Katya Demidova demidovakatya

## domain_list.txt
0000.рф
00000.рф
0002.рф
0004.рф
0006.рф
0007.рф
0008.рф
0009.рф
0123456789.рф
0к.рф

## must_have_programs_for_mac.md

      
              1 file
            
          
              0 forks
            
          
              0 comments
            
          
              0 stars
            
          
                demidovakatya
                / must_have_programs_for_mac.md
            
            
              Last active May 22, 2018
                — forked from REDNBLACK/must_have_programms_for_mac.md
            
              
                Список must-have программ для Mac OS X
              
          
      View must_have_programs_for_mac.md
  
    
    Легенда

(A) - доступно через AppStore
(H) - доступно через Homebrew, через команду brew cask install $name
($) - платное (но можно взять взломанные версии на сайте MacBed)

Программы

($, A) iStats Menus - мониторинг активности и состояния системы по типу AIDA, висит в трее
($, A) TotalFinder - лучший аналог Total Commander
($) Little Snitch - файрвол и монитор сетевых подключений
($) Paragon NTFS - поддержка записи на диски/флешки с системой NTFS


## tools.md

      
              1 file
            
          
              0 forks
            
          
              0 comments
            
          
              0 stars
            
          
                demidovakatya
                / tools.md
            
            
              Last active Dec 29, 2017
            
              
                self-organization tools
              
          
      View tools.md
  
    
    Tools
All tools listed below are available for free.
Pomodoro

Technique
Focus Time (iOS App)
Tomato (iOS App)


## night_python.md

      
              1 file
            
          
              0 forks
            
          
              0 comments
            
          
              0 stars
            
          
                demidovakatya
                / night_python.md
            
            
              Last active Dec 8, 2017
            
          
      View night_python.md
  
    
    Постановка задачи
Будут предоставлены данные по двум финансовым инструментам PIZZA и PASTA. Вам предстоит проанализировать и сгенерировать прогнозы значений волатильности для инструмента PIZZA на 100 изменений в данных (на финансовом сленге на 100 "тиков") PIZZA вперед. При этом, вы можете исследовать изменение качества прогноза волатильности PIZZA путем добавления в модель данных по финансовому инструменту PASTA. Инструмент PASTA прогнозировать не нужно, он предоставляется исключительно, как вспомогательный.
Предсказания Y рассчитываются по формуле:

Y = pd.Series(mid_price).rolling(window=100).std().shift(-99),

где mid_price - это 1/2 * (лучшая цена спроса + лучшая цена предложения).
Метрика качества:

10 / rmse, 


## anime.md

      
              1 file
            
          
              4 forks
            
          
              5 comments
            
          
              33 stars
            
          
                demidovakatya
                / anime.md
            
            
              Last active Dec 14, 2019
            
              
                telegram stickers // anime
              
          
      View anime.md
  
    
    Animated Telegram Stickers

a list on Medium
Animated Stickers channel
Анимированные стикеры телеграм channel

Anime Stickers for Telegram

aaaaanime
aboutlovelovelove


## article.md

      
              1 file
            
          
              0 forks
            
          
              0 comments
            
          
              1 star
            
          
                demidovakatya
                / article.md
            
            
              Last active Dec 30, 2017
            
              
                «БЫДЛО» КАК КЛЮЧЕВОЕ СЛОВО РУНЕТА
              
          
      View article.md
  
    
    «БЫДЛО» КАК КЛЮЧЕВОЕ СЛОВО РУНЕТА
С. Г. Воркачев  |  Политическая лингвистика. – Вып. 3(41). – Екатеринбург, 2012. – С. 17-26.
Полузабытое и диалектное слово «быдло», заимствованное в восточнославянские языки из польского в значении «крупный рогатый скот» и зафиксированное в лексикографии прошлого века с пометами «устар.», «обл.» и обязательно «прост. презр.» и «бран.», «прогибернировав» в общем фонде русского языка в виде своего рода «дремлющей инфекции» до начала XXI в., внезапно проснулось и взмыло чуть ли не на вершины речевого употребления, воспользовавшись, видимо, ослаблением культурно-языкового иммунитета. Так, если по данным частотного словаря, составленного на основе корпуса современного русского языка, включающего тексты, большинство из которых написаны между 1980 и 1995 гг., частотность слова «быдло» относительно невелика – 2.53 ipm (вхождений на миллион слов) при 374.86 ipm для слова «народ» (т. е. соотношение 1:150), то в настоящий момент поисковая система «Яndex» уже дает для него 5.000.000

  
## extra-course-materials.md

      
              1 file
            
          
              3 forks
            
          
              0 comments
            
          
              2 stars
            
          
                demidovakatya
                / extra-course-materials.md
            
            
              Created Apr 10, 2017
            
              
                Дополнительные материалы к курсу «Введение в машинное обучение»
              
          
      View extra-course-materials.md
  
    
    Доп. материалы к разделам курса «Введение в машинное обучение»
Логические методы: решающие деревья и решающие леса

Урок про Desicion Trees на scikit-learn.org;
Логические алгоритмы классификации – К. В. Воронцов;
Семинары по решающим деревьям – Е. Соколов.

Grid Search

  
## spec-recommendations.md

      
              1 file
            
          
              3 forks
            
          
              0 comments
            
          
              18 stars
            
          
                demidovakatya
                / spec-recommendations.md
            
            
              Created Apr 10, 2017
            
              
                Рекомендации от преподавателей специализации «Машинное обучение и анализ данных»
              
          
      View spec-recommendations.md
  
    
    Рекомендации от преподавателей специализации
Мы составили для вас список наших любимых учебников по темам, рассматривавшимся в этом курсе, с короткими комментариями.
(Лучше всего изучать прямо в такой последовательности)

Hastie, Tibshirani, Friedman. The elements of statistical learning — классический способ начать знакомиться с машинным обучением, если вас не пугает математика;
Bishop. Pattern recognition and machine learning — (чрезмерно) подробный справочник методов, дающий возможность познакомиться, например, с десятью версиями метода главных компонент;
Murphy. Machine learning a probabilistic perspective — очень объемная и содержательная книга из MIT (~1000 страниц), освещена большая часть мейнстримовых методов машинного обучения.


## testiru.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html lang="ru" xml:lang="ru" xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head><title>�����</title><link href="/style.css" rel="stylesheet" type="text/css"/>
<link href="/favicon.ico" rel="shortcut icon"/>
<link href="http://pozdravok.ru/" rel="home" title="�����"/>
<meta content="�����" name="keywords"/><meta content="�����" name="description"/>
<meta content="text/html; charset=utf-8" http-equiv="Content-Type"/>
<script language="JavaScript">var loc = ''; function bn(userid, page, ad, vbn, x,y,razdel) {var rndnum = Math.round(Math.random() * 999111); document.write('<iframe src="http://ad'+ad+'.bannerbank.ru/bb.cgi?cmd=ad&hreftarget=_blank&pubid=' + userid + '&pg=' + page + '&vbn='+vbn+'&w='+x+'&h='+y+'&num=1&r=ssi&ssi=nofillers&r=ssi&nocache=' + rndnum + '&ref=' + escape(document.referrer) + '&loc=' + loc + '" frameborder=0 vspace=0 hspace=0 width='+x+' height='+y+' marginwidth=0 marginheigh

## index.xml
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet href="index.xsl" type="text/xsl"?>
<nltk_data>
  <packages>
    <package checksum="d577c2cd0fdae148b36d046b14eb48e6" id="maxent_ne_chunker" languages="English" name="ACE Named Entity Chunker (Maximum entropy)" size="13404747" subdir="chunkers" unzip="1" unzipped_size="23604982" url="https://raw.githubusercontent.com/nltk/nltk_data/gh-pages/packages/chunkers/maxent_ne_chunker.zip" />
    <package author="Australian Broadcasting Commission" checksum="ffb36b67ff24cbf7daaf171c897eb904" id="abc" name="Australian Broadcasting Commission 2006" size="1487851" subdir="corpora" unzip="1" unzipped_size="4054966" url="https://raw.githubusercontent.com/nltk/nltk_data/gh-pages/packages/corpora/abc.zip" webpage="http://www.abc.net.au/" />
    <package checksum="ae529a1c5f13d6074f5b0d68d8edb537" contact="Gertjan van Noord" id="alpino" license="Distributed with permission of Gertjan van Noord" name="Alpino Dutch Treebank" size="2797255" subdir="corpora" unzip="1" unzipped_size="21604821"