Светка и Марсель, брат и сестра, оказались без родителей в богом забытом городке Холмы, затерянном среди чащ и болот. Случайный попутчик отговаривал их ехать в Холмы: «Вы лучше туда не ездите. Они там с вывихом все». Но что может произойти в тихом городке?! Местные жители гостеприимны и, очевидно, очень рады Светке и Марселю: ведь в эти края мало кто заглядывает. Ребят поселили в пустующей больнице, вкусно кормят и стараются всячески угодить. Что кроется за навязчивым гостеприимством? Почему...
Светка и Марсель, брат и сестра, оказались без родителей в богом забытом городке Холмы, затерянном среди чащ и болот. Случайный попутчик отговаривал их ехать в Холмы: «Вы лучше туда не ездите. Они там с вывихом все». Но что может произойти в тихом городке?! Местные жители гостеприимны и, очевидно, очень рады Светке и Марселю: ведь в эти края мало кто заглядывает. Ребят поселили в пустующей больнице, вкусно кормят и стараются всячески угодить. Что кроется за навязчивым гостеприимством? Почему совсем маленькие дети приносят Светке в подарок мягкие игрушки? А за Марселем будто следят?.. Неужели Холмы – совсем не то, чем кажутся?.. …Я не знаю, что с ней случилось. Наверное, она слишком близко подошла к черте, отделяющей наш мир от другого. От того, где живут пропавшие без вести. Те, кто исчезает, навсегда заблудившись в солнечных днях. Кто решается пройти по тропкам, по которым не стоит ходить. По тропкам мира, где воздух синего цвета, мира, где растет Синяя Осока и течет Козья Речка. Мира, где бродит странная и жуткая, похожая на ожившую ночь тварь. Почему это случилось сейчас? Почему именно с нами? Я не знаю. И не уверен, что захочу когда-нибудь узнать. Некоторые тайны безопасней оставлять неразгаданными.
Уникальная непромокаемая книга: не горит, не пачкается, не мокнет! Удобно готовить как на кухне, так и на даче на природе. Книга на веревочке - можно повесить куда угодно. Сокращенные варианты рецептов кулинарного бестселлера Сталика "Казан. Кулинарный самоучитель" Сложные рецепты написаны просто, со списком ингредиентов и пошаговыми фото. Казан – универсальный инструмент, позволяющий приготовить...
Как много может сделать всего лишь один неравнодушный человек? Настя, дефектолог в коррекционной школе, хочет помочь одному из своих учеников с легкой степенью умственной отсталости — Диме. Его родители переезжают за границу со здоровыми старшими детьми, а Диму хотят определить в интернат. Настя пытается убедить их: мальчик сможет адаптироваться в другой стране, не будет никому мешать. В попытке во что...
Хочешь вырасти из джуна в крутого сеньора, техлида или стаффа? Эта книга станет твоим навигатором! Автор сам прошел путь от джуна до принципал-разработчика, а потом менеджера в Uber, и он честно рассказывает: • Как не застрять на одном уровне, даже если вам отказали в повышении. • Какие навыки реально нужны на каждом этапе карьеры: не только кодинг, но и умение работать в команде, доносить идеи, брать...
- Психологическая проза нового поколения в жанре магического реализма - История взросления с символическим подтекстом и элементами постмодерна - Сюжет о страхе потерять себя и свой голос-отражение Аннотация Психологический роман с элементами магического реализма, ретеллинг древнегреческого мифа о Нарциссе. Петя живет в маленьком российском городке, окруженный приметами и суевериями, и с...
Издательство:
Манн, Иванов и Фербер
Дата выхода: ноябрь 2025
Несгибаемая, как Жанна д’Арк, ледяная, как Снежная королева, неподкупная, как Робеспьер, Ирина Антонова (1922–2020) смоделировала Пушкинский по своему образу и подобию. Эта книга — воображаемый музей: биография в арт-объектах, так или иначе связанных с главной героиней. Перебирая «сокровища Антоновой», вы узнаете множество историй о том, как эта неистовая женщина распорядилась своей жизнью, как изменила...
Издательство:
Альпина Паблишер
Дата выхода: сентябрь 2025
Машинное обучение давно уже стало синонимом искусственного интеллекта. Оно проникло во многие аспекты нашей жизни и стало одной из важнейших областей современной науки. Эта книга — путеводитель по ключевым идеям машинного обучения. Вы узнаете, как методы машинного обучения получаются из основных принципов теории вероятностей, пройдёте путь от теоремы Байеса до обобщённых линейных моделей и узнаете в...
Оставить комментарий