Программирование в Excel — удалённая работа в Волгограде

Настроить компьютер. Настройка. Настроить программы для работы. Пожелания и особенности: Настроить программы для работы.

Уже есть: готовый сайт. Доска объявлений. Функционал сайта: Ограничение редактирования. Контент есть. Привет. У меня доска объявлений готовая Редактирование спт и сст идёт через квери вэрибл - кнопки «редактировать» видны только если автор поста = карент юзер Но если в юрл человек введёт айди не своего поста в аргументе типа Сайт.ру/едит-пост?пост-айди=любой пост Он в пресетах видит данные людях постов Ограничение жетэнжин ролью не подходит ибо роль «подписчик» у всех юзеров и они могут релачить чужое Да, я могу скрыть кнопку саммит.. но там сст Лиды например, конфиденциальная инфа Спасибо заранее.

Разработка приложений для ПК. Доработка существующего продукта. Нужно доработать приложение. Изначально у приложения должны были быть следующие функции: -Добавление/редактирование/удаление контрагента, а также загрузка документа (Word или PDF), чтобы он также сохранялся в БД. -Показ информации об отдельном контрагенте (Основная информация, банковские данные, адрес, бухгалтерская отчетность, а также отдельная вкладка "Документы", где был бы перечень документов, которые загрузили при добавлении/редактировании контрагента) -Создание/редактирование данных о сотрудниках, которые пользуются данным приложением (создание логина и пароля, а также назначение роли (Сотрудник и Администратор)) -Экспорт бухгалтерской отчетности отдельного контрагента в файл Excel Файл по ссылке - https://drive.google.com/file/d/1s0Hr3ATfSTUd8jPpCvMZFNuZnewhE9jw/view?usp=drive_link Срок до 27 мая 16:00.

Построение модели множественной линейной зависимости. Операционная система: Windows. Техническое задание есть. Работа в gretl.

Задачи чат-бота: информирование клиентов, сбор информации. Продукт: дтп. Техзадания нет. Нужно чтобы трафик который в картах отмечается по дтп, присылал в телеге.

Обучение искусственного интеллекта. Разработка с нуля. Нужно обучить искусственный интеллект. Задание скину ниже. Можно выбрать одно любое индивидуальное задание. Пожелания и особенности: Нужно обучить искусственный интеллект. Задание скину ниже. Можно выбрать одно любое индивидуальное задание. Общие указания: • В качестве входных данных можно брать изображения, видео, как в виде файлов так и напрямую с камер (камера телефона, веб, IP камеры). • Можно брать свои собственные данные (набранные самостоятельно из интернета) или воспользоваться какими либо готовыми изображениями (датасетами) • Программа может быть выполнена в виде десктоп-приложения, веб-сервиса, мобильного приложения или даже jupyter notebook (в том числе, colab). • Желательно, что бы в курсовой работе содержалось обоснование выбранных методов и их параметров, в том числе, продемонстрировано что с указанными параметрами обеспечивается лучшая работа методов на имеющихся данных. • Если работа большая и сложная (например, включает несколько самостоятельных частей? база данных, CV, UI, клиент/сервер; или надо подготовить много данных для обучения и тестирования), то можно разделить работу на несколько человек. • 15-20 страничек хотя бы... Структура работы: 0) титульные листы с указанием темы, ФИО и подписями исполнителя (см. в приоложении, но образцы лучше брать актуальные) 1) введение: постановка задачи (что на входе, что на выходе — словесные описания и примеры данных, требования к организации входных и выходных данных, ограничения на входные изображения, требования к скорости работы и используемым ресурсам, требования к интерфейсу) 2) описание тестовых данных (сколько, какие там особенные случаи, почему выбраны эти данные) 3) описание существующих методов решения (вообще какие есть для данной задачи) и подробное описание используемого метода 4) описание программы (структура кода, инструкция по установке и запуску) 5) результаты экспериментов с программой (результаты и артефакты обучения модели, результаты работы алгоритмов, разбор работы на особенных тестах, сравнение работы с разными параметрами и пр.) 6) заключение (полученные результаты, выводы из работы, возможные перспективы использования и развития выбранных методов) 7) список источников (оформленный по требованиям библиографических указателей, на все источники должны быть ссылки по тексту работы) Примеры индивидуальных вариантов работ (список открытый, можно предлагать свои варианты): - Идентификация людей на видео с IP камер (обнаруживать в кадре людей, выводить в UI информацию из базы сотрудников) - Отслеживание перемещения человека по группе камер (найти среди множества камер человека, который был виден ранее на одной из них, построить траекторию его перемещения) - Авторизация человека по лицу с веб камеры (человек смотрит прямо в камеру, программа определяет пропустить его или нет, допускается менее 0.1% ложных срабатываний на тестовых данных) - Обучить модель для поиска и классификации объектов на конвейере (на конвейере двигается крошка из мусора нескольких видов, надо разделить пластик/металл/бумага, либо двигаются вперемешку различные изделия, которые требуется рассортировать) - Обучить модель для классификации изображений (или регрессии какой либо величины) в какой либо практической области (например отличить спелые фрукты от неспелых, легковые автомобили от грузовых; человек в каске/без; человек с собакой или без; определение погоды по фото; эмоциональная оценка внешности человека и пр.) - Использование методов поиска объектов (модели YOLO, R-CNN, можно брать предобученную или на обучить свой класс объектов) для поиска в кадре объектов заданного класса и их подсчета (например, сколько людей прошли в дверь, сколько людей находится на автобусной остановке, сколько машин стоит на светофоре, сколько яблок на дереве и т. п.). - Анализ движения человека на видео: выявить аномалии в движении и сигнализировать каким либо образом (например, резко меняет направление, быстро бежит, упал, ударил другого человека, зашел в запрещенную зону) - Вычисление скорости движения объекта на видео (для какого то определенного вида объекта — для автомобилей или человека или чего то еще), необходимо оценить погрешность определения скорости для реализованного метода - Удаление с изображений чувствительной информации (например, закрыть лица людей, убрать номера автомобилей или закрыть ФИО в фотографии текстового документа) - Распознавание документов определенного вида. Выбрать какой то более-менее стандартный вид документа (чеки, паспорта, судебные решения и пр.) и реализовать приложение или сервис, которое по фотографиям или PDF документам будет формировать JSON с информацией, извлеченной из документа. - Использование генеративных моделей для создания и редактирования изображений (например, добавить мебель в фотографию комнаты, сохранив помещение и отделку; убрать людей с фотографии, сохранив все остальное; заменить текстуру объекта на фото; и т. п.) - Использование модели для сегментации изображений (например, посчитать площадь озелененной части города по аэрофотоснимкам; посчитать относительную площадь дефектов на поверхности; ) - Измерение объектов на изображении (например, контроль размеров изделий с помощью мобильного приложения, стационарной камеры или специальной 3д камеры — программа должна воспринимать только одно изделие определенного вида и определять с высокой точностью его размеры) - Реализовать приложение дополненной реальности, в котором реализуется распознавание чего либо и вывод вспомогательной информации относительно распознаваемого объекта.

Разработка мобильных приложений. Разработка с нуля. Приложение: для Android, для iOS. Устройства для масштабирования: смартфоны, планшеты. Большой ).