Budżet: 1250 UAH Termin: 3 dni
Мной уже было сделано не одно подобное задание. С английским проблем нет.
Allowed Python3 functions & libraries/modules
• all built-in functions
• matplotlib, numpy, pandas, scipy, sympy, sys, typing
Assignment Tasks
Task 1 Load the ”rabbit vs turtle.csv” data file as a Pandas dataframe, and remove rows that have missing data entries.
Task 2
a) Use Numpy to separately fit a 5th-degree polynomial to the rabbit and turtle data.
b) Display the resulting polynomial equations.
Task 3 Using Matplotlib, create a single graph that overlays the original rabbit and turtle input data and the resulting fitted polynomials (i.e. 2 datasets and two functions should be shown in total).
Task 4
The following equation* is used to compute the mean of a function:
a) Using Sympy, compute the mean velocity for both the rabbit and turtle using Equation 1 from 0–60 minutes.
b) Briefly comment on how these values compare to the arithmetic means of the original input data.
Task 5
a) The data set provided has missing data from 41-45 minutes due to a technical glitch in the tracking technology. Use SciPy to interpolate the velocities to generate data for the missing minutes for both the rabbit and turtle.
b) Create a single graph that overlays the original data and interpolated data.
c) Create and display a Pandas Dataframe (i.e. a table) that reports only the interpolated velocity of the missing minutes.
Budżet: 1250 UAH Termin: 3 dni
Мной уже было сделано не одно подобное задание. С английским проблем нет.
Budżet: 1300 UAH Termin: 2 dni
Здравствуйте
Я Python разработчик
Выполнил множество подобных работ
Знаю как выполнить эту
Готов взяться и выполнить в кратчайшие сроки
Budżet: 1400 UAH Termin: 3 dni
Доброго дня, завдання зрозуміле, готовий приступити.
Напишу повноцінний Jupiter файл із коментарями по-англійськи і поясненнями до коду.
Budżet: 1500 UAH Termin: 5 dni
Добрый день, работаю постоянно с указанными библиотеками.
Напишу код с комментариями на английском.
W ramach podnoszenia poziomu cyberbezpieczeństwa naszej infrastruktury musimy zrezygnować z praktyki przechowywania „wiecznych” i statycznych kluczy API, haseł oraz tokenów integracji w plikach konfiguracyjnych (.env, appsettings.json, config.yaml) naszych mikroserwisów. Cel biznesowy: Stworzyć jednolity, zabezpieczony punkt przechowywania danych poufnych (sekretów) z mechanizmem ich automatycznego aktualizowania (rotacji) w systemach zewnętrznych według harmonogramu. Inne nasze usługi będą żądać aktualnych tokenów „na żywo” przez API, co zminimalizuje szkody w przypadku kompromitacji któregokolwiek z komponentów systemu.Model bezpieczeństwa i szyfrowanie (Crypto Core) W bazie danych żaden sekret nie powinien być przechowywany w postaci jawnej. Podczas uruchamiania aplikacji do zmiennych środowiskowych przekazywany jest Klucz główny (Master Key). Jeśli klucz jest nieobecny lub ma nieprawidłową długość, usługa powinna zakończyć działanie na etapie inicjalizacji z zrozumiałym błędem w logach. Każdy sekret jest szyfrowany przed zapisaniem w bazie danych z użyciem tego Klucza głównego. Przy żądaniu — jest deszyfrowany w pamięci i zwracany w treści odpowiedzi.Audyt-logowanie (Audit Trail) Każda akcja z sekretami (tworzenie, odczyt przez usługę, udana lub nieudana rotacja) powinna być zapisywana w oddzielnym pliku logów audit.log (lub w oddzielnej tabeli w bazie danych). Ścisły zakaz: W audyt-logu kategorycznie zabrania się zapisywania samych wartości sekretów (ani w postaci jawnej, ani w postaci zaszyfrowanej).
Potrzebny specjalista do pisania parserów, który będzie w stanie obejść CLOUDFRAME. Parsowanie produktów odbywa się z witryn z autoryzacją. Jest 10+ donorów o różnym stopniu trudności, z różnym poziomem ochrony. Parsowanie produktów odbywa się z witryn z autoryzacją. Parsuje dane do gotowej bazy danych Mysql + zdjęcia na serwer. Należy napisać parser zgodnie z zadaniami opisanymi w specyfikacji technicznej i dostosować dane do istniejącej bazy danych, aby zapewnić pełną funkcjonalność na stronie. Specyfikacja techniczna oraz przykład donora na żądanie. Nie rozważamy parserów desktopowych ani C#.
Bot do lustrzenia pozycji na Binance Futures (Python) Potrzebny bot, który odczytuje moje pozycje na Hyperliquid (publiczne API) oraz Bitget Futures (mój klucz tylko do odczytu) i proporcjonalnie powtarza je na moim Binance USDT-M Futures przez API. Logika: otwieranie, zwiększanie, częściowe zamykanie, pełne zamykanie — wszystko lustrzane z konfigurowalnym współczynnikiem rozmiaru. Polling co 5–10 sek. Obowiązkowa poprawna obsługa częściowych zamknięć i uśrednień. Wymagania: powiadomienia w Telegramie o transakcjach i błędach; konfiguracja (pary, współczynnik, limity); wdrożenie na moim VPS + instrukcja; kod źródłowy przekazywany mi. Klucze wprowadzam sam. Etapy: 1) Hyperliquid→Binance, test na małych kwotach; 2) Bitget→Binance. Płatność przez safe etapowo. W odpowiedzi podaj doświadczenie z API giełd i jak obsłużysz częściowe zamknięcie 30% pozycji liderem
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