Наука о сложных системах - это междисциплинарная область на стыке математики, ин форматики и естествознания, которая фокусируется на сложных системах, представляющи собой системы со множеством взаимодействующих компонентов. .Одним из основных инструментов науки о сложных системах являются дискретные модел включая сети и графы, клеточные автоматы и агентное моделирование. .Наука о сложных системах полезна, особенно если необходимо объяснить поведение природных и социальных систем, она обеспечивает разнообразный и адаптируемый инструментарий моделирования, позволяет применить навыки программирования и поразмыслит над фундаментальными вопросами философии науки. В книге приводится код, математические тексты и пояснения, необходимые для понимания работы моделей. .Издание будет полезно широкому кругу лиц, здесь опущены очень сложные технические детали.

Наука о сложных системах - это междисциплинарная область на стыке математики, ин форматики и естествознания, которая фокусируется на сложных системах, представляющи собой системы со множеством взаимодействующих компонентов. .Одним из основных инструментов науки о сложных системах являются дискретные модел включая сети и графы, клеточные автоматы и агентное моделирование. .Наука о сложных системах полезна, особенно если необходимо объяснить поведение природных и социальных систем, она обеспечивает разнообразный и адаптируемый инструментарий моделирования, позволяет применить навыки программирования и поразмыслит над фундаментальными вопросами философии науки. В книге приводится код, математические тексты и пояснения, необходимые для понимания работы моделей. .Издание будет полезно широкому кругу лиц, здесь опущены очень сложные технические детали.

Философия использования программирования для внедрения, иллюстрирования и улучшения изучения комплексных тем Работа с массивами и методами, включая базовую обработку сигналов и быстрое преобразование Фурье Изучение абстрактных моделей сложных физических систем Тетради с начальным кодом и решениями, которые помогут вам повторно реализовать и расширить исходные эксперименты по теории сложности Исследование философии науки, включая природу научных законов, теорию выбора, реализм и инструментализм Эта книга должна быть в любом списке литературы, посвященной возникновению комплексной динамики из простых структур Наука о поведении сложных систем использует различные вычисления для изучения естественных и гуманитарных наук. В этой книге вы будете использовать графы, клеточные автоматы и агентные модели для изучения тем по физике, биологии и экономике. Независимо от того, являетесь ли вы программистом на Python или изучаете компьютерное моделирование в университете, вы углубитесь в изучение сложных систем с помощью серии проработанных примеров, упражнений, случаев из практики и простых для понимания объяснений.

Создайте с нуля автономный мобильный робот! Принципы работы робота с дифференциальным приводом Знакомство со средой моделирования робота Gazebo Проектирование оборудования и схем Согласование приводов и датчиков с контроллером робота Исследование работы различных 3D-камер глубины Реализация автономной навигации Создание графического пользовательского приложения Robot Operating System (ROS) - один из самых популярных фреймворков программного обеспечения в области робототехники как в исследованиях, так и в производстве, имеющий готовые функции для реализации различных возможностей в роботе. Эта книга начинается с того, что показывает вам основы ROS в совокупности с основами работы и управления роботов с дифференциальным приводом. Затем будут рассмотрены принцип разработки и создания модели робота и процесс проектирования и визуализации его физики и логики с помощью ROS. Двигаясь дальше, мы соберём робота с использованием соответствующего оборудования и настроим работу с его приводами. Затем вы научитесь настраивать датчики глубины и лидары и программировать их работу с помощью ROS. Наконец, вы создадите GUI (графическое пользовательское приложение) для вашего робота, используя фреймворк QT. К концу урока у вас будет четкое представление о том, как интегрировать и собирать все элементы в роботе и как укомплектовать всё программное обеспечение в пакет.

Создайте с нуля автономный мобильный робот! .Принципы работы робота с дифференциальным приводом .Знакомство со средой моделирования робота Gazebo .Проектирование оборудования и схем .Согласование приводов и датчиков с контроллером робота .Исследование работы различных 3D-камер глубины .Реализация автономной навигации .Создание графического пользовательского приложения .Robot Operating System (ROS) - один из самых популярных фреймворков программного обеспечения в области робототехники как в исследованиях, так и в производстве, имеющий готовые функции для реализации различных возможностей в роботе. .Эта книга начинается с того, что показывает вам основы ROS в совокупности с основами работы и управления роботов с дифференциальным приводом. Затем будут рассмотрены принцип разработки и создания модели робота и процесс проектирования и визуализации его физики и логики с помощью ROS. Двигаясь дальше, мы соберём робота с использованием соответствующего оборудования и настроим работу с его приводами. Затем вы научитесь настраивать датчики глубины и лидары и программировать их работу с помощью ROS. Наконец, вы создадите GUI (графическое пользовательское приложение) для вашего робота, используя фреймворк QT. .К концу урока у вас будет четкое представление о том, как интегрировать и собирать все элементы в роботе и как укомплектовать всё программное обеспечение в пакет.

Создайте с нуля автономный мобильный робот! .Принципы работы робота с дифференциальным приводом .Знакомство со средой моделирования робота Gazebo .Проектирование оборудования и схем .Согласование приводов и датчиков с контроллером робота .Исследование работы различных 3D-камер глубины .Реализация автономной навигации .Создание графического пользовательского приложения .Robot Operating System (ROS) - один из самых популярных фреймворков программного обеспечения в области робототехники как в исследованиях, так и в производстве, имеющий готовые функции для реализации различных возможностей в роботе. .Эта книга начинается с того, что показывает вам основы ROS в совокупности с основами работы и управления роботов с дифференциальным приводом. Затем будут рассмотрены принцип разработки и создания модели робота и процесс проектирования и визуализации его физики и логики с помощью ROS. Двигаясь дальше, мы соберём робота с использованием соответствующего оборудования и настроим работу с его приводами. Затем вы научитесь настраивать датчики глубины и лидары и программировать их работу с помощью ROS. Наконец, вы создадите GUI (графическое пользовательское приложение) для вашего робота, используя фреймворк QT. .К концу урока у вас будет четкое представление о том, как интегрировать и собирать все элементы в роботе и как укомплектовать всё программное обеспечение в пакет.

ПОЛНОЕ РУКОВОДСТВО ДЛЯ ПОНИМАНИЯ И СОЗДАНИЯ СИСТЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ PYTHON.«Машинное обучение с помощью Python для всех» поможет вам овладеть процессами, шаблонами и стратегиями, необходимыми для создания эффективных систем обучения, даже если вы абсолютный новичок. Если вы немного знакомы с написанием кода на Python, эта книга для вас, независимо от того, насколько глубоко вы знаете математику.Мы начнем с понятия машинного обучения и того, что можно сделать с его помощью, введем ключевые математические и вычислительные темы на понятном языке, помогая пройти первые шаги по созданию, обучению и оценке систем. Шаг за шагом вы освоите компоненты практической системы обучения, расширите ваш инструментарий и изучите некоторые из самых сложных и интересных методик. Это руководство полезно для любой системы обучения, которую вы будете использовать.ДОКТОР МАРК Э. ФЕННЕР с 1999 года преподает информатику и математику, работает в области науки о данных. Марк разрабатывал учебные программы для крупных компаний, небольших консалтинговых фирм и научно-исследовательских лабораторий национального уровня. Он имеет степень доктора в области компьютерных наук.Вы научитесь:• Понимать алгоритмы, модели и основные концепции машинного обучения.• Реалистично оценивать производительность систем машинного обучения.• Настраивать производительность системы.• Применять методы машинного обучения к изображениям и тексту.• Взаимодействовать с нейронными сетями и графическими моделями.• Разрабатывать функции для сглаживания данных и придания им полезной формы.• Пользоваться библиотекой Python scikit-learn и другими мощными инструментами.

Образовательный набор многокомпонентных робототехнических систем и манипуляционных роботов SpiderPi с искусственным интеллектом, на основе контроллера Raspberry Pi 4B, языком программирования Python. Оснащенный камерой 2DOF HD, SpiderPi может реализовывать интеллектуальные игры, такие как распознавание лиц и создание интеллектуального транспорта. Изучение: - искусственного зрения - OpenCV - бионической походки Особенности: - Raspberry Pi4B - Широкоугольная HD Камера - Python - 4 вида управления - Инверсивная кинематика - Движение по линии - Распознавание объектов - Обход препятствий - Bluetooth , WiFi

Полное руководство для понимания и создания систем машинного обучения с помощью Python. "Машинное обучение с помощью Python для всех" поможет вам овладеть процессами, шаблонами и стратегиями, необходимыми для создания эффективных систем обучения, даже если вы абсолютный новичок. Если вы немного знакомы с написанием кода на Python, эта книга для вас, независимо от того, насколько глубоко вы знаете математику. Мы начнем с понятия машинного обучения и того, что можно сделать с его помощью, введем ключевые математические и вычислительные темы на понятном языке, помогая пройти первые шаги по созданию, обучению и оценке систем. Шаг за шагом вы освоите компоненты практической системы обучения, расширите ваш инструментарий и изучите некоторые из самых сложных и интересных методик. Это руководство полезно для любой системы обучения, которую вы будете использовать. Доктор Марк Э. Феннер с 1999 года преподает информатику и математику, работает в области науки о данных. Марк разрабатывал учебные программы для крупных компаний, небольших консалтинговых фирм и научно-исследовательских лабораторий национального уровня. Он имеет степень доктора в области компьютерных наук. Вы научитесь: • Понимать алгоритмы, модели и основные концепции машинного обучения. • Реалистично оценивать производительность систем машинного обучения. • Настраивать производительность системы. • Применять методы машинного обучения к изображениям и тексту. • Взаимодействовать с нейронными сетями и графическими моделями. • Разрабатывать функции для сглаживания данных и придания им полезной формы. • Пользоваться библиотекой Python scikit-learn и другими мощными инструментами.

С помощью этой практической книги вы получите всестороннее и глубокое введение в основы языка Python. Будучи основанным на популярном учебном курсе Марка Лутца, обновленное 5-е издание книги поможет вам быстро научиться писать эффективный высококачественный код на Python. Она является идеальным способом начать изучение Python, будь вы новичок в программировании или профессиональный разработчик программного обеспечения на других языках. .Это простое и понятное учебное пособие, укомплектованное контрольными вопросами, упражнениями и полезными иллюстрациями, позволит вам освоить основы линеек Python 3.X и 2.Х. Вы также ознакомитесь с расширенными возможностями языка, получившими широкое распространение в коде Python.

С помощью этой практической книги вы получите всестороннее и глубокое введение в основы языка Python. Будучи основанным на популярном учебном курсе Марка Лутца, обновленное 5-е издание книги поможет вам быстро научиться писать эффективный высококачественный код на Python. Она является идеальным способом начать изучение Python, будь вы новичок в программировании или профессиональный разработчик программного обеспечения на других языках. .Это простое и понятное учебное пособие, укомплектованное контрольными вопросами, упражнениями и полезными иллюстрациями, позволит вам освоить основы линеек Python 3.X и 2.Х. Вы также ознакомитесь с расширенными возможностями языка, получившими широкое распространение в коде Python.

Если вы знакомы с основами математики и с программированием на Python, то вы готовы к погружению в обработку сигналов. При изучении этой сложной темы в большинстве руководств начинают с теории, в этой же книге все изучается на примерах, взятых из реальной жизни. Уже в первой главе вы разложите звук на гармоники, поменяете их и создадите новые звуки. Автор, Аллен Дауни, рассматривает несколько методов - тут и спектральное разложение, и фильтрация, и свертка, и быстрое преобразование Фурье. В этой книге много упражнений и примеров кода - с ними проще разбираться в материале. Книга профессора Дауни - идеальный путеводитель в мире цифровой обработки сигналов. Она содержит массу информации - от основ до "высоких материй", и она представлена в простом, логичном и хорошо организованном виде, с большим количеством иллюстраций. Прилагаемые Python-программы служат практическими, живыми примерами. В этой книге рассмотрены: периодические сигналы и их спектры; гармоническая структура простого сигнала; чирпы и иные звуки с изменяющимся во времени спектром; шумовые сигналы и естественные источники шума; автокорреляционная функция для оценки высоты звука; дискретное косинусное преобразование (ДКП) для сжатия; быстрое преобразование Фурье для спектрального анализа; связь событий во времени и фильтров в частотной области; теория линейных времянезависимых систем (LТI); амплитудная модуляция (АМ), основа радиовещания.

Если вы знакомы с основами математики и с программированием на Python, то вы готовы к погружению в обработку сигналов. При изучении этой сложной темы в большинстве руководств начинают с теории, в этой же книге все изучается на примерах, взятых из реальной жизни. Уже в первой главе вы разложите звук на гармоники, поменяете их и создадите новые звуки. Автор, Аллен Дауни, рассматривает несколько методов - тут и спектральное разложение, и фильтрация, и свертка, и быстрое преобразование Фурье. В этой книге много упражнений и примеров кода - с ними проще разбираться в материале. Книга профессора Дауни - идеальный путеводитель в мире цифровой обработки сигналов. Она содержит массу информации - от основ до "высоких материй", и она представлена в простом, логичном и хорошо организованном виде, с большим количеством иллюстраций. Прилагаемые Python-программы служат практическими, живыми примерами. В этой книге рассмотрены: периодические сигналы и их спектры; гармоническая структура простого сигнала; чирпы и иные звуки с изменяющимся во времени спектром; шумовые сигналы и естественные источники шума; автокорреляционная функция для оценки высоты звука; дискретное косинусное преобразование (ДКП) для сжатия; быстрое преобразование Фурье для спектрального анализа; связь событий во времени и фильтров в частотной области; теория линейных времянезависимых систем (LТI); амплитудная модуляция (АМ), основа радиовещания.

Если вы знакомы с основами математики и с программированием на Python, то вы готовы к погружению в обработку сигналов. При изучении этой сложной темы в большинстве руководств начинают с теории, в этой же книге все изучается на примерах, взятых из реальной жизни. Уже в первой главе вы разложите звук на гармоники, поменяете их и создадите новые звуки. Автор, Аллен Дауни, рассматривает несколько методов - тут и спектральное разложение, и фильтрация, и свертка, и быстрое преобразование Фурье. В этой книге много упражнений и примеров кода - с ними проще разбираться в материале. Книга профессора Дауни - идеальный путеводитель в мире цифровой обработки сигналов. Она содержит массу информации - от основ до "высоких материй", и она представлена в простом, логичном и хорошо организованном виде, с большим количеством иллюстраций. Прилагаемые Python-программы служат практическими, живыми примерами. В этой книге рассмотрены: периодические сигналы и их спектры; гармоническая структура простого сигнала; чирпы и иные звуки с изменяющимся во времени спектром; шумовые сигналы и естественные источники шума; автокорреляционная функция для оценки высоты звука; дискретное косинусное преобразование (ДКП) для сжатия; быстрое преобразование Фурье для спектрального анализа; связь событий во времени и фильтров в частотной области; теория линейных времянезависимых систем (LТI); амплитудная модуляция (АМ), основа радиовещания.

Популярность языка программирования Python постоянно растет, поэтому его изучение является удачной инвестицией в себя. Такие инвестиции, как известно, всегда наиболее эффективны. В книге рассмотрены базовые методы, подходы и конструкции, важные для понимания принципов использования языка Python на практике. Материал от главы к главе постепенно усложняется. Некоторые важные моменты достаточно часто повторяются (в разном контексте), особенно в начальных главах. Иногда похожие задачи решаются разными методами. Все это сделано намеренно. Цель простая — облегчить процесс усвоения информации и сформировать основы для понимания принципов программирования в Python. Самое главное: - Все о языке Python — от базовых знаний до сложных программ. - Подробный разбор каждой главы с примерами и выводами. - Все примеры актуальные и могут применяться в работе. - Доступный язык изложения, понятный новичкам. - Использована методика обучения, многократно проверенная на практике.