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【 募集詳細 】 不動産データを収集をしたくPythonのプラグラミングサポートをお願いします。 【依頼背景】住宅データを自動収集したいのですが、ポップアップ画面のスクレイピングは、seleniumが必要とわかり、教えていただきたいです。具体的には、ポップアップからデータを取得したいです。 【追加情報】当方PYTHON素人でして、COLABOLATORYとCHAT GPTで簡単なスクレイピングをおこなったレベルです。 【 重視する点・開発経験 】 ・Pythonを使った開発のご経験があり、どちらかというと時間優先でご対応いただける方を募集しています 【 応募時のお願い 】 お支払いに必要な単価をご教示ください。 ご質問がありましたら、気軽にお問い合わせください。 応募をお待ちしております！

プログラミングは初心者です。優しく教えていただけると幸いです。 【お願い】 DAVIS2017というビデオオブジェクトセグメンテーションでの質を競うコンペティションがあります。DAVISのデータセットをグランドトゥルースして自作のデータセットと比較して評価されます。 私は自作でデータセットを作成しました。評価する際のプログラムがgithubにあるのでそれをもとに評価したいです。エラーが発生した場合は、直していただきたいです。 詳しくは添付しているURLをご覧いただきたいのですが、 Evaluate DAVIS 2017 Semi-supervisedの python evaluation_method.py --task semi-supervised --results_path results/semi-supervised/osvos こちらのコマンドを私が実行するときはosvosではなく、自作のデータセットで実行し、評価を行いたいです。 ご質問があれば、お願いいたします。

【概要】ベースとなる別ツールで用いているプログラムコードの一部(ネットワーク構成)をtensorflowで動作するように書き換えしていただきたいです。 ベースとなるプログラムコードもPython記述になります。また、どこで何を行なっているのかをコメントアウトしていただけるとありがたいです。 継続で他の部分のプログラムコードの書き換えも考えております こちらの都合ですが、急ぎになります

【概要】ドキュメントからLLMで特定の日付を抽出するためのプロンプト作成をお願いしたいです。 【目的】現在、多くのドキュメントを1つずつ目を通して、必要な日付情報を抽出する作業をしていますが、それを効率化することが目的です。 【依頼背景】pythonでドキュメントを読み込み、OpenAIのAPIで必要な日付を抽出するプログラムは作成しましたが精度があまり出ていないのでプロンプトチューニングをお願いしたいです。 【提案の際のお願い】提案される際は、これまでの簡単なご経験、プロンプトチューニングの方針、お見積りをご提示頂けますと幸いです。宜しくお願いいたします。

【概要】Google Colabを用いたRVCの導入ついてレクチャしていただきたく存じます。 【目的】Google Colabはサブスク済みです。 　　　　　①Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUIのインストール 　　　　　 　https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI 　　　　　②Multi-Model RVC Inferenceのインストール https://github.com/ArkanDash/Multi-Model-RVC-Inference 　　　　　③①②を稼働可能ににする※ 　　　　　④huggingfaceで公開されているRVCモデルをGoogle Colabで動かす。 【依頼背景】Google ColabとPythonに疎いため。 ②と④導入記事があまりないため。 　　　　　　　 Stable diffusionのローカル版は自力で導入済みなのでgitやPython3.10 はインストール済みです。 【提案の際のお願い】 　　　　　　　　対応ご依頼日：火/木/金曜日20時～ 土日は9時～で調整可能です。　 　　　　　　　　対応は画面共有とVCにてご教示いただけますと幸いです。 　　　　　　　　最大90分を想定しています。 　　　　　　　　インストール+Google Colabのレクチャ+ 　　　　　　　　(できればRVCとHugging Faceの基礎的な事をご教示いただけますと幸いです。)

＜書き方の例＞※修正してご利用ください。不要な部分や本メッセージは削除してからご送信ください。 【概要】PythonとChatGPTを用いた小説創作アプリの作成 【目的】AI小説コンテストに参加したい。多いのはPythonとChatGPTの組み合わせのようだ。 【依頼背景】人間が粗筋を作り、AIにより７万文字ぐらいの小説にする。６千文字を１２章にすると私では章がつながらない。少年向けSF小説を書きたい。まるっきりAIに書かせる人が多いようだが好みのストーリーにならないようだ。 【提案の際のお願い】

【概要】AI/ChatGPTで？メール返答自動生成ツールを検討中‐ヘルプデスクでの活用について 【目的】ヘルプデスク業務効率化。過去の回答を有効活用した。 【依頼背景】メール対応を現在過去メールを参考にしながら対応しています。商品数が50商品以上超えるため、データベースを活用し（メールボックスから取り出さないといけませんが）、AIでメール返答自動生成を実現したいです。 また、ヘルプデスクのチケットは今後CRMシステム（オープンソース）で管理したいため、そちらに関しても経験がある方（言語：Python）とお話できたらうれしいです。 【提案の際のお願い】まずはビデオチャット（顔なしでもOK）でご相談できればと思います。 　 ご質問ありましたら何なりとお尋ねいくださいませ。 よろしくお願いいたします。

【目的】fxの取引に使用するため機械学習の論文の提案モデル（DKRVFLN-AEモデル）そのままのコードをpythonでお願いします。トレーニングデータをインプットすればモデルが学習されるようにしていただき、そのモデルの予測値が出力されるようにしていただくことをできる方を探しています。 以上のことができる方はぜひご連絡ください。

今後、WordPressのブログ記事を自動化したいと思い、 「ChatGPTのAPIを使用して、無限のブログ記事を自動的に作り続ける方法: ブログ執筆は全てAIに任せてしまえばいい！寝ている間も、お風呂中もブログを作り続ける。 」 という本をAmazonのKindleで購入しました。 途中まで本書の通りに進めてみるも、難しくて断念しました。 最後まで仕上げてくれる方を探しています。 もちろん、依頼をする際には、 AmazonKindleにもログインしていただき、本書を読んでいただきます。 具体的にしてほしいことは、 本書の目次を掲示するので、そちらで理解してください。 【はじめに】■本書を読み始める前に【第１章】ChatGPTを使ってみよう ■アカウントの登録 ■ChatGPTを使ってみる ■ブログタイトル質問例 ■ブログのリード文を質問例 ■この章で理解してほしいこと【第２章】PythonによるChatGPTの使い方 ■　ChatGPTのAPIキーの発行手順 ■　Visual　Studio　Codeのダウンロード ■　Visual　Studio　Codeのインストール ■　Pythonのダウンロード ■　Visual　Studio　Codeの起動 ■　PythonからChatGPTを使用する ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー ここまでは自力で終わっています！ ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー ■　この章で理解してほしいこと【第３章】ChatGPT　APIの結果をクラス化する ■　ChatGPT　APIのリクエスト内容 ■　ChatGPT　APIの部分をメソッド化する。 ■　ブログ記事生成を行いやすい形にクラス化 ■　この章で理解してほしいこと【第４章】ブログ記事構成に作成する ■　ChatGPTのレスポンスと固定文字の判別方法 ■　具体的な方法と詳細を受け取る ■　ブログ構成をソースコードで出力できるようにする ■　この章で理解してほしいこと【第５章】Webサイトの操作方法 ■　Seleniumのインストール ■　Selenium用のプロジェクト作成とGoogleを立ち上げる ■　Seleniumの基本的な使い方 ■　この章で理解してほしいこと【第６章】WordPressの記事作成の自動化 ■　WordPressの設定 ■　Seleniumを使用してWordPressにログインする ■　Seleniumを使用して新規投稿する。 ■　ChatGPTAPIのプログラムと組み合わせる ■　この章で理解してほしいこと【第７章】ブログに画像を貼り付ける ■　WordPressに画像を追加する ■　本文に画像の挿入する ■　画像を挿入するソースコード ■　OPENAIの画像生成 ■　画像を複数枚生成する ■　この章で理解してほしいこと【第８章】ブログらしくする方法 ■　文章に改行を入れる ■　改行と画像を入れたブログ作成 ■　正規表現での文字列変換 ■　この章で理解してほしいこと【第９章】ブログを無限に作成する ■　無限に量産する方法 ■　例外に対処 ■　この章で理解してほしいこと【第１０章】好きなようにプログラムを作ろう ■　本書で作ったプログラム ■　アイキャッチ画像を自動的に設定する【第１１章】ChatGPT3.5Turboについて ■　ライブラリのアップグレード ■　OpenAIにリクエストする型を変更する ■　会話履歴について ■　ChatGPT3.5に対応したブログ作成プログラム とにかく、ゴール地点としては、コレから簡単にブログ記事を大量に自動的に生成できるようになれれば良いので、「自分で全部できます」っていう人がいるのであれば、あなたのやり方にお任せします。 問題は、自動的にブログ記事を書ける環境を構築していただき、今後の使い方についても教えていただき、それ通りに問題なく動作すれば完了となります。 どうか協力してくださる方をお探ししています。 追加の情報が必要な場合はご質問ください。 スピーディな方を優遇いたします。 また、作業にはopenapiキーも提供しなければいけなかったり、その他プライバシーの観点から、本人確認ができている方に限らせていただきます。

Stable Diffusionのインポートができずに困っているので解決方法を教えて下さい。 soudan1.jpg　の箇所が正常に動かず soudan2.jpg　のようなエラーが生じます。 原因は、恐らくGPUがIntel UHD Graphics 620だからかと考えています。が、pythonは全く分かりませんし、AI系は全くの初心者なので他に原因があるかなどは全くわかりません。 お願いしたいことは、 「Stable Diffusionを使えるようにしてほしい」ということです。 その過程で、このパソコンで使えるようになるのか？ それとも、NVIDIAのGPU搭載のパソコンに変更しないといけないのか？など、具体的なアドバイスや必要であれば一緒に作業などお願いできればと思います。

主題の通り、StableDiffusion web uiのLORA機械学習の環境構築の依頼です。 自分なりに調べてみたのですが、下記2つの記事が参考なりそうで、途中まで試してみたのですが、記事に書いてある途中の工程でエラー？で進みません。 それぞれのやり方で推奨してるpythonのバージョンが違うことも関係してるかもですが、現在もたまに謎のエラー出たりはしつつもなんとか動かしてる状況なので、最悪全く動かなくなるとかなり困るので、pythonのバージョンの変更とか大きな変更はしてません。（今の自分が使ってるのはPython3.10のほうのはず） https://yuuyuublog.org/lora-easy-training-scripts/ ➡Python3.10.6推奨 https://kurokumasoft.com/2023/02/24/stable-diffusion-lora/ ➡Python3.10推奨 ・実際にLORAの学習の環境を実装してる方 に当方のPCに環境構築をお願いしたいと思います。 繰り返しになりますが、「実際にご自分のPC環境でLORA導入し、学習と学習の効果が正常に反映されてるのが確認できてる方」にお願いしたいと思います。また、実装完了後に、使い方の詳細、各設定値の意味なども説明していただける方は優先いたします。 実際に自分の方に環境に構築していただく際も、学習と学習の効果が正常に反映されてるのが確認できるところまでお付き合いいただきたく思います。 また、やり方は、上記2つの記事通りでなくても環境構築さえできるのなら、何でも構いません。 そこそこ時間がかかることが予想されるので、時間に余裕のある時に対応していただければと思います。 当方はGWは5月9日まで休みなので、その間は1日中いつでも対応可能です。基本的に早く対応していただける方に対応していただきと思います。 それ以降の日程はまた調整いたします。 どうぞよろしくお願いいたします。

Colab上で、Diff-SVCを動かせるようにしてほしいです。 メモリ不足でエラーが出続けている間にユニットが溶けてしまったので、 再購入しましたが、できれば無駄にしたくないので、 回避できるようにしていただけるとありがたいです。 現状、下記のようなエラーが出ている状況ですが、 他にもいろいろ問題があるような気がします。 /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/numpy/testing/_private/utils.py in <module> 21 from numpy.core import( 22 intp, float32, empty, arange, array_repr, ndarray, isnat, array) ---> 23 import numpy.linalg.lapack_lite 24 25 from io import StringIO ImportError: numpy.core.multiarray failed to import ここに至るまで、色々とお金を突っ込み過ぎたので、 できれば4000円ぐらいで、対応していただけると非常に助かります。

英単語（または他の言語）を6000個ほど用意しており、その英単語をすべて用いて自然な文章をPythonなどのプログラムで生成していただくことは可能でしょうか。 文章は約300ほどにまとまりましたら助かります。

【概要】 Musikaというpython製のスクリプトで、 自分で用意した音楽ファイルを複数学習させて、 曲を生成したいと思っています。 GitHub – marcoppasini/musika: Fast Infinite Waveform Music Generation https://github.com/marcoppasini/musika 実現したいこと 「任意の音楽を学習させることで、それっぽい新曲を生成できるようになります」 というのをやってみたいのですが、 上記ウェブサイトの Trainingの項目で、 python musika_encode.py --files_path folder_of_audio_files --save_path folder_of_encodings を叩くと、6個のnpyファイルが生成されました。 が、ここから何をやっていいのかサッパリ読み解けません。 python musika_train.py --train_path folder_of_encodings を実行すると、 添付のようなエラーが出てきます。 すみません、このエラーを回避して、 用意した複数のwav（音楽データ）を学習させて、 音楽を生成するまでのプロセスをアドバイスいただけますと、 非常に助かります。 何卒宜しくお願い致します。

＜書き方の例＞※修正してご利用ください。不要な部分や本メッセージは削除してからご送信ください。 【概要】Python、OpenCVによる画像のノイズ除去についてお願いできればと思います。 手元の環境でPython（Python3系、OpenCV）は実行できます。 作業効率化のため、ある特定の種類の画像のノイズ部分を除去するシステムを構築していただきたいです。 自力で色々試してみましたが、難しく、ご依頼させていただきました。 詳細はメッセージにてやり取りできればと思います。 宜しくお願い致します。

【概要】PythonでPCの画面上に表示されたトランプに書かれた数を、重複や漏れなく画像認識で識別するプログラムを作成していただきたいです。 【目的】ブラックジャックの自動カウンティングツールを作成しようと思っております。(実際の動画はそちらにお渡し致します)

MSN Masked Siamese Networksを使って画像のEmbeddingを生成するサンプルコードを作ってください。 https://github.com/facebookresearch/msn - Pythonでcalculate_image_embedding(image: Image):のような関数を作成してください - 適当な画像（何でも良いです）1枚を関数に通して実数値のEmbeddingを表示してください - 上の処理をGoogle Colabで書いたものを納品お願いします 実際に利用する前に感覚を掴むためにとりあえず動くものが欲しいです。

この度は私の依頼案件を閲覧頂きまして誠にありがとうございます。 mq4(EA)とPythonを連携できる方を募集致します。 内容はDMよりご連絡頂ければ詳細をお送り致します。 ● mq4とPythonの知識があり、こちらの要望通りシステムを組み上げることができる方 ● ２〜３日で納品が可能な方(日程については要相談) ● 今後もプロジェクトメンバーとして、仲間として活動して頂ける方 今回は予算を20万円とさせて頂いておりますが 素晴らしいご提案であったり今後の展望にも期待できそうな場合は こちらの判断で10万円までおひねりをお支払い致します。 是非あなたのお力をお貸しください。 よろしくお願い致します。

[依頼内容] MNIST画像を用いてVAEを学習させ、MNISt画像1枚の入力に対して学習させたVAEを通して得られた画像を出力するようなプログラムの改良 [改良点] MNIST画像ではなく自前で用意した1028×1028のpng画像が入ったフォルダーからモデルを学習させる 出力では1028×1028のpng画像を入力し、VAEを通して変換させた画像を出力 [実行環境] windows10 python3.6 tensorflow2.3.0 [補足] 関数などをいじる必要はないのでVAEについての知識はさほど求められないと思います。 依頼を受けてくれることが決まりましたら訓練データとテストデータをお送りします。 予算は最大1万円まで考えています。

【タスク】血管が含まれる画像（モノクロ）から血管をラベリングする。 【ゴール】依頼者の環境（GoogleColabPro+）でオリジナルデータでPSPNETでのセマンティックセグメンテーションが出来る。 【URL】 参考書籍：作りながら学ぶPyTorchによる発展ディープラーニング 参考書籍のGit：https://github.com/YutaroOgawa/pytorch_advanced 【現状】書籍の3章（PNPNETによるセマンティックセグメントーション）が推論まで全て終わった状態です ここからオリジナルデータでクラスを作って学習させたいのですがやり方がわからず開発をお願いしたいです。 【使用言語】python 【希望納品日】2週間から1ヶ月 【備考】 画像の枚数：200枚 ラベル画像：2クラス、それぞれ200枚（合計400枚）白背景に黒で対象が塗りつぶしてある。 学習はこちらの環境でもできます。

https://heartstat.net/2022/04/10/python_speech-synthesis_myvoice/ このサイトのソースを使えるように教えてください。 ひとまず環境はできていると思うのですが、 python make_corpus.py をしても何も出力せず終了してしまいます。 サブフォルダ、 source_file_folder save_path をmake_corpus.pyのある下に作ってあり22.5kHz, 16bitのwavファイルを2つ置いてあります。 出てくるメッセージは (base) PS C:\DL_Voice> python make_corpus.py 2022-05-01 15:24:19.693105: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:151] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. 2022-05-01 15:24:20.664433: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1525] Created device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 3991 MB memory: -> device: 0, name: NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti, pci bus id: 0000:03:00.0, compute capability: 7.5 C:\Users\owner\anaconda3\lib\site-packages\pyannote\algorithms\utils\viterbi.py:86: FutureWarning: arrays to stack must be passed as a "sequence" type such as list or tuple. Support for non-sequence iterables such as generators is deprecated as of NumPy 1.16 and will raise an error in the future. return np.vstack( C:\Users\owner\anaconda3\lib\site-packages\pyannote\algorithms\utils\viterbi.py:95: FutureWarning: arrays to stack must be passed as a "sequence" type such as list or tuple. Support for non-sequence iterables such as generators is deprecated as of NumPy 1.16 and will raise an error in the future. return np.vstack( 2022-05-01 15:24:38.018393: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:368] Loaded cuDNN version 8400 (base) PS C:\DL_Voice> です。 全半は特に問題ないwarnigだと思っていますが、出力されず終わります。 よろしくお願いいたします。