Бюджет: 1000 UAH Срок: 1 день
Привет! Готов взять Ваш проект, выполню в срочном порядке. Опыт работы с подобными заданиями огромный, трудностей не возникнет. Если я Вас заинтересовал, пишите, рад сотрудничать!
⭐⭐⭐⭐⭐Необходимо реализовать проект по сбору и структурированию большого массива изображений из открытых веб-источников (на первом этапе 2000 изображений).
Задача включает:
- автоматизированный сбор изображений;
- загрузку файлов в максимально доступном качестве;
- классификацию изображений по категориям.
Ожидаемый результат:
- структурированная база изображений;
- понятная система каталогизации;
- передача результата через Google Drive или другой согласованный способ;
Бюджет: 1000 UAH Срок: 1 день
Привет! Готов взять Ваш проект, выполню в срочном порядке. Опыт работы с подобными заданиями огромный, трудностей не возникнет. Если я Вас заинтересовал, пишите, рад сотрудничать!
⭐⭐⭐⭐⭐Бюджет: 12000 UAH Срок: 7 дней
Добрый день! У нас есть опыт в разработке парсеров и систем автоматизированной обработки медиаконтента. Реализуем это через Python-скрипты с использованием библиотек Selenium или Playwright для сбора и алгоритмов машинного обучения для классификации. Обеспечим стабильную загрузку в высоком качестве и структурирование базы данных в соответствии с Вашими требованиями.
Бюджет: 1234 UAH Срок: 1 день
Здравствуйте, у меня есть соответствующий опыт разработки. Пишите в личные сообщения, обсудим детали. Буду рада Вам помочь!
Бюджет: 2200 UAH Срок: 3 дня
Здравствуйте, могу реализовать.
Автоматически соберу изображения из открытых источников, загружу их в максимально доступном качестве, выполню классификацию по категориям и подготовлю структурированную базу с удобной системой каталогизации.
Опыт в разработке парсеров и автоматизированном сборе больших объемов данных есть.
В результате получите упорядоченную структуру папок с изображениями и передачу через Google Drive или другой удобный способ.
При необходимости могу также реализовать проверку на дубликаты и добавить метаданные к каждому изображению.
Подскажите, пожалуйста, из каких именно веб-источников нужно собирать изображения и как планируете выполнять классификацию?
Бюджет: 1500 UAH Срок: 2 дня
Добрый день!
Готов взяться за проект по сбору и структурированию изображений.
У меня есть опыт автоматизации рутинных задач — разработал собственного Python/Selenium агента для работы с веб-платформами, поэтому могу построить похожий инструмент для автоматизированного сбора изображений из открытых источников: обход страниц, загрузка файлов в максимально доступном качестве, сохранение метаданных (источник, дата, размер).
Что сделаю:
настрою скрипт для автоматизированного сбора 2000 изображений по заданным критериям/ключевым словам;
загружу файлы в лучшем доступном качестве с проверкой на дубликаты и битые ссылки;
структурирую базу по категориям (папки + таблица с метаданными: название, категория, источник, размер, дата);
передам результат через Google Drive в удобной для навигации структуре.
Чтобы оценить объем и сроки, уточните, пожалуйста:
какие именно категории изображений и сколько их ориентировочно (это влияет на логику классификации — ручная проверка или автоматическая по ключевым словам/AI-распознаванию);
из каких типов источников планируется сбор (конкретные сайты, стоковые ресурсы, поисковые системы) — это важно для законности и стабильности автоматизированного сбора;
нужна ли классификация через AI (например, автоматическое тегирование по содержимому), или достаточно сбора по заданным поисковым запросам.
Ориентировочный срок выполнения: 2 дня
Стоимость: 1500
Бюджет: 1200 UAH Срок: 2 дня
Доброго дня, у мене великий досвід у написанні скриптів автоматизації, тому з радістю допоможу вам з вашим проектом, але ще залишилось декілька питань. Чи надаєте ви джерело зображень, звідки скачувати, список категорій чи фільтрів, за якими будемо класифікувати зображення?
Бюджет: 1000 UAH Срок: 1 день
Доброго дня! Разрабатываю на Python, React/Node.js выполнял похожие проекты, готов к сотрудничеству.
Бюджет: 700 UAH Срок: 1 день
Доброго дня, Ольга!
Технически реализую так: автоматизированный поиск изображений через image-search API по ключевым словам, скрипт загрузки с проверкой, что файл действительно изображение, дедуп по перцептивному хешу (отсеивает визуально одинаковые картинки из разных источников), и раскладка по категориям.
Отдельно о качестве: на странице источника часто показана уменьшенная версия, а файл в полном разрешении лежит по другой ссылке - проверяю это для каждого изображения и фиксирую фактическое разрешение в итоговом файле, чтобы было видно, что это настоящий оригинал, а не сжатая версия из выдачи.
И второй момент - некоторые сайты ограничивают массовую загрузку за короткий промежуток времени и могут временно закрыть доступ. Чтобы не упереться в это на 2000 файлах, тяну пачками с паузами между запросами, а не сплошным потоком.
На выходе - структурированные папки по категориям плюс индекс-файл (название файла, категория, ссылка-источник, разрешение), всё заливаю на Google Диск.
Имею опыт автоматизированного сбора данных из открытых источников - структурирование, дедуп, чистка нерелевантного - метод тот же, только вместо контактов здесь будут изображения.
Несколько моментов, которые нужно уточнить перед стартом:
- Какая тема/ниша изображений - без этого нельзя начать поиск и непонятно, по каким категориям классифицировать.
- Категории задаете вы, или нужно предложить их самостоятельно на основе темы?
- "Открытые веб-источники" - это любые сайты, или именно royalty-free источники (Unsplash, Pexels, Wikimedia Commons и т.д.)? Это важно для авторских прав, если базу планируете использовать коммерчески.
- Есть минимальные требования к расширению или формату файла, или подойдет любое доступное из источника?
Готова начать с небольшого образца (например 20 - 30 изображений по 2-3 категориям), чтобы проверили формат и качество, прежде чем делать весь объем 2000 штук.
Бюджет: 2000 UAH Срок: 2 дня
Здравствуйте!
У меня есть опыт автоматизированного сбора и обработки больших массивов изображений из открытых источников — реализовывал подобные задачи на Python (парсеры на Playwright/BeautifulSoup, обход антибот-защиты, параллельная загрузка).
Как я вижу реализацию:
Сбор изображений — пишу скрипт-парсер под конкретные источники (уточним вместе, какие именно сайты/платформы нужны). Предусматриваю дедубликацию (чтобы избежать повторов) и проверку минимального разрешения/качества перед загрузкой.
Загрузка в максимальном качестве — где возможно, извлекаю оригинальные файлы (не превью/thumbnails), проверяю через HTTP-заголовки или прямые ссылки на источник.
Классификация — в зависимости от специфики изображений могу сделать:
категоризацию по метаданным/контексту страницы (быстрее, дешевле);
или с использованием image-recognition (CLIP/подобные модели) для автоматической классификации по визуальному контенту, если нужна большая точность.
Здесь хотел бы уточнить детали — какие именно категории ожидаются, есть ли пример желаемой структуры.
Результат — структурированные папки по категориям + файл-описание (CSV/Excel) с метаданными (источник, дата, категория, размер файла и т.д.), загруженные на Google Drive.
Готов обсудить детали (источники, критерии категоризации, требования к качеству) в приватной беседе — там и согласуем сроки и стоимость.
Бюджет: 1200 UAH Срок: 3 дня
Здравствуйте, госпожа Ольга!
Заинтересован вашим проектом, с удовольствием выполню.
По срокам потребуется 3 рабочих дня, стоимость указана в ставке. Буду рад обсудить детали и перейти к сотрудничеству.
Бюджет: 4500 UAH Срок: 2 дня
Здравствуйте.
Я разрабатываю парсеры на NodeJS. Готов взяться. Пишите, обсудим.
Бюджет: 700 UAH Срок: 1 день
а найди в интернетеSearched the webSearched the webЗнайшов. Я був правий — Google вимагає реальних тестувальників з реальними пристроями. Участь користувача не зараховується якщо він виходить з тестування раніше ніж через 14 днів. Тестировщиками можуть бути будь-які користувачі з Android у яких є Google-акаунт — але саме реальні пристрої, не емулятори. Так що емулятори не підійдуть — вибач що так різко сказав раніше, але інформація правильна. а тестировщиком не опасно вот так вот быть? вирусов не может быть? Ризик мінімальний, але є кілька моментів: Безпечно: — Додаток встановлюється через офіційне посилання Google Play — Google перевіряє всі додатки перед допуском до тестування — Звичайний додаток не може отримати доступ до твоїх даних без дозволу На що звернути увагу: — Дивись які дозволи просить додаток при встановленні — якщо гра просить доступ до контактів, SMS, камери без причини — це підозріло — Не давай зайвих дозволів Загалом: якщо додаток встановлюється через офіційне посилання Play Console а не APK-файлом — це нормально і безпечно. напиши что есть несколько устройств Добрий день! Готовий бути одним із тестувальників. Встановлю додаток, покликаю, подивлюсь вкладки і не видалятиму 14 днів. Скидайте посилання на додаток. Добрий день! Готовий бути тестувальником. Є кілька пристроїв на Android — можу закрити одразу кілька місць. Встановлю додаток, покликаю, подивлюсь вкладки і не видалятиму 14 днів. Скидайте посилання на додаток. З повагою, [Ім'я] Потрібна уважна та відповідальна людина для створення й оформлення карток товарів на маркетплейсі Епіцентр. Основні обов'язки: - створення карток товарів; - підготовка головного фото відповідно до вимог Епіцентру; - завантаження готових фотографій товару; - заповнення характеристик та опису. Для роботи надаємо посилання на товар, живі фотографії та основну інформацію. Частина характеристик уже є в посиланнях, але іноді їх потрібно самостійно знайти в інших джерелах або, якщо це можливо, підібрати максимально наближені за змістом. по можливості допомога чат GPT Вимоги: - уважність до деталей; - впевнене користування ПК; - базові навички роботи з графічними редакторами (Canva, Photoshop або аналогами) будуть перевагою; - відповідальність, самостійність та бажання навчатися. Досвід роботи з маркетплейсами буде перевагою, але не є обов'язковим — головне бажання працювати та швидко навчатися. Добрий день! Досвід з маркетплейсами є, працював з картками товарів — характеристики, описи, фото. Canva використовую, з Chat
Бюджет: 900 UAH Срок: 1 день
Рад видеть. Реализую за 1 день.
Бюджет: 900 гривен
Пишите. Договоримся
Бюджет: 1000 UAH Срок: 1 день
Добрый день!! Готова качественно выполнить поставленную Вами задачу!!!! Обращайтесь
Бюджет: 10000 UAH Срок: 10 дней
Доброго дня. Могу написать программу - которая будет автоматически собирать изображения из открытых веб-источников - например, с reddit. По категориям уже нужно будет подключать ИИ для классификации - если не указана категория из источника. Также нужен будет список доступных категорий.
Бюджет: 1000 UAH Срок: 2 дня
Здравствуйте! Готов реализовать ваш проект качественно и в четко оговоренные сроки. Объем в 2000 изображений — оптимален для автоматизации, поэтому работа будет выполнена без "ручного" хаоса.
Бюджет: 27000 UAH Срок: 27 дней
Доброго дня! Мы с Вами уже общались ранее по поводу Вашего проекта, напишите мне в личные сообщения.
Бюджет: 1500 UAH Срок: 1 день
Доброго дня, меня очень заинтересовал ваш проект. У меня значительный опыт в сфере Web Scraping и Data Processing с помощью Python, поэтому я четко понимаю поставленную задачу и готов реализовать её качественно и вовремя.
Бюджет: 700 UAH Срок: 1 день
Доброго дня, Ольга! Загалом завдання зрозуміле, для точної відповіді за термінами та ціною, хотілося б уточнити деякі питання, які у мене виникли після аналізу вашого завдання. Пишіть у приватні повідомлення – обговоримо деталі та ваші побажання.
Бюджет: 1500 UAH Срок: 1 день
Добрый день, Ольга! Реализую ваш проект быстро и качественно, обращайтесь!
Бюджет: 1000 UAH Срок: 3 дня
Здравствуйте!
Я занимаюсь сбором и структурированием данных, так что задача понятна. Но сразу по главному, потому что именно здесь такие проекты выходят либо «база, с которой можно работать», либо «папка с превьюшками»: нужно извлечь оригиналы в максимальном качестве, а не сжатые версии.
На большинстве источников на странице показывается уменьшенное изображение, а оригинал лежит отдельно — в другом URL, в data-атрибуте или по прямой ссылке. Поэтому я собираю именно full-res, с фолбеком, если оригинал недоступен, и фиксирую разрешение каждого файла — чтобы вы видели, что реально собрано, а не «что-то скачалось».
Классификацию по категориям я делаю через vision-модель — она автоматически распределяет 2000 изображений, без ручного перебора. На выходе: структура папок по категориям + таблица с метаданными (источник, категория, разрешение, ссылка), всё отдаю через Google Drive. Архитектуру закладываю масштабируемую, чтобы 2-й этап (больше изображений) не переделывать с нуля.
Одно уточню, потому что от этого зависит и сложность, и срок: какие именно источники — маркетплейсы, стоковые сайты, конкретные каталоги? Одни отдают картинки спокойно, другие держат защиту, и от этого зависит темп сбора. Напишите в личные, обсудим детали проекта.
Бюджет: 1500 UAH Срок: 3 дня
Здравствуйте! Делаю такой сбор на Python — обход источников, скачивание картинок в оригинальном качестве и раскладывание по категориям, отдам структурировано на Google Drive с каталогом. 2000 штук заберу пачками с паузами, чтобы источники не резали доступ. Подскажите, откуда именно тянем — конкретные сайты или поиск по теме? От этого зависит метод сбора и скорость.
Бюджет: 1000 UAH Срок: 1 день
Добрый день. Работа интересная, выполню быстро, без лишних заморочек. Опыт есть. Буду ждать вашего ответа.
Бюджет: 2000 UAH Срок: 2 дня
Добрый вечер. Могу собрать такую базу, но нужны уточнения; у вас есть источник для парсинга? Не могу оценить стоимость работы, потому что ТЗ не полностью описывает работу, которую нужно выполнить.
Бюджет: 2000 UAH Срок: 1 день
Добрый день.
Я ознакомился с вашими требованиями.
Я хотел бы иметь возможность обсудить это подробнее.
Я могу предоставить идеальный результат.
Спасибо.
Бюджет: 1000 UAH Срок: 3 дня
Здравствуйте! Задача по автоматизированному сбору и каталогизации массива изображений полностью понятна. Поскольку на первом этапе речь идет о 2000 изображениях из открытых источников, ручная работа здесь исключена — нужен чистый, оптимизированный Python-скрипт.
Мое техническое решение:
Автоматизированный скрапинг (Python): Напишу скрипт с использованием библиотек BeautifulSoup или Scrapy (в зависимости от структуры сайтов-источников). Скрипт будет находить прямые ссылки на выходные файлы и загружать их в максимальном разрешении без сжатия. Каталогизация и структурирование: Организую четкую систему папок на основе категорий. При необходимости, для автоматического сортировки по визуальным признакам или метаданным, подключу базовую обработку через библиотеку Pillow (PIL) для валидации форматов, размеров и устранения дубликатов. Передача результата: Все изображения будут загружены, переименованы по единому понятному шаблону, заархивированы и загружены на Google Drive (или переданы через скрипт загрузки непосредственно в ваше облачное хранилище).
Главный риск проекта: Некоторые веб-источники блокируют массовое скачивание медиафайлов за короткий промежуток времени. Чтобы обойти эту защиту, я внедрю динамические задержки между запросами (request throttling) и ротацию заголовков (User-Agent), чтобы сайты воспринимали скрипт как обычного пользователя.
Уточняющий вопрос для старта:
С каких именно открытых веб-источников или сайтов необходимо собрать эти изображения, и какие ключевые категории для их классификации вы определили?
У меня есть опыт работы с парсингом данных и автоматизацией процессов на Python. Готов написать скрипт и собрать для вас чистый, структурированный датасет!
Бюджет: 5000 UAH Срок: 5 дней
Готова приступить к работе. Пишите - обсудим детали, выполню качественно, четко и вовремя.
Бюджет: 8000 UAH Срок: 3 дня
Доброго дня!
Могу реализовать сбор и структурирование массива изображений. Имею 7+ лет опыта с Python, парсингом данных, автоматизацией сбора контента и обработкой файлов.
Что сделаю:
автоматизированный сбор изображений из открытых веб-источников;
загрузка в максимально доступном качестве;
фильтрация дубликатов;
структурирование по категориям;
понятная система папок и названий файлов;
подготовка итоговой таблицы с ссылками, источниками и категориями;
передача результата через Google Drive или другой удобный способ.
Перед стартом согласуем источники, категории и правила отбора изображений.
Срок: 3–5 дней для первого этапа на 2000 изображений.
Бюджет: 700 UAH Срок: 1 день
Здравствуйте! Готова взяться за эту задачу. Напишу парсер на Python, который быстро соберет нужный массив изображений.
Настрою скрипт так, чтобы он доставал именно оригиналы файлов в максимальном качестве (а не сжатые превьюшки), и сразу автоматически раскладывал их по соответствующим папкам-категориям. Весь готовый структурированный архив закину вам на Google Drive.
Напишите мне в личные сообщения, с каких именно сайтов-доноров нужно парсить картинки и по какому принципу их классифицировать. Сразу после этого скажу точную стоимость и сроки выполнения.
Бюджет: 1000 UAH Срок: 1 день
Здравствуйте. Заинтересован вашим проектом. Готов обсудить и выполнить!
Бюджет: 5000 UAH Срок: 2 дня
Я NodeJS разработчик. Готов взяться за эту задачу. Пишите, обсудим
Бюджет: 1000 UAH Срок: 1 день
Доброго дня, готов выполнить ваше задание быстро и качественно. У меня большой опыт в создании различных ботов. Напишите в личные сообщения, обсудим детали. С удовольствием помогу)
Бюджет: 1000 UAH Срок: 1 день
Здравствуйте. Для реализации автоматизированного сбора изображений в высоком качестве я разработаю масштабируемый скрейпинговый фреймворк, который будет использовать headless browser для динамического контента и обеспечит эффективную обработку источников. Классификация будет выполнена с помощью комбинации ML-моделей для первичного определения категорий и набора кастомных правил для уточнения, что обеспечит высокую точность и гибкость каталогизации в подготовленной базе данных. У меня есть значительный опыт в разработке подобных систем сбора и обработки больших данных, а также готовые архитектурные шаблоны и скрипты, которые существенно ускорят старт проекта и его реализацию. Все детали реализации, конечный бюджет и сроки предлагаю обсудить в личных сообщениях.
есть ли у вас источник? что за изображения? по каким категориям нужно их класифицировать?