下表面的深度并不冲突呀深度是指液体中一点到水面的距离如果只是说物体的深度的话就不是指精确的深度只是一个大致的概念此时把物体近似地看做一个点
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深度龋齿是指龋蚀已达到牙本质深层，接近牙髓，或已影响牙髓。
深度龋齿深度龋齿
患儿对冷、热、酸、甜都有痛感，特别对热敏感，一败涂地去掉以后，疼痛仍持续一定时间才逐渐消失。这时多数需要作牙髓治疗以保存牙齿。 深龋未经治疗，则牙髓继发感染或牙髓坏死。细菌可以通过牙根达到根尖孔外，引起根尖周围炎症。可能形成病灶感染。牙冠若已大部破坏或只留残根时，应将其拔除。
深度龋齿深度龋齿的危害
深度龋齿影响生长发育。由于龋齿疼痛，以及乳牙龋坏早失，导致咀嚼功能降低，胃肠消化吸收减弱，造成机体营养不良，生长发育受到影响。龋病引起的根端肉芽肿，囊肿，牙髓感染等可成为感染病灶。
深度龋齿治疗
深度龋齿的治疗将牙髓腔内炎性物质、血液等引流出来。如有脓肿，可由医生切开引流，切口处放置的引流条需每日或隔日更换一次。同时加强局部和全身的抗感染治疗。
清除历史记录关闭林桢：做教育产品要宽度1厘米，深度1公里
编者按：12月5日，由搜狐网、搜狐教育主办的“教育的精神重塑——生长与生活“年度盛典在北京拉开帷幕，全国教育界专家、学者、媒体人及教育机构领军者等600余人汇聚一堂，就中国教育的热点话题展开深入探讨。在《私人资本的创新公平与自媒体思维》论坛中，新东方教育总裁周成刚先生，鲨鱼公园创始人张永琪先生，麻省理工大学博士，爱乐奇创始人潘鹏凯先生，快乐学创始人林桢先生进行了分享。
此文为搜狐教育原创，转载请注明出处，违者必究！
以下是快乐学创始人林桢先生的精彩分享：
郑蓉（搜狐教育主编）：国家十三五规划中提出，教育领域要广泛的吸收社会资本，提供多样化的教学服务，相信对民间的教育机构有很大的促进。你们认为未来教育行业会带来什么样积极的影响呢？
林桢（快乐学CEO）：过去半年，快乐学已经进入了北京、山东等全国很多名校，我们发现学校的硬件投入还不错，但是老师整体的信息化素养还不够高，其中很重要的原因是目前老师薪酬水平普遍比较低，吸引不到优秀的毕业生，我们通过清华附中、101等这些学校最优秀学生的毕业去向发现，很少有学生选择把老师当成一个职业。我觉得这一点非常恐怖，我的父母当老师，他们是当时成绩比较优秀的，现在出现一个逆转的情况。
早年有人问过比尔盖茨你觉得谁是你的竞争者，他说高盛是我的竞争者，因为高盛会付出更高的薪水把好的学生引过来。如何让老师的地位得到提高？首先我想特别呼吁的是真正让教育者的待遇改善。我跟一位新东方的老师交流，十年前，他一个暑假他可以收入20万。我觉得今天呼吁公立体系，强烈呼吁要把老师的待遇提升上来，只有让知识分子得到真正的尊重，才能提升教育质量。这个跟互联网技术都没有关系。
郑蓉（搜狐教育主编）：公立学校其实在不同角度探索一些在线产品革新，可能相对来说速度会慢很多。我们也欣喜地看到有很多机构的产品在慢慢进入公立学校，跟公立学校有比较深入的合作。各位再看来，像这种民间机构类的产品对进入公立学校，对公立学校的改变做哪些推进呢？
林桢（快乐学CEO）：公立学校这个体系，是一个相对完整，相对封闭的体系。因为中国的教育，尤其在中小学领域，已经被一个目标限制，他必须要参加高考，这就意味着对外界的产品期待不是那么大，学校不需要空心化的产品，而是要宽度一厘米，深度一公里，对他们能提升效率和效果的产品。
从快乐学的探索来说，我们研发了作业批阅设备和学习分析引擎，老师可以进行数据分析。比如数学，同分数的两个学生，可能一个问题出在函数和立体几何，另一个出在集合与数列，我们可以利用数据帮助学生解决个性化问题。
产品只有深入融合到这个过程中，才能会被老师接受。当然我们在融合的过程中，也发现我们有很多的创新点被激发出来。这个时候我们的观点是说，作为创业者来讲，你必须去研究这个过程，从而创造出新的产品。
郑蓉（搜狐教育主编）：自媒体时代，人人都是麦克风，人人都是舆论的传播者和发布者。延伸到教育领域，其实情况有所变化，并不是说每个人都能够当老师，但也有相当一部分有技能和学识的人可以在网上办课堂当老师的。在自媒体这种现状下，私人资本如何在这种激烈竞争的市场上占有一席之地，包括我们的投资者和创业者，需要怎样的自媒体思维，或者要怎样去适应现在自媒体思维整个行业的一些格局呢？
林桢（快乐学CEO）：这个话题跟自媒体有关，我们是搜狐自媒体平台的受益者。在声音众多的时代，从听者的角度，需要分辨出真实的声音，需要有更多批判性的思维；从内容贡献者的角度来讲，需要分享精神，所谓分享精神，第一个不要抄袭别人，你要独立、原创性的思考。今天我见到鲁白教授的时候，我跟他说我是您的读者。
中国按照科学人文这个标准去衡量好的公众号有几个，我觉得我是受益者。归纳一下，如果你是听者，你要有评判精神，如果你是贡献者，你要有分享精神，分享真正有益的思想和观点，谢谢。
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今日搜狐热点10分享收藏什么是OpenGL中的深度、深度缓存、深度测试？
1）直观理解深度其实就是该象素点在3d世界中距离摄象机的距离，深度缓存中存储着每个象素点（绘制在屏幕上的）的深度值！深度测试决定了是否绘制较远的象素点（或较近的象素点），通常选用较近的，而较远优先能实现透视的效果！！！2）Z值（深度值)、Z buffer(深度缓存)
下面先讲讲Z坐标。Z坐标和X、Y坐标一样。在变换、裁减和透视除法后，Z的范围为-1.0~1.0。DepthRange映射指定Z坐标的变换，这与用于将X和Y映射到窗口坐标的视口变换类似，但DepthRange映射又与视口映射有所不同，因为深度缓存的硬件方案对应用程序来说是隐藏的。调用DepthRange的参数是[0.0,1.0]，与一片断相联的Z值（深度值）表示到眼睛的距离。在默认情况下，最接近眼睛的片断（在近截面上）被映射到0.0，离眼睛最远的片断（在远截面上）映射到1.0。片断可以映射为深度缓存范围的子集（通过在DepthRange中指定更小的值）。映射也可以相反，这样的话离眼睛最远的片断在0.0，最近的片断在1.0（调用DepthRange(1.0,0.0))，虽然这样反向映射是可以的，但对实际应用作用不大。
要理解为什么渲染质量上会不一致，最重要的是要理解屏幕Z坐标的特性。Z值指定了从片断到眼睛的距离。在正交投影中距离和Z值的关系是线性的，但在透视投影中却不是的。在透视投影中这种关系是非线性的，而且非线性的程度与Frustum函数中的far/near（或gluPerspective函数中的zFar/zNear）成比例。这种非线性在靠近近截面时增加了Z值的精度，而且增加了深度缓存的效率；但是在视见体的其它部分则降低了精度，也就减少了深度缓存的精确性。根据经验，far/near比值大于1000会有这种不好的效果。所以一般far/near比值应小于1000。要想解决这个问题，最简单的方法是通过将近截面远离眼睛来降低far/near比值，其唯一的副作用是离眼睛很近的物体可能会被裁减掉，但在特定的应用程序中这很少是个问题，近截面的位置对X、Y坐标的投影没有影响，因此这对图像的影响很小。还有OpenGL光栅化和深度缓存的一些其他方面值得一提。一个大问题是光栅化过程使用不精确的算法，所以很难处理共面的图元，除非它们共享相同的平面方程。这个问题在有限精度的深度缓存实现中更加严重。这些问题包括：贴花(decaling)、隐藏线消除、轮廓多边形和阴影等。不过现在已经提出许多方法来解决这些问题，如PolygonOffset技术等。
深度缓存的位数是衡量深度缓存精度的参数。深度缓存位数越高，则精确度越高，目前的显卡一般都可支持16位的Z Buffer，一些高级的显卡已经可以支持32位的Z Buffer，但一般用24位Z Buffer就已经足够了。3）深度测试OpenGL中的深度测试是采用深度缓存器算法，消除场景中的不可见面。在默认情况下，深度缓存中深度值的范围在0.0到1.0之间，这个范围值可以通过函数：
glDepthRange (nearNormDepth, farNormalDepth);将深度值的范围变为nearNormDepth到farNormalDepth之间。这里nearNormDepth和farNormalDepth可以取0.0到1.0范围内的任意值，甚至可以让nearNormDepth & farNormalDepth。这样，通过glDepthRange函数可以在透视投影有限观察空间中的任意区域进行深度测试。
另一个非常有用的函数是：
glClearDepth (maxDepth);参数maxDepth可以是0.0到1.0范围内的任意值。glClearDepth用maxDepth对深度缓存进行初始化，而默认情况下，深度缓存用1.0进行初始化。由于在进行深度测试中，大于深度缓存初始值的多边形都不会被绘制，因此glClearDepth函数可以用来加速深度测试处理。这里需要注意的是指定了深度缓存的初始化值之后，应调用：
glClear(GL_DEPTH_BUFFER_BIT);完成深度缓存的初始化。
在深度测试中，默认情况是将需要绘制的新像素的z值与深度缓冲区中对应位置的z值进行比较，如果比深度缓存中的值小，那么用新像素的颜色值更新帧缓存中对应像素的颜色值。这种比较测试的方式可以通过函数：
glDepthFunc(func);进行修改。其中参数func的值可以为GL_NEVER（没有处理）、GL_ALWAYS（处理所有）、GL_LESS（小于）、GL_LEQUAL（小于等于）、GL_EQUAL（等于）、GL_GEQUAL（大于等于）、GL_GREATER（大于）或GL_NOTEQUAL（不等于），其中默认值是GL_LESS。这些测试可以在各种应用中减少深度缓存处理的的计算。
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