Бюджет: 1500 UAH Термін: 4 дні
Добрый вечер! Имею опыт работы с классификаторами, в частности, с деревом решений. Готова сделать все на Python с отчетом. Напишите, пожалуйста, пообщаемся детальней. Хорошего вечера!
Завдання на лабораторну роботу №2 з «Аналізу даних»
В лабораторній роботі досліджується вплив розміру дерева рішень на безпомилковість класифікації об’єктів для однієї із задач репозитарію автоматичного навчання Каліфорнійського університету в Ірвіні . Лабораторна робота полягає у виконанні таких завдань
1.Сформулювати змістовну постановку задачі згідно варіанту.
2.Розбити дані на навчальну та тестову вибірки та перевірити їх репрезентативність.
3.Синтезувати дерево рішень для здійснення класифікації об’єктів для задачі згідно варіанту.
4.Побудувати залежність частоти помилок класифікації (або ризику, якщо задана платіжна матриця)від розміру дерева рішень.
5.Обґрунтувати оптимальний розмір дерева рішень.Навести оптимальне дерево рішень.
6.Порівняти дерева рішень, які синтезовано за різними критеріями розщеплення.
7.Розрахувати матриці сплутуваньнайкращого дерева рішень нанавчальній та тестовій вибіркахта зробитиза нимивисновки.
8.За експериментальними даними вивести двовимірні розподіли класів рішень для кількомапарамиознак, які фігуруют укореневій та прикореневих вершинах дерева. Нанести на порівняти двовимірні розподіллогічні умови з вказаних вище вершин та зробити висновки.
9.Порівняти створений класифікатор з результатами вирішення цієї задачі іншими дослідниками.
Дані завадання потрібно виконати для: Drug consumption (quantified) - Варіант з сімома класами
Реалізація програми потрібна на python + звіт
Бюджет: 1500 UAH Термін: 4 дні
Добрый вечер! Имею опыт работы с классификаторами, в частности, с деревом решений. Готова сделать все на Python с отчетом. Напишите, пожалуйста, пообщаемся детальней. Хорошего вечера!
Потрібно розробити легковажний і швидкий мікросервіс на Python для генерації PDF-документів (інвойси, акти, звіти) на основі HTML/CSS шаблонів (Jinja2) та вхідних JSON-даних. Сервіс має приймати дані через API, рендерити документ і повертати готовий файл або зберігати його в S3-сумісне сховище.Технологічний стек Мова: Python 3.11+ Фреймворк: FastAPI Генерація PDF: Weasyprint або Playwright / Jinja2 (для шаблонізації) Інструменти: Celery (для фонової генерації важких звітів), DockerФункціональні вимоги POST /api/v1/templates (Реєстрація шаблону): Завантаження HTML-шаблону та стилів, збереження їх у системі під унікальним ім'ям (slug). POST /api/v1/reports/generate (Синхронна генерація): Приймає template_slug та JSON-об'єкт з даними. Повертає готовий PDF-файл у тілі відповіді (підходить для дрібних інвойсів). POST /api/v1/reports/generate-async (Асинхронна генерація): Для важких звітів. Ставить задачу в чергу (Celery). Повертає task_id. По закінченні генерації завантажує файл в S3 і надсилає Webhook на вказаний URL з посиланням на скачування.Критерії приймання Код структурований (розбитий на модулі: api, core, tasks, services). Наявність Docker Compose (FastAPI + Redis + Celery). Покриття тестами (pytest) ендпоінтів генерації.
Бот для дзеркалювання позицій на Binance Futures (Python) Потрібен бот, що читає мої позиції на Hyperliquid (публічний API) та Bitget Futures (мій ключ read-only) і пропорційно повторює їх на моєму Binance USDT-M Futures через API. Логіка: відкриття, збільшення, часткове закриття, повне закриття — все дзеркалиться з налаштовуваним коефіцієнтом розміру. Полінг 5–10 сек. Обов’язкова коректна обробка часткових закриттів та усереднень. Вимоги: сповіщення в Telegram про угоди й помилки; конфіг (пари, коефіцієнт, ліміти); деплой на мій VPS + інструкція; вихідний код передається мені. Ключі вводжу сам. Етапи: 1) Hyperliquid→Binance, тест на малих сумах; 2) Bitget→Binance. Оплата через safe поетапно. У відгуку вкажіть досвід з API бірж і як обробите часткове закриття 30% позиції лідером
Необхідно провести глибоку технічну перевірку трьох PDF-файлів на достовірність та можливі ознаки редагування або підробки. Потрібна не лише візуальна оцінка документів. Виконавець повинен добре розуміти внутрішню структуру PDF-файлів та вміти аналізувати: метадані файлів; структуру PDF та окремих об’єктів; історію створення і можливого редагування; використане програмне забезпечення; вбудовані шрифти, зображення, шари та інші елементи; можливі ознаки повторного збереження, конвертації, внесення змін або формування документа заднім числом; будь-які технічні невідповідності, які можуть свідчити про маніпуляції з файлами. За результатом перевірки необхідно надати зрозумілий письмовий висновок щодо кожного файлу із зазначенням виявлених ознак, ризиків та обмежень перевірки. Розглядаємо фахівців, які мають практичний досвід у цифровій криміналістиці, аналізі PDF-документів, метаданих або перевірці електронних файлів на автентичність. У відгуку, будь ласка, коротко опишіть ваш досвід, методи та інструменти, які ви використовуєте для такої перевірки.
Індикатор для користування у торгівлі повинен визначати певні діапазони з історію і аналізувати їх з поточним
Я маю список серверів Discord, що працюють у різних країнах і мовах. Завдання полягає в розсилці приватних повідомлень користувачам, які знаходяться на вказаних серверах. Зміст кампанії буде адаптовано для кожного сервера. Загалом підготовлено варіанти повідомлень у 10 мовах. Обсяг для оцінки Етап 1 - тест Відправка 1000 тестових повідомлень для перевірки ефективності рішення, якості виконання та реакції антиспамових систем. Етап 2 - основна кампанія Відправка 10 000 повідомлень щомісяця протягом 5 місяців. Загальний обсяг: 50 000 повідомлень. Умови співпраці Виконавець відповідає за реалізацію завдання від початку до кінця, включаючи підготовку необхідної інфраструктури та акаунтів. Моя сторона залишає за собою обов'язок надати: графіки, зміст повідомлень, список серверів, інформацію про те, яка мовна версія має бути використана на конкретному сервері. Замовлення може бути розширене, якщо тестовий етап завершиться успішно, а повідомлення будуть ефективно доходити до отримувачів.