x

Собрать семантическое ядро для ИМ

Sara Galen
Семантическое ядро
Бюджет: 4000 руб.
Перейти к заказу
Сайт по продаже ювелирных изделий б/у, количество ключевиков 1200-1500 --Продукт: б/у (подержанные, комиссионные, винтажные) ювелирные изделия люксовых брендов: Tiffany Cartier Bvlgari Chopard Graff Van Cleef & Arpels (VCA) Категории: Кольца (rings) Серьги (earrings) Браслеты (bracelets) Колье (necklaces) Подвески (pendants) Материал (золото, серебро, платина), Вставка (бриллианты, изумруды и т. д.), Геолокация Учитывать различные формулировки «б/у» «подержанные», «комиссионные», «винтажные», «second hand», «секонд-хенд» и т. д. Разбить по брендам (Tiffany, Cartier и др.). Внутри бренда — по категориям (кольца, серьги, браслеты, колье, подвески). Отдельно выделить общие («купить б/у ювелирные украшения», «комиссионная ювелирка») и информационные (как проверить подлинность, стоит ли покупать винтаж, сравнение нового и б/у и т. д.). При необходимости — геозапросы (Москва, СПб, доставка по России и т. п.). Формат итоговой таблицы Файл Excel. Столбцы : Запрос Частотность Тип Бренд Категория Рекомендуемый URL (к каким страницам отнести запрос, если они уже есть; или пометка «Создать новую страницу») Примечания (например, гео: Москва, уточнения: «серебро», «с бриллиантами» и т. д.) Исключить слова «копия», «реплика», «подделка», если сайт не продаёт копии. Отсеять явно нецелевые или противоречащие тематике (например, «косметика Cartier», «бумажник Tiffany»). Учитывать синонимы и расширения «кольца Tiffany», «кольцо Tiffany», «Tiffany rings», «кольцо Тиффани»
текст figma python перевод инфографика


Найдено 336325 результатов

Монтирование видео

Клуб виртуальной реальности, к нам приходят праздновать разные события, снимаем видео и фото, отзывы, просто картинки и т.п. Задача из этих снятых нами видео и фото сделать один интересный видос + клип. Всё это для VK. Стабильно минимум 1 раз в 2 недели нудно делать видео, если понравится работать, тогда будете делать и другие видео для VK Жду адекватные цены и сроки. Есть тестовое задание за оплату, предлагайте. Спасибо за внимание

Видеосъемка и монтаж
Опубликован:
25.01.25 20:13
Бюджет:
20000 руб.~$249.66
Деталь в 3D max

Нужно сделать ЗД модель габарита по референсам Дам несколько референсов самого габарита и стекла к нему, нужно сделать 3Д модели двух элементов одного объекта, необходимо сделать их совместимыми, то есть стекло должно идеально вставать в габарит. Размеры габарита Д 29.5 Ш 10 В 11.5, размеры стекла д 23.5 Ш 2 В 10.2. Больше референсов в архиве в прикреплённом архиве. По возможности лобовой слой стекла если можно сделайте потоньше,печататься он будет соплом 1.2 в 1 слой для прозрачности, и учитывая внутренние ребра получается в 2,в общем чем тоньше,тем лучше. Также дальше ещё будут заказы. Не разовый заказ

Опубликован:
25.01.25 20:10
Бюджет:
2000 руб.~$24.97
Сделать правки в teleram mini-app bot на PHP

1) внести правки по дизайне (не сложно: добавить отступы шрифт текст поменять и тд)2) сделать чтоб бот запрашивал номер юзер (не сложно есть готовый код)3) сверстать 1 экран

Bots
Опубликован:
25.01.25 20:09
Бюджет:
3000 руб.~$37.45
Рекомендация карты Озон

Требуются люди, которые будут рекомендовать карту озон по моей ссылке, вы получите 200р с 1 человека, фрилансеры работающие со мной получают в среднем 1800 за день)

Реклама и PR
Опубликован:
25.01.25 20:09
Бюджет:
3000 руб.~$37.45
Помощник для hr (удаленная работа)

Удаленная работа Свободный график Необходима помощь с подбором сотрудников через социальные сети и специализированные платформы. Оплата за каждого приведенного человека

Персональный помощник
Опубликован:
25.01.25 20:08
Бюджет:
100000 руб.~$1248.29
C O P Y W O R D

Если у вас есть опыт в офисных приложениях , предлагаем вам оставить отклик по занятости связанной с набором текста и копирайтом ; https://share.kz/g9L2 [:2b50] Больше предложений : https://share.kz/g6MB

Переводы
Опубликован:
25.01.25 20:08
Бюджет:
6000 руб.~$74.9
Срочно нужен бекенд по тз

Я сам фронтендер, ищу нового бекендера так как прошлый облажался и сроки поджимают. Задача: Нужно сделать небольшой бекенд для магазина по продаже аккаунтов соц. сетей. Стек не важен. Главное чтобы все работало адекватно. Еще не мало важно нужно будет развернуть фронт (next.js) и бек после завершении работы на хостинг. Хостинг будет предоставлен от нас. Тз всех роутов будет внизу в excel. Платежка должна быть на cryptomus это важно. Строго соблюдать типы в роутах. А также в ТЗ есть момент с 2fa регистрацией который надо продумать. Буду рад сотрудничать с вами. Если все будет хорошо то потом нужно будет сделать админ панель для сайта Рассматриваю только тех у кого есть хоть какой-то рейтинг так как был уже печальный опыт. Без обид. Буду рад сотрудничать

Создание сайта
Опубликован:
25.01.25 20:06
Бюджет:
10000 руб.~$124.83
Задача по бизнес применению машинного обучения

Маркетинговые агенства хотят проводить успешные рекламные кампании, но рынок сложен, что требует оценивать эффективности разных вариантов, что обуславливает необходимость проведения АБ-тестирования.Компании заинтересованы в ответах на два вопроса:Будет ли кампания успешной?Если кампания была успешной, насколько этот успех можно объяснить рекламой?Чтобы ответить на второй вопрос, мы обычно проводим A/B тестирование.Большинство людей будут видеть рекламу (экспериментальная группа). А небольшая часть людей (контрольная группа) вместо этого увидит объявление государственной службы (PSA) (или ничего) точно такого же размера и в том же месте, где обычно находится реклама.Идея задания состоит в том, чтобы проанализировать группы, выяснить, была ли реклама успешной, сколько компания может заработать на рекламе и является ли разница между группами статистически значимой.Словарь данных:user id: Идентификатор пользователя (уникальный).test group: Если "ad", то человек видел рекламу, если "psa", то он видел только объявление государственной службы.converted: Если человек купил продукт, то True, иначе False.total ads: Количество рекламы, увиденной человеком.most ads day: День, в который человек увидел наибольшее количество рекламы.most ads hour: Час дня, в который человек увидел наибольшее количество рекламы.Проанализируйте структуру данных и проведите их предобработку:Исследуйте структуру данных;Преобразуйте столбцы к необходимым типам данных.Проверьте данные на наличие пропусков и избавьтесь от них, если нужно.Проверьте, есть ли пользователи, которые в процессе A/Bтеста попали в обе группы. Если да, исключите пользователей, оказавшихся в обеих группах.Сделайте первичный анализ результатов A/B-тестированияРассчитайте вспомогательные показатели для контрольной и тестовой групп:количество посещений сайта;суммарное количество совершённых покупок;Сделайте промежуточные выводы по построенной таблице. Сопоставимо ли количество посещений обоих вариантов посадочной страницы? Можно ли говорить о сбалансированности выборок?В каждой из групп рассчитайте ключевые показатели:конверсия;среднее количество рекламы, увиденной пользователем.Сделайте первичные выводы о результатах A/B-тестирования на основе показателей конверсии и среднего количества увиденной рекламы в каждой из групп. По какому(-им) показателю(-ям), на первый взгляд, вариант А эффективнее варианта B и наоборот?Проведите статистический анализ результатов A/B-тестированияСформулируйте статистические гипотезы, соответствующие поставленным бизнес-вопросам, и выберите статистический тест для их проверки.Не забудьте проверить данные на нормальность там, где это необходимо.С помощью аппарата статистических тестов определите:Есть ли статистическая разница между конверсиями в группах А и B?Есть ли статистическая разница между средними количествами увиденной рекламы в группах А и B?Подкрепите результаты статистических тестов, построив 95 % доверительные интервалы для:конверсий в каждой из групп;разницы конверсий в группах;среднего количества увиденной рекламы в группах А и B.Проинтерпретируйте построенные доверительные интервалы для конверсий и среднего количества увиденной рекламы группах. Есть ли перекрытие между доверительными интервалами для групп? Если есть, то о чём это говорит?

Other
Опубликован:
25.01.25 20:04
Бюджет:
4000 руб.~$49.94
Аккаунт Авито

Возьму в аренду аккаунт Авито .Не новорег ,не моложе 222 года .Верефицированный .оплата р каждый вечер .пишите в телегу ... 300 руб

Тексты
Опубликован:
25.01.25 20:01
Бюджет:
300 руб.~$3.75
Решить задачу на машинное обучение

Вам предстоит предсказать цену жилой недвижимости в г. Москва. Задача заключается в разработке модели машинного обучения, которая определит цену объектов недвижимости по различным признакам недвижимости. Это задание поможет вам освоить основные принципы работы с регрессионными моделями.Условие задачиВам предоставлены два набора данных: train.csv и test.csv. Набор данных test.csv будет использоваться для финального тестирования модели.train.csv: содержит данные для обучения модели. Каждая строка представляет собой информацию об одном объекте недвижимости с ценой (price).test.csv: содержит данные для тестирования модели, где необходимо предсказать цену объектов недвижимости. Тестовый набор также содержит поле index, которое не является признаком и служит исключительно для идентификации записей в финальном файле предсказаний.ЗадачаРазработайте модель машинного обучения, используя библиотеки классического ML (например, sklearn, Logistic Regression, Random Forest, CatBoost или XGBoost.Обучите модель на данных из train.csv, используя колонку price в качестве целевой переменной.Используйте обученную модель для предсказания цены для данных из test.csv.Сохраните предсказания в файл submission.csv в следующем формате:Файл должен содержать два столбца:index (значения индекса из test.csv)price — предсказанные значенияОписание признаковindex – уникальный идентификатор записи. Используется для связи с исходными данными.apartment_type – Тип квартиры (например, студия, однокомнатная, двухкомнатная).metro_station – Ближайшая станция метро.minutes_to_metro – Время пешком до ближайшей станции метро.region – Регион расположения квартиры.number_of_rooms – Количество комнат в квартире.area – Общая площадь квартиры.living_area – Жилая площадь квартиры.kitchen_area – Площадь кухни.floor – Этаж, на котором расположена квартира.number_of_floors – Общее количество этажей в доме.renovation – Наличие и тип ремонта.Формат файла submission.csvФайл должен содержать два столбца:index — изначальные значения индекса из test.csvprice — предсказанные значения в виде положительного числаКритерии оценкиИтоговый результат будет рассчитан на основе метрики MAPE на скрытых тестовых данных.

Backend
Опубликован:
25.01.25 20:01
Бюджет:
500 руб.~$6.25
Код получения погоды в России

Нужно найти API/RSS погоды или реализовать парсер с любого сервиса погоды, чтобы бесплатно или по адекватной цене (до 2000р/мес.) можно было регулярно получать как минимум 7-дневный прогноз погоды для любого города России. Напишите функцию Python для получения этой погоды в виде словаря для нужного города

Скрипты и боты
Опубликован:
25.01.25 20:00
Бюджет:
6000 руб.~$74.9
Нужно размешать в ручную в чатах короткие посты

Нужно размешать в ручную в 100 чатах короткие посты, размещая в каждые 5-10 минут схожий другую строку пост. Список постов и аккаунтов представим, в том числе и КЗ. Желательно в каждый чат 100 - 200 сообщений в день и в каждые 100 групп = по 20 000 постов комментарий или столько сколько справитесь Подсчет по ключевым уникальным словам. 1 кворк 160 однострочных коротких комментов в чатах

Соцсети и SMM
Опубликован:
25.01.25 19:59
Бюджет:
1000 руб.~$12.49
Sap fiori

Как сформировать в настройках ланчпада кликабельную группу? Бюджет можете свой предложит

Other
Опубликован:
25.01.25 19:57
Бюджет:
1500 руб.~$18.73
C O P Y W O R D

Если у вас есть опыт в офисных приложениях , предлагаем вам оставить отклик по занятости связанной с набором текста и копирайтом ; https://share.kz/g9L2 [:2b50] Больше предложений : https://share.kz/g6MB

Переводы
Опубликован:
25.01.25 19:56
Бюджет:
6000 руб.~$74.9
P r o j e c t

Размещенные вакансии от прямого заказчика : https://share.kz/g6MB Если что-то заинтересовало, то оставьте отклик. Рассматриваем как опытных фрилансеров , так и новичков.

Тексты и наполнение сайта
Опубликован:
25.01.25 19:56
Бюджет:
6000 руб.~$74.9
Сделать анализ микроразметки сайта

Проанализировать микроразмеку сайта и дать рекомендации по правильности отображения title в поисковой выдаче.

Внутренняя оптимизация
Опубликован:
25.01.25 19:54
Бюджет:
1000 руб.~$12.49
Внести изменения в приложение на Next.js

Вся задача сводиться к удалению блоков на фронте, изменению текста.Более подробное описано в Техническое задание (ТЗ).pdfЕдинственная более интересная задача - это скрыть апи-ключ с фронта, чтобы он брался из проекта и модифицировать запрос после его получения (см. последнюю страницу Техническое задание (ТЗ)-3.pdf).Предполагаю что это можно решить через роуты или через middleware на уровне роутов. Но специалисту будет виднее.Рассчитываю на этот заказ найти джуна, максим пре-мидла, которые работали с next.js.Пролистайте ТЗ перед откликом.

Frontend
Опубликован:
25.01.25 19:48
Бюджет:
10000 руб.~$124.83
Введение СММ

Полностью ведение смм инстаграма, Формат: Сюцай календарь и ит разработка. Нужно вести Тикток и инстаграм

Соцсети и SMM
Опубликован:
25.01.25 19:41
Бюджет:
80000 руб.~$998.63
Доработки на 1С-Битрикс и Битрикс24".

Требуется техническая оптимизация сайта по медицинским услугам uzi-diagnostica.ru. P.S. Seo оптимизация сайта приветствуется .

Доработка и настройка сайта
Опубликован:
25.01.25 19:39
Бюджет:
8000 руб.~$99.87
Решить задачу на машинное обучение

Вам предстоит классифицировать отзывы на книгу "Война и мир" Льва Толстого. Задача заключается в разработке модели машинного обучения, которая определит, является ли отзыв положительным, отрицательным или нейтральным. Это задание поможет вам освоить основные принципы работы с текстовыми данными и применения моделей классификации.Условие задачиВам предоставлены два набора данных: train.csv и test.csv. Набор данных test.csv будет использоваться для финального тестирования модели.train.csv: содержит данные для обучения модели. Каждая строка представляет собой отзыв на книгу с меткой класса (sentiment):0 — отрицательный отзыв1 — положительный отзыв2 — нейтральный отзывtest.csv: содержит данные для тестирования модели, где необходимо предсказать метки классов для этих данных. Тестовый набор также содержит поле index, которое не является признаком и служит исключительно для идентификации записей в финальном файле предсказаний.ЗадачаРазработайте модель машинного обучения, используя библиотеки классического ML (например, sklearn, Logistic Regression, Random Forest, CatBoost или XGBoost) или трансформерные модели.Обучите модель на данных из train.csv, используя метку sentiment в качестве целевой переменной.Используйте обученную модель для предсказания меток классов sentiment для данных из test.csv.Сохраните предсказания в файл answer.csv в следующем формате:Файл должен содержать два столбца:index (значения индекса из test.csv)sentiment — предсказанные значения:0 — отрицательный отзыв1 — положительный отзыв2 — нейтральный отзывОписание признаковindex – уникальный идентификатор записи. Используется для связи с исходными данными.review – текст отзыва на книгу "Война и мир".sentiment – целевая метка, указывающая на оценку отзыва: 0 (отрицательный отзыв) или 1 (положительный отзыв).Пример данныхПример train.csv:index,review,sentiment0,"Книга потрясающая, очень понравилась!",11,"Не смог дочитать, совсем неинтересно.",02,"Лев Толстой мастер слова, очень рекомендую.",13,"Ужасно написано, жаль потраченного времени.",04,"Текст нейтральный, ничего особенного.",2Пример test.csv:index,review0,"Это произведение заставляет задуматься о жизни."1,"Скучная книга, не стоит внимания."2,"Настоящий шедевр литературы!"3,"Читается легко, ничего примечательного."Формат файла submission.csvФайл должен содержать два столбца:index — изначальные значения индекса из test.csvsentiment — предсказанные значения: 1 (положительный отзыв), 0 (отрицательный отзыв), 2 (нейтральный отзыв)Пример submission.csv: index,sentiment0,11,02,13,2Критерии оценкиИтоговый результат будет рассчитан на основе метрики F1 на скрытых тестовых данных. Балл за задачу рассчитывается на основе метрики F1 по следующей формулеДополнительные инструкцииОбязательно проведите предобработку текстовых данных: удаление стоп-слов, стемминг/лемматизация и векторизация (например, TF-IDF).Попробуйте различные модели машинного обучения и выберите лучшую на основе кросс-валидации.

Backend
Опубликован:
25.01.25 19:38
Бюджет:
350 руб.~$4.37

Текущая страница: 28

Всего страниц: 16817