Необходимо реализовать проект по сбору и структурированию большого массива изображений.

Бюджет: 5000 UAH Срок: 3 дня

Могу помочь с реализацией проекта по сбору, автоматизированной загрузке и структурированию изображений из открытых веб-источников, с дальнейшей классификацией и передачей готовой базы. Подскажите:
1. Какие именно категории изображений нужно собирать и из каких источников?
2. Есть ли требования к разрешению, формату файлов или минимальному качеству изображений?
3. По каким критериям нужно выполнять классификацию и структурирование?
4. Нужен ли только готовый архив с каталогами, или также таблица с метаданными (название, источник, ссылка и т.д.)?
5. Какой желаемый срок выполнения первого этапа из 2000 изображений?

Бюджет: 27000 UAH Срок: 10 дней

Мы можем взять первый этап на 2000 изображений. Ориентир по сроку - 8-10 рабочих дней, стоимость - 32000 грн, если источники открыты и нет сложных ограничений доступа.

Подошел бы не ручной сбор, а небольшой автоматизированный пайплайн - сбор ссылок, загрузка максимального доступного качества, проверка дублей, базовая нормализация названий, классификация по категориям и передача через Google Drive с таблицей-индексом. Так меньше хаоса на следующих этапах, потому что 2000 файлов быстро превращаются в 20000 =)

Уточню два момента.
> Категории уже заданы, или их нужно сформировать после анализа изображений?
> Источники вы предоставляете списком, или нужно отдельно искать открытые источники под нужную тематику?

Из релевантного опыта Ingello.
> https://business.ingello.com/vorfahr - автоматизация сбора и структурирования данных для бизнес-процессов
> https://business.ingello.com/fractal - сложные автоматизации и агентные подходы, похоже по логике обработки массива данных
> https://systems-fl.ingello.com/ua - главная страница Ingello Systems для задач по автоматизации и системной разработки

!!Важный нюанс!! - нужно не нарушать правила источников и не собирать материалы, где есть явные юридические ограничения. Здесь лучше один раз согласовать правила сбора, чем потом героически разбирать, как в пословице - семь раз отмерь, один раз отрежь. Развернуть

Бюджет: 1000 UAH Срок: 1 день

Доброго дня! Разрабатываю на Python, React/Node.js выполнял похожие проекты, готов к сотрудничеству.

Бюджет: 4500 UAH Срок: 2 дня

Здравствуйте.

Я разрабатываю парсеры на NodeJS. Готов взяться. Пишите, обсудим.

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: 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

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: 3000 UAH Срок: 3 дня

Сделаю асинхронный вариант для большей скорости, но хотелось бы больше деталей откуда что и как.

Анализ изображений будет проводиться с помощью ИИ API.

Бюджет: 5000 UAH Срок: 3 дня

Добрый день. Могу реализовать сбор 2 000 изображений из открытых источников и передать структурированный результат: файлы в отдельных каталогах, таблицу с ссылками на источники и категориями, а также инструкцию для повторного запуска. Работаю с Python и веб-парсингом, уделяю внимание дубликатам, ошибкам загрузки и понятной структуре данных. Сначала уточню источники и правила категоризации, после чего отправлю тестовый пакет для согласования формата. Если источники доступны без ограничений на массовую загрузку, первый этап займет до 3 дней.

Бюджет: 1000 UAH Срок: 1 день

Здравствуйте! Готов реализовать автоматизированный сбор и структурирование 2 000 изображений из открытых источников.

Настрою сбор в максимально доступном качестве, проверку дубликатов, классификацию по согласованным категориям и понятную структуру папок и файлов. Передам базу через Google Drive или другой удобный способ, вместе с таблицей источников и категорий.

Сбор будет выполняться с учетом правил источников и прав на использование материалов.

Бюджет: 2500 UAH Срок: 2 дня

Готов быстро и качественно реализовать проект по автоматизированному сбору и структурированию базы изображений. Я специализируюсь на веб-скрапинге на Python и готов разработать надежное решение под ключ.

Я напишу асинхронный парсер (используя Asyncio и httpx или Playwright). Это позволит загружать изображения в несколько потоков одновременно. Весь массив из 2000 изображений будет собран за считанные минуты без перегрузки серверов-источников. Скрипт будет находить и загружать именно оригиналы изображений высокого разрешения, игнорируя сжатые превью. С помощью библиотеки Pillow я автоматически проверю загруженные файлы на повреждения, чтобы в финальный архив не попало мусора. Распределение по категориям реализую на основе структуры сайта-источника. Результат загружу на Google Drive в виде четкой структуры вложенных папок. Дополнительно к архиву предоставлю структурированную базу данных (SQLite или таблицу Excel/CSV) с метаданными: название изображения, категория, ссылка на источник и путь к файлу.

Бюджет: 25000 UAH Срок: 30 дней

Доброго дня. Если я правильно понимаю, вам нужна модель машинного обучения из категории классификации. Было бы здорово обсудить детали.

Бюджет: 3000 UAH Срок: 3 дня

Доброго дня! Готов реализовать автоматизированный сбор изображений с последующей структуризацией по категориям. Есть опыт разработки парсеров и автоматизации на Python, работы с обработкой файлов и подготовкой структурированных данных.

Для оценки проекта хотел бы уточнить:
- Из каких именно источников необходимо собирать изображения;
- Каким образом определяется категория изображения;
- Нужна ли полностью автоматическая классификация или категории будут заранее определены.

Бюджет: 5000 UAH Срок: 4 дня

Понял задачу - нужно собрать 2000 изображений из открытых веб-источников, загрузить в максимально доступном качестве и разложить по категориям. Сделаю автоматизированный сбор изображений из нужных источников с проверкой качества перед загрузкой, чтобы не было размытых или битых дубликатов. Классификацию по категориям сделаю по понятной системе названий папок или меток, которую легко будет расширять дальше. Результат передам через Google Drive или другой удобный для вас способ, как и просите. Готов уточнить, из каких именно источников и по каким категориям нужно собирать изображения.

Бюджет: 25000 UAH Срок: 14 дней

Доброго дня! Готов взять проект.
Подход: напишу скрипт автоматизированного сбора изображений из заданных открытых источников - с фильтрацией по разрешению (выбор максимально доступного качества), проверкой на дубликаты и валидацией файлов. Категоризация будет реализована через продуманную таксономию (согласую структуру категорий до начала работы) с ручной проверкой результата для точности.
На выходе получите: структурированную папочную иерархию по категориям, файл метаданных (источник, размер, категория, дата сбора) в формате CSV/JSON, и все передам через Google Drive (или другой удобный вам способ).
Срок 14 дней включает: согласование источников и категорий (1-2 дня), разработку скрипта сбора (5-7 дней), сбор и категоризацию 2000 изображений (3-5 дней), финальное структурирование и передачу (1-2 дня).
Открыт к уточнениям по источникам и структуре категорий до начала работы.

Бюджет: 4000 UAH Срок: 5 дней

Автоматизирую сбор и структурирование данных. Python + парсинг + классификация. Результат: структурированная база изображений с каталогизацией. Готов обсудить детали.

Бюджет: 2000 UAH Срок: 2 дня

Доброго дня, Ольга!

У меня есть опыт именно с задачами такого типа — я делал парсер, который автоматически собирает структурированные данные из открытых источников (на примере Google Maps: названия, адреса, категории, фото) и складывает все в упорядоченную базу. Пример есть в портфолио.

Что касается вашего проекта: сбор изображений из открытых источников, загрузка в наилучшем доступном качестве и классификация по категориям реализуется скриптом на Python (requests/BeautifulSoup или Selenium — в зависимости от источника). Результат отдам как структурированную базу: папки по категориям + таблицу с метаданными, на Google Drive или удобным вам способом.

Чтобы дать точную цену и срок, подскажите, пожалуйста: из каких именно источников нужно собирать (конкретные сайты или любые открытые), и по каким признакам делить на категории? От этого зависит объем работы. Ориентировочно на первый этап (2000 изображений) закладываю сумму ниже — после уточнения деталей могу скорректировать.

Готов обсудить детали в личных сообщениях.

Бюджет: 1500 UAH Срок: 3 дня

Здравствуйте!

Я ознакомился с вашим заданием и готов реализовать проект по сбору и классификации изображений. У меня есть успешный опыт в парсинге данных и автоматизации с помощью Python, поэтому выполню работу быстро и качественно.

Бюджет: 5000 UAH Срок: 2 дня

Здравствуйте! В отличие от большинства шаблонных откликов, я предлагаю вам надежное архитектурное решение - кастомный высокопроизводительный парсер на базе современного фреймворка Laravel 11. Использование профессионального бэкенд-стека полностью исключит человеческий фактор и позволит собирать тысячи изображений без ошибок и зависаний.

Поскольку на первом этапе нужно собрать 2000 изображений (а впоследствии объемы будут расти), я построю систему с расчетом на легкое масштабирование.

Как именно будет реализован проект:
1. Умный сбор ссылок: Скрипт на базе Laravel HTTP-клиента обойдет целевые веб-источники, игнорируя сжатые превью (thumbnails), и извлечет ссылки на оригинальные файлы в максимальном качестве из специфических атрибутов (srcset / data-src).
2. Многопоточная загрузка (Встроенные очереди Laravel Queues): Вместо последовательного скачивания процесс будет разбит на фоновые задачи (Jobs) и запущен в несколько потоков через воркеры. Это позволит скачать 2000 изображений за считанные минуты. Настрою правильные таймауты и ротацию заголовков, чтобы избежать блокировок со стороны сайтов.
3. Автоматическая каталогизация: Скрипт будет анализировать структуру источника (теги, категории в URL) и с помощью Laravel Storage автоматически рассортирует файлы по соответствующим папкам. На выходе вы получите четкую и понятную иерархию.
4. Валидация файлов: Перед сохранением каждое изображение пройдет автоматическую проверку на целостность (битые или поврежденные файлы будут отфильтрованы).
5. Передача: Сформирую архив с готовой структурой каталога и загружу его на ваш Google Drive.

Сроки и стоимость (для первого этапа на 2000 изображений):
- Срок: 1-2 дня.
- Стоимость: ориентировочно от 3600-5000 грн., (точнее смогу сказать после анализа сайтов-источников).

Пожалуйста, отправьте ссылки на веб-источники в личные сообщения, чтобы я оценил их структуру. Готов обсудить детали в ЛС! Развернуть

Бюджет: 1000 UAH Срок: 1 день

Здравствуйте!

Готов разработать такую систему.

Предлагаю обсудить детали в личных сообщениях.

Бюджет: 3999 UAH Срок: 5 дней

Здравствуйте! Готова взять проект в работу. Сбор и структурирование 2000 изображений — знакомая задача, реализую через автоматизированный скрипт на Python с загрузкой в максимальном качестве и сортировкой по категориям. Результат передам через Google Drive в понятной структуре папок. Уточните, пожалуйста: из каких источников собираем изображения и сколько категорий для классификации? От этого зависит точная стоимость и сроки. Ориентировочно — 3–5 дней, стоимость обсудим после уточнения деталей.

Бюджет: 8000 UAH Срок: 5 дней

Быстро автоматизирую сбор, загрузку и классификацию изображений с помощью Python скриптов. Структурирую результат в удобный каталог, передам через Google Drive.
Напишите мне, обсудим все подробно, и я могу сразу приступить к выполнению.

Портфолио: Freelancehunt
Отзывы: Freelancehunt

Бюджет: 4000 UAH Срок: 5 дней

Здравствуйте! Очень заинтересовал ваш проект. У меня есть сильный практический опыт в веб-скрейпинге, автоматизации сбора данных и работе с большими массивами медиафайлов, поэтому я смогу реализовать эту задачу быстро и "под ключ".

Как именно я решу вашу задачу:

Автоматизированный сбор: Напишу кастомный скрипт (используя Python, BeautifulSoup/Scrapy или Selenium), который быстро и без потерь соберет необходимые 2000 изображений из указанных вами источников.

Максимальное качество: Настрою алгоритм так, чтобы он "доставал" прямые ссылки на оригиналы файлов (в наивысшем доступном разрешении), игнорируя сжатые миниатюры (превью).

Классификация: Реализую автоматическую сортировку. Скрипт сразу будет раскладывать загруженные файлы по соответствующим папкам-категориям на основе тегов, хлебных крошек (breadcrumbs) или структуры сайта-донора.

Передача результата: Вы получите ссылку на Google Drive, где будет находиться четко структурированный архив с логической системой каталогов (например: Категория -> Подкатегория -> Изображения).

Стоимость указана, если на сайтах не будет защит и антибот систем. Развернуть

Бюджет: 1300 UAH Срок: 1 день

Здравствуйте! Задача понятна, готова реализовать её для вас в течение ближайших суток.
Чтобы мы могли обсудить детали и утвердить ТЗ, напишите мне, пожалуйста, в личные сообщения. Буду ждать!

Бюджет: 5000 UAH Срок: 4 дня

Необходимо автоматически собрать 2000 изображений из открытых источников, загрузить в максимальном качестве и разложить по категориям в понятной структуре.

Реализую на Python: Playwright или requests+BeautifulSoup для обхода защиты, загрузки оригиналов через проверку Content-Type и размера файла. Классификацию сделаю либо по метаданным/URL-структуре источника, либо через CLIP-модель, если категории нужно определять автоматически. Финальная структура: папки по категориям + CSV-регистр с названием, URL-источником, размером и категорией. Передача через Google Drive.

Заранее заложу дедуп по хешу файла, чтобы дубликаты не засоряли базу.

Какие конкретные источники или тематика изображений, и категории уже определены или нужно их выявлять автоматически?

Бюджет: 2000 UAH Срок: 3 дня

Здравствуйте! Задача понятна. У меня есть опыт написания парсеров на Python. Объем в 2000 изображений выполню в максимально возможном качестве. Классификацию реализую с помощью интеграции ИИ, а перед отправкой вам - вручную проверю всю таблицу.

Перед началом хотел бы уточнить, из каких источников и какие именно категории вы ожидаете. Пишите! Буду рад сотрудничать.

Бюджет: 27000 UAH Срок: 7 дней

У нас почти готовое решение для сбора, проверки качества и классификации изображений - можем быстро адаптировать его под ваши источники и запустить, я на связи здесь ))
за первый этап 2000 изображений ориентир - 28000 грн и 7 дней после согласования источников и категорий.
сделаем автоматизированный сбор, проверку размера и дубликатов, загрузку в максимально доступном качестве, структуру папок, таблицу с метаданными и категориями.
при необходимости добавим ии-классификацию, чтобы не раскладывать все вручную и быстро масштабировать базу после первого этапа.

- какие источники и типы изображений разрешены для сбора?
- категории уже определены или нужно построить дерево категорий с нуля?

нужны критерии качества, примеры правильных категорий и доступ к согласованному способу передачи файлов, например Google Drive.

- https://business.ingello.com/fractal - похоже по логике ии-агентов и автоматизации обработки данных
- https://business.ingello.com/vorfahr - близкий пример системного сбора данных, продуктового подхода и автоматизации
- https://systems-fl.ingello.com/ua - наш основной лендинг по системной разработке для биржи Развернуть

Бюджет: 5000 UAH Срок: 2 дня

Бро, это классическая задача на построение пайплайна для подготовки датасета. Поскольку ты уже умеешь строить архитектуру для сбора и валидации массивов данных, скачать и структурировать 2000 изображений для тебя — задача на один вечер.

Показываем заказчику инженерный подход: вместо нестабильных скриптов предлагаем асинхронный сбор с обработкой ошибок и генерацией метаданных.

✍️ Текст ставки для поля «Комментарий»
Привет! Готов реализовать для вас надежный инженерный пайплайн для сбора и структурирования медиадатасета. Имею большой опыт разработки парсеров и автоматизированных систем обработки больших массивов данных на Python.

Как именно я реализую этот проект:

Автоматизированный асинхронный сбор: Напишу быстрый скрипт, который будет собирать изображения в несколько потоков. Это позволит скачать весь объем в максимальном качестве за считанные часы, учитывая лимиты веб-источников и обход базовой защиты от ботов.

Валидация и фильтрация: Скрипт автоматически проверит файлы на целостность, дубликаты (по хеш-суммам) и соответствие формату, чтобы отсеять поврежденные или слишком маленькие картинки.

Четкая каталогизация: Распределю изображения по категориям согласно вашим требованиям. Дополнительно добавлю файл структуры (JSON или CSV), где будет четкий маппинг: название файла, категория, прямая ссылка на источник и размер.

Передача результата: Упакую структурированный архив и загружу на Google Drive (или другой удобный для вас облачный сервис).

Готов обсудить детали, источники для парсинга и логику классификации. Пишите, буду рад сотрудничеству! Развернуть

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 Развернуть

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: 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. Развернуть

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. Развернуть

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: 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! Задача полностью понятна, и я не стал тратить время — под нее уже готов и протестирован рабочий скрипт.

Я настроил автоматизированный парсинг профильных фотостоков, который позволяет извлекать изображения в оригинальном, максимально доступном качестве (без сжатия и миниатюр).

Что уже реализовано и готово к передаче:

Контроль качества: Написал фильтрацию по разрешению (малые и "битые" картинки отсекаются автоматически).

Каталогизация: Изображения автоматически сортируются по папкам-категориям и получают унифицированные названия (без дубликатов).

Для демонстрации я уже загрузил тестовую партию структурированных изображений со стоков на свой Google Диск.

Напишите мне в личные сообщения (приват), пожалуйста. Я скину ссылку на Google Drive, чтобы вы оценили качество и структуру, и мы подробнее обсудим ваши категории, ключевые слова и финальные требования к датасету. Готов передать весь объем сегодня! Развернуть

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: 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: 5000 UAH Срок: 5 дней

Готова приступить к работе. Пишите - обсудим детали, выполню качественно, четко и вовремя.

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! Развернуть

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. Развернуть

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.