From 9b2d76e49b88f5528fde6b7f183054a3edde759a Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Anna Halca <ahalca4@gmail.com>
Date: Mon, 29 Jun 2026 21:04:34 +0300
Subject: [PATCH] Add document-for-your-turn.md for Your Turn exercise

Signed-off-by: Anna Halca <ahalca4@gmail.com>
---
 document-for-your-turn    |  2 ++
 document-for-your-turn.md | 54 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
 dynamic-linking.md        |  0
 3 files changed, 56 insertions(+)
 create mode 100644 document-for-your-turn
 create mode 100644 document-for-your-turn.md
 create mode 100644 dynamic-linking.md

diff --git a/document-for-your-turn b/document-for-your-turn
new file mode 100644
index 0000000..0bfd04a
--- /dev/null
+++ b/document-for-your-turn
@@ -0,0 +1,2 @@
+# Aplicatie de monitorizare si analiza a starii emotionale
+
diff --git a/document-for-your-turn.md b/document-for-your-turn.md
new file mode 100644
index 0000000..6786fe8
--- /dev/null
+++ b/document-for-your-turn.md
@@ -0,0 +1,54 @@
+# Aplicatie de monitorizare si analiza a starii emotionale
+
+## Despre
+
+Acest document descrie o aplicație web de monitorizare și analiză a stării emoționale, creată ca proiect de semestru.
+Aplicația permite înregistrarea zilnică a stării emoționale și oferă predicții bazate pe modele de machine learning.
+Exemplu de _italic_, **bold**, și ~~text tăiat~~.
+
+## Funcționalități
+
+Aplicația mea de monitorizare a stării emoționale include:
+
+- Scor zilnic calculat prin Ridge Regression
+- Clasificare a tipului de zi (Naive Bayes)
+- Streak de înregistrare zilnică
+- Alertă pe bază de pattern (ex: somn insuficient 3 zile consecutiv)
+
+## Pași de instalare
+
+1. Clonează repository-ul
+1. Instalează dependențele cu `pip install -r requirements.txt`
+1. Rulează serverul Flask cu `python app.py`
+1. Accesează aplicația în browser
+
+## Stack tehnologic
+
+ Componentă | Tehnologie
+ --- | ---
+ Backend | Spring Boot 3.5.11
+ Bază de date | SQL Server
+ Frontend | Thymeleaf
+ Microserviciu ML | Python / Flask
+
+## Exemplu de cod
+
+```python
+from sklearn.linear_model import Ridge
+
+model = Ridge(alpha=1.0)
+model.fit(X_train, y_train)
+score = model.predict(X_today)
+```
+
+## Resurse utile
+
+Pentru mai multe detalii despre regresia Ridge, vezi [documentația scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#ridge-regression).
+
+## Captură de ecran
+
+![dashboard](https://github.com/AnnaHalca04/emotional-monitoring-app/blob/main/dashboard.png)
+
+---
+
+Mulțumesc pentru citire! :blush:
\ No newline at end of file
diff --git a/dynamic-linking.md b/dynamic-linking.md
new file mode 100644
index 0000000..e69de29