Все для школьников, студентов, учащихся, преподавателей и родителей - Обучалка - Obuchalka.org

Multiplayer Game Development with Unreal Engine 5, Secchi M., 2023.

   If you are a game programmer or specifically an Unreal Engine developer, with little or no knowledge of video game networking systems, and want to delve deep into this topic, then this book is for you.
Developers who are proficient in other game engines and are interested in understanding the principles of the Unreal multiplayer system will also benefit from this book; however, a basic knowledge of Unreal Engine and C++ is strongly recommended.

Python для аналитики данных, Практический курс, Меликов П.И., 2023.

   Учебное пособие представляет собой практический курс, состоящий из 13 занятий (12 из которых интерактивные — для среды JupyterLab). Курс содержит введение в основы языка Python с упором на аналитику данных (работа с наборами данных, статистика, язык SQL, метрики и машинное обучение). Приведен порядок выполнения занятий и архив необходимых файлов, а также дан список заданий для закрепления обучающимися изучаемого материала. Учебное пособие освещает вопросы применения ряда сквозных технологий, приведенных в Национальной программе «Цифровая экономика Российской Федерации», таких как «Технологии хранения и анализа больших данных», «Искусственный интеллект», «Машинное обучение».
Подготовлено в соответствии с Федеральным государственным образовательным стандартом высшего образования.
Предназначено для студентов технических направлений подготовки и специальностей, учебными планами которых предусмотрено изучение дисциплин «Искусственные нейронные сети», «Нейронные сети и нечеткая логика в задачах управления», «Интеллектуальные системы» и «Аналитика технологических данных», а также при реализации дополнительных образовательных программ с тематикой «Аналитика данных».

Создай свою первую игру на Python с нуля, Самоучитель в примерах, Кенлон С., Вейхлер Дж., 2024.

   Эта книга — практическое пособие для начинающих программистов, желающих научиться создавать с нуля компьютерные игры на «дружественном» для новичков языке Python. Каждый ее раздел представляет собой проектирование очередного этапа игры, включая придумывание и «оживление» игрового персонажа, его противников, разработку дополнительных игровых элементов и налаживание их взаимодействия между собой. Кроме того, в ней рассмотрены тонкие моменты, связанные с подготовкой графических изображений и звуковых файлов с целью создания визуальных и звуковых эффектов. Все разделы содержат примеры исходного кода с подробным описанием работы каждого его фрагмента. Авторы доступным языком описывают, как использовать библиотеку Pygame для выстраивания графики, обработки пользовательского ввода и управления игровым процессом, что делает материал понятным для новичков, и дают ссылки на исходный код, который можно скопировать и сразу запустить на своем компьютере. Данное издание поможет овладеть основами разработки игр на Python и, несомненно, вдохновит на создание собственных игровых проектов, где для фантазий и их программного воплощения не существует границ.

Книга Kaggle, Машинное обучение и анализ данных, Банахевич К., Массарон Л., 2024.

   Книга рассказывает о продвинутых приёмах машинного обучения и науки о данных (data science) на основе задач, решаемых на всемирно известной платформе Kaggle. Показано (в том числе на примере увлекательных интервью с Kaggle-гроссмейстерами), как устроена платформа Kaggle и проводимые на ней соревнования. Изложенный материал позволяет развить необходимые навыки и собрать портфолио по машинному обучению, анализу данных, обработке естественного языка, работе с множествами. Подобран уникальный пул задач, охватывающих различные классификационные и оценочные метрики, методы обучения нейронных сетей, схемы валидации, выявление паттернов и трендов в материале любой сложности.

Data Science Fundamentals with R, Python, and Open Data, Cremonini M., 2024.

   This text introduces the fundamentals of data science using twomain programming languages and open-source technologies : R and Python. These are accompanied by the respective application contexts formed by tools to support coding scripts, i.e. logical sequences of instructions with the aim to produce certain results or functionalities. The tools can be of the command line interface (CLI) type, which are consoles to be used with textual commands, and integrated development environment (IDE), which are of interactive type to support the use of languages. Other elements that make up the application context are the supplementary libraries that contain the additional functions in addition to the basic ones coming with the language, package managers for the automated management of the download and installation of new libraries, online documentation, cheat sheets, tutorials, and online forums of discussion and help for users. This context, formed by a language, tools, additional features, discussions between users, and online documentation produced by developers, is what we mean when we say "R" and "Python," not the simple programming language tool, which by itself would be very little.

Mastering Functional Programming with Python, Neutreon B., 2024.

   This book is designed with a very specific goal in mind: to comprehensively explore the principles and practices of functional programming within the context of Python programming language. Our approach reflects a careful balance between theory and practice, ensuring that foundational concepts are not only explained but are also illustrated with practical examples.
Functional programming, a paradigm with its roots in the lambda calculus, emphasizes functions as the primary mechanism for program execution. It offers a different perspective and set of strategies compared to imperative programming, which is more commonly encountered in the Python world. Through the course of this book, we aim to demystify functional programming concepts, making them accessible and applicable to Python developers.

Machine Learning Simplified, A Gentle Introduction to Supervised Learning, Wolf A., 2022.

   My goal for this book is to help make machine learning available to as many people as possible whether technical or not. It is easily accessible for a non-technical reader, but also contains way enough mathematical detail to serve as an introduction to machine learning for a technical reader. Nevertheless, some prior knowledge of mathematics, statistics and the Python programming language is recommended to get the most out of this book.

FastAPI, Веб-разработка на Python, Любанович Б., 2024.

   FastAPI — относительно новый, но надежный фреймворк с чистым дизайном, использующий преимущества актуальных возможностей Python. Как следует из названия, FastAPI отличается высоким быстродействием и способен конкурировать в этом с аналогичными фреймворками на таких языках, как Golang. Эта практическая книга расскажет разработчикам, знакомым с Python, как FastAPI позволяет достичь большего за меньшее время и с меньшим количеством кода.
Билл Любанович рассказывает о тонкостях разработки с применением FastAPI и предлагает множество рекомендаций по таким темам, как формы, доступ к базам данных, графика, карты и многое другое, что поможет освоить основы и даже пойти дальше. Кроме того, вы познакомитесь с RESTful API, приемами валидации данных, авторизации и повышения производительности. Благодаря сходству с такими фреймворками, как Flask и Django, вы легко начнете работу с FastAPI.