За 13 лет до событий, происходящих в Лабиринте, на Землю обрушились потоки солнечной радиации, уничтожая на своем пути все живое… Необратимые изменения климата привели к резкому потеплению. Немногочисленные выжившие после катастрофы ютятся в палатках и жалких самодельных жилищах, прячась в лесах и горах. В довершение всех бед, выпавших людям, правительство принимает решение о сокращении населения Америки, выпуская на волю смертельный, не до конца изученный вирус. Юные Марк и Трина вместе со своими спутниками – отставным пилотом и бывшей военной медсестрой – пробираются по выжженным землям Северной Каролины в поисках лекарства от страшной заразы, неуклонно расползающейся по планете.
Знакомство с машинным обучением и библиотекой TensorFlow похоже на первые уроки в автошколе, когда вы мучаетесь с параллельной парковкой, пытаетесь переключить передачу в нужный момент и не перепутать зеркала, лихорадочно вспоминая последовательность действий, в то время как ваша нога нервно подрагивает на педали газа. Это сложное, но необходимое упражнение. Так и в машинном обучении: прежде чем...
Тело человека — это безмолвный свидетель случившейся смерти, оно ничего не скрывает и всегда несет в себе правду. Когда смерть внезапна и необъяснима, доктор Ричард Шеперд обязательно выясняет ее причину. Каждое вскрытие — это отдельная детективная история, и автор с помощью проницательности разрешает головоломку, чтобы ответить на самый насущный вопрос: как этот человек умер? От серийного убийцы...
Мир может рухнуть в один день. Раз – и твоя мечта разбита. Кто-то взял и растоптал её своими грубыми ботинками. Так случилось и с Нормом, когда он не обнаружил на школьной велопарковке оставленный там велосипед. Кто посмел украсть его лучшего друга?! И как теперь без него жить? Чтобы выяснить это, Норм готов даже переступить через себя и заняться футболом, игрой, с которой у него очень не простые отношения…
Оставить комментарий