Многие слышали про R — язык программирования и систему статистических вычислений. Язык весьма популярен за рубежом, а вот в России, к сожалению, на нём пишут относительно мало. Да и ресурсы на русском языке можно по пальцам пересчитать. Я считаю, что ситуацию нужно как-то исправлять.
На официальном сайте есть такая замечательная штука, как R reference card. В базовых пакетах R содержится множество очень полезных функций, которые делают программирование действительно быстрым и лаконичным. Но новички, как правило, большую часть самых прекрасных функций не знают. Да и не откуда узнать — мануалы очень большие, мало кто их полностью читает. А вот R reference card позволяет совершить быстрое путешествие по основной функциональности и вынести для себя много полезного.
Я решил перевести этот замечательный документ на русский язык. Но не просто перевести, а сделать его немного получше. Я чуток поменял структуризацию, для каждой функции поставил ссылку на документацию, убрал избыточные описания.
Предлагаю вам ознакомиться с результатом. Готов к любым замечаниям и предложениям, чтобы сделать этот список ещё лучше. Надеюсь, что данный обзор R окажется полезным для многих людей, которые решили начать писать на этом прекрасном языке.

Как все уже, наверное, знают, Yota до 10 мая работает на WiMAX. 10 мая (в Москве) идет переключение на LTE. Несколько процентов пользователей подключали мощные внешние антенны, которые позволяли пользоваться сетью там, где обычный модем не ловил.

Привет.
Я хочу рассказать об одной задаче, которая очень заинтересовала меня в свое время, а именно, о задаче прогнозирования временных рядов и решении этой задачи методом муравьиного алгоритма.

Для начала вкратце о задаче и о самом алгоритме:

В рамках своей диссертации «Модель прогнозирования по выборке максимального подобия» мне нужно было делать обзор моделей прогнозирования. Кроме обзора, я сделала вариант классификации, который мне тогда не очень удался. Классификацию уже немного поправила, теперь хочется разобраться в существующих моделях прогнозирования временных рядов. Такие модели называют стохастическими моделями (stochastic models).

По оценке некто Тихонова в его «Прогнозировании в условиях рынка» на сегодняшний день (2006 год) существует около 100 методов и моделей прогнозирования. Эта оценка звучит бредово, я полно разбирала ее! Давайте теперь вместе разберемся, какие же модели прогнозирования временных рядов существуют на сегодняшний день.

1. Регрессионные модели прогнозирования
2. Авторегрессионные модели прогнозирования (ARIMAX, GARCH, ARDLM)
3. Модели экспоненциального сглаживания (ES)
4. Модель по выборке максимального подобия (MMSP)
5. Модель на нейронных сетях (ANN)
6. Модель на цепях Маркова (Markov chains)
7. Модель на классификационно-регрессионных деревьях (CART)
8. Модель на основе генетического алгоритма (GA)
9. Модель на опорных векторах (SVM)
10. Модель на основе передаточных функций (TF)
11. Модель на нечеткой логике (FL)
12. Что еще?...

Многие знают, что одно из первых, что говорят в техническом ВУЗе — забыть все, что проходили в школе. Данная рекомендация актуальна и здесь. Полезно иногда с чистого листа начать.

На данный момент все рынки автоматизированы. По этой причине какие-то экономические объяснения ценообразования являются некими рудиментами. Рулят алгоритмы + некое ручное вмешательство.

Задача каждого торгового алгоритма всегда одна и та же — принести денег владельцу. Алгоритм тем лучше, чем больше денег он в состоянии принести.

Под катом — список из 15 лучших ресурсов, посвящённых Спортивному Программированию.

Эффективное обучение C# разработчиков или Правильное программирование на C# с нуля (Фишки для новичков в программировании организационного характера)

Добрый день тебе, Читатель.

Причиной написания этой статьи стало моё увлечение C# и некотоые наблюдения, изложенные ниже.
Я и помогавшие мне тренеры по избранной мной дисциплине, применяли свой опыт и наблюдательность, преследуя простую цель: Хоть кому-то облегчить жизнь программиста, сделать обучение лучше и удобней. К тому же это такое, своего рода, инсайдерство — Чистой воды GNU философия, приложенная к Майкрософтовскому продукту.

Как и многие другие, я столкнулся с отсутствием систематических и позволяющих получить понимание предмета материалов, рассчитанных на людей, к программированию ранее отношения не имевших. Говоря иначе, стало ясно, что — Нету в Укрнете такого ресурса или библиотеки с online консультантом профи, которые давали бы возможность взять и понять основы программирования. Вы скажете, минуточку, а как же Сертификационные центры Майкрософт. Есть ещё мощный и системный «Кибер Бионик Систематикс». Есть академия «ШАГ», прости Господи, ставшая притчей во языцех. Но все же обучающая. Все же…
Конечно, всё это есть. Платно, но ладно — «Бог с ними». Лишь бы доступно. Лишь бы с пользой для людей…
Здесь речь пойдёт не совсем об этом. Здесь статья о Старте. Той ситуации, когда человек хочет научиться и ищет информацию. Ищет. Ищет. Хочет. Очень хочет. И, всё-же, находит (Речь же всё таки идёт о наших студентах:) и, конечно-же, делает ошибки (Речь же всё таки идёт о наших студентах:).
Вот на их (ошибок) базе и базе здравого чувства юмора, мы и построили данный материал.
Надеемся, он понравится Вам.

Зачем?

Вообще, идея этого поста пришла мне в голову в тот самый момент, когда я, не имея до этого за плечами полноценного опыта фриланса, решил всерьез освоить oDesk. Да, если кто не знает, oDesk — это одна из крупнейших в мире фриланс-бирж. Итак, дело было в июле этого года. Официальной работы к тому времени у меня уже полгода как не было, все подработки закончились, новых серьезных заказов не предвиделось, и oDesk представлялся мне весьма перспективным вариантом. Аккаунт, как водится, был зарегистрирован «про запас» еще за год до того, но висел все это время без дела, поэтому начинать нужно было с нуля. При этом я был почти уверен, что руководство, хотя бы самое краткое, на тему, как и с чего начинать, я где-нибудь (уж на Хабре-то точно!) да найду.
Возможно, я плохо искал. Однако все, что мне попалось по теме, сводилось только к тому, что не нужно сразу загибать цены, лучше начинать с небольших. Примерная цитата: «начинайте с $10 в час, со временем, дорастете и до $15». Дорастать до $15, да еще и со временем, мне категорически не хотелось, я был уверен, что можно зарабатывать значительно больше. Да и кроме того, меня волновало огромное количество вопросов. Как заполнять профиль? На какие проекты откликаться? Как составлять cover letter? Как, черт побери, получить этот первый заказ, когда все тебе отказывают?
В тот момент я решил, что если все у меня получится, обязательно напишу то самое руководство для новичков, которого я не нашел.

Онлайн-сервисы становятся все популярнее, постепенно усложняя функционал и улучшая интерфейсы. В этой подборке представлены онлайн-инструменты для кодеров.

Cloud9

«Это Google Docs, только для кода» — так говорят о проекте. Облачный сервис вырос из Mozilla Bespin. Основные фишки: SSH, drag-and-drop и возможность разработки оффлайн.

Хочу поделиться ссылками на несколько полезных сервисов. Некоторые из них помогут сэкономить время, другие — сделают за Вас незнакомую/нелюбимую работу. Список разбит по категориям, чтобы было легче ориентироваться.

Сервисы опросов
userreport.com (добавил Romanych)
simpoll.ru
webanketa.com (добавил mihass)

Кнопки постинга в социальные сети
Кнопка от Яндекса
addthis.com (добавил UksusoFF)
share42.com

Пост является личной подборкой полезных и нужных онлайн сервисов, которые позволяют бесплатно (или условно бесплатно) создавать действительно крутые вещи и разворачивать их в Сети. Не претендую на новизну или на полноту, но буду счастлив, если кому пригодится.

Всем нам иногда хочется попробовать новую идею, запилить какой-нибудь сайтик про манулов, но чтоб обязательно на node.js, хайлоад реди, с мемкешем, монго, фейловером и с претензией на мировое господство. У меня для Вас хорошие новости: благодаря щедрости проклятых западных капиталистов всё это можно получить совершенно бесплатно.

^{Длинный материал. Время чтения – около 40 минут.}



Доктор Ричард Хэмминг, профессор морской школы Монтерея в штате Калифорния и отставной учёный Bell Labs, прочёл 7 марта 1986 года очень интересную и стимулирующую лекцию «Вы и ваши исследования» переполненной аудитории примерно из 200 сотрудников и гостей Bellcore на семинаре в серии коллоквиумов в Bell Communications Research. Эта лекция описывает наблюдения Хэмминга в части вопроса «Почему так мало учёных делают значительный вклад в науку и так многие оказываются в долгосрочной перспективе забыты?». В течение своей более чем сорокалетней карьеры, тридцать лет которой прошли в Bell Laboratories, он сделал ряд прямых наблюдений, задавал учёным очень острые вопросы о том, что, как, откуда, почему они делали и что они делали, изучал жизни великих учёных и великие достижения, и вёл интроспекцию и изучал теории креативности. Эта лекция о том, что он узнал о свойствах отдельных учёных, их способностях, чертах, привычках работы, мироощущении и философии.

Анти-паттерны — полная противоположность паттернам. Если паттерны проектирования —
это примеры практик хорошего программирования, то есть шаблоны решения определённых задач. То анти-паттерны — их полная противоположность, это — шаблоны ошибок, которые совершаются при решении различных задач. Частью практик хорошего программирования является именно избежание анти-паттернов. Не надо думать, что это такая непонятная теоретическая фигня — это конкретные проблемы, с которыми сталкивался практически каждый разработчик. Кто осведомлен, тот и вооружён! Рассмотрим же несколько расрпотранённых анти-паттернов в программировании.

Большинство литературы посвященной паттернам в ООП (объектно-ориентированном программировании), как правило, объясняются на примерах с самим кодом. И это правильный подход, так как паттерны ООП уже по-умолчанию предназначаются для людей, которые знают что такое программирование и суть ООП. Однако порой требуется заинтересовать этой темой людей, которые в этом совершенно ничего не понимают, например «не-программистов» или же просто начинающих «компьютерщиков». Именно с этой целью и был подготовлен данный материал, который призван объяснить человеку любого уровня знаний, что такое паттерн ООП и, возможно, привлечет в ряды программистов новых «адептов», ведь программирование это на самом деле очень интересно.
Статья предназначена исключительно для новичков, так что «старожилы» ничего нового для себя не узнают. В основном статья описывает известные паттерны из книги «Приемы объектно-ориентированного программирования. Шаблоны проектирования.», но более популярным и простым языком.

   Эта статья посвящена языку R. Он не так широко распространен на территории ex-USSR, как Matlab и тем более Python, но, безусловно, заслуживает внимания. Нельзя не отметить, что R — фактически стандарт для Data Science (хотя тут хорошо написано, что не R единым живут data scientists). Богатый синтаксис, совместимость с legacy кодом (что весьма важно в научных приложениях), удобная среда разработки RStudio и наличие огромного числа библиотек в CRAN делают R таковым.