奥比中光双目摄像头AstraPro利用双目成像原理，可以很方便的采集深度图像。下面介绍再Windows平台使用OpenNI2、OpenCV2采集奥比中光双目摄像头AstraPro的深度图RGB彩色图和点云数据的大概操作。
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首先，我们先看一下最终的柱状图效果展示。如下图所示，一个完整的柱状图需要包含三个部分：矩形、文字、坐标轴。
添加SVG画布
```js
// 画布大小
var width = 400,
height = 400;
// 画布四个方向上的留白
var margin = {
top: 20,
right: 30,
bottom: 20,
left: 30
};
var chart = d3.select('.chart')
.attr('width', width)
.attr('height', height)
.append('g');
```
定义比例尺
js
// define x
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PS入门
1.好习惯
1.永远不破坏原始素材(复制图层ctrl+j)
2.图层管理(图层分组ctrl+g)
3.保存PSD文件
4.尽量不使用快捷键
2.图层的概念
ps中的所有操作均发生在图层上，将多个图层叠加可将每个图层上的图像叠加，上层覆盖下层内容生成一张新图。
魔法棒：通过算法将相近的颜色转换为选区，
图层蒙版：使用图层蒙版将不显示的部分(黑色区域)遮住
3.钢笔工具
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动态计算图模型时代
经典的深度学习框架比如caffe，mxnet，tensorflow等都是使用的静态计算图模型（当然最近tensorflow推出新的Execution模式—Eager，mxnet也开始使用新的前端框架Gluon…这是后话），也就是先定义一个计算图，然后往里面“喂”数据，这是经典的Define-and-Run模式…..（我也不知道继续该怎么编了，反正大家都知道怎么用tensorflow和caffe，就是和我们用numpy不一样）直到Chainer横空出世，引入了动态图机制，让深度学习研究工作者眼前焕然一新，pytorch也来了，春天近了。
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1. 基本的柱状图
```py
import matplotlib.pyplot as plt
data = [5, 20, 15, 25, 10]
plt.bar(range(len(data)), data)
plt.show()
```
plt.bar函数签名为：
py
bar(left, height, width=0.8, bottom=None, **kwargs)
事实上，left，height，width，bottom这四个参数确定了柱体的位置和大小。默认情况下，left为柱体的居中位置（可以通过align参数来改变left值的含义），即：
(left - width / 2, bottom)为左
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微博爬虫 + 社交网络图可视化
项目地址：WeiboSocialNetwork
先展示下结果再来解释代码：
首先有个R语言生成的 html
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1. 写在前面
很久很久以前，我们在 python 里面画图都是用 matplotlib 这个包，当然现在好像也还在用它，不过我一直以来都不太喜欢这种方式，因为 matplotlib 画出来的图都是静态图片，虽然做简单的展示没什么压力，但是图形复杂后就不方面了，比如说下面这些场景：
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因为最近手上有个小的需求，设计一个可缩放和可拖拽的树形结构，我便去研读了D3官网给的一个树形的例子。
布局（Layout）
原本我以为理解了基本的选择器、元素操作、Enter、Exit就能去看实例的代码了，后来发现我错了，所以这里需要理解一下D3中布局（Layout）的概念。布局是D3中一个十分重要的概念，从布局衍生出很多图表。例如：饼状图（pie）、力导向图（force），树状图（tree）等等，基本实现了很多开源的可视化工具提供的图表。但是它又和很多可视化工具（如Echarts）有很大的不同。
相对于其它工具来说，D3较底层一点，所以初学者可能会觉得有点困难，但是一旦理解了D3布局的思想，使用起来，会比其它工具更加得心应手
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更多资料可参考：
A Complete Guide to Flexbox
Using CSS Flexible Boxes
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