Este projeto é um Bot usando Computer Vision e Automação de Android, feito em Python;
O XYO Coin é um aplicativo de celular em que você consegue "minerar" a criptomoeda XYO (ERC-20) vendendo dados de geolocalização e sensores, onde a ideia principal é sair andando ou dirigindo por aí enquanto você recebe suas recompensas pela geomineração. Caso você queira receber as recompensas sem se locomover, é necessária a solução de captchas em forma de minigames;
Neste projeto foram utilizadas ferramentas como OpenCV, Scrcpy, MongoDB e Google Tesseract;
Smart Tron
Este foi um projeto desenvolvido para um cliente pela plataforma Fiverr;
O Smart Tron é uma aplicação GUI multiplataforma (Windows, OSX e Linux) desenvolvida com Python e usando ferramentas como Pandas, KivyMD, TA-Lib e Websockets;
O projeto é um robô de operações na corretora de valores IqOption, onde são usadas diferentes maneiras para analisar dados de mercado e tentar prever seus possíveis movimentos no futuro, operando no mercado Forex, Ações, CFD's e Criptomoedas;
Este projeto teve também integração com Cloud, incluindo um dashboard em tempo real de Analytics, plataformas de gerenciamento de clientes e otimização;
O app foi vendido online como Infoproduto, foi necessário um sistema de criação e validação de licenças em nuvem;(https://github.com/dashingsoft/pyarmor)
Esta é uma biblioteca em Python desenvolvida para facilitar a criação e uso de Redes Neurais do tipo LSTM;
Devido ao funcionamento interno de redes LSTM, são necessários pré processamentos nos dados que podem dificultar seu uso para iniciantes;
Com esse projeto, é possível ir do import ao uso efetivo do Modelo em menos de 10 linhas de código;
A descrição, instruções para uso e exemplos podem ser encontrados em Inglês aqui;
7 Linhas de código, desde o import até a previsão de valores futuros
fromeasy_lstmimportEasyLSTMimportpandasdataset=pandas.read_csv('./path_to_dataset.csv')
dataset['y'] =dataset['feature'].shift(-1, axis=0)[:-1] #Turning a time series into a supervised learning problemmodel, X_train, y_train, X_test, y_test=EasyLSTM(data=dataset, n_steps=4).do_magic()
model.fit(X_train, y_train, epochs=20)
predictions=model.predict(X_test)
some weeks ago it used to be working fine, but now it when you try to run it it says :
Traceback (most recent call last):
File "LightLoader.py", line 60, in
generateImgur(url, fileName)
File "LightLoader.py", line 43, in generateImgur
urlretrieve(imgUrl, pathArquivo)
File "C:\Users\admin\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\urllib\request.py", line 247, in urlretrieve
with contextlib.closing(urlopen(url, data)) as fp:
File "C:\Users\admin\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\urllib\request.py", line 222, in urlopen
return opener.open(url, data, timeout)
File "C:\Users\admin\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\urllib\request.py", line 510, in open
req = Request(fullurl, data)
File "C:\Users\admin\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\urllib\request.py", line 328, in init
self.full_url = url
File "C:\Users\admin\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\urllib\request.py", line 354, in full_url
self._parse()
File "C:\Users\admin\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\urllib\request.py", line 383, in _parse
raise ValueError("unknown url type: %r" % self.full_url)
ValueError: unknown url type: '//st.prntscr.com/2017/09/07/1522/img/0_173a7b_211be8ff.png'
If you add time.sleep(0.25) (you can change amount of seconds if you want) in main() after thread.start() (you have to add "import time" at the beginning of file firstly), you will not be banned for ~4 minutes (in my case). You can also change your IP using VPN every time you get banned