Перед вами – коллекция классических детективных произведений на любой вкус: таинственных и захватывающих, остроумных и ироничных, леденящих кровь и вызывающих легкую улыбку…

Курс предназначен для слушателей высших учебных заведений не физического профиля и не для физических факультетов университетов, поэтому большинство выводов и доказательств проводится не в самом общем виде.

История Дениса Журова, старшего лейтенанта ВКС России, попавшего в прапорщика Первой мировой. И теперь он пытается изменить не только ход этой войны, но и судьбу России.

Пособие для предпринимателей, людей своего дела по разработке и развитию автоматизированных систем управления вашим бизнесом!

«Перед нами удивительно продуманная, тонкая, могущественная пропагандная организация, опутавшая весь мир клейкой паутиной.

Люди употребляют в пищу кислую капусту и получают от нее удовольствие с очень давних времен, Блюда, которые мы готовим из этого растения, не только вкусны, но и очень полезны для сохранения нашего Здоровья.

Тамриэль. Время правления династии Септимов. Страну медленно начинают терзать противоречия, а напряжение продолжает постепенно нарастать.

Мемуары гейши - серия книг о гейшах, фотомоделях, принцессах и семье Бен Ладана.

Зимняя пора - серьёзное испытание для пернатых, с каждым днём найти пищу становится всё труднее. Смастерите и повесьте в саду кормушку из самых простых материалов, которые обычно выбрасывают на свалку - и вы поможете птичкам перезимовать. А создавая их вместе со своими детьми, вы научите подрастающее поколение творить добро и проявлять заботу о ближнем.

Сканирование и обработка: Raffaella Reina

Transfer learning is a machine learning (ML) technique where knowledge gained during training a set of problems can be used to solve other similar problems. The purpose of this book is two-fold; firstly, we focus on detailed coverage of deep learning (DL) and transfer learning, comparing and contrasting the two with easy-to-follow concepts and examples. The second area of focus is real-world examples and research problems using TensorFlow, Keras, and the Python ecosystem with hands-on examples.