Naprawa botu w Python (error 403 forbidden)

Specyfikacja techniczna Cel Opracować program do automatyzacji programowania układów ATmega328P za pomocą programu programatora NeoProgrammer na Windows 10 Algorytm działania powinien powtarzać czynności operatora. Algorytm działania Na początku każdego cyklu wykonać Ctrl + N. Wykonać identyfikację (Identify/Detect) układu. Jeśli układ został pomyślnie zidentyfikowany — wykonać jego skasowanie (Erase). Wykonać Ctrl + O, otworzyć pierwszy plik i rozpocząć jego programowanie. Po faktycznym zakończeniu zapisu pierwszego pliku wykonać Ctrl + O, otworzyć drugi plik i rozpocząć jego programowanie. Po pomyślnym zakończeniu drugiego pliku zakończyć cykl i przejść w tryb oczekiwania na następny układ. Link do wideo https://drive.google.com/file/d/1ytVcOY17SYN7xKvyiKoKZ80mPUoZbgJt/view?usp=drivesdk https://drive.google.com/file/d/1sh_bxS2bvxcaFzItstsP4RELXtWuIAPW/view?usp=drivesdk Wymagania Nie używać stałych opóźnień między etapami. Przejście do następnego kroku powinno odbywać się tylko po potwierdzeniu zakończenia bieżącej operacji. Przewidzieć obsługę błędów na wszystkich etapach (identyfikacja układu, kasowanie, zapis plików, błędy programatora itp.). W przypadku wystąpienia jakiegokolwiek błędu natychmiast zatrzymać bieżący cykl, powiadomić użytkownika i umożliwić ponowne uruchomienie cyklu od pierwszego kroku bez ponownego uruchamiania programu. Przewidzieć przyciski Start i Stop. Przycisk Stop powinien umożliwiać zatrzymanie procesu w dowolnym momencie. Program powinien stabilnie działać wielokrotnie bez zawieszeń i konieczności ponownego uruchamiania. Dodatkowo Do specyfikacji technicznej dołączone są dwa wideo: pierwsze — prawidłowy algorytm programowania; drugie — przykład błędu, który program powinien poprawnie obsługiwać.

Konieczne jest przeprowadzenie głębokiej analizy technicznej trzech plików PDF pod kątem autentyczności oraz możliwych oznak edytowania lub fałszowania. Potrzebna jest nie tylko wizualna ocena dokumentów. Wykonawca powinien dobrze rozumieć wewnętrzną strukturę plików PDF oraz umieć analizować: metadane plików; strukturę PDF oraz poszczególnych obiektów; historię tworzenia i możliwego edytowania; używane oprogramowanie; wbudowane czcionki, obrazy, warstwy i inne elementy; możliwe oznaki ponownego zapisywania, konwersji, wprowadzania zmian lub tworzenia dokumentu z datą wsteczną; jakiekolwiek techniczne niezgodności, które mogą świadczyć o manipulacjach z plikami. Na podstawie przeprowadzonej analizy należy przedstawić zrozumiałe pisemne wnioski dotyczące każdego pliku z wskazaniem wykrytych oznak, ryzyk oraz ograniczeń analizy. Rozważamy specjalistów, którzy mają praktyczne doświadczenie w cyfrowej kryminalistyce, analizie dokumentów PDF, metadanych lub weryfikacji plików elektronicznych pod kątem autentyczności. W odpowiedzi prosimy krótko opisać swoje doświadczenie, metody oraz narzędzia, które wykorzystujesz do takiej analizy.

Wskaźnik do użytku w handlu powinien określać określone zakresy z historią i analizować je z bieżącym

Potrzebny doświadczony programista Python do stworzenia programu automatyzacji pracy z witryną. Co ma robić bot: Autoryzować się na moim koncie na stronie. Nieprzerwanie (24/7) monitorować pojawienie się nowych zamówień roboczych. Po pojawieniu się nowego zamówienia otwierać jego kartę. Analizować informacje o zamówieniu (typ prac, miasto, odległość, opis). Automatycznie akceptować zamówienia, które spełniają określone warunki. Jeśli zamówienie nie spełnia warunków, pomijać je. Wysyłać powiadomienia na Telegram o zaakceptowanych i pominiętych zamówieniach. Wymagania: Python. Playwright (mile widziane) lub Selenium. Praca przez zwykłą przeglądarkę. Przekazanie pełnego kodu źródłowego po zakończeniu projektu. Zapewnienie instrukcji instalacji i uruchamiania. Obowiązkowe doświadczenie w tworzeniu podobnych systemów automatyzacji. Proszę o przesłanie przykładów podobnych projektów podczas odpowiedzi.

Potrzebne jest zrealizowanie projektu zbierania i strukturyzacji dużej ilości obrazów z otwartych źródeł internetowych (na pierwszym etapie 2000 obrazów). Zadanie obejmuje: - zautomatyzowane zbieranie obrazów; - pobieranie plików w maksymalnie dostępnej jakości; - klasyfikację obrazów według kategorii. Oczekiwany rezultat: - strukturalna baza obrazów; - zrozumiały system katalogowania; - przekazanie wyniku przez Google Drive lub inny uzgodniony sposób;