Описание:
Для начала вы подключитесь к камере и научите приложение отслеживать объекты вокруг устройства. Затем вы узнаете, как позиционировать узлы и создавать формы и текстуры для дополненной реальности. Далее вы научите свои творения взаимодействовать с окружающей средой, запрограммировав реалистичную физику, определение плоскостей, измерение расстояния и применение виртуальной силы. Наконец, вы научитесь тестировать приложения и устранять неполадки, чтобы обеспечить их плавное взаимодействие с реальным миром.
OpenAI резко обвалила цены на API: модель GPT-5.6 Luna подешевела сразу на 80%. Это важное событие, ведь именно она идеально подходит для массовой автоматизации повседневных задач.
При этом многие думают, что автономные агенты нужны только разработчикам. Но на самом деле их возможности давно вышли за пределы кодинга: агенты могут в фоне вести веб-серфинг, парсить и структурировать информацию, автоматически заполнять таблицы и закрывать всю рутину по всей сети.
Недавно я уже рассказывал, как задействовал агентов для полной зачистки своего инфополя в Telegram. Они отсеяли всю воду и выделили действительно сильные ресурсы, поэтому рекомендую подписаться на эту готовую подборку.
Сейчас самое время углубиться в AI | IT, ведь эти технологии доступны абсолютно каждому — и с точки зрения ценников, и с точки зрения базы знаний.
Подписка в 1 клик:
telemetr.me/addlist/_XgWPZPtZkNhZDYy
Описание:
Улучшите пользовательский опыт в своем Rails-приложении с помощью продуманных и увлекательных взаимодействий на стороне клиента. Научитесь использовать инструменты Rails 7 и упростите сложную экосистему JavaScript. Создавать пользовательские взаимодействия с помощью Hotwire, Turbo и Stimulus стало проще, чем когда-либо. Вы можете добавить эффектный фронтенд без особых сложностей. Используйте React для создания более сложных функций на стороне клиента. Структурируйте свой код для удовлетворения различных потребностей на стороне клиента с помощью этих мощных инструментов. Добавьте их в свой арсенал уже сегодня!
Описание:
Разрабатывайте хорошо структурированные приложения, используя проверенные методы и шаблоны. Приступая к разработке приложения, вы должны продумать не только идею готового продукта, но и то, как он будет развиваться в процессе создания. В этой книге рассказывается о том, как планировать изменения, учитывать расширение объема работ и возможность привлечения других разработчиков.
Описание:
Эта книга о том, как писать экономичный, удобный в сопровождении и приятный в использовании код. В главе 1 рассказывается о том, как определить, является ли код «достаточно хорошим». В этой главе с помощью метрик сравниваются несколько возможных решений задачи о 99 бутылках. В ней представлен тип решения, известный как «бесстыдно зелёное», и доказывается, что, хотя «бесстыдно зелёное» решение не отличается ни продуманностью, ни гибкостью, оно является лучшим начальным решением для многих задач. Глава 2 представляет собой введение в разработку через тестирование (Test-Driven Development, TDD), которая используется для поиска «бесстыдно зелёного» решения. В этой главе речь идёт о том, что именно нужно тестировать, и о создании тестов, которые спокойно переносят изменения в базовом коде. В главе 3 представлено новое требование (six-pack), которое приводит к обсуждению вопроса о том, с чего начать при изменении кода.
Описание:
«Практическая наука о данных с использованием R», второе издание, — это практическое руководство, в котором на примере десятков полезных методов анализа данных с использованием языка R показано, как решать задачи. Это удобное руководство, ориентированное на самые важные задачи, с которыми вы столкнетесь на работе, будет полезно как бизнес-аналитикам, так и специалистам по анализу данных. Поскольку данные полезны только в том случае, если их можно понять, в книге вы найдете отличные советы по организации и представлению данных в таблицах, а также наглядные визуализации.
Описание:
Изучите основы языка программирования R для применения статистических методов, полезных при изучении и анализе данных в науке о данных и интеллектуальном анализе данных. В этой книге рассматриваются самые разные темы: от основ синтаксиса R, описательной статистики и визуализации данных до методов статистического вывода и регрессионного анализа. Изучив синтаксис R, вы научитесь работать с такими инструментами визуализации данных, как гистограммы и ящичковые диаграммы, освоите описательную статистику и методы статистического вывода, такие как t-критерий, критерий хи-квадрат, дисперсионный анализ, непараметрические тесты и линейную регрессию.