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Der 9. November: Historischer Roman
Deutsch | 19 Aug. 2022 | ASIN: B0BBHMW5VD | 535 Seiten | EPUB (True) | 1.66 MB
"Der 9. November" ist ein historischer Roman, der die Geschichte der Novemberrevolution 1918 in Deutschland erzählt.Aus dem Buch:"Still lag die große Stadt und dunkel. Erloschen die Feuersbrünste, die nächtlich aus den Bahnhöfen emporloderten und den Himmel röteten, früher, nur noch scheue Lichtnebel über der unendlichen Finsternis der verkohlten Stadt. Heulend und winselnd rollten die Züge zwischen den finstern Häusern."

Der 2'000-Watt-Irrtum: Wie das Drohszenario Klimaerwärmung die gesamt Energiepolitik fehlleitet
Deutsch | 1 May 2020 | ASIN: B0881Q65FL | 214 Seiten | EPUB (True) | 7.12 MB
Die Energiewende wird beherrscht von seltsamsten Zukunftsszenarien und ideologischen Allerheilsversprechungen, die mit der Realität wenig gemein haben. Im vorliegenden Buch legt der welterfahrene Geologe und Experte für Energierohstoffe Dr. Markus Häring eine wissenschaftlich fundierte und relevante Analyse politischer Irrtümer wie der Energiestrategie 2050 vor, die schonungsloser nicht ausfallen könnte. Hier schreibt einer, der weiss, worum es geht, der kein Blatt vor den Mund nimmt und stets klaren Kopf behält. Ein Muss für alle, die die schweizerische Energiepolitik als entscheidende Weichenstellung erkennen, aber nicht mit Glaubensbekenntnissen oder Illusionen abgespiesen werden wollen, sondern mit objektiver Information über die technische Machbarkeit und ökonomische Sinnhaftigkeit.

Dein Zuhause entrümpeln in einem Jahr oder weniger! Arbeitsbuch (Ein besseres Leben in einem Jahr oder weniger! 1)
Deutsch | 16 April 2026 | ASIN: B0GXGJTGYC | 209 Seiten | Epub | 2.24 MB
🏡 Fühlst du dich vom Chaos überfordert? Sehnst du dich nach Ruhe und Ordnung zu Hause?Hast du dir jemals gedacht: „Ich wünschte, dieses Durcheinander würde einfach verschwinden ..."?Jetzt kann es das - und dieses Arbeitsbuch zeigt dir, wie.✔ Dieses Arbeitsbuch ist perfekt für:Vielbeschäftigte Eltern, die Haushalt und Familie unter einen Hut bringen müssenBerufstätige mit wenig ZeitAlle, die im Chaos, Stress oder Schuldgefühlen feststeckenMenschen, die schon alles versucht haben - ohne dauerhaften Erfolg🌟 Stell dir das vor:Du sitzt endlich in einem aufgeräumten, gemütlichen, stressfreien Zuhause.Kein Chaos. Keine Stapel. Keine Schuldgefühle. Nur Frieden.📘 In Dein Zuhause entrümpeln in einem Jahr oder weniger! Arbeitsbuch erfährst du:Warum dein Zuhause unordentlich bleibt - und wie du den Teufelskreis durchbrichst3 einfache Techniken, die wirklich funktionierenÜber 40 unterhaltsame Übungen, die dich Schritt für Schritt beim Entrümpeln begleitenÜber 20 Tagebuch-Impulse, um deine Denkweise zu ändern und deinen Fortschritt zu steigernWie du einen persönlichen Plan erstellst, der zu deinen Zielen und deinem Lebensstil passtWas du aufhören solltest zu tun, weil es dich ausbremstZeitsparende Tipps - keine ganzen Wochenenden erforderlichÜberraschende Ratschläge von Dale Carnegie... und vieles mehr!Geschrieben von Amazon-Nr.-1-Bestsellerautor Kai M. Jordan, bietet dieses Arbeitsbuch echte Lösungen mit Humor, Herz und ohne Schnörkel.„Du verdienst es, in einem Zuhause zu leben, das deinen Frieden und deine Freude unterstützt."🎯 Bereit, die Kontrolle über deinen Raum - und dein Leben - zu übernehmen?Scrolle nach oben und klicke auf „Jetzt kaufen", um noch heute deine Reise zu einem aufgeräumten Leben zu beginnen!

Deep Prompt Training: The Art and Science of Mastering AI Collaboration
English | May 6, 2026 | ASIN: B0GZB2GKTM | 198 pages | Epub | 186.77 KB
Stop asking questions. Start architecting breakthroughs.In 2026, the world's most powerful tools are no longer reserved for specialists. They areaccessible to anyone with a keyboard. But while the AI systems have evolved to reason,reflect, and collaborate, the human technique has lagged behind. Most people are stillhaving shallow conversations with the most sophisticated minds ever built.In Deep Prompt Training, Josh Meecha introduces a rigorous new discipline for the AIage. Moving beyond "hacks" and "magic words," Meecha reveals the Mirror Principle:the truth that every prompt you send is a reflection of your own cognitive clarity. To getbetter results from AI, you must first become a better thinker.Within these pages, you will discover:The Four-Stage Cycle: Master Clarity, Depth, Iteration, and Integration to movefrom surface queries to deep collaboration.Cognitive Amplification: Learn to use AI as an "extended mind" for strategicplanning, creative exploration, and high-stakes decision-making.The Professional Toolkit: Advanced techniques including Chain-of-Thoughtprompting, Steel Manning, and Inversion to reveal blind spots you didn't knowyou had.50 Deep Prompt Templates: Ready-to-use frameworks for business strategy,character development, literature mapping, and personal reflection.Whether you are a creative wrestling with a blank page, a leader navigating anuncertain market, or a researcher synthesizing complex data, Deep Prompt Training isyour manual for the next frontier of human intelligence. The machines are ready. Thequestion is: Are you?

Deep Learning Without Fear: How Machines Think, Learn, and Improve from First Principles
English | May 11, 2026 | ASIN: B0H1DQFFB7 | 375 pages | Epub | 5.41 MB
A Complete 3-Book Journey for Beginners, Clear Thinkers, and Curious MindsDeep learning sounds complex.Neural networks, layers, training, data, errors, feedback, models, intelligence - these words can make beginners feel that the subject is only for experts.But deep learning begins with a simple idea:A machine improves when it learns from examples, notices patterns, checks mistakes, and adjusts step by step.Deep Learning Without Fear is a beginner-friendly complete edition created for non-technical readers, students, parents, teachers, professionals, creators, and lifelong learners who want to understand deep learning without fear.This book does not begin with heavy mathematics or confusing jargon. It begins with first principles: how learning happens, how a machine receives examples, how patterns are discovered, how mistakes become feedback, and how improvement grows over time.Across three connected books, readers move through a calm and practical journey:Book 1: How Machines Begin to ThinkUnderstand examples, patterns, signals, decisions, and why machines need data before they can learn.Book 2: How Machines Learn DeeplyExplore neural networks, layers, training, feedback, mistakes, and improvement in simple everyday language.Book 3: How Machines Improve and Help the WorldLearn how deep learning is used in images, speech, language, recommendations, creativity, automation, and real-world problem solving - with human judgment and responsibility.Inside this complete edition, readers will learn:How deep learning works without fearWhat neural networks really mean in simple languageWhy examples are the experience of a machineHow layers help machines notice deeper patternsWhy mistakes are useful feedbackHow models improve step by stepHow deep learning is used in daily lifeHow AI tools should be used wiselyWhy human judgment matters more than blind trustHow to think clearly, solve problems better, and improve 1% every dayThis book is not only about deep learning.It is about learning how to think better.By the end, readers will understand that deep learning is not magic. It is a structured way of learning from examples, improving through feedback, and using patterns to make better decisions.If deep learning has ever felt too difficult, this book gives you a clear, human, first-principles path forward.

Decoding Tech Careers: How to Build a Future-Proof Career in a World of Artificial Intelligence
English | May 7, 2026 | ASIN: B0GX3BC6QD | 383 pages | Epub | 26.45 MB
Is the Tech Career Dream Over?You've heard the stories for years: the high-paying, six-figure careers at famous household names like Google, Apple, or Meta (Facebook). But today, the news is filled with talk of layoffs and the rise of Artificial Intelligence (AI), leaving many talented people wondering: "Is there still a place for me in this new world?"The answer is yes-but the roles you see in the headlines are only a fraction of the opportunities hidden in plain sight.Beyond the 'Big Tech' bubble lies a massive ecosystem powering every corner of our economy. Within the Fortune 500 alone, over 60 giants drive a multi-trillion economy-but that is only the beginning. Thousands of small and mid-sized tech companies form the backbone of this industry, creating a landscape that needs more than just software developers. It requires a diverse cast of strategists, operators, and growth drivers to succeed.Building a lasting career in this new era requires adaptability-the willingness to pivot your skills to where the market demand actually exists.This book provides the roadmap to evolving beyond tasks AI will replace and mastering the uniquely human skills necessary for the modern workforce. From global giants to specialized startups, technical and non-technical roles, your next breakthrough is waiting in the corners of tech you haven't even looked at yet.AI is changing the game.This is your blueprint to win.

Dauermagnete, Elektrobleche und Messtechnik
Deutsch | 9 Dec. 2024 | ASIN: B0DPWY5C8X | 420 Seiten | EPUB (True) | 39.03 MB
Der magnetische Kreis mit seinen Bestandteilen aus Dauermagneten, Spulen und weichmagnetischen Elementen wie Elektroblechen ist Gegenstand vieler aktueller Entwicklungen, sei es in der Antriebstechnik oder auch in der Stromerzeugung durch Generatoren. Die modernen Selten-Erd-Werkstoffe geben den Entwicklungen auf diesem Gebiet neuen Antrieb. In der Automatisierung und Qualitätssicherung nimmt die Prüftechnik der hierzu gehörigen Größen einen immer größeren Raum ein.

Dataset Shift im maschinellen Lernen: Theorie, Erkennung, Korrektur und Deployment-Praktiken
Deutsch | April 16, 2026 | ASIN: B0GXGW4RQT | 55 Seiten | Epub | 430.92 KB
Dataset Shift im maschinellen Lernen ist eine der kritischsten und am meisten unterschätzten Herausforderungen beim Deployment von ML-Modellen in der Produktivumgebung.Versagen Ihre Modelle unbemerkt? Ob Sie im Gesundheitswesen, im Finanzwesen, in der NLP oder in der Computer Vision arbeiten - Verteilungsverschiebungen in realen Daten sind unvermeidlich. Sie beeinträchtigen die Leistung, verletzen Grundannahmen und zerstören das Vertrauen der Nutzer. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie sie erkennen, diagnostizieren und sich anpassen.Dataset Shift im maschinellen Lernen: Theorie, Erkennung, Korrektur und Deployment-Praktiken ist ein technischer Leitfaden auf Graduiertenniveau für Data Scientists, ML-Engineers und KI-Praktiker, denen Zuverlässigkeit im großen Maßstab wichtig ist. ✔ Was Sie lernen werden:Grundlegende Definitionen und probabilistische Grundlagen von Dataset ShiftVollständige Taxonomie: Covariate Shift, Prior Shift, Concept Shift, Label Shift und Conditional ShiftFortgeschrittene Erkennungsmethoden: statistische Tests, Drift-Metriken, modellbasierte ErkennungGegenmaßnahmen: Neugewichtung, Domain-Adaptation, kontinuierliches und Online-LernenPraxisnahe Fallstudien aus dem Gesundheitswesen, Finanzwesen, der Computer Vision, NLP und EmpfehlungssystemenPython-Bibliotheken mit Codebeispielen: alibi-detect, river, evidently, nannyml und weitere✔ Warum dieses Buch?Basierend auf peer-reviewter Forschung von DeepMind, Google Research, Stanford, MIT CSAIL, Meta AI und anderen liefert dieses Buch über 100.000 Wörter praxisorientierter, akademisch fundierter Inhalte.✔ Bauen Sie resiliente Modelle, die sich anpassenLernen Sie, wie Sie shift-bewusste Architekturen entwerfen, Produktions-Pipelines überwachen und robuste Modelle deployen, die auch unter sich ändernden Bedingungen präzise bleiben.Shift passiert. Seien Sie vorbereitet.

Data structure and algorithms for AI & ML (AI Course)
English | 11 Aug. 2025 | ASIN: B0FLY4GV7W | 216 pages | EPUB (True) | 467.73 KB
Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) have revolutionized modern computing and technology, offering powerful solutions in fields ranging from natural language processing to autonomous systems. At the heart of AI and ML lie complex data manipulations and efficient algorithmic processes that transform raw data into meaningful patterns, predictions, and decisions.This book, Data Structures and Algorithms for Artificial Intelligence and Machine Learning, is specifically designed for AI and ML students, researchers, and practitioners who wish to gain a deep understanding of the fundamental data structures and algorithms that underpin intelligent systems. Unlike conventional textbooks that treat data structures and algorithms as standalone computer science topics, this book contextualizes these core concepts within the AI and ML landscape, bridging the gap between theory and practical AI application.Why This Book?Most AI and ML courses focus heavily on mathematical foundations, model training, and application frameworks but often overlook the essential role of data structures and algorithmic efficiency. Without an understanding of the underlying data handling and algorithmic strategies, AI models can become inefficient, slow, and unscalable.This book is a comprehensive guide that covers all crucial data structures and algorithms that are directly relevant to AI and machine learning systems. It explains how to choose and implement the right data structures to handle vast amounts of data efficiently, how different algorithms optimize the training and inference processes, and how the combination of these two components results in faster, smarter AI systems.Target AudienceUndergraduate and Postgraduate AI and ML students: This book will serve as an essential companion to their academic curriculum, enhancing their grasp of AI-specific algorithmic principles.Researchers and Practitioners: Those developing AI systems will benefit from insights into algorithm optimization and data handling that directly impact model performance.Software Engineers transitioning to AI/ML: Professionals with a programming background seeking to specialize in AI will find this book invaluable in understanding the AI-centric approach to algorithms and data structures.Data Scientists and Analysts: Who want to deepen their understanding of how data is stored, retrieved, and manipulated efficiently in AI pipelines.Structure and Content OverviewThe book is carefully structured to build your knowledge step-by-step. It begins with fundamental concepts of data structures and algorithms tailored specifically for AI contexts, progressing towards advanced algorithmic strategies employed in modern AI systems.Foundations: Understanding arrays, trees, graphs, and hash tables with AI-relevant examples.Core Algorithms: Learning how graph traversals, nearest neighbor search, optimization algorithms, and tree-based models fit into AI tasks.Specialized Topics: Deep dives into sparse matrix operations, graph neural networks, heuristic algorithms, and parallel processing.Practical Implementation: Coding exercises and AI use cases help reinforce theoretical knowledge with hands-on experience.Advanced Challenges: Handling big data, streaming algorithms, and reinforcement learning algorithms.Future Trends: A glimpse into quantum AI algorithms, edge AI challenges, and adaptive algorithmic designs.What You Will LearnUnderstand Key Data Structures in AILearn the purpose and internal working of arrays, trees, graphs, and hash tables, and how they enable efficient storage and retrieval of complex AI data types such as tensors, knowledge graphs, and feature maps.

Data Structures & Algorithms in C++: Beginner-Friendly Interview Prep With Hands-On Coding Examples (Modern C++ Made Easy)
English | May 1, 2026 | ASIN: B0GZ8CF1X8 | 272 pages | Epub | 676.69 KB
Learning data structures and algorithms does not have to feel confusing, intimidating, or impossible.If you are learning C++, preparing for coding interviews, or trying to finally understand how arrays, linked lists, stacks, queues, trees, graphs, recursion, sorting, and searching actually work, this beginner-friendly guide gives you a clear path forward.Data Structures & Algorithms in C++ breaks down the core concepts every new programmer needs to know using simple explanations, hands-on examples, and practical C++ code you can actually follow.Instead of drowning you in theory, this book helps you understand what each data structure does, when to use it, how it works, and why it matters in real programming and technical interviews.Inside, you'll learn how to:Understand arrays, strings, linked lists, stacks, queues, trees, graphs, hash tables, and heapsBreak down Big O notation without getting lost in mathWrite beginner-friendly C++ examples for common interview problemsUse recursion, sorting, searching, and traversal techniques with more confidenceThink through coding problems step by stepPrepare for technical interviews with practical, hands-on problem-solving skillsBuild a stronger foundation for computer science, software development, and coding careersWhether you are a complete beginner, a student, a self-taught programmer, or someone preparing for your first coding interview, this book gives you a simple and practical way to master the fundamentals.Start building the problem-solving skills every programmer needs - one clear example at a time.