Добрый день, у меня уже есть референс, но нужно доделать\править Custom HID прошивку для платы STM32F411CEU6.Что имеем - STM32F411CEU6 плата подключаемая посредством родного Type-C к USB компьютера по кабелю дата трансфера, исходный код проекта прошивки (девайс заводится, определяется в системе как HID устройство, реализовано через custom hid, обновлен дескриптор и реализована поддержка IN репорта). Проблема - При запуске Python скрипта который подключается к девайсу посредством hidapi происходит большая задержка (терминал зависает), потом отсылается несколько команд и сразу же крашится с hid ошибкой, соответственно курсор мыши остается на месте.Что ожидается - Python скрипт отсылает команду через hidapi на нашу плату, она ее принимает и обрабатывает.Детали реализации - Расширить количество байтов с 2 (не принимать все репорты подряд, а фильтровать) до нужного количества (количество можете выбрать сами исходя из опыта и понимания), добавить поддержку клика мыши (Mouse1), все должно так же быстро отрабатывать как и при win32api использовании (может быть сценарий с большим количеством запросов в секунду (например для плавного перемещения мыши разбить промежуток на маленькие промежутки и потоком отсылать каждое смещение), скорость и количество команд для обработки должны соответствовать).Оплата договорная!Ссылка на архив для изучения референсов.
Здравствуйте! Необходимо написать и оформить корректно с точки зрения UI/UX логику телеграм-бота. Бот использует БД. Для реализации подойдет файловая sqlite. Желаемый стек: python, aiogram, sqlite3 Во вложении описание процессов бота и графическая схема логики.
О проекте: У нас есть готовый Telegram-бот, который собирает данные с hh.ru на основе строки поиска. Парсер выполняет следующие функции, вот как выглядит набор данных получаемый после парсинга - https://docs.google.com/spreadsheets/d/1PxNzmgZvgE... Что нужно доработать: Появилась необходимость добавить новую функциональность — сбор рейтинга работодателя с hh.ru. На текущий момент парсер этой возможности не имеет. Дополнительные данные: Код написан на Python.Ранее разработчик, который создавал этот парсер, завершил карьеру фрилансера, поэтому мы ищем нового исполнителя.
Добро времени суток!Нужна небольшая помощь в двух проектах:- Один на react- Один на PythonСо вторым нужно заменить буквально 10 строк кода, чтобы обновить код вида:"""# Если это раскрывающийся заголовок, создаем один узел для всего текста if node_type == NodeType.COLLAPSIBLE: # combined_text = " ".join(node.content for node in text_parts) node = DocNode( node_type=NodeType.COLLAPSIBLE, content=f"{combined_text}", level=level, parent=current_node ) if (current_node.node_type == NodeType.COLLAPSIBLE) or (current_node.node_type == NodeType.BULLET_LIST): if (level > current_node.level) and (current_node.node_type == NodeType.COLLAPSIBLE): current_node.children.append(node) else: parent = current_node.parent while ((parent.node_type == NodeType.COLLAPSIBLE) and (parent.level >= level)) or (parent.node_type == NodeType.BULLET_LIST): parent = parent.parent node.parent = parent parent.children.append(node) else: current_node.children.append(node) return node"""По второму требуется потратить пару часов времени - есть виджет, но нужно внести пару правок. Оплата почасовая 600 рублей в час. Работы буквально на 2-3 часа максимум. Работа производится на моем ПК через любой удобный программный продукт( Team Viewier, AnyDesc и прочие ).
Ищем талантливых программистов для долгосрочного сотрудничества! Привет! Мы ищем опытных разработчиков, которые готовы работать над интересными проектами и решать сложные задачи. Если ты хочешь развиваться, работать в дружной команде и получать достойную оплату – присоединяйся к нам! Что мы предлагаем: Стабильная оплата: никаких задержек, всё вовремя. Удалённая работа: гибкий график и возможность работать из любого места. Интересные задачи: разработка сайтов, API, интеграции, создание ботов, приложения, оптимизация систем и многое другое. Дружная команда: мы всегда готовы помочь и делимся опытом. Возможность роста: развивайся профессионально и бери на себя более сложные задачи. Кого мы ищем: Программистов с опытом работы в веб-разработке, API-интеграциях, создании ботов или мобильных приложений. Владение популярными технологиями, такими как PHP, JavaScript, Python, C#, CMS (WordPress, OpenCart), React, Vue.js, и другие. Ответственных и целеустремлённых специалистов, готовых работать на результат. Будет преимуществом: Примеры выполненных проектов или ссылка на портфолио. Опыт работы с интеграциями и различными API. Готовность к командной работе и быстрому освоению новых технологий. Если ты хочешь работать над крутыми проектами, получать достойную оплату и развиваться как профессионал – напиши нам! Поделись своим портфолио и расскажи немного о своих навыках. [:1f4bb] Давай вместе создавать инновационные решения и достигать успеха!
Добрый день! Цель: Разработать скрипт, который: 1.Открывает браузер Google Chrome. 2.Листает ленту «Рекомендации». 3.Проверяет условия: •Количество просмотров > 5000. •ER ≥ 10%. (Формулу объясню) •Видео опубликовано менее 9 часов назад 4.Отправляет уведомление в Telegram-бот (однократно для каждого подходящего поста). Функциональные требования: 1.Парсинг ленты: •Использовать Selenium или Puppeteer для автоматизации браузера. •Реализовать листание ленты с интервалами (для имитации реальных действий). 2.Проверка условий: •Извлекать количество просмотров и значения ER из попавшегося в FYP видео •Если видео соответствует условиям (>5000 просмотров и ER ≥ 10%) 3.Уведомление в Telegram: •Настроить взаимодействие с Telegram API. •Отправлять сообщение с деталями видео (ссылка, количество просмотров, ER, сколько часов назад опубликовано). Нефункциональные требования: •Скрипт должен быть написан на Python. •Установить ограничение на количество запросов для избежания блокировки аккаунта. •Логировать результаты выполнения (обработанные посты, отправленные уведомления, ошибки). Дополнительно: 1.Использовать .env файл для хранения конфиденциальных данных (токен Telegram, URL и т.д.). 2.При необходимости предусмотреть возможность настройки параметров (например, минимального количества просмотров и ER). Результат: Рабочий Python-скрипт, отправляющий уведомления о постах, соответствующих заданным условиям. Более детально, подробно опишу в лс
Привет, требуется написать парсер на луковице и установить на сервер. Поддерживать какое то время. Требуется слать запросы к апи так чтобы не блочило, записывать все в sqllite , и на основе сопряжений параметров в бд слать ссылки в ТГ, похожий бот уже есть и я смогу все объяснить. Задача не сложная и я готов все объяснить и показать, есть похожий проект но он работает не совсем должным образом . Важно чтобы ты умел парить так чтобы не банило
В проекте на Python имеются: ASR (2 модели оффлайн, 1 онлайн), выбор языковых моделей через g4f при помощи провайдера (онлайн), TTS модели для озвучки ответа GPT (2 модели оффлайн, 1 онлайн). Голосовой помощник умеет выполнять запросы пользователя в браузере с помощью Selenium, управлять файлами компьютера при помощи GPT , открывать программы, искать по файлам, выполнять элементы навигации: вперед, назад, приближать, отдалять, напоминать, записывать в заметки. На данный момент запросы гпт выполняются в отдельных потоках при помощи библиотеки threading.Необходимо внедрить русскую языковую модель gpt (аналог), которая будет работать без интернета. Дообучить её на тематику параллельного программирования С++, С#, Python, если это возможно. Разбить все по потокам: 1 - основной поток с окошком 2 - голос захватывает и распознает3,4,5.... - работа с gpt (использовать popen, multiprocessing). Возможно засунуть в отдельные потоки управление компьютером и управление браузеромЕсли придумаете, что можно и нужно распараллелить в проекте - можно не дообучать языковую модельСобрать проект в exe и сделать простенький интерфейс заместо консольного.Ищу ответственного разработчика на Python, которому близка данная тематика.Срок 2-3 недели - не затягивать с проектом.
В проекте на Python имеются: ASR (2 модели оффлайн, 1 онлайн), выбор языковых моделей через g4f при помощи провайдера (онлайн), TTS модели для озвучки ответа GPT (2 модели оффлайн, 1 онлайн). Голосовой помощник умеет выполнять запросы пользователя в браузере с помощью Selenium, управлять файлами компьютера при помощи GPT , открывать программы, искать по файлам, выполнять элементы навигации: вперед, назад, приближать, отдалять, напоминать, записывать в заметки. На данный момент запросы гпт выполняются в отдельных потоках при помощи библиотеки threading. Необходимо внедрить русскую языковую модель gpt (аналог), которая будет работать без интернета. Дообучить её на тематику параллельного программирования С++, С#, Python, если это возможно. Разбить все по потокам: 1 - основной поток с окошком 2 - голос захватывает и распознает 3,4,5.... - работа с gpt (использовать popen, multiprocessing). Возможно засунуть в отдельные потоки управление компьютером и управление браузером Если придумаете, что можно и нужно распараллелить в проекте - можно не дообучать языковую модель Собрать проект в exe и сделать простенький интерфейс заместо консольного. Ищу ответственного разработчика на Python, которому близка данная тематика. Срок 2-3 недели - не затягивать с проектом.
Подключить в бот авторекламу Bap https://github.com/CODD-TECH/BAP-SDK-PYTHON. Бот написан на aiogram 3.15 а библиотека Bap для версии 2 из-за этого конфликт. Поддержка говорит что подключается и к 3 версии. Просьба откликаться только если есть реальный опыт подключения данной библиотеки к aiogram 3. Рассчитывать на поддержку не стоит. Человек так некомпетентен, отправляет только примеры которые для 2 версии говоря что для они для 3. Поэтому жду отклика от человека который это делал
Всем привет. Нужно сделать бота для Telegram, который будет удалять пользователей по ID из telegram чатов. 1. На сервере лежит файл delusers.txt, который содержит ID юзеров телеграм через запятую. 2. Каждые 5 минут (периодичность должать устанавливаться в переменной в main.py) бот смотрит этот файл и: а) Удаляет ВСЕ сообщения этих пользователей из ВСЕХ чатов, в которых боту даны права на удаление сообщений; б) Удаляет (добавляет в ЧС) этих пользователей из ВСЕХ чатов, в которых боту даны права на блокировку; в) После выполнения пунктов а) и б) очищает файл delusers.txt.
Всем привет. Нужно сделать бота для Telegram, который: 1. Будет удалять сообщения из чатов, содержащие любые кнопки (см. пример в прикреплённом файле). 2. В указанный файл (data.txt, например) на сервере (адрес должен указываться в переменной в main.py) будет записывать ID пользователя, который это сообщение разместил. Бот должен работать с aiogram до 3 версии, на ubuntu 22.04.
1. Цель проекта Создание парсера для LinkedIn, который будет работать через Telegram. Парсер должен собирать информацию о пользователях и компаниях с LinkedIn, включая: Имя пользователя Ссылка на профиль пользователя Название компании Ссылка на профиль компании Почтовые адреса (по возможности)(пункты могут добавляться в зависимости от возможностей api) Результаты поиска должны экспортироваться в Google Таблицы для дальнейшего использования и обработки. Парсинг будет осуществляться с использованием следующих библиотек: linkedin-api linkedin-scraper(или других при наличии) 2. Основные функциональные требования Интерфейс с Telegram: Создать бота в Telegram, который будет взаимодействовать с пользователями. Пользователь может отправлять запросы для поиска профилей на LinkedIn и получать результаты в виде сообщений в Telegram. Результаты поиска, помимо вывода в Telegram, должны быть экспортированы в Google Таблицы. Поиск на LinkedIn: Парсинг информации по ссылке на поиск с выставленными фильтрами Реализовать поиск через LinkedIn Search и Sales Navigator. Обработка ошибок: Обработка ошибок, возникающих при неудачном запросе, блокировке аккаунтов и других нештатных ситуациях. Экспорт в Google Таблицы: После получения результатов поиска, парсер должен автоматически экспортировать данные в Google Таблицы. Для каждого поиска создавать новый лист, с уникальным названием по имени пользователя Таблица должна содержать следующие колонки: Имя пользователя Ссылка на профиль Название компании Ссылка на компанию Почта (если доступно) Для работы с Google Таблицами необходимо использовать Google Sheets API для автоматического создания и редактирования таблиц. 3. Функциональные особенности Телеграмм-бот: Бот должен принимать команды от пользователя через Telegram: /start — запуск бота и приветственное сообщение. /search <поисковый запрос> — выполнение поиска по ключевому запросу на LinkedIn, вывод результатов в Telegram и экспорт их в Google Таблицы. /help — описание доступных команд. Каждому результату поиска должна быть дана краткая информация: Имя пользователя. Ссылка на профиль пользователя. Название компании. Ссылка на профиль компании. Почтовый адрес (если доступно). Парсинг LinkedIn: Использовать linkedin-scraper для получения информации с публичных страниц пользователей и компаний (если доступны). Использовать linkedin-api для получения информации о профиле пользователя, включая имя, компанию, позицию и почту (если доступна). Получение данных: Для пользователей, чьи страницы доступны: Имя и фамилия. Профильная ссылка на LinkedIn. Компания, где работает пользователь. Ссылка на страницу компании. Электронная почта (если публично доступна). Ограничения: Параллельное выполнение запросов для ускорения поиска, если возможно. Для избежания блокировок необходимо добавить случайные задержки между запросами. Отображение ошибки в случае блокировки пользователя или проблемы с запросом. Данные безопасности и конфиденциальности: Соблюдать политику конфиденциальности LinkedIn и избегать парсинга данных, которые противоречат их условиям использования. Защита данных пользователей (например, пароли) и соблюдение стандартов безопасности для Telegram-ботов. 4. Технические требования Среда разработки: Python 3.8 или выше. Использование библиотек python-telegram-bot для создания бота. Использование linkedin-scraper и linkedin-api для получения данных с LinkedIn. Использование Google Sheets API для автоматического экспорта данных в таблицы. Интеграция с Telegram: Использование Telegram Bot API для создания и работы с ботом. Получение сообщений от пользователей и отправка ответов. Архитектура: Парсер должен быть многозадачным, чтобы обрабатывать несколько запросов одновременно, без блокировки аккаунта. Реализовать использование баз данных или файлов для хранения временных данных (например, для отслеживания ограничений и очереди запросов). Интеграция с Google Sheets API: Для работы с Google Таблицами необходимо использовать OAuth 2.0 для авторизации и доступа к Google Sheets API. После получения результатов поиска парсер должен автоматически создать новый лист в Google Таблице, заполнить его соответствующими данными и предоставить ссылку на таблицу пользователю. 5. Этапы разработки Этап 1 — Создание Telegram-бота: Настройка Telegram-бота и его интеграция с Python. Разработка команд для бота (например, /start, /search, /help). Этап 2 — Реализация парсера LinkedIn: Настройка и тестирование библиотек linkedin-api и linkedin-scraper. Реализация логики поиска и извлечения данных из LinkedIn. Обработка информации о пользователях и компаниях. Этап 3 — Интеграция с Telegram-ботом: Интеграция парсера с Telegram-ботом для отправки результатов поиска. Обработка команд и вывод результатов пользователю. Интеграция с Google Sheets API для автоматического экспорта данных. Этап 4 — Тестирование: Проведение тестирования бота на различных данных и исправление ошибок. Проверка работы бота в условиях ограничений и капч. Этап 5 — Развертывание и поддержка: Развертывание бота на сервере или в облаке. Обеспечение стабильной работы и мониторинг. 6. Дополнительные требования Возможность доработки бота с добавлением новых функций. Оптимизация скорости работы бота и парсера для эффективного получения данных. Предоставление отчётов о работе бота в случае возникновения ошибок или блокировок. 7. Ожидаемые результаты Рабочий Telegram-бот, который позволяет искать информацию на LinkedIn и экспортировать данные в Google Таблицы. Результаты поиска, включающие имя пользователя, ссылку на профиль, компанию, ссылку на компанию и почту (если доступно), экспортируются в таблицу.
Необходимо интегрировать GTO- с внешним источником данных, чтобы программа автоматически передавала данные в GTO- для открытия нужных файлов и веток решений. Данные могут поступать в различных форматах (файлы, терминал и др.), и при их обновлении программа должна автоматически инициировать процесс открытия соответствующих файлов в GTO-. Ссылка на GTO-: https://github.com/bkushigian/gto- Дополнительно предоставлю 2 видео с примером реализации.
На гитхабе репозиторий в котором частично готовый бек Python 59.8% TypeScript 38.0% Other 2.2% и фронт на VITE + React + TC. Надо оперативно по фигме дописать фронт, добавить возможность выбора типа добычи, добавить возможность перерегистрации. Натянуть на сервер на существующий бек. Ручки к беку заданий и игры дам. Подробнее в переписке.