Разработка на python – работа для фрилансеров в Москве

Заполнение готового скрипта на пайтон для гугл-формы. Доработка существующего продукта. Нужно заполнить скрипт на питоне для существующей Гугл-формы, форма есть, скрипт есть, нужен исполнитель, срочно.

Разработка приложений для ПК. Доработка существующего продукта. Программист-ассистент python. Пожелания и особенности: Программист-ассистент python.

Веб-разработка. Доработка существующего продукта. Создание базы данных,. Создание личного кабинета сайта.

Программирование. Написать небольшую часть программы. Добавить страницу( заглушка в views.py) со списком всех созданных пользователем приглашений.

решение задач. Разработка с нуля. Во всех заданиях данного раздела запрещено использовать циклы и list comprehensions. Под вектором и матрицей в данных заданиях понимается одномерный и двумерный numpy.array соответственно. In [ ]: import numpy as np 1. (0.5 балла) Реализуйте функцию, возвращающую максимальный элемент в векторе x среди элементов, перед которыми стоит нулевой. Для x = np.array([6, 2, 0, 3, 0, 0, 5, 7, 0]) ответом является 5. Если нулевых элементов нет, функция должна возвращать None. In [ ]: def max_element(arr): # Your code here 2. (0.5 балла) Реализуйте функцию, принимающую на вход матрицу и некоторое число и возвращающую ближайший к числу элемент матрицы. Например: для X = np.arange(0,10).reshape((2, 5)) и v = 3.6 ответом будет 4. In [ ]: def nearest_value(X, v): # Your code here 3. (0.5 балла) Реализуйте функцию scale(X), которая принимает на вход матрицу и масштабирует каждый ее столбец (вычитает выборочное среднее и делит на стандартное отклонение). Убедитесь, что в функции не будет происходить деления на ноль. Протестируйте на случайной матрице (для её генерации можно использовать, например, функцию numpy.random.randint). In [ ]: def scale(X): # Your code here 4. (0.5 балла) Реализуйте функцию, которая для заданной матрицы находит: определитель след наименьший и наибольший элементы норму Фробениуса собственные числа обратную матрицу Для тестирования сгенерируйте матрицу с элементами из нормального распределения N (10,1) In [ ]: def get_stats(X): # Your code here 5. (0.5 балла) Повторите 100 раз следующий эксперимент: сгенерируйте две матрицы размера 10x10 из стандартного нормального распределения, перемножьте их (как матрицы) и найдите максимальный элемент. Какое среднее значение по экспериментам у максимальных элементов? 95-процентная квантиль? In [ ]: for exp_num in range(100): # Your code here Pandas Ответьте на вопросы о данных по авиарейсам в США за январь-апрель 2008 года. Данные и их описание In [ ]: import pandas as pd %matplotlib inline 6. (0.3 балла) Какая из причин отмены рейса (CancellationCode) была самой частой? (расшифровки кодов можно найти в описании данных) In [ ]: # Your code here 7. (0.3 балла) Найдите среднее, минимальное и максимальное расстояние, пройденное самолетом. In [ ]: # Your code here 8. (0.3 балла) Не выглядит ли подозрительным минимальное пройденное расстояние? В какие дни и на каких рейсах оно было? Какое расстояние было пройдено этими же рейсами в другие дни? In [ ]: # Your code here 9. (0.3 балла) Из какого аэропорта было произведено больше всего вылетов? В каком городе он находится? In [ ]: # Your code here 10. (0.3 балла) Найдите для каждого аэропорта среднее время полета (AirTime) по всем вылетевшим из него рейсам. Какой аэропорт имеет наибольшее значение этого показателя? In [ ]: # Your code here 11. (1 балл) Найдите аэропорт, у которого наибольшая доля задержанных (DepDelay > 0) рейсов. Исключите при этом из рассмотрения аэропорты, из которых было отправлено меньше 1000 рейсов (используйте функцию filter после groupby). In [ ]: # Your code here Линейная регрессия В этой части мы разберемся с линейной регрессией, способами её обучения и измерением качества ее прогнозов. Будем рассматривать датасет из предыдущей части задания для предсказания времени задержки отправления рейса в минутах (DepDelay). Отметим, что под задержкой подразумевается не только опоздание рейса относительно планируемого времени вылета, но и отправление до планируемого времени. Подготовка данных 12. (1 балл) Считайте выборку из файла при помощи функции pd.read_csv и ответьте на следующие вопросы: Имеются ли в данных пропущенные значения? Сколько всего пропущенных элементов в таблице "объект-признак"? Сколько объектов имеют хотя бы один пропуск? Сколько признаков имеют хотя бы одно пропущенное значение? In [ ]: # Your code here Как вы понимаете, также не имеет смысла рассматривать при решении поставленной задачи объекты с пропущенным значением целевой переменной. В связи с этим ответьте на следующие вопросы и выполните соответствующие действия: Имеются ли пропущенные значения в целевой переменной? Проанализируйте объекты с пропущенными значениями целевой переменной. Чем вызвано это явление? Что их объединяет? Можно ли в связи с этим, на ваш взгляд, исключить какие-то признаки из рассмотрения? Обоснуйте свою точку зрения. Исключите из выборки объекты с пропущенным значением целевой переменной и со значением целевой переменной, равным 0, а также при необходимости исключите признаки в соответствии с вашим ответом на последний вопрос из списка и выделите целевую переменную в отдельный вектор, исключив её из матрицы "объект-признак". In [ ]: # Your code here 13. (0.5 балла) Обратите внимание, что признаки DepTime, CRSDepTime, ArrTime, CRSArrTime приведены в формате hhmm, в связи с чем будет не вполне корректно рассматривать их как вещественные. Преобразуйте каждый признак FeatureName из указанных в пару новых признаков FeatureName_Hour, FeatureName_Minute, разделив каждое из значений на часы и минуты. Не забудьте при этом исключить исходный признак из выборки. В случае, если значение признака отсутствует, значения двух новых признаков, его заменяющих, также должны отсутствовать. Например, признак DepTime необходимо заменить на пару признаков DepTime_Hour, DepTime_Minute. При этом, например, значение 155 исходного признака будет преобразовано в значения 1 и 55 признаков DepTime_Hour, DepTime_Minute соответственно. In [ ]: # Your code here 14. (1 балл) Некоторые из признаков, отличных от целевой переменной, могут оказывать чересчур значимое влияние на прогноз, поскольку по своему смыслу содержат большую долю информации о значении целевой переменной. Изучите описание датасета и исключите признаки, сильно коррелирующие с ответами. Ваш выбор признаков для исключения из выборки обоснуйте. Кроме того, исключите признаки TailNum и Year. In [ ]: # Your code here 1 5. (0.5 балла) Приведем данные к виду, пригодному для обучения линейных моделей. Для этого вещественные признаки надо отмасштабировать, а категориальные — привести к числовому виду. Также надо устранить пропуски в данных. В первую очередь поймем, зачем необходимо применять масштабирование. Следующие ячейки с кодом построят гистограммы для 3 вещественных признаков выборки. In [ ]: X['DepTime_Hour'].hist(bins=20) In [ ]: X['TaxiIn'].hist(bins=20) In [ ]: X['FlightNum'].hist(bins=20) Какую проблему вы наблюдаете на этих графиках? Как масштабирование поможет её исправить? Некоторые из признаков в нашем датасете являются категориальными. Типичным подходом к работе с ними является бинарное, или one-hot-кодирование. Реализуйте функцию transform_data, которая принимает на вход DataFrame с признаками и выполняет следующие шаги: Замена пропущенных значений на нули для вещественных признаков и на строки 'nan' для категориальных. Масштабирование вещественных признаков с помощью StandardScaler. One-hot-кодирование категориальных признаков с помощью DictVectorizer или функции pd.get_dummies. Метод должен возвращать преобразованный DataFrame, который должна состоять из масштабированных вещественных признаков и закодированных категориальных (исходные признаки должны быть исключены из выборки). In [ ]: def transform_data(data): # Your code here Примените функцию transform_data к данным. Сколько признаков получилось после преобразования? In [ ]: # Your code here 16. (1 балл) Разбейте выборку и вектор целевой переменной на обучение и контроль в отношении 70/30 (для этого можно использовать, например, функцию train_test_split). In [ ]: # Your code here Scikit-learn Теперь, когда мы привели данные к пригодному виду, попробуем решить задачу при помощи метода наименьших квадратов. Напомним, что данный метод заключается в оптимизации функционала MSE Заметим, что решение данной задачи уже реализовано в модуле sklearn в виде класса LinearRegression. 17. (1 балл) Обучите линейную регрессию на 1000 объектах из обучающей выборки и выведите значения MSE и R2 на этой подвыборке и контрольной выборке (итого 4 различных числа). Проинтерпретируйте полученный результат — насколько качественные прогнозы строит полученная модель? Какие проблемы наблюдаются в модели? Подсказка: изучите значения полученных коэффициентов w, сохраненных в атрибуте coef_ объекта LinearRegression. In [ ]: # Your code here Для решения описанных вами в предыдущем пункте проблем используем L1- или L2-регуляризацию, тем самым получив Lasso и Ridge регрессии соответственно и изменив оптимизационную задачу одним из следующих образов: где α — коэффициент регуляризации. Один из способов его подбора заключается в переборе некоторого количества значений и оценке качества на кросс-валидации для каждого из них, после чего выбирается значение, для которого было получено наилучшее качество. 18. (1 доп. балл) Обучите линейные регрессии с L1- и L2-регуляризатором, подобрав лучшее значение параметра регуляризации из списка alpha_grid при помощи кросс-валидации c 5 фолдами на тех же 1000 объектах, что и в п.17. Выведите значения MSE и R2 на обучающей и контрольной выборках. Удалось ли решить указанные вами ранее проблемы? Для выполнения данного задания вам могут понадобиться реализованные в библиотеке объекты LassoCV, RidgeCV и KFold. In [ ]: # Your code here Срок 20.05, оплата после проверки на работоспособность и правильность кода, ссылка на задачи в гитхабе будет отправлена.

Веб-разработка. Доработка существующего продукта. Разработка личного кабинета клиентов на базе фреймворка "Volt Pro Django Dashboard". Личный кабинет предназначен для автоматизации взаимодействия клиентов с сервисами и данных, получаемых через API Cloudflare (только раздел argo tunnel). Более подробная информация в прикрепленном документе.

Веб-разработка. Разработка с нуля. Необходимо написать диплом в соответствии с данными условиями: Дипломный проект профессии «Python-разработчик: расширенный курс» Backend-приложение для автоматизации закупок. Подробные условия по ссылке: https://github.com/netology-code/python-final-diplom/tree/master.

Разработка приложений для ПК. Доработка существующего продукта. Мне для диплома нужно написать программу. Сейчас имеется программа с БД, в которую можно записывать товары. Нужно эту программу сильно дополнить и сделать так, чтобы она анализировала введение данные по нескольким метрикам.

Разработка приложений для ПК. Разработка с нуля, доработка существующего продукта. Ищу человека в команду для участия в соревновании, нужно автоматизировать процессы, в том числе загрузку формул на сайт через api, предпочтителен бэкенд разработчик, подробности в лс.

Решение задач по алгоритмам и структурам данных. написание кода с выводом в графическом окне, возможностью редактировать в нeм. Реализовать список работ на алгоритмы и структуру данных.

написание кода и опробирование. Разработка с нуля. Написать код на пайтоне используя ии и как вычеслить фишинговые ссылки и опробировать его.

Разработка приложений для ПК. Разработка с нуля, доработка существующего продукта. Приложение обеспечивает: • Создание списка задач с возможностью установки приоритета и категории для каждой задачи. • Отслеживание выполнения задач и установка статуса (выполнено/не выполнено). • Возможность отображения прогресса выполнения задач в виде графиков и диаграмм. • Анализ эффективности выполнения задач на основе статистических данных. Это приложение обеспечивает удобный и эффективный способ управления задачами, отслеживания прогресса и анализа эффективности выполнения задач.

Разработка приложений для ПК. Разработка с нуля. Нужно сделать проект на Python дедлайн 19го мая в чем суть: веб-сервис на образовательную тематику (например, тренажер для изучения иностранного языка или сборник задач по физике с автоматической проверкой ответов). более подробное описание проекта в файле во вложении поект-референс https://github.com/LXDMIPT/maths-site.

Разработка приложений для ПК. Доработка существующего продукта. Проще созвониться онлайн и по просмотру экрана все объясню.

Разработка приложений для ПК. Доработка существующего продукта. Доработать мини программу.

Веб-разработка. Разработка с нуля. Питон :дикораторы , numba.

Разработка приложений для ПК. Разработка с нуля. Необходимо создать программу и подробно описать принципы ее работы, в дальнейшем помочь настроить, чтобы запускалось на моем компьютере. Программа для дипломной работы. Мониторинг изменений в распределенных данных на основе анализа журналов транзакций. На данный момент я пытаюсь решить эту задачу сам. Использую Microsoft SQL server, PostgreSQL и Python. Допускаю C# Visual Studio. Собственно на таком стеке я желаю получить результат.

Создать программную реализацию ГОСТ Р 34.11-2012. Разработка с нуля. Написать программную реализацию ГОСТ Р 34.11-2012 (или его международный вариант ГОСТ 34.11-2018) с длиной хэш-значения 256 или 512 бит по выбору; Программа должна обладать следующей функциональностью: 1) принимать на вход файл, подлежащий хэшированию; 2) осуществлять хэширование выбранного файла и сохранять результат в новом файле. Программа должна быть реализована на Python.

Решение экзамена. Решение экзамена по программированию на языке Python. Здравствуйте! Нужно 23 мая вечером или 24 с утра ко мне домой, территориально район Можайский и решить экзамен по программированию на языке Python. Экзамен с двойным прокторингом, поэтов я буду сидеть перед камерой, а вы стоять за компьютером, смотреть задание, писать код на планшете и показывать мне. Высший балл не нужен, демоверсию скину в личные сообщения.

Разработка приложений для ПК. Разработка с нуля. Написать максимально короткую программу на Python. Которая при получении любого доната через Donation alerts будет выполнять какие -то действия. Достаточно выводить в консоль слово "Donation!". Нужно будет отдать полный код скрипта, а также показать как его правильно настроить и соединить с Donation alerts.

Веб-разработка. Доработка существующего продукта. Имеется готовая система для анализа трафика, которая работает на Django (Phyton) + взаимодействует с трекером (Binom v2) по API. После получения данных из трекера и его анализа, система принимает решение о блокировке площадок и отправляет эти площадки по API в источники трафика. Данный скрипт был в спячке 2+ года, необходимо его оживить, обновить, донастроить и внести корректировки в работу с трекером (обновилось API), чтобы взаимодействия между трекером и источниками трафика работали корректно. Оплата почасовая или сдельная + готов рассмотреть все ваши предложения.

Помощь по школьной программе. Объяснить решение задач. Возникли сложности с решением задач в программе питон 8 класс. Нужно 1-2 занятия.

Веб-разработка. Доработка существующего продукта. Нужно сверстать 2 несложные странички. Работы больше по бэку. По технологиям Jango,TS.

Выполнение задания студента для университета. Выполнение задания университета для студента. Нужно выполнить задания первых 4 глав учебника Васильева А.Н. "Программирование на Python в примерах и задачах".

Разработка приложений для ПК. Доработка существующего продукта. Необходимо написать скрипт для сборки компонентов в единое работающее приложение на языке Python.

Программирование на языке Python. Разработка с нуля. Здравствуйте! Необходим квалифицированный преподаватель для максимально быстрого изучения "Python". Ребенку для поступления в ВУЗ необходимо научиться писать программы, устранять ошибки и создавать работающие приложения. Преподаватель должен превосходно знать предмет и сделать процесс обучения максимально эффективным и интересным. Обучение должно быть без воды. Оплата за достойное обучение 1500р за час. Прошу обучение в группах не предлагать.

Веб-разработка. Доработка существующего продукта. Перевести сайт: konergy.ai на английский язык. Сайт написан на Streamlit Стоимость предлагайте. Мы неограниченны по бюджету. По срокам также сможем обговорить.

Разработка приложений для ПК. Разработка с нуля, доработка существующего продукта. Нужно реализовать доступ к mft файлу ntfs. $MFT характеризуется отсутствием прав для записи и чтения, которые ограничены на уровне драйвера ntfs.sys. Однако в ФС NTFS, начиная с 3 версии имеет область внутри MFT-зоны, которая позволяет производить чтение файлов $Q и $Repair. Данные файлы расположены в разделе ./$Extend/$RmMetadata/. Запись в данные файлы невозможна, однако есть возможность записывать информацию в поток данного файла. Таким образом необходимо сформировать файл main.txt, объем которого составляет 48 байт. Данный файл размещается в поток файла $Repair. Полный путь для файла будет иметь следующее значение (при определении USB-накопителя как диск G:) :G:\$Extend\$RmMetadata\$Repair:main.txt Чтобы все работало правильно, необходимо изначально форматировать флеш-накопитель под ФС ntfs. Так же нужно сделать интерфейс к ПО, будет окно с кнопками "Создание контейнера" и "Управление контейнером". При нажатии Создания появляется окно в котором, можно выбрать флеш-накопитель из списка подключенных. Строка "наличие контейнера: (отсутствует или присутствует)". Заполненность контейнера в процентах. Поле ввода пароля и его повторный ввод. Кнопка создать. При создании необходимо шифровать aes 256 в соответствии с паролем. При нажатии кнопки Управление, появляется окно, можно выбрать флеш-накопитель из списка подключенных. Если контейнера там нет, то вывести окно с ошибкой. Если есть, то вводим пароль и нам открывается окно с текстовым файлом main.txt.

Разработка приложений для ПК. Доработка существующего продукта. Нужно развернуть существую работающую систему, созданную на нашем сервере, для P2P бизнеса, как эта система интегрирована в Amo CRM (коды, программы, телефония). У нас вопросы к интеграции этой системы, так как там много костылей и ненужная много ступенчатость.

Веб-разработка. Разработка с нуля. Создать веб-приложение на python django, которое позволит педагогам вести электронный дневник своих учеников. Приложение должно предоставлять возможность добавления оценок, комментариев и отслеживания прогресса каждого ученика. С подробными пояснениями каждого шага.

Веб-разработка. Доработка существующего продукта. Есть готовый Django бэк приложения. Ищем быстрый front end (работы на час два) https://disk.yandex.ru/d/BELJbm7u3tEWxQ - проект.

Веб-разработка. Разработка с нуля. Https://github.com/LXDMIPT/maths-site (описание проекта в файле).

Помощь с админ панелью. Подсказать. Нужна помощь с админ панелью.

-

Другое. Разработка с нуля. 1 задание : Загрузить в Python-овские структуры SMD-файлы анимации Написать тесты на загруженные данные 2 задание Конвертировать файл item_game в формат JSON. Необходима только секция attributes Необходимы только item weapon_*_prefab.

Веб-разработка. Разработка с нуля. Создать модуль, в котром можно будет рисовать, редактировать графы, который будет анализировать правильный граф или нет.

Разработка алгоритма обнаружения информационно-технических воздействий на роботехнические комплексы на основе искусственной иммунной системы. Разработка с нуля. Необходимо написать алгоритм по теме обнаружение атак, есть псевдо алгоритм, тема звучит след образом разработка алгоритма обнаружения информационно технических воздействия на робототехнические комплексы на основе иммунной сети, для начала необходимо разработать алгоритм обнаружения Итв,.

Веб-разработка. Разработка с нуля. Написать сайт на питоне по теме современные проблемы информатики, который содержит анимации, 5 гиперссылок, 3 изображения, таблицы и шапка и подвал сайта Имеется готовый кусок программы https://docs.google.com/document/d/1yQSp2j10BapnCz6ulWjEv5DFYGYV9keYm7gkfSLoVyM/mobilebasic.

Разработка чат-ботов. Задачи чат-бота: приём текстовых заказов. Платформа: веб-сайт. Продукт: Необходимо подготовить программу для передачи запроса в конкретную ветку диалога ChatGPT и обрабатывать ответ в соответствии с подготовленной логикой. Результатом работы кода должен быть оформленный по логике ответ GPT записываемый в переменную. Техзадание есть. Доступы к GPT, VPN и необходимым сервисам предоставлю.

В сфере экономики. Разработка с нуля. Нужно решить две задачи: 1 - см. Фото 1 2 - см. Фото 2-3. Пожелания и особенности: Нужно решить задачу (Кобб-Дуглас): см. Фото 1-2.

Разработка приложений для ПК. Доработка существующего продукта. Для автоматизации работы над финансовой отчетностью работаем над созданием простой программы, которая будет взаимодействовать, тянуть и отображать финансовые данные из таблиц в базе данных. На картинке во вложении - первый набросок интерфейса. В левом вертикальном окошке в виде tree view отображается структура первых двух статей (Cash и Due from central bank). Сейчас данная структура прописана в коде и отображается в интерфейсе исключительно для демонстрации того, что должно получиться. Задача состоит в том, чтобы добавить в программу функционал, который будет подтягивать структуру статей из соответствующей таблицы в базе данных. В финале должно быть так: загружаем в таблицу в базе данных иерархию статей и подтягиваются и отображаются в левом окне программы. Готов выслать существующий код и два примера таблиц из базы данных, в которых отображается структура статей. Просьба оценить объем работы и стоимость работы.

Веб-разработка. Разработка с нуля. Дипломный проект профессии «Python-разработчик: расширенный курс» Backend-приложение для автоматизации закупок Цель дипломного проекта Создадите и настроите проект по автоматизации закупок в розничной сети, проработаете модели данных, импорт товаров, API views. Вам нужно: разработать backend для сервиса заказа товаров, усовершенствовать навыки работы с Django ORM через проработку моделей товаров и связанных сущностей, реализовать импорт и экспорт товаров, внедрить систему управления заказами, оптимизировать методы с использованием асинхронности, освоить работу со сторонними библиотеками и фреймворками, подготовить документацию к проекту, использовать AI инструменты для решения задач.

Написание скриптов. Разработка с нуля. Написание скриптов используя библиотеку subprocess.

Веб-разработка. Разработка с нуля. Приветствую, требуется разработать специфический движок на основе Django, основная задача которого будет парсинг (веб-скрайпинг) с целевого сайта (маркетплэйс) по запросу пользователя и выдача ему полученных результатов. Веб интерфейс должен быть интегрирован в telegram webapp. Основная механика. Пользователь через бот тг вводит требуемый поисковый запрос. Бот обращается движку и тот в свою обращается к целевому сайту для получения данных с карточки товара (название продукта, его url и прочие данные). После этого полученные данные отображаются пользователю в тг бота виде webapp. Пользователь может выбрать какое-то значение или продолжить поиск дальше. Когда пользователь завершает поиск, в бот возвращаются выбранные пользователем данные. Движок необходимо спроектировать таким образом, чтобы можно добавлять различные целевые сайты для сбора данных. Доступ пользователей к движку должен быть возможен только через тг бота. Нюансы проекта будем обсуждать дополнительно, но механика в целом изменятся не будет.

Веб-разработка. Решить алгоритмическую задачу на python. Нужно решить около-алгоритмическую задачу на python. От исполнителя требуется знание асинхронности и многопоточности (многопроцессности). Если сравнивать с LeetCode, то она уровня easy. Думаю, можно справиться за час.

Парсинг сайта. Разработка с нуля. Спарсить содержимое сайта(основное-текст, картинки, иногда видео).

Google Colab. Разработка с нуля. Написать функцию загрузки в Colab таблицы из Google Docs.

Разработка приложений для ПК. Разработка с нуля. Необходимо написать ПО по расчету затрат на транспортировку. Есть склады (до 100шт) с определенным количеством товара, есть потребители, (может быть пару тысяч) с определенной потребностью товаров. есть матрица стоимости транспорта от склада до потребителя. программа должна выдавать оптимальный транспорт в зависимости от возможностей склада и потребностей покупателя. также программа должна находить самый дорогой транспорт. данные о матрице хранятся в excel. есть много решений в инете, но не могу разобраться с написанием кода на питоне.

Разработка программы вычисляющая квартанион. Разработка с нуля. Нужно написать программу для вычисления квартаниона космического аппарата. Файл с ТЗ имеется.

Разработка приложений для ПК. Разработка с нуля. Парсер json и xml. Простое приложение с большим полем ввода, обзором и кнопкой. В поле ввода заносится json или xml либо указывается через обзор проводника путь к текстовому файлу, содержащий json или xml. Нажимается кнопка, программа парсит данные из поля ввода либо из текстового файла.