0912 699 269

Công ty phần mềm ứng dụng Hà Nội - HanoiSoft

Thư viện cộng đồng

Liên hệ: 0912 699 269  Đăng nhập  Đăng ký

Thế Giới Khi Loài Người Biến Mất (Alan Weisman)

Loài người có vị trí như thế nào trong tiến trình hoạt động vĩ đại của hành tinh? Câu trả lời là khá quan trọng, nhưng chắc chắn không phải là yếu tố quyết định sống còn. Những dấu vết, cổ vật hóa thạch từng tồn tại chứng tỏ chúng ta cũng chỉ là một dạng sống tham gia vào hoạt cảnh vĩ đại này.

Trong cuốn sách "The world without us" tạm dịch là "Khởi nguyên lại thế giới", Alan Weisman đưa ra cách tiếp cận hoàn toàn mang tính bản nguyên cho các câu hỏi về sự tác động của loài người lên hành tinh trái đất. Dưới góc nhìn của những chuyên gia trong các lĩnh vực: khoa học khí quyển, bảo tồn nghệ thuật, động vật học, hóa dầu, vật lý thiên văn, lãnh tụ tôn giáo (từ giáo sĩ Do Thái tới các đức Đạt Lai Lạt Ma), cổ sinh vật học … Weisman đã vẽ nên bức tranh hành tinh trái đất có thể sẽ như thế nào nếu không có chúng ta.

Để cảm nhận thế giới sẽ như thế nào nếu không có chúng ta, trước tiên chúng ta phải xem lại thế giới trước khi có loài người. Chúng ta không phải là những nhà du hành vượt thời gian, và những dấu vết hóa thạch chỉ là những mẫu vật rời rạc. Thậm chí nếu vết tích đó có hoàn chỉnh thì cũng sẽ không phản chiếu chính xác quá khứ. Tuy nhiên, do con người đã làm một vài điều không thể thay đổi, nên những gì còn lại khi chúng ta biến mất sẽ không thể giống hệt như khi chúng ta chưa từng xuất hiện lần đầu. Nhưng nó cũng không thể quá khác biệt.

Trước đây thiên nhiên đã từng trải qua nhiều mất mát tồi tệ, và cũng đã chữa lành những vết thương. Thậm chí đến ngày nay, ở một vài nơi trên trái đất chúng ta vẫn có thể tận hưởng ký ức sống động về một Vườn địa đàng trước khi chúng ta xuất hiện. Chắc chắn chúng đang mời gọi chúng ta suy nghĩ về viễn cảnh thiên nhiên sẽ hưng thịnh như thế nào nếu giả thiết này xảy ra. Khi nhân loại cáo chung, liệu hành tinh này có suy tàn hơn vì thiếu vắng những đóng góp của chúng ta?

Nhưng vì chúng ta đang tưởng tượng, tại sao chúng ta lại không mơ về cách thức tự nhiên sẽ phát triển không dựa trên sự diệt vong của chúng ta? Xét cho cùng, chúng ta cũng chỉ là động vật có vú. Mọi dạng sống đều tham gia vào hoạt cảnh lịch sử vĩ đại này. Tìm mua: Thế Giới Khi Loài Người Biến Mất TiKi Lazada Shopee

Cuốn sách “Khởi nguyên lại thế giới” đã được dịch ra hơn 30 ngôn ngữ khác nhau và được tạp chí Time và tuần báo Entertainment bình chọn là cuốn sách viễn tưởng hay nhất năm 2007. Nhận xét về cuốn sách, báo Boston Globe viết: “Cuốn sách của sự cảnh tỉnh. Lời than thê thiết của tự nhiên về nạn phá rừng, ô nhiễm và thay đổi khí hậu …”

“Alan Weisman đã viết nên một tuyệt tác, nếu không phải là thánh kinh thì đó cũng hẳn là cuốn khải huyền của nhân loại.” - Newsweek.

Tác giả:

Alan Weisman là một nhà báo và tác giả viết sách. Ông viết bài cho nhiều tờ báo lớn của thế giới như: Harper's, The New York Times Magazine, The Atlantic Monthly, The Los Angeles Times Magazine, Condé Nast Travele. Cuốn sách gần đây nhất của ông “Thế giới không có chúng ta” đã được dịch ra hơn 30 ngôn ngữ khác nhau và được tạp chí Time và tuần báo Entertainment bình chọn là cuốn sách viễn tưởng hay nhất năm 2007.

Độc giả có thể tìm mua ấn phẩm tại các nhà sách hoặc tham khảo bản ebook Thế Giới Khi Loài Người Biến Mất PDF của tác giả Alan Weisman nếu chưa có điều kiện.

Tất cả sách điện tử, ebook trên website đều có bản quyền thuộc về tác giả. Chúng tôi khuyến khích các bạn nếu có điều kiện, khả năng xin hãy mua sách giấy.

Nguồn: thuviensach.vn

Đọc Sách

Bộ Nhớ Động Trong C++ (Batanlp)
Độc giả có thể tìm mua ấn phẩm tại các nhà sách hoặc tham khảo bản ebook Bộ Nhớ Động Trong C++ PDF của tác giả Batanlp nếu chưa có điều kiện.Tất cả sách điện tử, ebook trên website đều có bản quyền thuộc về tác giả. Chúng tôi khuyến khích các bạn nếu có điều kiện, khả năng xin hãy mua sách giấy.
Bóng Ma Trên Mạng (Kevin Mitnick)
Hôm nay, khi tôi đang suy nghĩ về lời giới thiệu cho cuốn sách tuyệt vời này, hệ thống thu thập thông tin của SecurityBox thông báo cho tôi hai tin tức rất quan trọng. Một là hệ thống thương mại điện tử của một tập đoàn trong nước bị tấn công, hacker đã lấy cắp và công bố số lượng lớn dữ liệu người dùng. Hai là 59 học viên của trường Học viện Kỹ thuật Mật mã sắp tổ chức lễ tốt nghiệp và trở thành những chuyên gia an ninh mạng được đào tạo bài bản. Những sự kiện đối lập giữa “tấn công” và “phòng thủ” như thế này vô tình lại rất liên quan đến nội dung của cuốn sách, hồi ký về cuộc đời và sự nghiệp kỳ lạ của Kevin Mitnick, người từng được coi là hacker bị truy nã gắt gao nhất thế giới. Kevin Mitnick luôn có tên trong mọi bảng xếp hạng những hacker nguy hiểm nhất mọi thời đại. Ông nổi tiếng với khả năng tấn công mọi hệ thống phức tạp bằng phương pháp tấn công phi kỹ thuật (social engineering). Phương pháp này nhắm thẳng đến người dùng đang tham gia vào hệ thống, Kevin sẽ giao tiếp trực tiếp hoặc gián tiếp với những người này, đặt họ vào tình huống khiến họ vô tình cung cấp thông tin quan trọng cho phép ông có thể dễ dàng chiếm quyền điều khiển hệ thống. Ngày nay, kỹ thuật tấn công này vẫn rất phổ biến, điển hình là trên mạng xã hội Facebook, khi hacker giả danh người thân, người nổi tiếng hoặc công ty nổi tiếng để lừa đảo các nạn nhân, khiến họ tin tưởng và tự động thực hiện những hành vi do hacker đề xuất. Tuy nhiên, khi đọc cuốn sách này, tôi nhận ra Kevin Mitnick còn là một kỹ sư công nghệ xuất chúng, chính sự kết hợp hoàn hảo giữa tấn công bằng kỹ thuật và phi kỹ thuật mới là điều làm nên tên tuổi của ông. Chi tiết quan trọng nhất trong cuộc đời của Kevin chính là việc ông bị bắt giam vì tấn công vào hệ thống tối mật của chính phủ Mỹ. Việc không bao giờ thực hiện các hành vi phá hoại là điều đáng ngưỡng mộ của hacker này. Điều này lý giải vì sao sau khi ra tù, các công ty từng bị Kevin tấn công đã thuê ông tư vấn về giải pháp đảm bảo an ninh mạng. Ngay tại SecurityBox, chúng tôi cũng có các chuyên gia và công nghệ cho phép tìm ra những điểm yếu có thể bị tấn công trong hệ thống mạng của khách hàng. Chúng tôi hiểu rằng việc có trong tay công cụ để kiểm soát một hệ thống lớn, cũng giống như khi nhìn thấy một lượng tiền lớn còn bỏ ngỏ, chúng ta sẽ khó tránh khỏi lòng tham. Vấn đề nằm ở khái niệm “đạo đức”, chúng tôi phải giữ được đạo đức làm nghề và đào tạo kỹ sư của mình cũng phải như vậy. Tìm mua: Bóng Ma Trên Mạng TiKi Lazada Shopee Bóng ma trên mạng thể hiện ham muốn kiểm soát, tấn công mọi hệ thống mạng, sự ám ảnh đối đầu với chính quyền và bản lĩnh của một hacker tài năng. Việc Kevin từng trải qua cuộc cách mạng máy tính và Internet với tư cách là một hacker kiêm chuyên gia an ninh mạng đã góp phần khiến cuốn sách này trở thành tư liệu quý báu dành cho các chuyên giao bảo mật, kỹ sư an ninh mạng hoặc thậm chí là các hacker. Tôi tin rằng, cuốn sách này sẽ rất thú vị không chỉ đối với những người trong nghề mà còn hữu ích cho bất kỳ ai đang sống trong kỷ nguyên số hiện nay nhằm nâng cao hiểu biết và ý thức bảo vệ các “tài sản số” của chính mình.Độc giả có thể tìm mua ấn phẩm tại các nhà sách hoặc tham khảo bản ebook Bóng Ma Trên Mạng PDF của tác giả Kevin Mitnick nếu chưa có điều kiện.Tất cả sách điện tử, ebook trên website đều có bản quyền thuộc về tác giả. Chúng tôi khuyến khích các bạn nếu có điều kiện, khả năng xin hãy mua sách giấy.
Phần Cứng Máy Tính (Nhiều Tác Giả)
Lịch sử của máy tính cá nhânGiáo trình phần cứng máy tínhĐộc giả có thể tìm mua ấn phẩm tại các nhà sách hoặc tham khảo bản ebook Phần Cứng Máy Tính PDF của tác giả Nhiều Tác Giả nếu chưa có điều kiện.Tất cả sách điện tử, ebook trên website đều có bản quyền thuộc về tác giả. Chúng tôi khuyến khích các bạn nếu có điều kiện, khả năng xin hãy mua sách giấy.
Machine Learning Cơ Bản (Vũ Hữu Tiệp)
"A thousand miles start with a single step" Machine Learning sẽ là công nghệ định hình trong tương lai, góp phần thay đổi lối sống và làm việc của con người hơn bất kì công nghệ nào. Cần gạt bỏ định kiến “robot cướp việc làm của người lao động”. Thực chất, những phát minh đổi mới và việc áp dụng các công cụ tiện ích cho cuộc sống vẫn luôn là đặc trưng tiêu biểu của mọi tiến trình phát triển trong lịch sử, xuyên suốt các cuộc cách mạng nông nghiệp và công nghiệp. Nhu cầu tìm hiểu và nghiên cứu về lĩnh vực Machine Learning đang ngày càng tăng cao, nhưng nguồn tài liệu bằng Tiếng Việt vẫn còn rất ít, SG Trading xin giới thiệu quyển sách Machine Learning cơ bản, bên cạnh những cuốn sách SG Trading đã giới thiệu trước đó như quyển Thống Kê Ứng Dụng Trong Kinh Doanh sẽ là nguồn tài liệu rất hữu ích giúp bạn đọc bước đầu học tập về lĩnh vực này. GIỚI THIỆU VỀ TÁC GIẢ Vũ Hữu Tiệp Tốt nghiệp Đại học Bách Khoa Hà Nội ngành Điện Tử Viễn Thông năm 2012. Tốt nghiệp Tiến sĩ trường Đại học bang Pennsylvania, Hoa Kỳ ngành Kỹ Thuật Điện Tử năm 2019. Hiện anh đang là chuyên viên nghiên cứu ứng dụng Deep Learning vào phát triển xe tự hành cho một công ty khởi nghiệp ở Thung Lũng Silicon. Anh là tác giả blog và admin của Forum Machine Learning cơ bản. Tìm mua: Machine Learning Cơ Bản TiKi Lazada Shopee MACHINE LEARNING Những năm gần đây, AI - Artificial Intelligence (Trí Tuệ Nhân Tạo), và cụ thể hơn là Machine Learning (Học Máy hoặc Máy Học) nổi lên như một bằng chứng của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 (1 - động cơ hơi nước, 2 - năng lượng điện, 3 - công nghệ thông tin). Trí Tuệ Nhân Tạo đang len lỏi vào mọi lĩnh vực trong đời sống mà có thể chúng ta không nhận ra. Xe tự hành của Google và Tesla, hệ thống tự tag khuôn mặt trong ảnh của Facebook, trợ lý ảo Siri của Apple, hệ thống gợi ý sản phẩm của Amazon, hệ thống gợi ý phim của Netflix, máy chơi cờ vây AlphaGo của Google DeepMind, …, chỉ là một vài trong vô vàn những ứng dụng của AI/Machine Learning. Machine Learning là một tập con của AI. Theo định nghĩa của Wikipedia, Machine learning is the subfield of computer science that “gives computers the ability to learn without being explicitly programmed”. Nói đơn giản, Machine Learning là một lĩnh vực nhỏ của Khoa Học Máy Tính, nó có khả năng tự học hỏi dựa trên dữ liệu đưa vào mà không cần phải được lập trình cụ thể. Những năm gần đây, khi mà khả năng tính toán của các máy tính được nâng lên một tầm cao mới và lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập bởi các hãng công nghệ lớn, Machine Learning đã tiến thêm một bước dài và một lĩnh vực mới được ra đời gọi là Deep Learning. Deep Learning đã giúp máy tính thực thi những việc tưởng chừng như không thể vào 10 năm trước: phân loại cả ngàn vật thể khác nhau trong các bức ảnh, tự tạo chú thích cho ảnh, bắt chước giọng nói và chữ viết của con người, giao tiếp với con người, hay thậm chí cả sáng tác văn hay âm nhạc. Với sự phát triển thần kì, nên nhu cầu về nhân lực ngành Machine Learning (Deep Learning) đang ngày một cao, kéo theo đó nhu cầu học Machine Learning trên thế giới và ở Việt Nam ngày một lớn. Tác giả cũng muốn hệ thống lại kiến thức của mình về lĩnh vực này để chuẩn bị cho tương lai. Tác giả đã cố gắng đi từ những thuật toán cơ bản nhất của Machine Learning kèm theo các ví dụ và mã nguồn trong mỗi bài viết. Với những từ chuyên ngành, tác giả dùng song song cả tiếng Anh và tiếng Việt, tuy nhiên sẽ ưu tiên tiếng Anh vì thuận tiện hơn cho các bạn trong việc tra cứu các tài liệu tiếng Anh. Khi chuẩn bị các bài viết, tác giả giả định rằng bạn đọc có một chút kiến thức về Đại Số Tuyến Tính (Linear Algebra), Xác Suất Thống Kê (Probability and Statistics) và có kinh nghiệm về lập trình Python. Nếu bạn chưa có nhiều kinh nghiệm về các lĩnh vực này, đừng quá lo lắng vì mỗi bài sẽ chỉ sử dụng một vài kỹ thuật cơ bản. ---------------------------------------------------------- MỤC LỤC QUYỂN SÁCH 1. ÔN TẬP ĐẠI SỐ TUYỂN TÍNH 2. GIẢI TÍCH MA TRẬN 3. ÔN TẬP XÁC SUẤT 4. ƯỚC LƯỢNG THAM SỐ MÔ HÌNH 5. CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN 6. CÁC KỸ THUẬT XÂY DỰNG ĐẶC TRƯNG 7. HỒI QUY TUYẾN TÍNH 8. QUÁ KHỚP 9. K - LÂN CẬN 10. PHÂN CỤM K - MEANS 11. BỘ PHÂN LOẠI NAIVE - BAYES 12. GRADIENT DESCENT 13. THUẬT TOÁN HỌC PERCEPTRON 14. HỒI QUY LOGISTIC 15. HỒI QUY SOFTMAX 16. MẠNG NEURON ĐA TẦNG VÀ LAN TRUYỀN NGƯỢC 17. HỆ THỐNG GỢI Ý DỰA TRÊN NỘI DUNG 18. LỌC CỘNG TÁC LÂN CẬN 19. LỌC CÔNG TÁC PHÂN TÍCH MA TRẬN 20. PHÂN TÍCH GIÁ TRỊ SUY BIẾN 21. PHÂN TÍCH THÀNH PHẦN CHÍNH 22. PHÂN TÍCH BIỆT THỨC TUYẾN TÍNH 23. TẬP LỒI VÀ HÀM LỒI 24. BÀI TOÁN TỐI ƯU LỒI 25. ĐỐI NGẪU 26. MÁY VECTOR HỖ TRỢ 27. MÁY VECTOR HỖ TRỢ LỀ MỀM 28. MÁY VECTOR HỖ TRỢ HẠT NHÂN 29. MÁY VECTOR HỖ TRỢ ĐA LỚPĐộc giả có thể tìm mua ấn phẩm tại các nhà sách hoặc tham khảo bản ebook Machine Learning Cơ Bản PDF của tác giả Vũ Hữu Tiệp nếu chưa có điều kiện.Tất cả sách điện tử, ebook trên website đều có bản quyền thuộc về tác giả. Chúng tôi khuyến khích các bạn nếu có điều kiện, khả năng xin hãy mua sách giấy.