Аннотация к книге "Молотов. Второй после Сталина (сборник)"
Авторы книги Н.С. Хрущев, А.И. Микоян, Л.М. Каганович занимали высшие посты в руководстве СССР и хорошо знали «второго человека после Сталина» – В.М. Молотова. Вячеслав Михайлович Молотов был Председателем Совета народных комиссаров СССР в 1930–1941 годах, народным комиссаром иностранных дел СССР в 1939–1949 годах. Он известен прежде всего как создатель «пакта Молотова – Риббентропа» накануне войны с Германией, однако роль Молотова в жизни Советского Союза при Сталине была намного больше, чем...
Авторы книги Н.С. Хрущев, А.И. Микоян, Л.М. Каганович занимали высшие посты в руководстве СССР и хорошо знали «второго человека после Сталина» – В.М. Молотова. Вячеслав Михайлович Молотов был Председателем Совета народных комиссаров СССР в 1930–1941 годах, народным комиссаром иностранных дел СССР в 1939–1949 годах. Он известен прежде всего как создатель «пакта Молотова – Риббентропа» накануне войны с Германией, однако роль Молотова в жизни Советского Союза при Сталине была намного больше, чем участие во внешней политике. В воспоминаниях Хрущева, Микояна и Кагановича приводятся свидетельства и факты на этот счет, – что же касается личности Молотова, то у каждого из авторов есть свое мнение о нем.
Книга посвящена различным аспектам клинической психоаналитической работы с детьми и подростками. Статья Анны Фрейд «Показания и противопоказания к детскому психоанализу», открывшая новый путь к пониманию процесса оказания психоаналитической помощи ребенку и преодолению конфликтов детской души, стала весомым вкладом в развитие детской психологии и отправной точкой для множества дальнейших...
Издательство:
Институт общегуманитарных исследований (ИОИ)
Дата выхода: январь 2018
Книга является первым томом к книге "Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы: предсказание, порождение, обнаружение, действие". Дополняя ранее изданную книгу Вероятностное машинное обучение. Введение , этот классический труд знакомит читателя с деталями самых актуальных теорий и методов машинного обучения, включая глубокие порождающие модели, графовые модели, байесовский вывод,...
Оставить комментарий