Скачать книги серии Романтика 2.0

ЛУЧШИЙ ЛЮБОВНЫЙ РОМАН ГОДА ПО ВЕРСИИ «PUBLISHERS WEEKLY», «KIRKUS REVIEW», «APPLE» И «AMAZON»! ДЛЯ АУДИТОРИИ БЕСТСЕЛЛЕРОВ «ЭЛЕАНОР ОЛИФАНТ В ПОЛНОМ ПОРЯДКЕ» И «КВАРТИРА НА ДВОИХ»Остроумная, веселая романтическая комедия о женщине, которая устала быть «скучной».Выбор «Книга месяца» изданий Indie Next и Library Reads Pick, Essence, Woman's Day, Marie Claire, Buzzfeed.Хлоя Браун – веб-дизайнер и хронически больная домоседка, помешанная на планах и списках. Однако оказавшись на волосок от смерти,...

Когда тебе предлагают руку и сердце — как неловко отказывать! А если предложение сделано посреди спортивного матча? На большом экране стадиона, забитого тысячами людей? Если при этом вас снимают репортеры, а видео с твоим отказом разлетается по сети со скоростью света, и все кому не лень начинают обсуждать его, заваливая тебя сообщениями и комментариями? В этот-то кошмарный момент своей жизни Николь и встречает Карлоса. Он — детский врач. Вырывает ее из цепких лап журналистов. Помогает не...

Бестселлер USA Today!Cosmopolitan и Elle рекомендуют.Увлекательный и искромётный роман — настоящий подарок для всех фанатов романтических комедий «Любовь с уведомлением», «Отпуск по обмену» и «Как отделаться от парня за 10 дней».Идти на чужую свадьбу вместе с мужчиной, с которым только что познакомилась — не в духе Алексы Монро. Она — преуспевающая леди-политик. У нее — карьера и серьезные взгляды на жизнь.Но этот мужчина в отчаянии. Он умоляет ее. И он невероятно привлекателен.Соглашаясь на...

Лучший любовный роман 2020 года по версии Publishers Weekly, Kirkus, Apple, Amazon, Washington Post и Insider!Экстравагантная Даника Браун — литературовед, гендерный исследователь и ведьма-любительница — королева одноразовых отношений. Просто потому, что для многоразовых она не создана. Она игнорирует годовщины и вечно забывает, когда девушке положено быть милой. Она с головой погружена в работу и проводит ночи в компании своих драгоценных книг.Но даже самой упертой феминистке иногда требуется...

Книга посвящена промышленно-ориентированному применению обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL). Объяснено, как обучать промышленные и научные системы решению любых пошаговых задач методом проб и ошибок – без подготовки узкоспециализированных учебных множеств данных и без риска переобучить или переусложнить алгоритм. Рассмотрены марковские процессы принятия решений, глубокие Q-сети, градиенты политик и их вычисление, методы устранения энтропии и многое другое. Данная книга –...