EN

Блог Maxilect

Всеadnroid adtech advertising_channels ad_exchange agile algorithms Allure analytics Angular antifraud AOP arrow attribution backend bitcoin blockchain challenge channel_attribution charles proxy chrome ci_cd clickhouse cluster_analysis conversion conversion rate coupons cryptokitties development devops digital marketing DIY docker engeneering ethereum exceprions exceptions fault_tolerant_control Final-form fourier frequency analysis frontend fullstack functional_programming GDPR google analytics gradle guitars Hibernate highload HR IDEA iiot interview iot java json kafka kafka streams kotlin Kubernetes lifestyle linux machine_learning marketing markov markov_chains Markov_model martech mathematics maven maxilect maxilect_expertise maxilect_news maxilect_team microservices moving average music MVP natural_language_processing POC postman programmatic program_design Prototype proxy psychology pytest react redux remote_work reverse engineering robot_framework rtb sales selenide simulation simultaion society soft skills software sound design spectrum spring startup startups statistics supervisor_synthesis system_diagnostics system_recovery system_states_tree teamlead testing vectorization Vue work_from_anywhere аналитика онбординг оценка проектов плагин разработка спорт тестирование

Математическая модель снобизма
Далее

Математическая модель снобизма

Иногда бывает интересно на основе данных попытаться построить какую-то сущностную математическую модель явления, чтобы иметь возможность производить симуляцию происходящих событий...

15.02.2019
algorithms analytics mathematics maxilect reverse engineering simulation society
Далее