Vk ego: NodeXL software for the analysis and visualization of an ego-network from the VK.com service

17 мая – международный день памяти умерших от СПИДа, его девиз в 2020 году – «Прикосновение жизни»

      17 мая – международный день памяти умерших от СПИДа, его девиз в 2020 году – «Прикосновение жизни». Уже 35 лет подряд многие граждане всего мира прикалывают к одежде красную ленту – символ понимания того, что СПИД не имеет границ, национальностей, пола и возраста, символ надежды на то, что человечество победит эту болезнь, внимание общественности в очередной раз привлекается к проблеме ВИЧ-инфекции.

     По данным Всемирной организации здравоохранения на Земле живет более 40 млн. человек, инфицированных ВИЧ, каждый день эта цифра увеличивается на 14–15 тыс. Борьба за жизнь пациентов продолжается каждый день.

     В России сохраняется высокий уровень заболеваемости ВИЧ-инфекцией. К началу 2002 году зарегистрировано более 1,4 млн. человек с ВИЧ, из них 25% уже умерли, ежегодный прирост новых случаев заражения составляет более 90 000 человек. Среди ВИЧ-инфицированных увеличивается число женщин и детей, рожденных от них.

     Показатели заболеваемости и пораженности в Калужской области остаются в 2 раза меньше среднероссийских, однако эпидемиологическая обстановка на территории характеризуется как неустойчивая.

     Всего к маю 2020 года в Калужской области зарегистрировано более 3800 граждан с ВИЧ-инфекцией, в том числе в 2020 году уже выявлено 106 новых случаев заражения ВИЧ (из них 85,8% — лица старше 30-40 лет).

     ВИЧ-инфекция в регионе распространяется среди общей популяции населения. Граждане заражаются при незащищенных половых контактах — командировки, корпоративы, курортные романы, санатории и при употреблении наркотиков. Неблагоприятным фактором является преобладание полового пути передачи ВИЧ (65,4% — 2019г), каждый четвертый инфицируется наркотическим путем.

     После установления диагноза «ВИЧ-инфекция» в ГАУЗ КО КОСЦИЗ и СПИД осуществляется добровольная бесплатная диспансеризация и лечение в соответствии с утвержденными стандартами оказания медицинской помощи. Подавляющее большинство выявленных ВИЧ-инфицированных (более 90%) состоят на диспансерном учета в СПИД-центре, наблюдаются врачами, регулярно проходят обследование, получают лекарства.

     Специалисты Центра напоминают, что в период пандемии covid-19 лицам, живущим с ВИЧ, необходимо следовать общепринятым мерам профилактики: мытье рук, кашлевая гигиена, масочный режим и самоизоляция. Работа врачей Центра с диспансерной группой пациентов продолжается с применением всех необходимых профилактических мер.

     По внешнему виду определить есть ВИЧ-инфекция у человека или нет-невозможно. Только анализ крови может показать наличие ВИЧ в организме (при этом следует помнить о скрытом периоде болезни – от 1,5 до 6 мес., когда человек может передать ВИЧ другому, а анализ крови еще не покажет, что он болен).

     В Калужской области созданы все условия для массового тестирования граждан на ВИЧ-инфекцию. Ежегодно обследуется порядка 20% населения области (за 1 квартал 2020 года уже прошли тестирование более 63 000 жителей области).

     Своевременная диагностика ВИЧ-инфекции крайне важна для выявления заболевания на ранней стадии, это способствует сохранению жизни пациента, снижает риск передачи ВИЧ.

     ВИЧ-инфекция — медленное хроническое заболевание, люди являются на протяжении всей жизни источником инфекции, в настоящее время встретиться с инфицированным человеком может каждый, поэтому всем необходимо не менее одного раза в год обследоваться на ВИЧ-инфекцию. Анализ на ВИЧ можно сдать бесплатно в ГАУЗ КО КОСЦИЗ и СПИД (Калуга, С.Разина, д.1) или в поликлинике по месту жительства.

     Вклад каждого в борьбу с ВИЧ-инфекцией — систематическое обследование на ВИЧ-инфекцию и соблюдение правил безопасного поведения (отказ от наркотиков, верность половому партнеру и использование презервативов). Важно понимать, что только сам человек – главное звено в сохранении своего здоровья, каждый несёт ответственность за защиту от заражения ВИЧ себя и других.

Оn-line мероприятия ГАУЗ КО КОСЦИЗ и СПИД к Международному дню памяти умерших от СПИДа

     Государственное автономное учреждение здравоохранения Калужской области «Калужский областной специализированный центр инфекционных заболеваний и СПИД», Калуга, С.Разина, д.1, регистратура 57-81-27, отдел медицинской профилактики 8960-524-20-87.

     мобильная справочная инфекционной больницы COVID-19 с 8 до 16: 8-910-600-40-26.
     Сайты центра: спидцентр-калуга.рф;  www.aids-kaluga.ru
 

     Центр-СПИД- вконтакте, фэйсбуке, одноклассниках: «Защитим себя от ВИЧ, гепатита и коронавируса»

Программа NodeXL для анализа и визуализации эго-сети от сервиса VK.com

2. Вам могут понадобиться плагины для создания списков с вершинами и ребрами для NodeXL. Чтобы продолжить анализ социальной сети VK.com, скачайте zip-архив VK Importer 1.1.0: http://runetimporter.codeplex.com/releases/. В архиве четыре файла .dll. Мы предполагаем, что вы установили его в папку по умолчанию C: \ Program Files \ Social Media Research Foundation \ NodeXL Excel Template.Скопируйте эти файлы в каталог плагинов NodeXL C: \ Program Files \ Social Media Research Foundation \ NodeXL Excel Template \ Plugins. Запустите или перезапустите NodeXL.

3. Откройте NodeXL (меню Windows — Все программы — NodeXL — NodeXL Excel Template), выберите вкладку NodeXL — меню Импорт — меню From Vk Network Importer.

4. Выберите «Вход» и создайте аккаунт в VK.com.
Укажите все элементы, кроме имени.
В поле Network введите ID пользователя vk, чтобы начать визуализацию и анализ эго-сети.Идентификатор пользователя можно найти в адресной строке URL-адреса и представляет собой несколько числовых символов. я. е. 1111111 для http://vk.com/id1111111. Если вы найдете псевдоним, созданный пользователем, его или ее идентификатор можно найти в URL-адресе фотографии профиля.

Отсюда клика Скачать. Если вы хотите включить узел пользователя в сеть, выберите пункт «Включить эго».
5. Теперь вы перейдете к рабочему листу с узлами и ребрами, в правом поле нажмите Показать график, чтобы увидеть визуализированный график.

6. Для наглядности графика:
6.1. Чтобы присвоить узлам имена из учетных записей ВКонтакте, перейдите на рабочий лист Vertices и скопируйте данные из Tooltip в Label. Затем нажмите Refresh Graph.

6.2. Вверху найдите Группы — выберите Группы по кластеру — Ок. Обновить график.

6.3. Теперь перейдите на панель визуализации и выберите алгоритм Harel-Koren Fast Multiscale.
Теперь вы видите группы пользователей разным цветом, созданные на основе связей между узлами или различных критериев центральности.

6.4. Сохранить изображение в файл.
6.5. Экспорт данных с помощью меню Экспорт — Экспорт в файл GraphML.

PYMK в VK: ML через EGO-NETS. Возможность добавлять пользователей в друзья… | от VK Tech | Июль, 2021

Возможность добавлять пользователей в друзья — один из важнейших механизмов любой социальной сети. Подавляющее большинство взаимодействий происходит между пользователями, которые дружат друг с другом. Они видят и комментируют сообщения друг друга в своих новостных лентах и ​​заходят в списки друзей, чтобы начать чат.Вот почему так важен рост социального графа.

Меня зовут Замятин Евгений. Я являюсь частью команды Core ML в VK. Я хочу рассказать вам о том, как работает наша рекомендательная система, чтобы сблизить пользователей крупнейшей социальной сети в российском Интернете.

Современные рекомендательные системы часто состоят из двух уровней, и наша система не исключение.

Первый уровень — это поисковая часть системы. Его задача — искать среди всего множества пользователей наиболее подходящих кандидатов.Этот процесс нужно делать быстро. Обычно эти задачи решаются с помощью простых в использовании моделей, таких как матричная факторизация или эвристика на основе количества общих друзей. Затем кандидаты, полученные на первом уровне, отправляются на второй уровень, где модель больше не подчиняется строгим ограничениям скорости. Его основная задача — обеспечить максимальную точность прогнозов и создать список, который будет видеть пользователь. В этой статье мы рассмотрим только первый этап — поиск.

Прежде всего, сформулируем постановку нашей задачи.Для каждого пользователя нужно найти k кандидатов, которых они, скорее всего, добавят в друзья. Метрика, на которой мы сосредоточимся, — это напоминание @ k. Он идеально подходит для этой задачи, поскольку нас не интересует порядок кандидатов, но важна их релевантность.

Давайте посмотрим на основные, но все еще актуальные решения, которые были изобретены несколько десятилетий назад. Первый метод, который приходит на ум, является наиболее логичным: эвристика, основанная на количестве общих друзей. Для каждого пользователя выбираются кандидаты с наибольшим значением.Такой подход прост в реализации и обеспечивает достойный качественный результат.

Еще один важный метод рекомендаций друзей — это Adamic / Adar. Он также основан на анализе общих друзей, хотя и с изменениями: авторы предлагают учитывать количество друзей «общего» друга. Чем больше это значение, тем менее релевантная информация в нем содержится.

Недавно наши коллеги из Google+ предложили новый подход к рекомендациям друзей, основанный на эго-сетях. В своей статье авторы предложили кластеризацию эго-сетей пользователей.В качестве меры релевантности они использовали значение балла дружбы , которое представляет собой количество общих друзей в одном кластере эго-сетей.

Помимо методов, основанных на анализе общих друзей, довольно распространены рекомендации, основанные на встраивании. В Лаборатории искусственного интеллекта ВКонтакте МФТИ мы провели исследование, в котором сравнили эффективность разных подходов к задаче прогнозирования дружбы в ВК. Результаты совпали с нашим опытом.Решения, основанные на встраивании графов, нам не подходят. Помня об этом, мы начали разработку системы отбора кандидатов на основе анализа общих друзей.

Общая схема нашего метода расширяет идеи числа общих друзей и Адамика / Адара. Последний показатель релевантности E (u, v) , с помощью которого мы будем отбирать кандидатов, также разлагается на сумму общих друзей u и v . Ключевое отличие заключается в форме слагаемого под суммой.В нашем случае это мера ez_c (u, v) .

Во-первых, давайте попробуем понять «физический» смысл меры ez_c (u, v) . Представьте, что мы взяли пользователя c и спросили его: «Насколько вероятно, что двое из ваших друзей, u и v , станут друзьями?» Чем больше информации учитывает этот пользователь при прогнозе, тем точнее он будет. Например, если c может запомнить только количество своих друзей, его рассуждения могут выглядеть так: «Чем больше у меня друзей, тем меньше вероятность того, что два случайных человека узнают друг друга.Тогда оценка «вероятности» дружбы u и v (с точки зрения c ) может выглядеть как 1 / log (n) , где n — количество друзей. . Так работает Адамик / Адар. Но что, если c учитывает больше контекста?

Прежде чем ответить на этот вопрос, давайте разберемся, почему ez_c (u, v) важно определять через пользователя c . Дело в том, что в таком виде очень удобно решать задачу распределенным образом.Представьте, что мы разослали всем пользователям платформы анкету с просьбой оценить вероятность того, что каждая пара их друзей дружит друг с другом. Получив все ответы, мы можем подставить значения в формулу E (u, v) . Вот как выглядит расчет E (u, v) с использованием MapReduce:

• Preparation . Для каждого c выделяется контекст, который он будет учитывать при оценке.Например, в Adamic / Adar это будет просто список друзей.
• Карта . «Спросите» каждого c , что они думают о возможности дружбы для каждой пары своих друзей. Мы вычисляем ez_c (u, v) и сохраняем его как (u, v) → ez_c (u, v) для всех u , v в N (c) . В случае Адамика / Адара: (u, v) → 1 / log | N (c) | .
• Уменьшить .Для каждой пары (u, v) суммируем все соответствующие значения. Их будет ровно столько, сколько у u и v есть общие друзья.

Таким образом, мы получаем все ненулевые значения E (u, v) . Примечание: необходимое условие для E (u, v)> 0 — наличие хотя бы одного общего друга u и v .

Контекст пользователя c в случае меры ez_c будет тем же списком друзей, но дополненным информацией об отношениях внутри этого списка.Научный термин для такой структуры — «эго-сеть». Более формально, эго-сеть вершины x является подграфом исходного графа, вершинами которого являются все соседи самого x и x , а ребра — все ребра исходного графа между этими вершинами. .

Ключевая идея меры ez_c заключается в том, что ее можно сделать обучаемой. Для каждого пользователя с , его эго-сети и всех пар пользователей u, v внутри него мы можем насчитать множество различных функций.Например:

• количество общих друзей u и v внутри эго-графа c
• количество общих друзей u и c
• интенсивность взаимодействия между v и c
• время, прошедшее с момента последней дружбы между u и кем-то из эго-графа c
• плотность эго-графа c
• и другие

Таким образом, мы получим набор данных с функциями.Но нам также нужны ярлыки для обучения. Рассмотрим набор данных, построенный на основе состояния графика в момент времени T . Затем в качестве положительного примера возьмем те пары пользователей, которые не были друзьями во время T , но стали друзьями после T + △ T . И, что отрицательно, все остальные пары пользователей, которые не являются друзьями. Примечание: поскольку мы решаем задачу прогнозирования новых дружеских отношений, те пары пользователей, которые уже являются друзьями на момент T , не нужно учитывать ни на обучении, ни на практике.

В итоге получаем следующий набор данных:

• для каждой пары пользователей u и v , а также их общего друга c , характеристики рассчитываются внутри ego-net c
• пара пользователей u и v встречается в наборе данных ровно столько раз, сколько у них есть общих друзей
• все пары пользователей в наборе данных не являются друзьями в данный момент T
• для каждой пары u и v метка равна 1, если они стали друзьями в течение времени △ T , начиная с T , и 0 в противном случае

Мы будем использовать этот набор данных для обучения нашей меры ez_c .В качестве модели мы выбрали усиление градиента с парной функцией потерь, где идентификатор группы — пользователь и .

По сути, мера ez_c (u, v) определяется как прогноз модели, описанной выше. Но есть один нюанс: при парном обучении распределение прогнозов модели аналогично нормальному. Следовательно, если мы возьмем «необработанный» прогноз в качестве определения меры ez_c (u, v) , у нас может возникнуть ситуация, когда мы наложим штраф на окончательную меру E (u, v) для общих друзей, поскольку значения прогнозов отрицательные.Это не совсем понятно, поскольку мы не хотим, чтобы показатель E (u, v) уменьшался с увеличением числа общих друзей. Итак, помимо предсказания модели, мы решили взять показатель степени:

Этот подход хорошо работает на небольших графиках. Но чтобы применить его к реальным данным, нам нужно выполнить еще одно действие. Суть проблемы заключается в следующем: мы не можем рассчитать характеристики и применить модель для каждой пары пользователей всех эго-сетей, так как это займет слишком много времени. Чтобы решить эту проблему, мы придумали специальный трюк.Давайте представим, что наше повышение градиента обучено таким образом, что каждое дерево использует атрибуты только одного пользователя: и или v . Затем мы могли бы разделить весь ансамбль на две группы: группе A мы назначили бы деревья, которые используют только атрибуты пользователя и , для B , пользователя v . Прогноз такой модели может быть представлен как:

С такой моделью мы могли бы быстрее получать прогнозы для всех пар пользователей одной и той же эго-сети.Все, что нам нужно сделать, это применить модели A и B для каждого пользователя, а затем сложить прогнозы, соответствующие парам. Таким образом, для эго-сети из n вершин мы можем уменьшить количество приложений модели с O (n²) до O (n) .

Но как получить модель, в которой каждое дерево зависит только от одного пользователя? Вот как:

1. Исключить из набора данных все функции, которые одновременно зависят от u и v . Например, атрибут «количество общих друзей u и v внутри графа эго c» необходимо будет удалить.
2. Train model A с использованием только функций, основанных на u , c и ego-net c .
3. Для обучения модели B оставьте только функции, основанные на v , c и ego-net c . Передайте прогнозы модели A в качестве базовых прогнозов.

Если объединить модели A и B , мы получим то, что нам нужно: первая часть использует функции u , вторая использует функции v .Набор моделей имеет смысл, потому что B обучен «исправлять» прогнозы A . Такая оптимизация позволяет в сотни раз ускорить вычисления и делает подход применимым на практике. Окончательный результат ez_c (u, v) и E (u, v) выглядит так:

Обратите внимание, что E (u, v) может быть представлен как:

Эта формула представляет собой скалярное произведение разреженных векторов, индексы которых являются пользователями, а значения — показателями степени предсказаний модели.Ненулевые значения здесь только для друзей и — в основном, это просто списки друзей с дополнительными значениями.

При построении рекомендаций мы уже рассчитали прогнозы модели для всех существующих дружеских отношений. Таким образом, для каждого пользователя мы можем собрать векторы и поместить их в доступное онлайн-хранилище ключей и значений. После этого мы можем получить значение E (u, v) для любой пары пользователей онлайн с помощью простой операции умножения векторов. Это позволяет использовать E (u, v) в качестве функции легкой релевантности в частях системы с высокой нагрузкой или в качестве дополнительной функции окончательной модели ранжирования.

В результате система EGOML позволяет:

1. Выбирать кандидатов для каждого пользователя в автономном режиме в распределенных настройках. Асимптотическая сложность оптимизированного алгоритма составляет O (| E |) вычислений признаков и приложений модели, где | E | — количество соединений на графике.
2. Быстро вычислите меру релевантности E (u, v) для любой пары пользователей онлайн. Асимптотическая сложность операции составляет O (| N (u) | + | N (v) |) .
3. Повысьте качество рекомендаций, увеличив количество рассматриваемых графов (дружеские отношения, скрытые рекомендации, отправленные сообщения и другие графы) и добавив различные метки к ребрам и вершинам, такие как интенсивность взаимодействий на ребре, дата образование края, город пользователя или место его работы или учебы.

В VK мы перешли от метода отбора кандидатов Адамика / Адара к системе EGOML и ввели в модель функции на основе меры E (u, v) .Это позволило нам увеличить количество подтвержденных друзей на всей платформе на несколько десятков процентов.

Я хотел бы поблагодарить руководителя группы Core ML Андрея Якушева за помощь в разработке этого метода и подготовку этой статьи, а также всю команду Core ML за поддержку на разных этапах этой работы.

Гипнотерапия

V-K-диссоциация — это гипнотическая техника, при которой человек отделяет или отделяет наблюдающее эго от переживающего эго (Fromm, 1965).Этот метод чрезвычайно полезен для того, чтобы помочь людям преодолеть или смириться с прошлой травмой. ВК означает визуально-кинестетический. Техника состоит из трех компонентов. Во-первых, этот метод используется, чтобы помочь людям отвлечься от исходного травматического инцидента или инцидентов. Диссоциация дает возможность отделиться от визуальных и ментальных образов (визуальных) и связанных с ними чувств (кинестетические). Во время процедуры пациенту рекомендуется найти специальное место (Callow, 2003), чтобы расслабиться.Затем пациенту предлагается представить, как он наблюдает за исходной травмой в безопасной обстановке. Это можно сделать, посмотрев в окно или посмотрев телевизионную сцену. Часто рекомендуется побудить пациента переосмыслить сцену так, чтобы он оказался в выигрышной позиции. Цвета, формы и изображения, отображаемые пациентом, также могут быть изменены: это дает пациенту больший контроль над настройкой. Этот метод должен быть адаптирован к потребностям пациента.Также рекомендуется использовать во время процесса изображения, созданные пациентом.

Другие врачи адаптировали этот метод для конкретного использования в кабинете врача; например, кинематографическая техника, которая предполагает наблюдение за собой из кабины управления, основана на этой процедуре. Техника кино описывается как форма «двойной диссоциации», потому что человек в кабине управления «наблюдает, как сам наблюдает за собой» на экране (Ibbotson, 2012). Идея заключается в том, что это дает пациенту возможность наблюдать явления в безопасном положении — чем больше человек отделяется от травмы, тем больше он способен снизить интенсивность эмоции.Этот метод также полезен, потому что пациентам предоставляется возможность перемотать ленту и изменить сценарий, чтобы получить разрешение. Некоторые пациенты также меняют сцену, чтобы оказаться в выигрышной позиции. Эти гипнотические техники являются специальными терапевтическими стратегиями и должны использоваться только психотерапевтами или психологами, которые прошли дополнительную подготовку по вопросам травм или посттравматического стрессового расстройства.

Дэвид Крафт — опытный психотерапевт, практикующий частную практику.У него две клиники — одна на Харли-стрит, а другая в Энфилде. Дэвид прошел специальную подготовку по лечению посттравматического стрессового расстройства. Он также предлагает сниженные гонорары для военных и бывших военных.

Назначения: 0207 467 8564

Вернуться к Глоссарию гипнотерапии

О компании — EGO Music

Добро пожаловать в Ego Music, место, куда вы хотите послушать лучшую электронную танцевальную музыку в мире.Готовы ли вы к бесконечному музыкальному путешествию?

Ego был основан в 2004 году Иларио Драго (ранее A&R в V2 Music, а затем A&R в Virgin Records). Сегодня Ego — лидер танцевального рынка Италии и один из самых уважаемых музыкальных лейблов в мире.

Ego является подразделением группы Vae Victis Srl . Находясь в штаб-квартире в Вербании (озеро Маджоре), она быстро завоевала внушительную репутацию, которая удерживает лидерство на национальном и международном рынках.

EGO создавал большие хиты и великих артистов под пристальным вниманием мировой общественности, таких как Клинганде, Серебро, Александра Стэн, Вилли Уильям, Шангуи, Дженн Морел, Ванкельмут, Бен Пирс, Дюк Дюмон, Майкл Калфан, Бен Диджей, Эмма Луиза, Крис Малинчак, Laidback Luke и многие другие.

Ego всегда был предвестником новых тенденций, увеличивая официальный канал YouTube , который является наиболее популярным в Италии электронной музыкой с более чем 1.5 миллионов подписчиков и более 1 миллиард всего просмотров , разработка собственных плейлистов на Spotify и Apple Music в качестве официального куратора, напрямую связанных с TikTok , VK и Triller .

Ego оказывается отправной точкой для всех, кто следит за электронной музыкой и любит ее, а также владеет редакционным агентством Una Music Publishing.

Ego признан в мире танцевальной музыки благодаря своей сети международных партнеров, в которую входят лучшие европейские и мировые лейблы, обеспечивающие продвижение и запуск продукции компании по всему миру.

EGO Music также является официальным куратором плейлистов Apple Music с собственными еженедельно обновляемыми плейлистами также на Spotify , предлагая лучшее разнообразие танцевальной / электронной музыки, от хауса до рекламы, техно и ориентированных на деятельность.

Вот официальные сертификаты:
— 5 платиновых наград для Alexandra Stan — Mr. Saxobeat (рекорд продаж в Италии в 2011 году)
— Платиновая награда для Serebro — Mama Lover (2012)
— Золотая награда для Александры Стэн — Лимонад (2012)
— 6 платиновых наград за Klingande — Jubel (2013)
— Платиновая награда Бену Пирсу — Что я могу сделать (2013)
— Платиновая награда Ванкельмуту и ​​Эмме Луизе — Моя голова — джунгли (2013)
— Платиновая награда для Serebro — Mi Mi Mi (2013)
— Золотая награда для Элен Левон — Дикий ребенок (2013)
— Золотая награда для Zhu — Faded (2014)
— Золотая награда для Аны Тижу — 1977 (2014)
— Золотая награда для Spada & Elen Levon — Cool Enough (2014)
— Платиновая награда для Клинганде — Рива (2015)
— Платиновая награда Вилли Уильяму — EGO (2016)
— Золотая награда для Klingande ft.M22 — Где-то новое (2016)
— Золотая награда для Дженн Морель — Pónteme (2017)
— Золотая награда для Klingande — Losing U (2017)
— Платиновая награда для Дженн Морель — Pónteme (2018)
— Золотая награда для Майкла Калфана — Никто не делает это лучше (2018)
— Золотая награда для Клинганде — Накачка (2019)
— Платиновая награда Вилли Уильяму — Эго (2019)
— Платиновая награда для Shanguy — La Louze (2019)
— Золотая награда для Shanguy — Kind Of The Jungle (2019)
— Двойная платиновая награда для Shanguy — Désolée (Paris / Paname) (2020)

EGO представляет танцевальную и электронную музыку, и теперь мы слушаем для вас следующие хиты!

предстоящих матчей по DOTA 2, LiveScore, текущие прямые трансляции сегодня, расписание на 2021 год,

Где смотреть предстоящие прямые трансляции матчей по DOTA 2

Играть в доту — огромное удовольствие, но есть кое-что еще лучше — наблюдать, как это делают профессиональные команды.На egamersworld вы можете найти матчи различных событий, которые можно посмотреть онлайн, и оставить свои комментарии. Мы транслируем все игры, которые интересны фанатам dota 2, поэтому, если вы ищете возможность насладиться живыми играми dota 2, добро пожаловать на наш сайт! Не уверены, что вам нужно их смотреть? Вот наше расследование, кому надо смотреть игры.

Как научиться играть в предстоящие матчи dota 2

Прежде всего, когда вы смотрите, как другие играют в доту, вы понимаете типичные ошибки игроков и можете оценить свое собственное игровое мастерство.Часто игроки не могут понять, почему именно они проигрывают матчи, несмотря на то, что у них огромный игровой опыт. Таким образом, с предстоящими матчами по dota 2 можно понять:

• вы выбрали стратегию, которая работает только в некоторых случаях и не может применяться во всех играх,

• вы делаете неправильный выбор,

• кто-то в вашей команде делает ошибки,

• вы не учитываете пики другой команды,

• у вас нет поддержки или много керри в команду.

Азаин, это только основные вещи, которые вы можете определить по матчам, которые вы смотрите онлайн.

Преимущества dota 2 tv для новых игроков

Другая категория игроков, которым необходимо смотреть игры, — это новые игроки, у которых нет опыта игры. Конечно, практика ведет к совершенству, но когда они смотрят телевизор по dota 2, они могут видеть, как им следует действовать в разных ситуациях, чего им следует избегать и, что более важно, как именно разные герои должны вести себя на поле боя.Всегда лучше выбирать dota 2 для просмотра матчей, а затем просто начинать играть с командой и портить их результаты, потому что вы чего-то не знаете.

Кроме того, если вы выберете dota 2 watch not play, вы сможете понять, к каким результатам нужно стремиться. Может быть, вы решите, что не хотите быть профессиональным игроком, а просто играть для развлечения или наоборот.

Важность живых игр в dota 2 для игроков

Третья категория игроков, которые должны смотреть живые игры по dota 2, — это игроки, делающие ставки.Ставки в киберспорте — это не азартные игры, и здесь нельзя полагаться только на свою удачу. Здесь вам нужно досконально понимать, что происходит, и международный живой турнир по dota 2 — лучший способ сделать это. Вы можете посмотреть любые матчи на нашем сайте, укрепив уверенность и понимание игры. Возможно, следующий Major станет событием, на котором вы получите огромный приз только потому, что уже смотрели международные живые игры по dota 2 и знаете, чего ожидать от команд.

Alter Ego 4 Cahier LudVlad

Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 7 по 10 не показаны при предварительном просмотре.

Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 14 по 18 не показаны в этом предварительном просмотре.

Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 22 по 37 не показаны в этом предварительном просмотре.

Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 43 по 44 не показаны в этом предварительном просмотре.

Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 51 по 54 не показаны в этом предварительном просмотре.

Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 58 по 59 не показаны в этом предварительном просмотре.

Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 63 по 75 не показаны в этом предварительном просмотре.

Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 79 по 90 не показаны в этом предварительном просмотре.

Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 94 по 99 не показаны при предварительном просмотре.

Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 105 по 107 не показаны в этом предварительном просмотре.

Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 114 по 121 не показаны в этом предварительном просмотре.

Вы читаете бесплатный превью
Страницы с 125 по 127 не показаны в этом предварительном просмотре.

Эгоманьяк, Ви Киланд

Ладно! Хорошо!!! Окейыыыыыыыы !!!!!!!!! Считайте меня пораженным, очарованным, соблазненным и совершенно очарованным этой историей, этими персонажами. Руки вниз одно из самых сладких, самых приятных, самых проникновенных и хорошо написанных книг, которые я читал. Роман построен таким образом, что вы втягиваетесь от первой главы до последней.Клянусь, эта книга тебе не может не понравиться.

БЕЗУСЛОВНО!

Я. МЕРТВЫХ. СЕРЬЕЗНЫЙ.

I CANNO

Ладно! Хорошо!!! Окейыыыыыыыы !!!!!!!!! Считайте меня пораженным, очарованным, соблазненным и совершенно очарованным этой историей, этими персонажами. Руки вниз одно из самых сладких, самых приятных, самых проникновенных и хорошо написанных книг, которые я читал.Роман построен таким образом, что вы втягиваетесь от первой главы до последней. Клянусь, эта книга тебе не может не понравиться.

БЕЗУСЛОВНО!

Я. МЕРТВЫХ. СЕРЬЕЗНЫЙ.

Я НЕ МОГУ представить себе, что одинокий человек не влюбится по уши в Эмери и Дрю. Они очень милые, такие настоящие и забавные. И ТАК очаровательный. ТАК ОЧЕНЬ ОЧАРОВАТЕЛЬНО . На самом деле, Egomaniac впечатлили меня прямо в живот.И прямо сейчас я нахожусь в стадии «голова в облаках, сердца в глазах, любовь в медовый месяц». Я действительно думаю, что этот роман укрепил мою любовь к Ви Киланд как к одному из моих ЛЮБИМЫХ авторов . Я имею в виду … Я не прочитал все ее книги, но я определенно обожал THE BALLER, почти был психически потрясен совершенством, которое было STUCK UP SUIT (она соавтором этого с Пенелопой Уорд) и действительно пользовался БОССМАН. А теперь вот это? ЕЩЕ ОДИН ПОБЕДИТЕЛЬ. Еще одна история, и это не просто секс, а настоящая история с чистым сердцем и полными персонажами, которую так приятно читать, что от них хочется прыгать от радости.

Это чертовски лучшее.

ТАКЖЕ, я должен сказать, что я чертовски влюблен в писательство Ви. Я так в восторге от этого. Он четкий и чистый, не отягощенный тысячей чушьих деталей, о которых вам наплевать. Она не переусердствует с манерами характера. Она позволяет диалогу задавать тон и позволяет читателю настраивать сцену своим воображением.Она автор, который передает именно то, что ей нужно, в нужное время, чтобы сделать историю правильной.

Чувак, я поражен. Пораженный всем этим. Письмо. Сладость Эмери. Совершенство Дрю. По отдельности эти персонажи фантастические. Сердце останавливается. Но вместе они CATACLYSMIC. Их химия принадлежит страницам, а их незнакомцы, друзьям, любовникам, история захватывает дух. С их первой встречи вы сильно влюбляетесь в Дрю и Эмери.У них мгновенное взаимопонимание, которое успокаивает вас, а начало первых глав настолько увлекательно и совершенно уникально. За все время, что я читал, я не думаю, что когда-либо читал книгу, которая начиналась бы так же хорошо.

Я не могу сказать достаточно хороших слов. Мне просто понравилась динамика между этими персонажами, их влечение и дружба. С того момента, как Дрю находит Эмери в своем офисе, он влюблен в нее так же, как и я в них. Это мило. Есть так много невероятно милых моментов, моментов, когда я буквально чувствовал, как мое сердце колотится, когда мои щеки болят от улыбки, а моя грудь наполняется таким количеством тепла и счастья.

Так хорошо.
Просто очень хорошо.

Egomaniac легче от тревог, тяжелый от романтики и абсолютно наполнен стойкой дозой чистого сердца, которую вы полюбите. Я определенно думаю, что Ви Киланд превзошла себя. И я знаю, что еще рано, но я на 99% уверен, что эта книга войдет в мою ТОП-10 по итогам 2017 года. Я так влюблен. И я планирую кричать об этом всем, кто будет слушать.

A. ОБЯЗАТЕЛЬНО. ЧИТАТЬ.
10 ЗВЕЗД
10 ЛУЧШИХ ИЗ ЛУЧШИХ звезд.

********
О, и ПС: В этом обзоре я не вдавался в план книги, потому что большая часть первой части этого романа находится в аннотации. Вам действительно НЕ нужно знать больше, чем то, что написано в анонсе. Зайдите в эту книгу и наслаждайтесь ею. Это фантастика. Персонажи замечательные. Кроме того, вот лишь несколько обновлений моего статуса во время чтения. СМЕШНОЙ.

1. 5% и У МЕНЯ БЕЗ ТИНГЛЕССССССССССССССС! Это была одна из лучших сцен открытия! Ага! #swoons

2.