Аннотация к книге "Варяжская сталь: Герой. Язычник. Княжья Русь"
Он был военным вождем небольшого приднепровского княжества, но перед ним пали Хазарский каганат и Булгарское царство. Он собрал под свои знамена варягов и викингов, венгров и печенегов. Он сражался и говорил на равных с императором Восточной Римской империи. Свою собственную империю он создать не успел. Зато успел стяжать вечную славу. Первый великий полководец нашей истории великий князь киевский Святослав. Кто он, внебрачный сын великого Святослава, язычник-братоубийца, силой захвативший...
Он был военным вождем небольшого приднепровского княжества, но перед ним пали Хазарский каганат и Булгарское царство. Он собрал под свои знамена варягов и викингов, венгров и печенегов. Он сражался и говорил на равных с императором Восточной Римской империи. Свою собственную империю он создать не успел. Зато успел стяжать вечную славу. Первый великий полководец нашей истории великий князь киевский Святослав. Кто он, внебрачный сын великого Святослава, язычник-братоубийца, силой захвативший великокняжий престол? Кто он, Владимир Красное Солнышко, положивший начало страшным княжьим усобицам, муж многих жен, правивший Русью долгих тридцать семь лет? Кто он, равный апостолам креститель Руси святой князь Владимир, заложивший фундамент будущей великой державы? Кто он? Сын великого Святослава Владимир победил. Теперь он – великий князь киевский. Правление свое он начал с разрушения христианских церквей и воздвижения капищ. Но на одном лозунге «За старых богов!» государства не построишь. Надо воевать с врагами, надо оборонять рубежи, собирать сильную дружину, искать союзников и карать врагов. Трудно строить державу молодому князю, не только славному, но и любвеобильному. Но у него получится. Государству Русь – быть!
«Укрытие» — новый сборник рассказов Алексея Колесникова, одного из самых ярких голосов современной прозы. Это продолжение вышедшей ранее «Экспроприации», где тревожное ожидание катастрофы сменяется её наступлением. Теперь герои вынуждены жить в новой реальности — прифронтовой, тревожной, будто бы сдвинутой с оси. Десять историй — от жёсткого реализма до гротеска и притчи, от иронии до...
Он забывает слова, путает имена дочери и внучки. Может быть, это не так важно, а важно другое имя — имя девочки, которую он встретил в Германии в 1941 году, а потом безвозвратно утратил. Блуждая в лабиринтах памяти, он пытается снова найти ее — и себя. Он всматривается в старые фотографии, на которых его родной Великий Новгород, небо и деревья. Однажды он уходит из дома, продолжая фотографировать,...
Издательство:
Альпина Паблишер
Дата выхода: май 2025
Баба Дуня возвращается в свое село после аварии на Чернобыльской АЭС. Пока весь мир боится фонящих радиацией лесных плодов, она с единомышленниками выстраивает новую жизнь. Посреди бесхозной земли, где птицы поют громче, чем где-либо еще. Пока смертельно больной Петров раскачивается в гамаке и читает любовные стихи, а доярка Марья водит шашни со столетним Сидоровым, баба Дуня пишет письма в Германию...
История главного мистического фильма на нашем экране – "Господин оформитель" (1988) – с самого начала была окутана различными тайнами и мифами. По прошествии десятков лет интерес к фильму не исчезает: он интригует пронизывающей музыкой и своей атмосферной звуковой палитрой; заставляет задумываться над тайными смыслами, заложенными в картину; образы и видения погружают зрителя в иллюзорный мир, прямиком...
Книга представляет собой комплексное руководство по применению искусственного интеллекта и машинного обучения (ИИ/ML) с целью снижения рисков для современного бизнеса, связанного с использованием этих технологий. Рассмотрены основы управления рисками и компьютерной безопасности, нормативные акты, ответственность за качество продуктов, основанных на ML, а также объяснимые модели и методы их проверки,...
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