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Learning Robotics with Python (PACKT, 2015)

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简介：
本书由PACKT出版社于2015年出版，通过Python语言教授读者如何学习和实践机器人技术，内容涵盖基础编程知识到高级机器人项目。 随着机器人技术在生活中的普及，学习机器人知识将成为一项越来越重要的技能。尽管机器人学是一个复杂的领域，但借助Python和其他工具可以设计出易于使用的界面项目。《利用Python学习机器人》是一本关于使用ROS等流行软件框架创建自主移动机器人的实用指南。它还讨论了各种机器人软件框架，并指导如何用Python及其框架编写代码。最后，该书还将展示如何通过按钮和滑块创建一个基于GUI的应用程序来控制机器人。 完成这本教程后，你将清楚地了解如何集成并组装所有组件以构建一台机器人以及如何打包软件包。

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  • Learning Robotics with Python (PACKT, 2015)
    优质
    本书由PACKT出版社于2015年出版，通过Python语言教授读者如何学习和实践机器人技术，内容涵盖基础编程知识到高级机器人项目。 随着机器人技术在生活中的普及，学习机器人知识将成为一项越来越重要的技能。尽管机器人学是一个复杂的领域，但借助Python和其他工具可以设计出易于使用的界面项目。《利用Python学习机器人》是一本关于使用ROS等流行软件框架创建自主移动机器人的实用指南。它还讨论了各种机器人软件框架，并指导如何用Python及其框架编写代码。最后，该书还将展示如何通过按钮和滑块创建一个基于GUI的应用程序来控制机器人。 完成这本教程后，你将清楚地了解如何集成并组装所有组件以构建一台机器人以及如何打包软件包。
     
  • Learning C++ Through Game Development with UE4 (PACKT, 2015)
    优质
    本书《通过UE4游戏开发学习C++》由Packt出版社于2015年出版，旨在指导读者在实践中掌握C++编程技能。书中结合实际游戏项目，深入浅出地讲解C++语言及其在Unreal Engine 4中的应用。 Unreal Engine 4 is utilized by AAA studios to create top-notch, exciting games. Mastering C++ requires dedication and motivation. The book Learning C++ by Creating Games With UE4 begins with the fundamentals of C++, including installing a code editor for writing C++ code. You will then progress to creating small, self-contained programs that demonstrate how to use the language effectively without overwhelming you initially. As your understanding deepens, more advanced concepts in C++ are introduced alongside an exploration of Unreal Engine 4s capabilities. Using UE4’s editor, youll build your own world and add engaging gameplay through programming. By the end of this book, you should be proficient in writing programs using C++.
     
  • Learning Hyper-V (2015, PACKT)
    优质
    《Learning Hyper-V》是Packt Publishing于2015年出版的一本专业书籍，旨在帮助读者深入了解并掌握微软虚拟化技术Hyper-V的核心概念与操作技巧。 学习 Hyper-V 将帮助你理解其核心组件，并为你提供成为 Hyper-V 专家所需的知识。通过这门课程，你可以全面了解架构组成、部署选项以及许可等方面的内容，从而能够从项目构思到实施全过程进行操作。 接下来，你会了解到如何管理核心组件，包括网络和存储的配置。本课程还会详细讲解一些新特性和更新功能，例如实时迁移（Live Migration）、Hyper-V 复制（Hyper-V Replica）及高可用性等，并帮助你深入了解虚拟机的操作以及如何充分利用这些特性来提高工作效率。 此外，该课程还将涵盖重要应用场景如灾难恢复、桌面即服务 (VDI) 以及其他具有挑战性的场景比如活动目录的虚拟化。通过这些内容的学习与实践，你会在市场中占据领先地位。
     
  • Effective Robotics Programming with ROS, 3rd Edition (Packt)
    优质
    本书为读者提供了关于如何使用ROS（机器人操作系统）进行有效机器人编程的全面指导，涵盖了从入门到高级应用的知识。适合希望深入学习ROS技术的专业人士和学生阅读。 ROS经典系列书籍内容清晰，对学习ROS非常有帮助，书中的例子可以正常运行。
     
  • Robotics Final Project Overview: Teaching Robots Table Tennis with Reinforcement Learning
    优质
    本项目旨在通过强化学习技术训练机器人进行桌上乒乓球游戏。利用最终项目展示机器人自主学习和运动控制能力的进步。 robotics_final 机器人技术最终项目简介：通过强化学习来教机器人打乒乓球。 使用ROS（Robot Operating System）的roslaunch命令启动turtlebot3_pong.launch文件，然后运行ball_move.py和play_commands.py两个Python脚本。其中，ball_move订阅BallCommand线程并等待“发送”命令；同时发布到ball_state和ball_result线程，并发布球的发射位置和角度。 在球被击入、错过或偏离目标时，ball_mobe会根据情况给予奖励：进球加10分，未命中减10分。通过检测发射后5秒钟内球的位置来判断是否达到目标；使用te set_model_state rospy服务代理设置球的初始位置，并利用get_model_state rospy服务代理检查球的目标或未命中状态。 整个项目旨在通过强化学习让机器人学会乒乓球游戏中的基本技能和策略，从而提高机器人的自主性和适应性。
     
  • Machine Learning Introduction with Python [2016]
    优质
    《Machine Learning Introduction with Python [2016]》是一本介绍机器学习基础概念及Python实现的经典教程，适合初学者快速入门。书中结合实例讲解算法原理与应用技巧，帮助读者构建坚实的知识体系。 Introduction to Machine Learning with Python (Early Release) is a book written in English that was published in 2016. Many developers who use Python are interested in learning about machine learning and how it can be used practically to solve problems faced by businesses dealing with large volumes of data. This book, Machine Learning with Python, introduces the fundamentals of machine learning while providing a comprehensive practical understanding of the subject. Youll learn key concepts and algorithms related to machine learning, understand when they should be applied, and gain insight into how to use them effectively. The book covers a complete workflow for machine learning: data preprocessing and handling data, training algorithms, evaluating results, and implementing these algorithms in production-level systems.
     
  • Learning ROS in Robotics Programming
    优质
    《Learning ROS in Robotics Programming》是一本介绍如何在机器人编程中使用ROS（Robot Operating System）的教程书籍，适合初学者快速掌握相关技能。 这是一本关于学习机器人操作系统ROS的经典书籍，提供高清版内容。书中详细指导读者在ROS环境中进行编程和调试，适合初学者及有经验的人士阅读。
     
  • Probability, Statistics, and Machine Learning with Python
    优质
    本书通过Python编程语言介绍概率论、统计学和机器学习的基础知识与应用技巧，适合初学者和进阶读者阅读。 《Python for Probability, Statistics, and Machine Learning》这本书主要关注的是利用Python语言进行概率统计和机器学习领域的学习与应用。标签“python Machine Learning 机器学习”直接指向了本书的核心内容，即使用Python编程在机器学习领域中的实践。 该书由José Unpingco编写，并于2019年出版第二版，更新并扩展了有关Python版本3.6+兼容的内容。书中不仅包含关于重要概率分布的新材料、关键推导和示例代码，还基于第一版的反馈对多个现有章节进行了修订以提升清晰度。 本书的核心知识点包括： 1. Python编程语言在统计学和机器学习中的应用。 2. 机器学习的概念与实践方法。 3. 概率论在数据分析中所扮演的关键角色。 4. 统计学基础，它是开发和评估机器学习算法的基础部分。 5. 对Python版本3.6+的适配性，体现了对最新技术的应用跟进。 书中还增加了关于重要概率分布的新章节，并提供了关键推导过程与示例代码。这使得本书不仅是一本理论书籍，同时也是一个实用的学习工具。此外，作者根据读者反馈改进了内容的清晰度和易读性，旨在帮助读者更好地理解复杂的概念并应用于实际操作中。 总的来说，《Python for Probability, Statistics, and Machine Learning》适合希望使用Python进行数据科学相关工作的专业人士与学生阅读。通过学习本书的内容，读者可以掌握如何利用Python来分析数据、开发统计模型，并构建及优化机器学习算法。
     
  • Bioinformatics-with-Python-Cookbook-Second-Edition: 由Packt出版的《Pyt...》
    优质
    简介：《Bioinformatics with Python Cookbook - Second Edition》是由Packt出版的一本深入介绍如何运用Python进行生物信息学研究与应用的手册，提供丰富的实例和解决方案。 《Python手册中的生物信息学》，第二版 这本书由Packt出版社发行，并包含一系列代码库。 内容概要： 本书旨在介绍如何利用现代的Python生物信息学库与应用程序进行计算生物学领域的前沿研究。它涵盖了下一代测序、基因组学、宏基因组学、种群遗传学、系统发育以及蛋白质组学等主题，通过先进的编程技术帮助读者处理大量复杂的生物学数据。 书中具体包括以下亮点： - 如何管理大规模的下一代测序（NGS）数据集 - 使用FASTQ, BAM 和 VCF 格式来操作基因组数据集 - 学习执行序列比较和系统发育重建的方法 - 利用Protemics 数据进行复杂分析的技术 - 通过Python与Galaxy服务器交互的操作 如果您对此书感兴趣，建议立即获取。