ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Alfabet wojny. Jak walczyć, by nie dać się zabić Kafir, Kaczor

Autorzy:
Kafir, Kaczor
Wydawnictwo:
Bellona
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
368
Dostępne formaty:
     ePub
     Mobi
Czytaj fragment

Ebook 27,66 zł najniższa cena z 30 dni

35,92 zł (-25%)
26,94 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

27,66 zł najniższa cena z 30 dni

Poleć tę książkę znajomemu Poleć tę książkę znajomemu!!

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Prezent last minute w ebookpoint.pl

Myślenie, że wojna jest tylko sprawą zawodowców, jest bardzo naiwne.

O tym, jak zachować się podczas przejścia frontu i rozpoczęcia okupacji przez wrogie wojska, autorzy pisali w książce Cywil na wojnie. Ta książka przynosi odpowiedź na pytania, jak zachować się w okresie późniejszym, kiedy kontrolę nad terenem przejmują wrogie organy represyjne. Biorąc pod uwagę nasze doświadczenia historyczne, możemy być pewni, iż wróg od samego początku agresji będzie stosować zmasowane represje wobec naszej ludności bez różnicy, czy ktoś ma zamiar walczyć, czy też będzie gotowy grzecznie się podporządkować

Bądź na to gotowy!

Dowiedz się:

jak się przygotować, by zminimalizować własne straty,

jak skutecznie zwalczać przeciwnika,

czy stawiać opór, a jeśli tak, to jak robić to mądrze,

jakie działania odstraszające stosować,

i wszystkiego innego, co powinien wiedzieć zwykły szeregowy żołnierz, który ma prowadzić działania w warunkach okupacji

Świąteczny jarmark EBOOKOWO-KSIĄŻKOWY!

Wybrane bestsellery

Kafir, Kaczor - pozostałe książki

Bellona - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Ebook
26,94 zł
Dodaj do koszyka
Sposób płatności
Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.