Вена, 1938 год. Вскоре после Ночи разбитых витрин шестилетний скрипач Самуил Адлер уезжает из страны — его мать, потеряв мужа и боясь за ребенка, отправляет сына с другими еврейскими детьми в очень относительную безопасность Англии. Своих родных он больше не увидит. Все, что остается хрупкому и отчаявшемуся Самуилу, — музыка, в которой мальчик прячется от одиночества и неутолимого горя. А также семья...
Эта книга является продолжением серии «Кармическая медицина» и рассказывает о том, как и почему возникают болезни; как человек переносит их из одной жизни в другую. В поисках истины мы коснёмся многих сторон жизни человека и его болезней. Главной темой книги является глава о солнечных и лунных типах людей. Вы узнаете о карме врожденных и приобретенных заболеваний, о карме душевных, духовных и телесных...
Издательство:
Профит Стайл
Дата выхода: январь 2018
Воспоминания Ольги Григорьевны Табачниковой-Свидовской (1923—2000), работавшей переводчицей на Нюрнбергском процессе, впервые выходят в свет в полном объеме. Этот уникальный документ в сочетании с комментариями и исследованием известного историка Константина Залесского дополняет новыми деталями историю знаменитого процесса над нацистскими военными преступниками, предлагая еще раз вернуться в первые...
Издательство:
Молодая гвардия
Дата выхода: июнь 2024
Лучший криминальный роман года по версии The New York Times Лауреат премии Edgar Award (2023) *** Ровно двенадцать часов осталось жить Анселю Пэкеру. Однако даже в ожидании казни он не желает быть просто преступником: он готов на все, чтобы его история была услышана. Но чья это история на самом деле? Осужденного убийцы, создавшего свою «Теорию» в попытках оправдать зло и найти в нем смысл, или девушек, которые...
Издательство:
Альпина Паблишер
Дата выхода: май 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...
Мы живем по правилам, построенным на традиционных ожиданиях общества, таких как поступление в университет, нахождение хорошей работы и создание семьи. Ха Ван задается вопросом, кто установил эти «правила» и нужно ли следовать им, чтобы жизнь считалась успешной. Понимая, что гнался за этой идеальной жизнью, он решил остановиться и переосмыслить свой путь. Он бросил работу и начал искать ответы на основные...
Оставить комментарий