SEWiki - Вклад участника [ru]

Альтернативные языки для JVM осень 2017

2017-10-23T19:06:20Z

E.a.tretyakova: /* Разное */

== Семинар ==
Преподаватели: Подхалюхин А., Жарков Д., Козлов А., Овчинников Д.

Страница курса с домашками и кодом: [https://github.com/adkozlov/scala-2017 github.com/adkozlov/scala-2017]

=== Формат сдачи домашних заданий ===
Базовый алгоритм:

# Создать свой репозиторий на Github, можно приватный. Скорее всего, можно создать один репозиторий на курс.
# Выполнить в нём задание. До начала шага 3 разрешается делать `git push --force`, после - не разрешается.
# Создать pull request в своём же репозитории и поставить [https://github.com/adkozlov @adkozlov] _ревьювером_.

Склонированый локально проект должен без ошибок открываться IntelliJ IDEA. Это может быть любая система сборки: Maven, Gradle, Sbt, хоть Eclipse. Несобирающиеся проекты не смотрят :)

Поскольку у разных курсов заведомо разный уровень, требования тоже будут различаться. Поэтому выполняйте, пожалуйста, задание в рамках своих знаний и умений.

=== Домашнее задание 1 ===

[https://github.com/adkozlov/scala-2017/blob/master/src/main/scala/ru/spbau/jvm/scala/lecture01/Task.scala Условие на GitHub].

До пары 11.09.2017 можно сдавать на полный балл.

До пары 18.09.2017 можно сдавать на половину от полного балла.

=== Домашнее задание 2 ===

[https://github.com/adkozlov/scala-2017/blob/master/src/main/scala/ru/spbau/jvm/scala/lecture02/Task.scala Условие на GitHub].

Необязательное.
Можно сдавать до пары 18.09.2017 и получать дополнительные баллы.

=== Домашнее задание 3 ===

[https://github.com/adkozlov/scala-2017/blob/master/src/main/scala/ru/spbau/jvm/scala/lecture03/Task.scala Условие на GitHub].

До пары 25.09.2017 можно сдавать на полный балл.

До пары 02.10.2017 можно сдавать половину от полного балла.

=== Домашнее задание 4 ===

[https://github.com/adkozlov/scala-2017/blob/master/src/main/scala/ru/spbau/jvm/scala/lecture04/Task.scala Условие на GitHub]

До пары 02.10.2017 можно сдавать на полный балл.

До пары 09.10.2017 можно сдавать половину от полного балла.

=== Kotlin. Лекция #1 ===

:[[Медиа:Kotlin-2017-10-23.pdf|Слайды]]

== Разное ==
Очень приятный [https://mauricio.github.io/2013/11/25/learning-scala-by-building-scala-lists.html тьюториал], где буквально в один небольшой пассаж просто и ясно доносится сразу куча специфических понятий вроде ''sealed trait''`ов, ''case class''`ов и прпрпр.

Базы данных (Чернышев) осень 2017

2017-09-25T17:13:13Z

E.a.tretyakova: /* Лекции */

Преподаватель: Чернышев Г.

== Лекции ==

Материалы можно найти на [http://math.spbu.ru/user/chernishev/window.html сайте].

Результаты тестов [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1378rBB29Cgplt7h6muzEUL3BXDjb_OUS3cvp8l62EPk/edit#gid=0 на гугл-таблицах].

[https://drive.google.com/file/d/0B6yQWdbjs4g2UEVPbG9FaGEtZmM/view?usp=sharing Презентация] от 25.09.2017.

== Практика ==

[https://github.com/chernishev/ToyDBMS Репозиторий].

Задание 1: [[Медиа:Fal2017 DB Task1.pdf]]. Дедлайн — примерно до пары 16.10.2017.

Теория вероятностей, 3 курс, 5 семестр, 2016/17

2017-01-16T11:51:43Z

E.a.tretyakova: Добавлена информация про экзамен.

== Лекции ==
Преподаватель: Виноградов Александр Станиславович, vk.com/id383001
== Практика Виноградов==
== Практика Косаревская==
kosarevskaja@gmail.com

[Гугл табличка](https://drive.google.com/drive/folders/0BzjKN_syVWECaTZTSFhsU01UUk0)
==Экзамен==
[https://drive.google.com/file/d/0B6yQWdbjs4g2N05SbWo2N2VSeGZpTjFNUzRuRUtXVWIxa0lV/view?usp=sharing Список вопросов]

Рекомендуемая литература (вместо одного из пятых пунктов должна стоять "Вероятность и информация" двух Ягломов)

# Б.В. Гнеденко «Курс теории вероятностей»
# В.П. Чистяков «Курс теории вероятностей». Книги, написанные относительно простым с точки зрения математики языком.
# В. Феллер «Введение в теорию вероятностей и ее приложения». Двухтомник, замечательный прежде всего большим количеством рассмотренных практических задач. Первый том посвящен дискретным величинам, второй – непрерывным.
# А.Н. Ширяев «Вероятность». Эта книга написана на высоком математическом уровне и ее материал выходит далеко за пределы курса. Однако при этом не требуется особой предварительной подготовки. Даже теория интеграла Лебега фактически содержится в ней как отдельный раздел.
# Г.И. Ивченко, Ю.И. Медведев "Математическая статистика". Книга по разделу «математическая статистика».
# С. Карлин "Основы теории случайных процессов". Книга по разделу «случайные процессы».
# Ю.Д. Максимов (ред.) "Вероятностные разделы математики". Учебник по математике для бакалавров технических направлений, написанный коллективом авторов СПбГТУ.
# Ю.А. Розанов "Лекции по теории вероятностей". Обзор отдельных частей курса, снабженный интересными задачами-иллюстрациями. В нем по чуть-чуть затрагиваются такие смежные дисциплины, как теория игр, теория информации, теория массового обслуживания.
# Г. Секей "Парадоксы в теории вероятностей и математической статистике". Занимательная научно-популярная книжка, развивает вероятностную интуицию.

Несколько задачников для самостоятельной тренировки. Последние два попроще.
# Б.А. Севастьянов, В.П. Чистяков, А.М. Зубков "Сборник задач по теории вероятностей"
# Ф. Мостеллер "50 занимательных вероятностных задач с решениями"
# Л.Д. Мешалкин "Сборник задач по теории вероятностей"
# А.В. Ефимов и др. "Сборник задач по математике для втузов", 3-й том
# А.А. Свешников "Сборник задач по теории вероятностей, математической статистике и теории случайных функций"

Участница:E.a.tretyakova

2014-09-06T17:12:45Z

E.a.tretyakova: Новая страница: «Третьякова Елизавета Алексеевна '''e-mail: ''' elizabet_180397@mail.ru '''vk: ''' http://vk.com/id49702833 '''телефон: ''' +7-…»

Третьякова Елизавета Алексеевна

'''e-mail: ''' elizabet_180397@mail.ru

'''vk: ''' http://vk.com/id49702833

'''телефон: ''' +7-950-031-01-61