Создание ботов ВК — удалённая работа в Москве

Разработать игровую механику. Игра: для установки на ПК. Игра: массовая онлайн. Жанр: квест. Графика: 2D, 3D. Разработка мода для майнкрафт. На версию 1.16.5 Forge/ForgeOptifain Суть мода: автоматическое переподключнние игрока к серверу в случае его перезагрузки или кика Есть множество модов подобного плана, но на версии Fabric, что не подходит под мой запрос. Можете ознакомится с AutoReconnect чтобы понять мой запрос.

Уже есть: готовый сайт. Корпоративный сайт (сайт компании). Функционал сайта: Добавить политику конфиденциальности с инфой. Контент есть. Пожелания и особенности: Хотели бы поправить некоторые моменты по одному ресурсу, плюс есть другие задачи на сторонние сайты, в процессе диалога будет понятно чем можем быть полезны друг другу.

Разработка игр. Разработать игровую механику. Игра: VR. Игра: одиночная. Жанр: Обучалка. Платформа: Varwin. Графика: 3D. Разработать проект по одной из дисциплин в varwin.

Дизайнер. Разработка с нуля. Навечёк хочу делать сумашетшие дизайны для вб карточек.

Настроить, доработать. 1С: Управление торговлей. Версия: 8.3.

Работа с API, знания JS, понимание что такое STEAM. Доработка существующего продукта. Цель: Модернизация парсера Steam Market для автоматизации поиска и покупки скинов с учётом состояния стикеров. 1. Текущий функционал Парсер на Node.js собирает данные о скинах из игры (CS2) из заданного списка, используя прокси. При обнаружении выгодной цены отправляет уведомление в Telegram. 2. Задачи для реализации 2.1. Определение потёртости стикеров Требования: Добавить анализ состояния стикеров (потёртости) для каждого найденного скина. Параметры для фильтрации: Пользователь задаёт допустимый уровень износа (например, "только новые стикеры"). Ожидаемый результат: В уведомлениях Telegram отображается информация о состоянии стикеров. Фильтрация скинов по заданным критериям износа. 2.2. Автоматическая покупка предметов Требования: При нахождении скина, соответствующего условиям, выполнить автоматическую покупку. Текущий функционал: Авторизация и сессия Авторизация в Steam через Steam API (SteamUser, SteamTotp) Использование и сохранение Steam-куков для поддержания сессии Поддержка двухфакторной аутентификации через SteamGuard Автоматическая генерация кодов Steam Guard Прокси-система Использование SOCKS5 прокси для обхода ограничений Steam Динамическая ротация прокси для избежания блокировок Отслеживание статуса прокси (активные/заблокированные) Автоматическое обновление списка прокси из файла каждые 5 минут Система сброса блокировок у прокси по истечении времени блокировки Параллельная обработка Параллельное сканирование скинов (до 400 одновременных задач) Ограничитель задач (TaskLimiter) для управления нагрузкой Балансировка запросов между прокси Сканирование рынка Анализ листингов CS2 на рынке Steam Определение количества страниц для сканирования в зависимости от числа листингов Извлечение информации о наклейках на скинах Расчет потенциальной прибыли от сделок Анализ наклеек Извлечение данных о наклейках из HTML-описания предмета Получение рыночных цен наклеек Расчет наценки за наклейки в зависимости от их стоимости Распознавание "стриков" (комбинаций одинаковых наклеек) Выявление редких наклеек по предустановленному списку Обработка данных Сохранение выгодных сделок в JSON и текстовый файл Отслеживание уже проверенных листингов Удаление устаревших листингов из базы Повторные попытки и обработка ошибок Система повторных запросов при ошибках (до 30 попыток) Обработка различных ошибок Steam API Защита от временных блокировок 429 (Too Many Requests) Технические детали: Язык: JavaScript (Node.js) Библиотеки: steam-user, steam-totp (для работы с API Steam) axios (для HTTP-запросов) cheerio (для парсинга HTML) socks-proxy-agent (для работы с SOCKS5 прокси) fs (для работы с файлами) Файловая структура: csgo-market-bot.js - основной файл программы accounts.json - конфигурация аккаунтов proxies.txt - список прокси skins.txt - список скинов для анализа profitable-deals.txt/json - выгодные сделки tracked-listings.json - отслеживаемые листинги Что требуется доработать: Определение потертости наклеек: В текущей версии программа присутствует нерабочий метод извлечения потертости из названия наклейки. Необходимо доработать логику оценки стоимости наклеек в зависимости от их потертости. Автоматическая покупка предметов: Функционал покупки уже частично реализован, но он не работает, возможно требуется полностью переписать. Нужно добавить параметры для автоматической покупки предметов, соответствующих определенным критериям (наклейки без потертостей, прибыль от определенного процента, и т.д.). Реализовать механизм покупки с проверкой баланса аккаунта. Особенности работы текущей системы: Сохранение выгодных сделок происходит сразу после нахождения для каждого скина отдельно, не дожидаясь завершения обработки всех скинов. Программа использует 800+ прокси и обрабатывает около 385 скинов одновременно. Оценка стоимости наклеек основана на их рыночной цене и специальных коэффициентах наценки. Когда программа находит выгодный скин, я получаю уведомление в телеграм.

Визуализация данных (графики, диаграммы), автоматизация расчётов. Расчёты: геометрические. Техническое задание есть. Сделать срез: Задание 1. Дана выборка сроков рассмотрения уголовных дел в судах (в днях): 15, 22, 30, 12, 45, 18, 25, 28, 32, 20, 10, 38, 27, 40, 15, 33, 21, 29, 16, 42 1. Рассчитайте: - Среднее арифметическое, медиану, моду. - Размах, дисперсию, стандартное отклонение, коэффициент вариации. - Квартили и межквартильный размах. - найдите ассиметрию и эксцесс, сделайте вывод 2. Постройте: - Гистограмму распределения с интервалами по 10 дней. - Ящик с усами. Задание 2. Имеются данные о количестве правовых нарушений в регионах за год: 120, 115, 130, 125, 140, 110, 135, 120, 125, 130, 90, 95, 100, 105, 110, 115, 120, 125, 130, 135, 226,200, 198, 205, 84, 72 1. Постройие группы с 3 равномерными интервалами 2. Найдите фактические и теоретические частоты в группах 3. Проверьте гипотезу о нормальности распределения графическим способом (используя теоретические и фактические частоты) и при помощи критерия ХИ 2 Пирсона. 2. Сделайте заключение является ли распределение нормальным Задание 3. Дисперсионный анализ (ANOVA) Исследуется влияние типа правовой системы (обычное право, прецедентное право, смешанное) на сроки рассмотрения дел. Данные: - Обычное право: 30, 35, 40, 45, 50 - Прецедентное право: 25, 30, 35, 40, 45 - Смешанное право: 20, 25, 30, 35, 40 1. Проведите однофакторный ANOVA для проверки гипотезы о равенстве средних. Сделайте вывод на основе F критерия о значимости влияния фактора 2. Рассчитайте коэффициент детерминации и эмпирическое корреляционное отношение 3. Постройте диаграмму рассеяния с выделением средних по группам. Задание 4. Даны данные о влиянии возраста судьи и стажа на количество оправдательных приговоров (MANOVA): Возраст Стаж Оправдательные приговоры 40 10 5 45 15 7 50 20 6 55 25 8 (скину скриншотом нормально) 1. Проведите двухфакторный MANOVA для проверки влияния возраста и стажа на количество приговоров. 2. Проверьте взаимодействие факторов на основе F статистик 3. Рассчитайте коэффициенты детерминации и эмпирического корреляционного отношения, сделайте выводы.