Потрібно реалізувати проєкт зі збору та структурування великого масиву зображень

Бюджет: 27000 UAH Термін: 10 днів

Можемо взяти перший етап на 2000 зображень. Орієнтир по терміну - 8-10 робочих днів, вартість - 32000 грн, якщо джерела відкриті й немає складних обмежень доступу.

Підійшов би не ручний збір, а невеликий автоматизований пайплайн - збір посилань, завантаження максимальної доступної якості, перевірка дублів, базова нормалізація назв, класифікація за категоріями і передача через Google Drive з таблицею-індексом. ТАк менше хаосу на наступних етапах, бо 2000 файлів швидко перетворюються на 20000 =)

Уточню два моменти.
> Категорії вже задані, чи їх треба сформувати після аналізу зображень?
> Джерела ви надаєте списком, чи потрібно окремо шукати відкриті джерела під потрібну тематику?

З релевантного досвіду Ingello.
> https://business.ingello.com/vorfahr - автоматизація збору і структурування даних для бізнес-процесів
> https://business.ingello.com/fractal - складні автоматизації та агентні підходи, схоже за логікою обробки масиву даних
> https://systems-fl.ingello.com/ua - головна сторінка Ingello Systems для задач з автоматизації та системної розробки

!!Важливий нюанс!! - потрібно не ламати правила джерел і не збирати матеріали, де є явні юридичні обмеження. Тут краще один раз узгодити правила збору, ніж потім героїчно розгрібати, як у прислівї - сім разів відміряй, один раз ріж. Розгорнути

Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день

Доброго дня! Розробляю на Python, React/Node.js виконував схожі проєкти, готовий до співпраці.

Бюджет: 4500 UAH Термін: 2 дні

Вітаю.

Я розробляю парсери на NodeJS. Готовий взятися. Пишіть, обговоримо.

Бюджет: 1500 UAH Термін: 3 дні

Вітаю! Роблю такий збір на Python — обхід джерел, викачування картинок в оригінальній якості й розкладання по категоріях, віддам структуровано на Google Drive з каталогом. 2000 штук заберу пачками з паузами, щоб джерела не різали доступ. Підкажіть, звідки саме тягнемо — конкретні сайти чи пошук за темою? Від цього залежить метод збору й швидкість.

Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день

Привіт!
Готовий взяти Ваш проект, виконаю у терміновому порядку.
Досвід роботи з подібними завданнями величезний, труднощів не виникне.
Якщо я Вас зацікавив, пишiть, радий співпрацювати!

Бюджет: 5000 UAH Термін: 3 дні

Добрий день. Можу реалізувати збір 2 000 зображень з відкритих джерел і передати структурований результат: файли в окремих каталогах, таблицю з посиланнями на джерела та категоріями, а також інструкцію для повторного запуску. Працюю з Python і веб-парсингом, приділяю увагу дублікатам, помилкам завантаження та зрозумілій структурі даних. Спочатку уточню джерела й правила категоризації, після чого надішлю тестовий пакет для узгодження формату. Якщо джерела доступні без обмежень на масове завантаження, перший етап займе до 3 днів.

Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день

Вітаю! Готовий реалізувати автоматизований збір і структурування 2 000 зображень із відкритих джерел.

Налаштую збір у максимально доступній якості, перевірку дублікатів, класифікацію за погодженими категоріями та зрозумілу структуру папок і файлів. Передам базу через Google Drive або інший зручний спосіб, разом із таблицею джерел і категорій.

Збір виконуватиметься з урахуванням правил джерел і прав на використання матеріалів.

Бюджет: 2500 UAH Термін: 2 дні

Готовий швидко та якісно реалізувати проєкт із автоматизованого збору та структурування бази зображень. Я спеціалізуюся на веб-скрапінгу на Python і готовий розробити надійне рішення під ключ.

Я напишу асинхронний парсер (використовуючи Asyncio та httpx або Playwright). Це дозволить завантажувати зображення у кілька потоків одночасно. Весь масив із 2000 зображень буде зібрано за лічені хвилини без перевантаження серверів-джерел. Скрипт буде знаходити та завантажувати саме оригінали зображень високої роздільної здатності, ігноруючи стиснуті прев'ю. За допомогою бібліотеки Pillow я автоматично перевірятиму завантажені файли на пошкодження, щоб у фінальний архів не потрапило сміття. Розподіл по категоріях реалізую на основі структури сайту-джерела. Результат завантажу на Google Drive у вигляді чіткої структури вкладених папок. Додатково до архіву надам структуровану базу даних (SQLite або таблицю Excel/CSV) із метаданими: назва зображення, категорія, посилання на джерело та шлях до файлу.

Бюджет: 25000 UAH Термін: 30 днів

Доброго дня. Якщо я правильно розумію, вам потрібна модель машинного навчання із категорії класифікації. Було б чудово обговорити деталі.

Бюджет: 3000 UAH Термін: 3 дні

Доброго дня! Готовий реалізувати автоматизований збір зображень із наступною структуризацією за категоріями. Є досвід розробки парсерів та автоматизації на Python, роботи з обробкою файлів та підготовкою структурованих даних.

Для оцінки проекту хотів би уточнити:
- Із яких саме джерел необхідно збирати зображення;
- Яким чином визначається категорія зображення;
- Чи потрібна повністю автоматична класифікація чи категорії будуть
заздалегідь визначені.

Бюджет: 5000 UAH Термін: 4 дні

Зрозумів задачу - потрібно зібрати 2000 зображень з відкритих вебджерел, завантажити в максимально доступній якості і розкласти за категоріями. Зроблю автоматизований збір зображень з потрібних джерел з перевіркою якості перед завантаженням, щоб не було розмитих чи биту дублікатів. Класифікацію за категоріями зроблю за зрозумілою системою назв папок чи міток, яку легко буде розширювати далі. Результат передам через Google Drive чи інший зручний вам спосіб, як і просите. Готовий уточнити, з яких саме джерел і за якими категоріями потрібно збирати зображення.

Бюджет: 25000 UAH Термін: 14 днів

Доброго дня! Готовий взятись за проект.
Підхід: напишу скрипт автоматизованого збору зображень із заданих відкритих джерел - з фільтрацією за роздільною здатністю (вибір максимально доступної якості), перевіркою на дублікати та валідацією файлів. Категоризація буде реалізована через продуману таксономію (узгоджу структуру категорій до старту роботи) з ручною перевіркою результату для точності.
На виході отримаєте: структуровану папкову ієрархію за категоріями, файл метаданих (джерело, розмір, категорія, дата збору) у форматі CSV/JSON, і все передам через Google Drive (або інший зручний вам спосіб).
Термін 14 днів включає: узгодження джерел і категорій (1-2 дні), розробку скрипта збору (5-7 днів), збір і категоризацію 2000 зображень (3-5 днів), фінальне структурування та передачу (1-2 дні).
Відкритий до уточнень по джерелах і структурі категорій до старту роботи.

Бюджет: 4000 UAH Термін: 5 днів

Автоматизую збір і структуризацію даних. Python + парсинг + класифікація. Результат: структурована база зображень з каталогізацією. Готовий обговорити деталі.

Бюджет: 2000 UAH Термін: 2 дні

Доброго дня, Ольго!

Маю досвід саме з задачами такого типу — робив парсер, який автоматично збирає структуровані дані з відкритих джерел (на прикладі Google Maps: назви, адреси, категорії, фото) і складає все в впорядковану базу. Приклад є в портфоліо.

Щодо вашого проєкту: збір зображень з відкритих джерел, завантаження у найкращій доступній якості та класифікація за категоріями реалізується скриптом на Python (requests/BeautifulSoup або Selenium — залежно від джерела). Результат віддам як структуровану базу: папки за категоріями + таблицю з метаданими, на Google Drive або зручним вам способом.

Щоб дати точну ціну і термін, підкажіть, будь ласка: з яких саме джерел потрібно збирати (конкретні сайти чи будь-які відкриті), і за якими ознаками ділити на категорії? Від цього залежить обсяг роботи. Орієнтовно на перший етап (2000 зображень) закладаю суму нижче — після уточнення деталей можу скоригувати.

Готовий обговорити деталі в особистих повідомленнях.

Бюджет: 1500 UAH Термін: 3 дні

Вітаю!

Ознайомився з вашим завданням і готовий реалізувати проєкт зі збору та класифікації зображень. Маю успішний досвід у парсингу даних та автоматизації за допомогою Python, тому виконаю роботу швидко та якісно.

Бюджет: 5000 UAH Термін: 2 дні

Вітаю! На відміну від більшості шаблонних відгуків, я пропоную вам надійне архітектурне рішення - кастомний високопродуктивний парсер на базі сучасного фреймворку Laravel 11. Використання професійного бекенд-стеку повністю виключить людський фактор і дозволить збирати тисячі зображень без помилок та зависань.

Оскільки на першому етапі потрібно зібрати 2000 зображень (а надалі обсяги зростатимуть), я побудую систему з розрахунком на легке масштабування.

Як саме буде реалізовано проєкт:
1. Розумний збір посилань: Скрипт на базі Laravel HTTP-клієнта обійде цільові веб-джерела, ігноруючи стиснуті прев'ю (thumbnails), та витягне посилання на оригінальні файли у максимальній якості зі специфічних атрибутів (srcset / data-src).
2. Багатопотокове завантаження (Вбудовані черги Laravel Queues): Замість послідовного скачування, процес буде розбитий на фонові завдання (Jobs) та запущений у кілька потоків через воркери. Це дозволить викачати 2000 зображень за лічені хвилини. Налаштую правильні таймаути та ротацію заголовків, щоб уникнути блокувань з боку сайтів.
3. Автоматична каталогізація: Скрипт буде аналізувати структуру джерела (теги, категорії в URL) і за допомогою Laravel Storage автоматично розсортує файли за відповідними папками. На виході ви отримаєте чітку та зрозумілу ієрархію.
4. Валідація файлів: Перед збереженням кожне зображення пройде автоматичну перевірку на цілісність (биті або пошкоджені файли будуть відфільтровані).
5. Передача: Сформую архів із готовою структурою каталогу та завантажу його на ваш Google Drive.

Терміни та вартість (для першого етапу на 2000 зображень):
- Термін: 1-2 дні.
- Вартість: орієнтовно від 3600-5000 грн., (точніше зможу сказати після аналізу сайтів-джерел).

Надішліть, будь ласка, посилання на веб-джерела у приватні повідомлення, щоб я оцінив їхню структуру. Готовий обговорити деталі в ПП! Розгорнути

Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день

Вітаю!

Готовий розробити таку систему.

Пропоную обговорити деталі в особистих повідомленнях.

Бюджет: 3999 UAH Термін: 5 днів

Вітаю! Готова взяти проєкт у роботу. Збір і структурування 2000 зображень — знайома задача, реалізую через автоматизований скрипт на Python із завантаженням у максимальній якості та сортуванням по категоріях. Результат передам через Google Drive у зрозумілій структурі папок.
Уточніть, будь ласка: з яких джерел збираємо зображення і скільки категорій для класифікації? Від цього залежить точна вартість і терміни. Орієнтовно — 3–5 днів, вартість обговоримо після уточнення деталей.

Бюджет: 8000 UAH Термін: 5 днів

Швидко автоматизую збір, завантаження та класифікацію зображень за допомогою Python скриптів. Структурую результат у зручний каталог, передам через Google Drive.
Напишіть мені, обговоримо усе детально, і я можу одразу приступити до виконання.

Портфоліо: Freelancehunt
Відгуки: Freelancehunt

Бюджет: 4000 UAH Термін: 5 днів

Вітаю! Дуже зацікавив ваш проєкт. Маю сильний практичний досвід у вебскрейпінгу, автоматизації збору даних та роботі з великими масивами медіафайлів, тому зможу реалізувати це завдання швидко та "під ключ".

Як саме я вирішу вашу задачу:

Автоматизований збір: Напишу кастомний скрипт (використовуючи Python, BeautifulSoup/Scrapy або Selenium), який швидко та без втрат збере необхідні 2000 зображень з вказаних вами джерел.

Максимальна якість: Налаштую алгоритм так, щоб він "діставав" прямі посилання на оригінали файлів (у найвищій доступній роздільній здатності), ігноруючи стиснуті мініатюри (прев'ю).

Класифікація: Реалізую автоматичне сортування. Скрипт одразу розкладатиме завантажені файли по відповідних папках-категоріях на основі тегів, хлібних крихт (breadcrumbs) або структури сайту-донора.

Передача результату: Ви отримаєте посилання на Google Drive, де знаходитиметься чітко структурований архів із логічною системою каталогів (наприклад: Категорія -> Підкатегорія -> Зображення).

Вартість вказана, якщо на сайтах не буде захистів та анти бот систем Розгорнути

Бюджет: 1300 UAH Термін: 1 день

Привіт! Завдання зрозуміле, готова реалізувати його для вас протягом найближчих суток. Щоб ми могли обговорити деталі та затвердити ТЗ, напишіть мені, будь ласка, в особисті повідомлення. Чекатиму!

Бюджет: 5000 UAH Термін: 4 дні

Потрібно автоматично зібрати 2000 зображень із відкритих джерел, завантажити у максимальній якості та розкласти по категоріях у зрозумілій структурі.

Реалізую на Python: Playwright або requests+BeautifulSoup для обходу захисту, завантаження оригіналів через перевірку Content-Type і розміру файлу. Класифікацію зроблю або за метаданими/URL-структурою джерела, або через CLIP-модель якщо категорії потрібно визначати автоматично. Фінальна структура: папки за категоріями + CSV-реєстр із назвою, URL-джерелом, розміром і категорією. Передача через Google Drive.

Заздалегідь закладу дедуп по хешу файлу, щоб дублікати не засмічували базу.

Які конкретні джерела або тематика зображень, і категорії вже визначені чи потрібно їх виявляти автоматично?

Бюджет: 8000 UAH Термін: 7 днів

Доброго дня, без проблем реалізую збір і структурування зображень з відкритих веб-джерел - автоматизований парсинг, завантаження у максимальній якості та класифікація за категоріями. Маю більше 5ти років досвіду в Python-автоматизації, такі задачі вирішую за допомогою Scrapy / Playwright + власної логіки класифікації. Кілька уточнень: з яких саме джерел плануєте збирати (конкретні сайти чи загальний пошук за тематикою)? і за якими критеріями класифікувати - є готові категорії чи потрібно визначити самому? Чекаю повідомлення в особистих!

Бюджет: 2000 UAH Термін: 3 дні

Вітаю! Задача зрозуміла. Маю досвід у написанні парсерів на Python. Об'єм у 2000 зображень виконаю в максимально можливій якості.
Класифікацію реалізую за допомогою інтеграції ШІ, а перед надсиланням Вам - вручну перевірю всю таблицю.

Перед початком хотів би уточнити, з яких джерел і які саме категорії ви очікуєте. Пишіть! Буду радий співпрацювати.

Бюджет: 27000 UAH Термін: 7 днів

МАємо майже готове рішення для збору, перевірки якості і класифікації зображень - можемо швидко адаптувати його під ваші джерела і запустити, я на зв'язку тут ))
за перший етап 2000 зображень орієнтр - 28000 грн і 7 днів після погодження джерел та категорій.
зробимо автоматизований збір, перевірку розміру і дублів, завантаження у максимально доступній якості, структуру папок, таблицю з метаданими і категоріями.
за потреби додамо іі-класифікацію, щоб не розкладати все вручну і швидко масштабувати базу після першого етапу.

- які джерела і типи зображень дозволені до збору?
- категорії вже визначені чи потрібно побудувати дерево категорій з нуля?

потрібні критерії якості, приклади правильних категорій і доступ до погодженого способу передачі файлів, наприклад Google Drive.

- https://business.ingello.com/fractal - схоже за логікою іі-агентів і автоматизації обробки даних
- https://business.ingello.com/vorfahr - близький приклад системного збору даних, продуктового підходу і автоматизації
- https://systems-fl.ingello.com/ua - наш основний лендинг по системній розробці для біржі Розгорнути

Бюджет: 5000 UAH Термін: 2 дні

Бро, це класичний таск на побудову пайплайну для підготовки датасету. Оскільки ти вже вмієш будувати архітектуру для збору та валідації масивів даних, викачати та структурувати 2000 зображень для тебе — задача на один вечір.

Показуємо замовнику інженерний підхід: замість нестабільних скриптів пропонуємо асинхронний збір із обробкою помилок та генерацією метаданих.

✍️ Текст ставки для поля «Коментар»
Вітаю! Готовий реалізувати для вас надійний інженерний пайплайн для збору та структурування медіадатасету. Маю великий досвід розробки парсерів та автоматизованих систем обробки великих масивів даних на Python.

Як саме я реалізую цей проєкт:

Автоматизований асинхронний збір: Напишу швидкий скрипт, який збиратиме зображення в кілька потоків. Це дозволить викачати весь об'єм у максимальній якості за лічені години, враховуючи ліміти вебджерел та обхід базового захисту від ботів.

Валідація та фільтрація: Скрипт автоматично перевірятиме файли на цілісність, дублікати (за хеш-сумами) та відповідність формату, щоб відсіяти пошкоджені або занадто малі картинки.

Чітка каталогізація: Розподілю зображення за категоріями згідно з вашими вимогами. Додатково додам файл структури (JSON або CSV), де буде чіткий маппінг: назва файлу, категорія, пряме посилання на джерело та розмір.

Передача результату: Запакую структурований архів та завантажу на Google Drive (або інший зручний для вас хмарний сервіс).

Готовий обговорити деталі, джерела для парсингу та логіку класифікації. Пишіть, буду радий співпраці! Розгорнути

Бюджет: 12000 UAH Термін: 7 днів

Добрий день! Ми маємо досвід у розробці парсерів та систем автоматизованої обробки медіаконтенту. Реалізуємо це через Python-скрипти з використанням бібліотек Selenium або Playwright для збору та алгоритмів машинного навчання для класифікації. Забезпечимо стабільне завантаження у високій якості та структурування бази даних згідно з Вашими вимогами.

Бюджет: 1234 UAH Термін: 1 день

Вітаю, маю відповідний досвід розробки
Пишіть в особисті, обговоримо деталі
Буду рада Вам допомогти!

Бюджет: 2200 UAH Термін: 3 дні

Вітаю, можу реалізувати.
Автоматично зберу зображення з відкритих джерел, завантажу їх у максимально доступній якості, виконаю класифікацію за категоріями та підготую структуровану базу зі зручною системою каталогізації.
Досвід у розробці парсерів та автоматизованому зборі великих обсягів даних є.

У результаті отримаєте впорядковану структуру папок із зображеннями та передачу через Google Drive або інший зручний спосіб. З
а потреби можу також реалізувати перевірку на дублікати та додати метадані до кожного зображення.

Підкажіть, будь ласка, з яких саме вебджерел потрібно збирати зображення і як плануєте виконувати класифікацію??

Бюджет: 1500 UAH Термін: 2 дні

Доброго дня!
Готовий взятися за проєкт зі збору та структурування зображень.
Маю досвід автоматизації рутинних задач — розробив власного Python/Selenium агента для роботи з веб-платформами, тому можу побудувати схожий інструмент для автоматизованого збору зображень із відкритих джерел: обхід сторінок, завантаження файлів у максимально доступній якості, збереження метаданих (джерело, дата, розмір).
Що зроблю:

налаштую скрипт для автоматизованого збору 2000 зображень за заданими критеріями/ключовими словами;
завантажу файли в найкращій доступній якості з перевіркою на дублікати та биті посилання;
структурую базу за категоріями (папки + таблиця з метаданими: назва, категорія, джерело, розмір, дата);
передам результат через Google Drive у зручній для навігації структурі.

Щоб оцінити обсяг та терміни, уточніть, будь ласка:

які саме категорії зображень і скільки їх орієнтовно (це впливає на логіку класифікації — ручна перевірка чи автоматична за ключовими словами/AI-розпізнаванням);
з яких типів джерел планується збір (конкретні сайти, стокові ресурси, пошукові системи) — це важливо для законності та стабільності автоматизованого збору;
чи потрібна класифікація через AI (наприклад, автоматичне тегування за вмістом), чи достатньо збору за заданими пошуковими запитами.

Орієнтовний термін виконання: 2 дні
Вартість: 1500 Розгорнути

Бюджет: 1200 UAH Термін: 2 дні

Доброго дня, маю великий досвід в 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 Термін: 1 день

Доброго дня, Ольга!
Технічно реалізую так: автоматизований пошук зображень через image-search API за ключовими словами, скрипт завантаження з перевіркою, що файл дійсно зображення, дедуп за перцептивним хешем (відсіює візуально однакові картинки з різних джерел), і розкладка по категоріях.

Окремо про якість: на сторінці джерела часто показана зменшена версія, а файл у повній роздільній здатності лежить за іншим посиланням - перевіряю це для кожного зображення і фіксую фактичну роздільність у підсумковому файлі, щоб було видно, що це справжній оригінал, а не стиснена версія з видачі.

І другий момент - деякі сайти обмежують масове завантаження за короткий проміжок часу і можуть тимчасово прикрити доступ. Щоб не впертись у це на 2000 файлах, тягну пачками з паузами між запитами, а не суцільним потоком.

На виході - структуровані папки по категоріях плюс індекс-файл (назва файлу, категорія, посилання-джерело, роздільна здатність), усе заливаю на Google Диск.

Маю досвід автоматизованого збору даних з відкритих джерел - структурування, дедуп, чистка нерелевантного - метод той самий, тільки замість контактів тут будуть зображення.

Кілька моментів, які потрібно уточнити перед стартом:
- Яка тема/ніша зображень - без цього не можна почати пошук і незрозуміло, за якими категоріями класифікувати.
- Категорії задаєте ви, чи потрібно запропонувати їх самостійно на основі теми?
- "Відкриті веб-джерела" - це будь-які сайти, чи саме royalty-free джерела (Unsplash, Pexels, Wikimedia Commons тощо)? Це важливо для авторських прав, якщо базу плануєте використовувати комерційно.
- Є мінімальні вимоги до розширення чи формату файлу, чи підійде будь-яке доступне з джерела?

Готова почати з невеликого зразка (наприклад 20 - 30 зображень по 2-3 категоріях), щоб перевірили формат і якість, перш ніж робити весь обсяг 2000 штук. Розгорнути

Бюджет: 2000 UAH Термін: 2 дні

Вітаю!
Маю досвід автоматизованого збору та обробки великих масивів зображень із відкритих джерел — реалізовував подібні задачі на Python (парсери на Playwright/BeautifulSoup, обхід антибот-захисту, паралельне завантаження).
Як бачу реалізацію:

Збір зображень — пишу скрипт-парсер під конкретні джерела (уточнимо разом, які саме сайти/платформи потрібні). Передбачаю дедублікацію (щоб уникнути повторів) та перевірку мінімальної роздільної здатності/якості перед завантаженням.
Завантаження в максимальній якості — де можливо, витягую оригінальні файли (не превʼю/thumbnails), перевіряю через HTTP-заголовки або прямі посилання на джерело.
Класифікація — залежно від специфіки зображень можу зробити:

категоризацію за метаданими/контекстом сторінки (швидше, дешевше);
або з використанням image-recognition (CLIP/подібні моделі) для автоматичної класифікації за візуальним контентом, якщо потрібна більша точність.

Тут хотів би уточнити деталі — які саме категорії очікуються, чи є приклад бажаної структури.
Результат — структуровані папки за категоріями + файл-опис (CSV/Excel) з метаданими (джерело, дата, категорія, розмір файлу тощо), завантажені на Google Drive.

Готовий обговорити деталі (джерела, критерії категоризації, вимоги до якості) у приваті — там і узгодимо терміни та вартість. Розгорнути

Бюджет: 1200 UAH Термін: 3 дні

Вітаю пані Ольго!
Зацікавлений вашим проєктом, із задоволенням зроблю.
За термінами знадобиться 3 робочих дні, вартість вказана у ставці. Буду радий обговорити деталі й перейти до співпраці.

Бюджет: 700 UAH Термін: 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 Розгорнути

Бюджет: 900 UAH Термін: 1 день

Радий бачити. Реалізую за 1 день.
Бюджет: 900 гривень
Пишіть. Домовимося

Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день

Добрий день!! Готова якісно виконати поставлену Вами задачу!!!! Звертайтесь

Бюджет: 10000 UAH Термін: 10 днів

Доброго дня. Можу написати програму - яка буде автоматично збирати зображення з відкритих вебджерел - наприклад з reddit. По категоріям уже потрібно буде підключати ШІ для класифікації - якщо не вказана категорія з джерела. Також потрібен буде список доступних категорій

Бюджет: 1000 UAH Термін: 2 дні

Вітаю! Задача повністю зрозуміла, і я не став гаяти часу — під неї вже готовий і протестований робочий скрипт.

Я налаштував автоматизований парсинг профільних фотостоків, що дозволяє витягувати зображення в оригінальній, максимально доступній якості (без стиснення та thumbnails).

Що вже реалізовано та готово до передачі:

Контроль якості: Написав фільтрацію за роздільною здатністю (малі та "биті" картинки відсіюються автоматично).

Каталогізація: Зображення автоматично сортуються по папках-категоріях та отримують уніфіковані назви (без дублікатів).

Для демонстрації я вже завантажив тестову партію структурованих зображень зі стоків на свій Google Диск.

Напишіть мені в особисті повідомлення (приват), будь ласка. Я скину посилання на Google Drive, щоб ви оцінили якість та структуру, і ми детальніше обговоримо ваші категорії, ключові слова та фінальні вимоги до датасету. Готовий передати весь об'єм сьогодні! Розгорнути

Бюджет: 27000 UAH Термін: 27 днів

Доброго дня! Ми з Вами вже спілкувались раніше щодо Вашого проекту, напишіть мені в особисті.

Бюджет: 1500 UAH Термін: 1 день

Доброго дня, мене дуже зацікавив ваш проєкт. Маю значний досвід у сфері Web Scraping та Data Processing за допомогою Python, тому чітко розумію поставлене завдання і готовий реалізувати його якісно та вчасно.

Бюджет: 700 UAH Термін: 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 Термін: 1 день

Добрий день, Ольго! Реалізую ваш проект швидко та якісно, звертайтеся!

Бюджет: 1000 UAH Термін: 3 дні

Вітаю!

Роблю збір і структурування даних, тож задача зрозуміла. Але одразу по головному, бо саме тут такі проєкти виходять або «база, з якою можна працювати», або «папка з прев'юшками»: витягнути оригінали в максимальній якості, а не стиснені версії.

На більшості джерел на сторінці показується зменшена картинка, а оригінал лежить окремо — в іншому URL, в data-атрибуті або за прямим лінком. Тому збираю саме full-res, з фолбеком якщо оригінал недоступний, і фіксую роздільність кожного файлу — щоб ви бачили, що реально зібрано, а не «щось скачалось».

Класифікацію по категоріях роблю через vision-модель — вона розкидає 2000 зображень автоматично, без ручного перебору. На виході: структура папок за категоріями + таблиця з метаданими (джерело, категорія, роздільність, лінк), усе віддаю через Google Drive. Архітектуру закладаю масштабовану, щоб 2-й етап (більше зображень) не переробляти з нуля.

Одне уточню, бо від цього залежить і складність, і строк: які саме джерела — маркетплейси, стокові сайти, конкретні каталоги? Одні віддають картинки спокійно, інші тримають захист, і від цього залежить темп збору.
Напишіть в особисті обговоримо деталі проєкту.

Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день

Доброго дня. Робота цікава, виконаю швидко, без лишніх заморочок. Досвід є. Буду чекати вашої відповіді.

Бюджет: 2000 UAH Термін: 2 дні

Доброго вечора. Можу зібрати таку базу, але потрібні уточнення; у вас є джерело для парсингу? Неможу оцінити вартість роботи, тому, що ТЗ не повністі описує роботу, яку отрібно виконати.

Бюджет: 2000 UAH Термін: 1 день

Доброго дня.

Я ознайомився з вашими вимогами.

Я хотів би мати можливість обговорити це детальніше.

Я можу надати ідеальний результат.

Дякую.

Бюджет: 5000 UAH Термін: 5 днів

Готова приступити до роботи. Пишіть - обговоримо деталі, виконаю якісно ,чітко та вчасно

Бюджет: 1000 UAH Термін: 3 дні

Вітаю! Задача з автоматизованого збору та каталогізації масиву зображень повністю зрозуміла. Оскільки на першому етапі мова йде про 2000 зображень з відкритих джерел, ручна робота тут виключена — потрібен чистий, оптимізований Python-скрипт.

Моє технічное рішення:

Автоматизований скрапінг (Python): Напишу скрипт із використанням бібліотек BeautifulSoup або Scrapy (залежно від структури сайтів-джерел). Скрипт буде знаходити прямі посилання на вихідні файли та завантажувати їх у максимальній роздільній здатності без стиснення. Каталогізація та Структурування: Організую чітку систему папок на основі категорій. За потреби, для автоматичного сортування за візуальними ознаками або метаданими, підключу базову обробку через бібліотеку Pillow (PIL) для валідації форматів, розмірів та усунення дублікатів. Передача результату: Усі зображення будуть завантажені, перейменовані за єдиним зрозумілим шаблоном, заархівовані та завантажені на Google Drive (або передані через скрипт завантаження безпосередньо у ваше хмарне сховище).

Головний ризик проєкту: Деякі веб-джерела блокують масове скачування медіафайлів за короткий проміжок часу. Щоб обійти цей захист, я впроваджу динамічні затримки між запитами (request throttling) та ротацію заголовків (User-Agent), щоб сайти сприймали скрипт як звичайного користувача.

Уточнююче запитання для старту:
З яких саме відкритих веб-джерел чи сайтів необхідно зібрати ці зображення, і які ключові категорії для їх класифікації ви визначили?
Маю досвід роботи з парсингом даних та автоматизацією процесів на Python. Готовий написати скрипт та зібрати для вас чистий, структурований датасет! Розгорнути

Бюджет: 8000 UAH Термін: 3 дні

Доброго дня!

Можу реалізувати збір і структурування масиву зображень. Маю 7+ років досвіду з Python, парсингом даних, автоматизацією збору контенту та обробкою файлів.

Що зроблю:

автоматизований збір зображень із відкритих вебджерел;
завантаження у максимально доступній якості;
фільтрацію дублікатів;
структурування за категоріями;
зрозумілу систему папок і назв файлів;
підготовку підсумкової таблиці з посиланнями, джерелами та категоріями;
передачу результату через Google Drive або інший зручний спосіб.

Перед стартом погодимо джерела, категорії та правила відбору зображень.

Термін: 3–5 днів для першого етапу на 2000 зображень. Розгорнути

Бюджет: 700 UAH Термін: 1 день

Вітаю! Готова взятися за цю задачу. Напишу парсер на Python, який швидко збере потрібний масив зображень.

Налаштую скрипт так, щоб він діставав саме оригінали файлів у максимальній якості (а не стиснуті прев'юшки), і одразу автоматично розкладав їх по відповідних папках-категоріях. Весь готовий структурований архів закину вам на Google Drive.

Напишіть мені в особисті повідомлення, з яких саме сайтів-донорів потрібно парсити картинки та за яким принципом їх класифікувати. Одразу після цього скажу точну вартість і терміни виконання.

Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день

Вітаю. Зацікавлений вашим проектом. Готовий обговорити та виконати!

Бюджет: 5000 UAH Термін: 2 дні

Я NodeJS розробник. Готовий взятися за це завдання. Пишіть, обговоримо.

Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день

Доброго дня, готовий виконати ваше завдання швидко та якісно. маю великий досвід у створенні різноманітних ботів. Напишіть у особисті повідомлення обговоримо деталі. Залюбки допоможу)

Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день

Вітаю.
Для реалізації автоматизованого збору зображень у високій якості я розроблю масштабований скрейпінговий фреймворк, що використовуватиме headless browser для динамічного контенту та забезпечить ефективну обробку джерел. Класифікація буде виконана за допомогою комбінації ML-моделей для первинного визначення категорій та набору кастомних правил для уточнення, що забезпечить високу точність і гнучкість каталогізації у підготовленій базі даних. Маю значний досвід у розробці подібних систем збору та обробки великих даних, а також готові архітектурні шаблони та скрипти, які суттєво прискорять старт проєкту та його реалізацію. Всі деталі реалізації, кінцевий бюджет та терміни пропоную обговорити в особистих повідомленнях.