Суть парсера проста, парсер заходит на все страницы сайта, находит номера телефонов, на которые пришли СМС за последние 2 часа, и считает эти номера активными. Потом парсер в многопоточном режиме собирает текст сообщений, данные об отправителе и время отправки. Далее происходит отправка данных обычными GET запросами на определенный адрес. Парсер обращается в API для того чтобы добавлять новые номера и новые смс. Сайт для парсинга quackr.io некоторые страницы закрыты под авторизацией ( доступ к тексту смс ) ТЗ / Подробности https://docs.google.com/document/d/1UUOEcSsQnUdxUvI9zsXNOPpqCCOKYCz-lbn2i3_atwc/edit?usp=sharing При соответствии результата и ТЗ, буду с вами постоянно работать по задачам поддержке и разработке новых парсеров.
Техническое задание (ТЗ) для разработки Telegram-бота. 1. Описание проекта Необходимо разработать Telegram-бота для организации взаимодействия с пользователями. Бот должен реализовать следующие функции: Личный кабинет (редирект на сайт) Скачать апдейтер (выбор для скачивания между гугл и яндекс диском) Выдача промокодов пользователям. Функционал массовой рассылки сообщения Смена языка Функциональные требования 2.1. Личный кабинет Пользователь взаимодействует с ботом, начиная с команды /start. При нажатие человека перенаправляет на сайт для регистрации игрового аккаунта. 2.2. Скачивание файлов Бот предоставляет пользователю ссылку на выбор для скачивания лаунчера с гугл диска или яндекс диска 2.3. Выдача промокодов База данных промокодов будет предоставлена в виде текстового файла (~5000 кодов). Процесс получения промокода: Пользователь нажимает кнопку "Забрать подарок" Бот просит пользователя вступить в указанный Telegram-канал. После подтверждения вступления бот выдает пользователю уникальный промокод и удаляет его из базы. Необходимо предотвратить многократное получение промокодов с одного аккаунта. 1. Нефункциональные требования Бот должен быть разработан с использованием Python. Исходный код должен быть легко развернут и настроен на VPS. Нужно предусмотреть возможность дальнейшего масштабирования функционала, в том числе для реализации рассылок.
Необходимо разработать и развернуть на сервере: - Создать "бота" (код) который сможет подключиться к зум созвону (API Zoom), сможет слушать аудио поток и с помощью API OpenAI переводить аудио в текст (сохранять например в бд или текстовый документ) Важно: переводить в режим online (с минимальной задержкой) Если сможете развернуть готовое решение - тоже гуд) Предлагайте вашу цену API: https://developers.zoom.us/docs/zoom-apps/guides/meeting-bots-sdk-media-streams/ https://platform.openai.com/docs/guides/speech-to-text
Необходимо исправить работу скрипта. Все файлы лежат тут: https://disk.yandex.ru/d/Qu98bwWyOK8E0Q Описание работы скрипта и проблемы: «Была ранее программа, написанная на BAS. Новая прога реализована на Python, она делает запрос на получение постов по вк апи, получает ответ и проверяет в содержимом наличие ссылки на постер. Сейчас она проверяет всего 1 ссылку и записывает данные в result. А на BAS была сделана проверка сразу большого количества ссылок и записи их в разные файлы. Соответственно сейчас необходимо протестировать скрипт на Python, найти ошибку и доработать, чтобы можно было обрабатывать сразу большого кол-ва ссылок и записи их в разные файлы»
Требуется 1) Развернуть проект Olapy у себя https://github.com/abilian/olapy/tree/main 2) Убедится что он работает , покрыть его UNIT тестами (и или использовать существующие ) Использование GPT приветсвуется 3) Поднять python до 3.10 4) прогнать тесты (2)
Мы ищем исполнителя для создания модели детекции объектов на основе предобученной архитектуры. Задача включает реализацию, обучение модели на небольшом подмножестве данных и визуализацию результатов на тестовых изображениях. Описание задачи: Цель: Обучить модель для детекции объектов на изображениях и визуализировать результаты (боксы и классы объектов).технологии:PythonPyTorch или TensorFlow (используйте любую удобную библиотеку)Выбрать одну из предобученных архитектур для детекции объектов (Faster R-CNN, YOLO, SSD, Используя доступный открытый датасет COCO, Pascal VOC. Допускается выбор подмножества данных с 2-3 категориями объектов для ускорения работы.Этапы:Настройка и дообучение (fine-tuning) предобученной модели на выбранных данных.Проведение тестирования на новых изображениях.Визуализация результата (отображение боксов и классов объектов на изображении). Требования Код должен быть написан с комментариями, которые объясняют ключевые моменты.Модель должна продемонстрировать хорошие результаты на тестовых изображениях.Визуализация должна быть наглядной — изображение с наложенными боксами и подписями классов. Результат: Ожидаю получить Python-скрипт или Jupyter notebook с описанием и инструкциями по запуску.Описание того, как была выполнена настройка модели и почему был выбран данный подход.Пакет зависимостей (requirements.txt), если требуется.
Описание: Необходимо доработать существующий парсер, который собирает информацию с сайтов, создает таблицы и сохраняет ссылки на изображения, после чего скачивает изображения в соответствующую папку. Парсер работает корректно, но есть несколько задач, которые нужно решить: Перепарсинг ссылок: Некоторые товары имеют изменившиеся ссылки на изображения. Нужно перепарсить эти товары, обновить изображения, скачав новые фотографии с актуальных ссылок. Обновление таблиц: Таблицы должны быть актуализированы с новыми ссылками на изображения. Важно избежать дублирования ссылок при повторном парсинге и корректно обновить данные. Требования: Опыт работы с парсерами, написанными на Python (или другом языке, если применимо). Понимание работы с таблицами (например, Excel) и обработкой ссылок. Опыт автоматизации скачивания изображений через парсеры. Дополнительно: Обязательно протестировать парсер для подтверждения его корректной работы после доработок. Предоставить отчет о выполненной работе. Срок выполнения: Обсуждается
Тз создать сайт по продажи читов для различных онлайн игр Функциональные требования Приветственный текст. - Последние статьи и обновления. - Популярные чит-программы - **Контактная информация и раздел "О нас":** - Информация о проекте. - Контакты для обратной связи. - **Поиск:** - Поиск по сайту по ключевым словам. 3. Нефункциональные требования - **Дизайн:** - Современный и интуитивно понятный интерфейс. - Адаптивная верстка для мобильных устройств. - **Производительность:** - Быстрая загрузка страниц. - Оптимизация изображений и кода. #### 4. Технические требования - **Платформа:** WordPress, Joomla или собственный фреймворк (например, Laravel, Django). - **Хостинг:** Надежный хостинг с поддержкой PHP и MySQL. - **Бэкенд:** PHP / Python. - **Фронтенд:** HTML, CSS, JavaScript.
Есть работающий парсер на Python, парсит данные с сайта Стима (цену, наименование, описание), после чего загоняет их в гугл таблицу. Парсинг происходит через прокси. Задачи: 1. Изменился прокси сервер (лог и пасс), изменить в коде, оттестировать и запаковать в exe. 2. Изменить частоту автоматического обновления данных с 12 часов на 1 час 3. Найти причину почему некоторые позиции не парсятся и исправить ее (не более 1% от общего кол-ва)
Ищу опытного Python-разработчика для оптимизации моего телеграмм-бота t.me/youtube_ru_bot, который взаимодействует с YouTube API v3. Бот работает на Python 3.10.12, однако на текущий момент сталкивается с постоянными ошибками из-за нехватки квот на API-запросы. Ваша задача — оптимизировать работу с API, снизить потребление квот, а также предложить альтернативные подходы для улучшения производительности. Задачи: Проанализировать текущие ошибки, связанные с квотами. Оптимизировать взаимодействие с YouTube API для уменьшения числа запросов. Рассмотреть альтернативные способы обработки данных (например, кеширование). Предложить возможные улучшения бота и внедрить их. (опционально)
Нужно написать простой скрипт для авторизации и создания API на Polymarket, получении списка сделок на конкретном рынке (как rest, так и websocket) и создании сделки (покупка/продажа).Документация:https://docs.polymarket.com/#restТребуется базовое знание работы с блокчейном.
Приветствую!Мы делаем LLM-agentiс приложение, котрое должно будет оперировать с обовляемой базой данных состоящей из большого количества документов и текста. На текущий момент мы реализовали схему работу ИИ с единичным документом хранящимся локально и дабы реализовать задуманное нам нужна помощь с конфигурацией и доработкой компонентов загрузки, подготовки документов для векторизации и сам процесс векторизации, а именно:- конфигурация модуля загрузки файлов с Google Drive в память приложения- конфигурация модуля текстового разделитя и интеграция в приложение- конфигурация LLM-embeddings, vector store и Astra DB для процессинга данных и интеграция в пайплайн приложенияСтэк: Python, Bash, LangChain, LangFlowЕсть в пайплайне другие релевантные задачки, поэтому успешному кандидату будет предложена другая релевантная задача. Для рассмотрения заявки нужно одним двумя предложениям описать свой релевентный опыт. Условия работы: согласование требований, критерий приёмки, оценка, реализация, приёмка, оплата, отзывы. Спасибо за уделённое время!
Суть проекта: Пользователь запускает бота, выбирает тип данных, которые хочет получить и отправляет запрос. На сервере этот запрос обрабатывается и по апи получаем данные от поставщика данных. Данные могут содержать мусор, поэтому нам нужно их очистить и отправить пользователю в удобном виде. Также бот должен иметь платежку и реферальную систему. Рефка должна работать так: Пользователь создает бота в ботфазер, отправляет ключ в наш бот и получает клон нашего бота, где в базе он записан как владелец бота и все новые пользователи запустившие бот записываются к нему в базу, и в дальнейшем с каждой из покупки он получает %. В целом проект несложный, самое главное правильно реализовать логику и скорость работы чтобы бот и сервер не тупили, а быстро выдавал ответы даже при большой нагрузке. В дальнейшем, в случае успешного выполнения проекта нужно будет заниматься технической поддержкой и доработкой проекта, добавлением новых фич и тд. -- Конструкторы не предлагать! Важен опыт и понимание у исполнителя! Без подтвержденного опыта разработки ботов просьба не откликаться!
Нужен бот на питон. Бот должен находить монеты на криптобирже: binance.okex,Mexc,bitmart,huobi,bitget,bingx,poloniex,coinex. Которые упали резко на 50% и более за последние 24 часа. И вернулись обратно к своей цене до падения. После того как нашёл такие монеты бот должен отправлять оповещение в telegram. В отчёте должно быть названия монеты и биржи где торгуется монета и объём торгов за последние 24 часа. После надо разместить бота на хостинг.
Текущая страница: 40
Всего страниц: 320