февраль 2026
Создайте аккаунт, чтобы продолжить работу с Similarweb
Получите доступ к метрикам сайта, ключевым словам, статистике маркетинговых каналов, исследованиям рынка и другим инструментам.
Create your free accountdocs.exponenta.ru
Глобальный рейтинг
- -
Рейтинг страны
- -
Рейтинг категории
- -
Отображение оценочных данных Similarweb.
Общедоступная проверка показателей вашего веб-сайта при подключении GA4
Измеряйте ваш успех
Проверяйте показатели трафика и вовлеченности вашего веб-сайта, подключившись к Google Analytics
Процент отказов
65.89%
Количество страниц за визит
1.81
Средняя продолжительность визита
00:03:31
- Компания
- - -
- Отрасль
- - -
Топ-10 конкурентов docs.exponenta.ru
Топ-10 сайтов, подобных docs.exponenta.ru, составлен по степени их схожести с docs.exponenta.ru с учетом трафика по ключевым запросам, целевой аудитории и совпадения рынка, по данным на февраль 2026
Contact MathWorks Support or browse support resources
- Компания
- MathWorks
Глобальный рейтинг
#5,426
1,187Процент отказов
41.52%
Количество страниц за визит
5.59
Средняя продолжительность визита
00:04:56
Оценка схожести
100%Работа по теме: Практическая работа Финансы, денежное обращение и кредит. Глава: Вопрос 2. Предмет: Финансы, денежное обращение и кредит. ВУЗ: ПИЭФ.
- Компания
- - -
- Отрасль
- - -
Процент отказов
54.95%
Количество страниц за визит
2.21
Средняя продолжительность визита
00:02:28
Оценка схожести
87%The banking system is a key sector of the economy and often faces various types of risks. This article focuses on credit risks, which are the main source of financial losses for credit institutions, including banks. Based on real data, a scoring model was developed in this study to assess and optimally manage credit risk, using the XGBoost machine learning algorithm. The model returns score values in the range of 300–850. Quality metrics such as ROC AUC, PR AUC, Precision, Recall, and F1 score were evaluated for the developed model. Within the scope of the research, a new approach was proposed to assess the sensitivity of a machine learning model to changes in variable values. The approach is based on the concept of entropy. The results show that the use of machine learning models makes it possible to assess and optimally manage credit risk, thereby reducing potential losses. Moreover, the proposed new approach, when applied together with the well-known SHAP method, allows for a deeper evaluation of the model and its sensitivity to changes in variable values.
- Компания
- - -
- Отрасль
- - -
Глобальный рейтинг
#6,541
1,439Процент отказов
46.59%
Количество страниц за визит
2.95
Средняя продолжительность визита
00:03:23
Оценка схожести
82%I have a bit of code where I am looping through all the select boxes on a page and binding a .hover event to them to do a bit of twiddling with their width on mouse on/off. This happens on page re...
Глобальный рейтинг
#1,501
142Рейтинг категории
#44
3Процент отказов
66.81%
Количество страниц за визит
1.78
Средняя продолжительность визита
00:02:33
Оценка схожести
80%- Компания
- - -
- Отрасль
- - -
Глобальный рейтинг
- -
Рейтинг страны
- -
Рейтинг категории
- -
Процент отказов
52.19%
Количество страниц за визит
2.66
Средняя продолжительность визита
00:03:50
Оценка схожести
78%Найдётся всё
- Компания
- - -
- Отрасль
- - -
Глобальный рейтинг
- -
Рейтинг страны
- -
Рейтинг категории
- -
Процент отказов
60.39%
Количество страниц за визит
1.89
Средняя продолжительность визита
00:04:07
Оценка схожести
76%- Компания
- - -
- Отрасль
- - -
Глобальный рейтинг
- -
Рейтинг страны
- -
Рейтинг категории
- -
Процент отказов
26.29%
Количество страниц за визит
8.34
Средняя продолжительность визита
00:08:39
Оценка схожести
74%learn how the suite of secure, online tools from google workspace empowers teams of all sizes to do their best work.
- Компания
- - -
- Отрасль
- - -
Глобальный рейтинг
- -
Рейтинг страны
- -
Рейтинг категории
- -
Процент отказов
27.85%
Количество страниц за визит
5.04
Средняя продолжительность визита
00:05:13
Оценка схожести
72%Join the world's most widely adopted, AI-powered developer platform where millions of developers, businesses, and the largest open source community build software that advances humanity.
Глобальный рейтинг
#49
7Процент отказов
35.74%
Количество страниц за визит
6.18
Средняя продолжительность визита
00:06:34
Оценка схожести
71%- Компания
- - -
- Отрасль
- - -
Глобальный рейтинг
- -
Рейтинг страны
- -
Рейтинг категории
- -
Процент отказов
54.04%
Количество страниц за визит
4.38
Средняя продолжительность визита
00:04:31
Оценка схожести
68%В топ-5 конкурентов docs.exponenta.ru, по данным на февраль 2026, входят mathworks.com, studfile.net, cyberleninka.ru, stackoverflow.com и другие сайты.
По данным Similarweb о посещениях за февраль 2026, главным конкурентом docs.exponenta.ru стал mathworks.com (количество посещений — %competitor_1_visits%). Вторым конкурентом docs.exponenta.ru стал studfile.net (количество посещений — %competitor_2_visits%, по данным на февраль 2026). Закрывает топ-3 cyberleninka.ru (количество посещений — %competitor_3_visits%).
stackoverflow.com занимает четвертое место по схожести с docs.exponenta.ru, а docviewer.yandex.ru — пятое. stackoverflow.com и docviewer.yandex.ru посетили%competitor_4_visits% и %competitor_5_visits% пользователя(-ей), по данным на февраль 2026, соответственно.
Остальные пять конкурентов в топе-10 следующие: docs.yandex.ru (количество посещений — %competitor_6_visits%, по данным на февраль 2026), docs.google.com (количество посещений — %competitor_7_visits%, по данным на февраль 2026), drive.google.com (количество посещений — %competitor_8_visits%, по данным на февраль 2026), github.com (количество посещений — %competitor_9_visits%, по данным на февраль 2026) и en.wikipedia.org (количество посещений — %competitor_10_visits%, по данным на февраль 2026).