E textul pe baza cruia am fcut spectacolul Habemus bebe, n primvara lui 2014, mpreun cu soul meu, regizorul Robert Blan. Iniial nu-l voiam publicat, apoi m-am rzgndit, publicarea i d o via textului pe care scena nu i-o poate da (i invers cred c e la fel de valabil). Non Stress Test va fi un poem mai lung, pe o tem care nu a fost i nici nu este la mod: maternitatea. E nsoit i de un set de fotografii, sper s fie o carte mito. i de data asta m-am jucat cu limitele genului: o variant a textului a aprut deja n traducere (n bulgar i n maghiar) ca text de teatru”. (Elena Vldreanu)

Emlékek b?rt?nében

Halálos ?sz

InPROV

為什麼我們要道德？死亡讓我們找到人生意義？什麽是理想的教育？為何要環保？愛是什麼？何謂真實？我是誰？一個個發人深省的哲學問題，全部來自我們視為娛樂的電影。哲學是一個古老的學科，電影則是現代的娛樂；無論是哲學借電影「翻生」，走進日常生活，還是電影靠哲學來增加「深度」，對觀眾來說，都是好事。在增加欣賞的趣味之餘，又可以引發大眾對哲學的興趣。作者通過由逾七十部新舊中外電影組成的光影世界，引領讀者探討「道德」、「死亡」、「教育」、「環保」、「自我」、「情愛」、「自由」等八個議題，在閒聊電影的同時，思索人生的種種疑問。

2014年是廣九直通車來往廣州至九龍開行35周年，現時來往廣州至九龍之列車班次頗為頻密，安坐車內，不用兩小時便到廣州，可謂是從香港到廣州快舒適的交通工具。商務旅客更可利用車廂內提供的WiFi上網處理業務。車上的餐飲種類繁多，為旅客帶來極大方便。本書推薦旅客選乘直通火車達北京、上海、廣州這三大城市，並詳細介紹京、滬、廣著名景點三地美食。 作者簡介： 黃照康，從事旅遊業三十多年，現任香港外遊旅行團代理商協會名譽會長、前香港旅遊業議會理事、香港旅遊業會領隊課程導師、旅行社顧客服務及親善技巧課程導師、廣東省增城等市、縣的旅遊形象大使公職。黃照康（Sunny）自小喜愛背囊式自助遊，遊遍中國各省、東南亞、印度、中東、歐美澳紐，以至於中南美洲及北極與北韓等神秘地域。由1993年起曾為港、甹的紙張媒體和電子媒體任嘉賓主持。

女人天生購物狂？不懂理財為何物？其實花錢可以是一種投資，消費可以令資產增值，這些東西女人懂。本書從女性角度出發，以她們日常的消費模式、生活習慣為基礎，用簡單易明的方式，帶出正確的理財概念和方法，提供專業資訊和數據分析，讓你創造出屬於自己的煉金術，並將之發揚光大。

One Meal a Day: The Proper Knowledge of How to Eat to Live Abundantly

One Meal A Day: The Proper Knowledge of How to Eat to Live Abundantly

Az éj leple alatt

Katherine Shaw egész életét a balettnek szentelte. Mindig is arról álmodott, hogy hivatásos balerina lesz, ám tizenkilenc évesen úgy d?nt, hogy még szüksége van pár évre, miel?tt meg tudna birkózni egy társulattal. ?gy legjobb barátjával, Alexanderrel együtt egyetemre megy. Persze az új élet, távol a szül?kt?l nem k?nny?. Kat kétségbeesetten vágyik arra, hogy végre lány barátja is legyen. Belinda, a szobatársn?je ezt kihasználva, el?sz?r a legjobb barátn?je, majd a legnagyobb riválisa lesz. Katherine-nek azonban nemcsak Belindával kell megküzdenie, hanem arról is d?ntenie kell, hogy végre megvalósítja nagy álmát, és a Királyi Balettben táncol, vagy átadja magát a szerelemnek.

Street workout mindenkinek

Falling Kingdoms - Lázadók tavasza

"熱愛旅遊的年輕女作家Rebec HoHoHo，設計全新「女遊」路線，精選大女孩小女孩愛的食、買、玩、學、看，發掘首爾GIRLY的一面！！！

夫輕靈貫串，捨太極拳而宗誰。虛實剛柔，微長拳而孰主。養生養氣，俱循八卦之形。得勢得機，同本五行之象。內外互合，啟以靜制動之先河。上下相隨，開積健為雄之大道。此內家拳也。倘習焉久矣，鍥而不捨，又奚止卻病益壽延年而已哉！

這本並不是兒童書籍，作者以豐富的想像力，除了描寫出單親媽媽的傲骨，主題思想還包括：因果轉業、逆境自強、恩怨情仇、愛與希望，其中運用擬人化描寫大自然的手法，可與西方哲學家盧梭的自然論媲美，就是道出整個大自然本身是有秩序而且條理井然，如果出現了拂逆大自然規則的情形，大自然本質會自動予以限制，不必假手於人。教育和愛也理應如是，這是一本充滿啟發性的讀物，支持每位母親和子女共同閱讀。

本书漫画《中華幼稚識字課本（復刻版）全4冊》由四册彩色漫画组成。

Volumul reune?te interviuri din 1997 (Pana mea), 2008 (chat cu scriitori rom?ni – Observator cultural), 2010 (Rom?nia literar?), un chestionar, un dialog inedit (2016) ?i extrase din dou? din documentarele ?n care autoarea a fost prezent? (Aici Nora Iuga ?i Nino al meu). ?n cazul Norei, c?r?ile nu s?nt totul ?i, a?a cum nu avem prea multe exemple literare actuale, omul ?ncununeaz? opera. De-aceea ne-am permis s-o coment?m ?mpreun? ?n dialoguri mai vechi sau mai noi, ?n filme documentare ?i-ntr-un blog audio, pentru a mai trage de timp cu Operele complete. (un cristian)

Bevándorlás Magyarországra, kitelepítés Németországba, málenkij robot Oroszországban, küzdelmes napok újra Magyarországon, a hazában. Világos, Hódmez?vásárhely és Elek. Itt kezd?d?tt családunk élete. 1856-ban született Josef Schwarz anyai dédnagytatám Világoson, katolikus sváb családban. Hódmez?vásárhely az apai ág születési helye. Kerekes Sándor nagyapám 1871-ben született katolikus magyar családban.A sváb parasztok Eleken találkoztak a magyar iparosokkal. Itt találták meg a munkalehet?séget, amivel családjukat el tudták tartani.Családunk t?rténete egyszer? hétk?znapi emberek életér?l szól, akik átéltek két világháborút, ukrajnai kényszermunkát és németországi kitelepítést. Unokáim családunk leszármazottainak ?t?dik generációja. Tudniuk kell, hogy a t?bb mint 150 év alatt családunk t?rténete hogyan alakult, milyen életet éltek ük- és dédszüleik.Elégtételt kell kapnia a nagyszüleimnek és a szüleimnek, hogy az emlékezet nem engedi elfelejteni az életüket.

A n?: Csajsziknak

Explore effective trading strategies in real-world markets using NumPy, spaCy, pandas, scikit-learn, and Keras Key Features *Implement machine learning algorithms to build, train, and validate algorithmic models *Create your own algorithmic design process to apply probabilistic machine learning approaches to trading decisions *Develop neural networks for algorithmic trading to perform time series forecasting and smart analytics Book Description The explosive growth of digital data has boosted the demand for expertise in trading strategies that use machine learning (ML). This book enables you to use a broad range of supervised and unsupervised algorithms to extract signals from a wide variety of data sources and create powerful investment strategies. This book shows how to access market, fundamental, and alternative data via API or web scraping and offers a framework to evaluate alternative data. You’ll practice the ML work?ow from model design, loss metric definition, and parameter tuning to performance evaluation in a time series context. You will understand ML algorithms such as Bayesian and ensemble methods and manifold learning, and will know how to train and tune these models using pandas, statsmodels, sklearn, PyMC3, xgboost, lightgbm, and catboost. This book also teaches you how to extract features from text data using spaCy, classify news and assign sentiment scores, and to use gensim to model topics and learn word embeddings from financial reports. You will also build and evaluate neural networks, including RNNs and CNNs, using Keras and PyTorch to exploit unstructured data for sophisticated strategies. Finally, you will apply transfer learning to satellite images to predict economic activity and use reinforcement learning to build agents that learn to trade in the OpenAI Gym. What you will learn *Implement machine learning techniques to solve investment and trading problems *Leverage market, fundamental, and alternative data to research alpha factors *Design and fine-tune supervised, unsupervised, and reinforcement learning models *Optimize portfolio risk and performance using pandas, NumPy, and scikit-learn *Integrate machine learning models into a live trading strategy on Quantopian *Evaluate strategies using reliable backtesting methodologies for time series *Design and evaluate deep neural networks using Keras, PyTorch, and TensorFlow *Work with reinforcement learning for trading strategies in the OpenAI Gym Who this book is for Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading is for data analysts, data scientists, and Python developers, as well as investment analysts and portfolio managers working within the finance and investment industry. If you want to perform efficient algorithmic trading by developing smart investigating strategies using machine learning algorithms, this is the book for you. Some understanding of Python and machine learning techniques is mandatory.