Pinned Repositories
AntonBalmakov
Cost_control
Cost control for your life
Django-Dronov
The Dronov book project. The practice of creating web sites
Face_recognition
Create a facial recognition model using deep learning in Python language
Melius
в системе имеются сущности: - кредитная заявка - контракт - товар - производитель Задания: 1) создать модели в Django для вышеупомянутых сущностей, учитывая, что у кредитной заявки может быть: - только один контракт - несколько товаров каждый отдельно взятый товар связан только с одной заявкой у товара - только один производитель у каждой модели есть поле "дата создания", проставляется в момент создания обьекта при создании связей с другими моделями можно указать related_name 2) Дано: id контракта (например 32812) получить из обьектов модели кредитной заявки (!!!) уникальные id производителей всех товаров, которые связаны с этим контрактом при выполнении постараться минимизировать обращение к базе данных использовать git, результат залить на любой репозиторий, например github
Parser-currency
Dollar and the Belarusian ruble
Polonez-Integration
Прототип сервиса односторонней интеграции.
RocketDataTest
В этом тестовом задании Вам нужно разработать онлайн каталог сотрудников для компании.
Secur-T
Test task
Shop-Yes-Bouquets
Edible bunch shop
AntonBalmakov's Repositories
AntonBalmakov/AntonBalmakov
AntonBalmakov/Cost_control
Cost control for your life
AntonBalmakov/Django-Dronov
The Dronov book project. The practice of creating web sites
AntonBalmakov/Face_recognition
Create a facial recognition model using deep learning in Python language
AntonBalmakov/Melius
в системе имеются сущности: - кредитная заявка - контракт - товар - производитель Задания: 1) создать модели в Django для вышеупомянутых сущностей, учитывая, что у кредитной заявки может быть: - только один контракт - несколько товаров каждый отдельно взятый товар связан только с одной заявкой у товара - только один производитель у каждой модели есть поле "дата создания", проставляется в момент создания обьекта при создании связей с другими моделями можно указать related_name 2) Дано: id контракта (например 32812) получить из обьектов модели кредитной заявки (!!!) уникальные id производителей всех товаров, которые связаны с этим контрактом при выполнении постараться минимизировать обращение к базе данных использовать git, результат залить на любой репозиторий, например github
AntonBalmakov/Parser-currency
Dollar and the Belarusian ruble
AntonBalmakov/Polonez-Integration
Прототип сервиса односторонней интеграции.
AntonBalmakov/RocketDataTest
В этом тестовом задании Вам нужно разработать онлайн каталог сотрудников для компании.
AntonBalmakov/Secur-T
Test task
AntonBalmakov/Shop-Yes-Bouquets
Edible bunch shop
AntonBalmakov/Top-Course
Django wesite
AntonBalmakov/Test_task_Planeks
THE CHALLENGE Any user can log in to the system with username and password. You can use generic views provided by Django to implement these features. Registering new users via the admin interface is enough. Note, you do not need to implement a user profile interface to support password change. Any logged-in user can create any number of data schemas to create datasets with fake data. Each such data schema has a name and the list of columns with names and specified data types. You need to implement different types of data (at least 5 different types): Full name (a combination of first name and last name) Job Email Domain name Phone number Company name Text (with specified range for a number of sentences) Integer (with specified range) Address Date Users can build the data schema with any number of columns with any type described above. Some types support extra arguments (like a range), others not. Each column also has its own name (which will be a column header in the CSV file) and order (just a number to manage column order). After creating the schema, the user should be able to input the number of records he/she needs to generate and press the “Generate data” button. After pressing the button, the system must use Celery to generate CSV file of specified structure, corresponding fake data and save the result in the file somewhere in the “media” directory. Build an online service for generating CSV files with fake(dummy) data using Python and Django: The interface should show a colored label of generation status for each dataset (processing/ready). Add a “Download” button for datasets available for download. Completed application should be deployed to Heroku and be available online (HTTPS should be supported). Please, create a test user and provide us with the credentials. The source code should be committed to the repository on GitHub, Bitbucket, or GitLab. TECHNOLOGY STACK Python 3 Django Celery Bootstrap, Bulma, UIKit or any other similar framework for UI Use PEP8 for your Python code.
AntonBalmakov/TestRep
Test repository
AntonBalmakov/Zipseil-test
Zipseil-test