Книга представляет исследование процесса разработки приложений в области дополненной и виртуальной реальности. Автор объясняет различные аспекты этого процесса, начиная от основных понятий AR и VR, заканчивая стратегиями развертывания и монетизации приложений. И подчеркивает важность понимания особенностей программирования для AR и VR, оптимизации производительности, тестирования, управления ресурсами. Каждый раздел дополнен наглядными примерами.
Данная книга – это практическое руководство для освоения языка программирования Python через решение разнообразных задач и проектов. В книге представлены подробные решения и код для каждой задачи.Основные разделы включают:– Логическое мышление и базовые конструкции: задачи для развития алгоритмического мышления и понимания основных конструкций Python.– Рисование и графика: упражнения с графическими изображениями и анимациями, используя библиотеки
Книга призвана помочь читателю развить свои математические навыки, улучшить логическое мышление, освоить использование языка программирования Python для решения задач. Она подходит как для самостоятельного изучения, так и в качестве учебного пособия для студентов и учителей, желающих более глубоко погрузиться в мир языка Python и его приложений с использованием современных инструментов.В книге представлены задачи из разных областей: геометрически
В этой книге вы встретите Аркандора, могущественного архимага, который проведет вас через глубины языка программирования Python от основ до продвинутых концепций. Откройте для себя волшебство создания переменных и управления данными, погрузитесь в мир объектно-ориентированного программирования, исследуйте астрономические данные и создайте свои собственные веб-приложения. С каждой главой вы будете углубляться в знания и навыки, воплощая свои идеи
Данное руководство по усиленному обучению (Reinforcement Learning, RL), охватывает теоретические основы, практические применения и современные достижения. В начале дается определение RL, его исторический контекст и ключевые отличия от других видов машинного обучения. Примеры применения RL охватывают игры, робототехнику, финансовые рынки и управление ресурсами. Математические основы включают марковские процессы принятия решений, состояния, действи
