Здравствуйте. Необходимо собрать кластеризованное семантическое ядро по тематике "Заборы". ГЕО: Москва и область без разбивки на города МО. Коммерция + инфо статьи. Ядро требуется максимально подробное и полное. Кластеризация по хард. Напишите, пожалуйста, как вы собираете СЯ по шагам. Нужно понять ваш подход. А также сроки и стоимость за эту работу. Заранее спасибо.
Бота создаем для энергосбытовой компании. Бот должен спрашивать номер лицевого счета и позже спрашивать показания счетчика, затем передавать их на сайт заказчика. У нас есть данные для доступа к API заказчика. Также хотели бы в боте сделать ограничения по количеству запросов в минуту на человека (30 нажатий на кнопку). Когда бот будет готов, заказчик будет его 2 месяца тестировать на своей тестовой базе, и там возможно будут какие-то мелкие корректировки. Также есть сценарий и бот для вк и телеграм
Ищет специалист по Livestreet CMS, которая давно не обновлялась и заброшена. Проект масштабный, будет реализовываться поэтапно. Подробности расскажу в личной беседе, но очевидно, что потребуется доработка.
Добрый день. Нужно для фото заменить фон, какие-то фото перекрасить. Формат фото для маркетплейса Lamoda Подробное ТЗ доступно по ссылке https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ozVCnJiKiCbCvOm51V0emXepmAoVi930OF6xclhj-Ns/edit?usp=sharing
Есть проект участка, нужно продумать как правильно вести электрику по участку от столба до строений под землей. Продумать какие кабеля закладывать. Детально не нужно, нужна скорее больше консультация по моему плану.
автоматизация обслуживания самокатов (Telegram-боты + CRM + AI) У нас есть готовое техническое задание от клиента (сделка подтверждена), ищем разработчика/команду, кто сможет качественно реализовать проект. Цель проекта: автоматизировать работу диспетчеров и техников, обрабатывающих электросамокаты. Интерфейс — Telegram-боты, с загрузкой фото, сканированием QR/штрих-кодов, геолокацией и интеграцией с CRM. Часть данных обрабатывается автоматически с помощью AI (распознавание на фото, сверка с задачами). Что требуется реализовать: Telegram-боты: •Dispatcher Chat: Ремонт, Пополнение парковки, Фиксация ошибок •Driver Chat: Учёт смен, зарядка, замена батарей •Поддержка: фото, сканы, координаты, выбор задач AI-обработка: •Подсчёт самокатов на фото •Сверка с задачами из CRM •Автоматическое закрытие или отправка на ручную проверку Интеграции: •CRM (выдача и закрытие задач) •RemOnline (на следующих этапах) Нужна предварительная оценка стоимости Оцените, пожалуйста: •MVP для одного Telegram-чата + базовая AI-сверка по фото •Сроки и подход Ответьте, пожалуйста, на 5 вопросов: 1.Как бы вы реализовали сверку фото и геолокации с задачей из CRM? 2.Есть ли у вас опыт распознавания объектов на фото (OpenCV, YOLO, нейросети)? 3.Как будет организована архитектура: где логика, где бот, где интеграции? 4.Какие потенциальные сложности вы видите в проекте? 5.Есть ли у вас реализованные Telegram-боты с бизнес-логикой, фото, файлами? (ссылку / описание) Полное ТЗ вышлю откликнувшимся.
Ищем увлеченного играми человека, для ведения тематического канала в телеграм. Канал нового маркетплейса игровых цифровых товаров. Есть возможность попасть в команду проекта на стадии запуска. Ждём ваших предложений и примеры работ. Читаешь внимательно - сможешь добавить +++ к своему отклику, если накидаешь свои идеи и предложения!
Нужно разработать Web или API приложение машинного обучения и развернуть его в облаке. 1. Должна использоваться предварительно обученная модель. 2. Приложение может быть одного из двух типов: Web-приложение, использующее машинное обучение (рекомендуем использовать библиотеку Streamlit); Приложение, реализующее API для модели машинного обучение (рекомендуем использовать библиотеку FastAPI). 3. Исходный код приложения необходимо загрузить на GitHub. 4. Приложение должно содержать тесты. 5. На GitHub должна быть настроена система Continuous Integration таким образом, чтобы при выполнении push в репозиторий GitHub выполнялся автоматический запуск тестов 6. Необходимо настроить развертывание приложения на облачную платформу Streamlit Cloud. 7. В репозитории на GitHub нужно оформить документацию на разработанное приложение. Пример проекта — https://github.com/sozykin/ml_fastapi_tests. Приложение определяет тональность текста на английском языке с использованием библиотеки Hugging Face. Рекомендуемые предварительно обученные модели машинного обучения: Готовые модели машинного обучения в библиотеке Hugging Face; Готовые модели машинного обучения в библиотеке TensorFlow; Готовые модели машинного обучения в библиотеке PyTorch; Готовые модели машинного обучения в библиотеке Keras.
Требуется SEO-продвижение сайта https://скупка-24.рф (услуги скупки золота) в ТОП-3 Яндекса и Google по г. Подольску. Цель — рост локального трафика и увеличение обращений клиентов. Основные задачи: - Аудит сайта - Составление семантического ядра - Внутренняя оптимизация (мета, тексты, структура) - Настройка Яндекс.Вебмастера, справочника, Google My Business - Безопасное внешнее продвижение (вечные ссылки, крауд) - Отчётность и план работ Интересуют реальные сроки выхода в ТОП-3, что вы сделаете за вашу цену и какие работы входят/не входят в стоимость. Ответьте, пожалуйста: 1. Что включено в вашу работу? 2. Есть ли опыт продвижения в небольших городах РФ? 3. Сколько стоят доп. расходы (анкоры, копирайт, ссылки)? 4. Что по срокам и позициям? Решения принимаем быстро!
Создайте репозиторий на GitHub, который будет использоваться для разработки приложения. Изучите возможности готовых библиотек машинного обучения. Сформулируйте задачу, которую вы хотите решить с помощью машинного обучения. Реализуйте решение выбранной вами задачи в коде с использованием готовой библиотеки машинного обучения. Отправьте реализованное решение в репозиторий на GitHub. Оформите документацию на ваше решение в репозитории. Отправьте ссылку на созданный репозиторий GitHub Рекомендуется использовать одну из следующих библиотек машинного обучения: Hugging Face, TensorFlow Hub, PyTorch Hub, Keras Applications. Пример репозитория – https://github.com/sozykin/ml_sentiment
Необходима разработка 3 d модели насоса НЦПН-40 /100 (Насос центробежный пожарный нормального давления НЦПН-40/100 предназначен для подачи воды и водных растворов пенообразователей с температурой до 303 °К (30 °С)
Текущая страница: 4
Всего страниц: 19550
