Лабораторная работа по машинному обучению на Python

Необходимо разработать локальный Python-скрипт для автоматического заполнения Google Таблицы данными из внутреннего сервиса компании. Основная логика: 1. Подключиться к Google Таблице. 2. Найти строки, где заполнен ID, но отсутствуют два целевых значения. 3. Сформировать ссылку по шаблону: https://internal-service.example/item/{ID} 4. Получить два значения (через API, если он существует, иначе через Playwright). 5. Записать значения обратно в Google Таблицу. 6. Отметить строку как обработанную. 7. Продолжить обработку следующих строк. Требования: • Python • Google Sheets API • Приоритет использования официального API • При отсутствии API — Playwright • Без OCR, распознавания экрана и координат мыши • Конфиденциальные данные не должны попадать в логи • Конфигурация через .env • Тестовый режим (без записи в таблицу) • Не обрабатывать уже заполненные строки • Пакетная запись изменений в Google Sheets • Корректная обработка ошибок и повторных попыток Необходимо предоставить: - исходный код; - requirements.txt; - пример .env.example; - инструкцию по установке; - инструкцию по запуску; - краткое описание архитектуры. Перед началом реализации прошу: 1. Предложить архитектуру. 2. Перечислить необходимые доступы. 3. Задать уточняющие вопросы. 4. Указать стоимость, сроки и ориентировочное количество часов.

В рамках повышения уровня кибербезопасности нашей инфраструктуры нам необходимо отказаться от практики хранения «вечных» и статичных API-ключей, паролей и токенов интеграций в конфигурационных файлах (.env, appsettings.json, config.yaml) наших микросервисов. Бизнес-цель: Создать единую защищенную точку хранения конфиденциальных данных (секретов) с механизмом их автоматического обновления (ротации) во внешних системах по расписанию. Другие наши сервисы будут запрашивать актуальные токены «на лету» через API, что сведет к минимуму ущерб в случае компрометации любого из компонентов системы.Модель безопасности и шифрование (Crypto Core) В базе данных ни один секрет не должен храниться в открытом виде. При старте приложения в переменные окружения передается Мастер-ключ (Master Key). Если ключ отсутствует или имеет невалидную длину, сервис должен падать на этапе инициализации с понятной ошибкой в логах. Каждый секрет шифруется перед записью в БД с использованием этого Мастер-ключа. При запросе — расшифровывается в памяти и отдается в теле ответа.Аудит-логирование (Audit Trail) Любое действие с секретами (создание, чтение сервисом, успешная или неуспешная ротация) должно записываться в отдельный лог-файл audit.log (или отдельную таблицу в БД). Строгое табу: В аудит-лог категорически запрещено записывать сами значения секретов (ни в открытом, ни в зашифрованном виде).

Нужен специалист для написания парсеров, который сможет обходить CLOUDFRAME. Парсинг товаров происходит с сайтов с авторизацией. Есть 10+ доноров различной сложности, с разной степенью защиты. Парсинг товаров происходит с сайтов с авторизацией. Парсит данные в готовую базу данных Mysql + фотографии на сервер. Необходимо написать парсер в соответствии с задачами, описанными в техническом задании, и адаптировать данные к существующей базе данных для полноценной работы на сайте. ТЗ и пример донора по запросу. Десктопные парсеры и C# не рассматриваем.

Бот для зеркалирования позиций на Binance Futures (Python) Нужен бот, который читает мои позиции на Hyperliquid (публичный API) и Bitget Futures (мой ключ read-only) и пропорционально повторяет их на моем Binance USDT-M Futures через API. Логика: открытие, увеличение, частичное закрытие, полное закрытие — все зеркалится с настраиваемым коэффициентом размера. Поллинг 5–10 сек. Обязательная корректная обработка частичных закрытий и усреднений. Требования: уведомления в Telegram о сделках и ошибках; конфиг (пары, коэффициент, лимиты); деплой на мой VPS + инструкция; исходный код передается мне. Ключи ввожу сам. Этапы: 1) Hyperliquid→Binance, тест на малых суммах; 2) Bitget→Binance. Оплата через safe поэтапно. В отзыве укажите опыт с API бирж и как обработите частичное закрытие 30% позиции лидером

Необходимо провести глубокую техническую проверку трех PDF-файлов на достоверность и возможные признаки редактирования или подделки. Нужна не только визуальная оценка документов. Исполнитель должен хорошо понимать внутреннюю структуру PDF-файлов и уметь анализировать: метаданные файлов; структуру PDF и отдельных объектов; историю создания и возможного редактирования; используемое программное обеспечение; встроенные шрифты, изображения, слои и другие элементы; возможные признаки повторного сохранения, конвертации, внесения изменений или формирования документа задним числом; любые технические несоответствия, которые могут свидетельствовать о манипуляциях с файлами. По результатам проверки необходимо предоставить понятный письменный вывод по каждому файлу с указанием выявленных признаков, рисков и ограничений проверки. Рассматриваем специалистов, имеющих практический опыт в цифровой криминалистике, анализе PDF-документов, метаданных или проверке электронных файлов на подлинность. В отзыве, пожалуйста, кратко опишите ваш опыт, методы и инструменты, которые вы используете для такой проверки.