Befehl aus dem Dunkel

Hans Dominik

Professor Allgermissen löst das Problem der Gedankenübertragung. Forscher sind mit Hilfe von bestimmten Wellen in der Lage Gedanken zu lesen und zu beeinflussen. Politisch verfeindete Systeme machen sich die moderne Technik zu Nutze, um ihre Gegner auszuspionieren und gelangen somit an die unbeschränkte im geheimen geführte Macht. Professor wird jedoch wahnsinnig und stirbt daran. Einen Teil seiner Erfindung gelangt in die Hände des verbrecherischen Abtes Turi Chan, der mit dieser Macht einen Krieg der gelben Rasse gegen die Weißen entfesselt, der andere Teil in den Besitz des deutschen Erfinders Georg Astenryk. Sie werden zu heimlichen Herrschern über ihre Mitmenschen, sie bekämpfen einander mit allen Mitteln. Ein Kampf um die Weltherrschaft und das eigene Leben beginnt.

Before Adam

Jack London

“Before Adam” is a book by Jack London, an American novelist. A pioneer of commercial fiction and an innovator in the genre that would later become known as science fiction.   Before Adam is a novel by Jack London. It is the story of a man who dreams he lives the life of an early hominid. The story offers an early view of human evolution. The majority of the story is told through the eyes of the man's hominid alter ego, one of the Cave People. In addition to the Cave People, there are the more advanced Fire People, and the more animal-like Tree People.  

Before Adam

Jack London

Before Adam is a striking story about our distant Neanderthal ancestors, who are just starting to become aware of themselves as people. According to the plot of the story, the protagonist has dreams in which he watches a movie about his adventures in prehistoric times in the person of the Big Tooth boy living with his mother in a nest in a big tree... The author tried to diversify the heros dreams with various adventures: problems with his mother, constantly changing husbands; complex relationships between different subspecies of modern people; cruel relationships between people and so on.

Before destiny teaches us to hurt. Tom 1. Część 2

Karolina Szafrańska

Od miłości do... kłamstwa? Chwila zapomnienia i kilka złamanych zasad zwykle nie zwiastują niczego dobrego, ale Destiny Joyce zupełnie się nie spodziewała, że mogą doprowadzić do katastrofy. Choć Oscar i Destiny starają się udawać, że skradziony pod osłoną nocy pocałunek nie zmienił za wiele w ich relacji, to wzajemna nienawiść przemieniła się w sympatię. Miłość jednak jest krucha, a ludzkie serce zbyt naiwne. Destiny zakochuje się w Oscarze, a tym samym staje się ślepa na jego kłamstwa, które mogą wyjść na jaw w każdej chwili. Wrogowie próbują to wykorzystać przeciwko nim, bo chociaż uczucia kochanków są szczere, to wciąż skrywane tajemnice nieustannie stają im na drodze, a Oscar obawia się, że Destiny nie będzie potrafiła mu wybaczyć. Podobno prawdziwa miłość jest w stanie przezwyciężyć wszystko. Jednak nikt nie mówi o tym, że ludzkie serce nie wszystko potrafi znieść. Nikt nie wspomina, że czasem nagromadzone kłamstwa i wyrządzone krzywdy sprawiają, że rezygnujemy z walki, by nie ponieść większych strat. Może to dlatego Oscar Preston kłamał? By nie złamać kruchego serca Destiny Joyce...? Sięgnij po pierwszy tom serii #DESTINY

Before destiny teaches us to lie. Tom 1. Część 1

Karolina Szafrańska

Od nienawiści do... miłości? Pomysły, na które wpada się pod wpływem silnych emocji, rzadko należą do najlepszych, ale Destiny Joyce zupełnie się nie spodziewała, że mogą być aż tak złe. Kiedy dzień przed walentynkami porzuca ją partner, Destiny żąda sprawiedliwości. Chęć zemsty przyświeca tłamszonej przez lata Joyce do tego stopnia, że decyduje się podjąć pracę u największej konkurencji swojego byłego kochanka ― po tym, jak nietrzeźwa złożyła aplikację na stanowisko asystentki szefa. Głową ogromnej korporacji, będącej liderem na międzynarodowym rynku finansowym, jest niejaki Oscar Preston. Być może dlatego Destiny nie podejrzewa, że jako prawa ręka człowieka, dla którego była definicją chaosu i którego szczerze nie znosiła, zapomni o zemście, jakiej pragnęła dokonać, i uwikła się w romans wyrosły na wzajemnej niechęci. W końcu każda reguła ma swój wyjątek. Czasem największy wróg staje się najwierniejszym kochankiem, a nienawiść może się przeistoczyć w bezgraniczną miłość. Jednak nikt nie mówi o tym, co trwa pomiędzy regułą a wyjątkiem. I nikt nie wspomina o tym, że nie każdy jest gotów to przetrwać. Może dlatego nikt nie powiedział Destiny Joyce, jak wiele kłamstw ukrywa Oscar Preston? Posłuchaj audiobooka:

Before Machine Learning Volume 1 - Linear Algebra for A.I. The Fundamental Mathematics for Data Science and Artificial Intelligence

Jorge Brasil

In this book, you'll embark on a comprehensive journey through the fundamentals of linear algebra, a critical component for any aspiring machine learning expert. Starting with an introductory overview, the course explains why linear algebra is indispensable for machine learning, setting the stage for deeper exploration. You'll then dive into the concepts of vectors and matrices, understanding their definitions, properties, and practical applications in the field.As you progress, the course takes a closer look at matrix decomposition, breaking down complex matrices into simpler, more manageable forms. This section emphasizes the importance of decomposition techniques in simplifying computations and enhancing data analysis. The final chapter focuses on principal component analysis, a powerful technique for dimensionality reduction that is widely used in machine learning and data science. By the end of the course, you will have a solid grasp of how PCA can be applied to streamline data and improve model performance.This course is designed to provide technical professionals with a thorough understanding of linear algebra's role in machine learning. By the end, you'll be well-equipped with the knowledge and skills needed to apply linear algebra in practical machine learning scenarios.

Before Machine Learning Volume 2 - Calculus for A.I. The Fundamental Mathematics for Data Science and Artificial Intelligence

Jorge Brasil

This book takes readers on a structured journey through calculus fundamentals essential for AI. Starting with “Why Calculus?” it introduces key concepts like functions, limits, and derivatives, providing a solid foundation for understanding machine learning.As readers progress, they will encounter practical applications such as Taylor Series for curve fitting, gradient descent for optimization, and L'Hôpital’s Rule for managing undefined expressions. Each chapter builds up from core calculus to multidimensional topics, making complex ideas accessible and applicable to AI.The final chapters guide readers through multivariable calculus, including advanced concepts like the gradient, Hessian, and backpropagation, crucial for neural networks. From optimizing models to understanding cost functions, this book equips readers with the calculus skills needed to confidently tackle AI challenges, offering insights that make complex calculus both manageable and deeply relevant to machine learning.

Before Machine Learning Volume 3 - Probability and Statistics for A.I . Master Probability, Statistics, and Their Role in AI's Future Evolution

Jorge Brasil

Delve into the importance of probability and statistics in AI, beginning with fundamental measures like mean, median, and variance. This book takes you on a journey through the basics of probability theory, introducing key concepts such as central tendency, variance, and probability distributions. It emphasizes the role of statistical measures in understanding and analyzing data.Building on these foundations, the book explores hypothesis testing, Bayesian inference, and statistical distributions in-depth. Readers will gain practical insights into essential techniques for model evaluation, maximum likelihood estimation, and the interpretation of data in the context of AI applications. Each concept is illustrated with practical examples and case studies to ensure clarity and application.Finally, advanced topics like Markov processes, hierarchical Bayesian models, and multivariate distributions are introduced. The book addresses critical areas like variance, correlation, and hypothesis testing, equipping readers with the skills to tackle real-world challenges in AI and machine learning. Whether you're a student, professional, or AI enthusiast, this book offers the essential statistical tools and knowledge to excel in the field.