Daemon23RUS

То как ты задаешь вопрос, говорит о том что написать с нуля это тебе не под силу.

tensorflow - это прежде всего векторизованные операции с тензорами + возможность выполнить эти операции на GPU + очень важный плюс (есть подсчет градиента для любого математического выражения). Если его сравнивать с numpy то основное отличие будет отсутствие подсчета градиента и не возможность из коробки выполнять numpy на GPU, это возможно через numba например.

Распознавание лиц с нуля такого проекта ты не найдешь, все что можно найти и в изобилии это создание нейронной сети с нуля (реализованные как на чистом numpy, так и на tensorflow без использования моделй).

гугли neural networks from scratch python. Например вот https://www.geeksforgeeks.org/implementation-of-ne... Но ничего близкого к распознаванию лиц и эмоций с нуля ты не найдешь.

Давайте я за вас прочитаю документацию про Bot Menu Button

как без физического ПЛК в ней работать

В колонке Online есть возможность поставить галочку Simulate mode и только потом нажимайте Login. Только перед этим должна быть установлена хотя бы одна модель контроллера (target) (можно выбрать даже компьютер в качестве контроллера, тогда и Simulate не нужен).
Рекомендую сначала освоить версию 2, а уж потом 3. Из языков советую CFC, ST, как дополнение SFC.
(таргеты можно бесплатно скачать у Овен)
Заодно можете нарисовать графику (отображение в среде программирования или в браузере (web-интерфейс)).

Классическая реализация этого подхода предполагает, что есть CSS шлюз, ограничивающий минимальный/максимальный размер шрифта для минимального/максимального размера экрана, и логика дизайна явно завязана на размер шрифта. Как в мире, где люди печатают разные штуки на бумаге. Плюс альтернативные единицы измерения - vw, vmax, проценты - если нужно. Это помогает сохранить в верстке логику дизайна в явном виде. Используя искусственную логику 1rem = 10px, и rem не в значении "базовый размер шрифта", а просто как костыль для адаптивности, вы упрощаете изначальные подсчеты, но в верстке получается гора рандомных дробных значений, которые не пойми что обозначают. Тут нужно либо подгонять все под 10px сетку, что не всегда уместно, либо по мере усложнения интерфейса это все превратится в такую кашу, что врагу не пожелаешь. Собственно это возвращает нас к изначальной проблеме верстки в пикселях. Куча магических значений и никакой логики в коде. Это главный недостаток вашего способа приготовления rem.

Вторая проблема, более общая - округление значений. При изменении размера экрана будут появляться дробные размеры всего. Они будут округляться до целого количества пикселей. При этом у нас есть много ситуаций, когда разные браузеры будут округлять по-разному, или просто не туда, куда мы ожидаем. Появляются разные артефакты. В модных сайтах, где в дизайне много негативного пространства, мы можем этого не заметить, но в тесных интерфейсах кроваво-энтерпрайзных приложений это быстро станет проблемой. Там пиксели = надежность и предсказуемость.

Нет.

В общем случае эта задача не решается на 100% по определению.
Вы говорите, что вокруг фамилий у вас произвольный текст, а это значит, что среди этого текста попадаются слова, которые чем-то похожи на ФИО, но не ФИО, или имя отчество, без фамилии, или что-то вроде "светкин василёк Игоревич". Можно это считать таким экзотическим ФИО, или отчество тут просто отдельно стоит и искать его не надо?
В любом случае схема решения примерно такая. Если у вас есть знаки препинания, то можно разбить по ним фрагменты текста, ФИО не разделяется знаками препинания (кроме дефиса), но дефис отличается от тире пробелами по бокам.
Далее у вас есть цепочки слов. Если в цепочке N слов, то в ней, можно сказать, N-2 кандидата на ФИО.
Каждая трока-кандидат на ФИО может быть проклассифицирована по ряду признаков, свидетельствующих в пользу того, является ли эта тройка ФИО. Осталось только определить набор признаков и веса этих признаков. Каждый признак определяет два показателя: 1) насколько этот признак добавляет шансов тройке быть ФИО; 2) на сколько несовпадение по этому признаку отнимает шансов быть ФИО. Показатели определяются от нуля до 1 и перемножаются. Подбор признаков и их показателей будет настройкой вашего классификатора.
Тут дальше можно двигаться разными путями.
Часть детектов вы сможете надёжно определять по окончанию отчества.
Часть признаков у вас будут словарными словами, которые, по вашему, не могут быть именем и\или фамилией.
На этом этапе уже будет довольно хорошая детекция. Вопрос что вам важнее, отсутствие false positive, или отсутствие false negative.
Так же по-разному может повезти с входными данными. Если у вас много "ловушек" в виде разбросанных по тексту бесхозных отчеств, если у вас много очень странных имён... в общем тут вам никто не выдаст идеальное решение. При отсутствии четкого ТЗ результатом будет расплывчатое ХЗ.
В целом обычно на настройку таких классификаторов под текст на первое время сажают людей. У нас сейчас есть ChatGPT и ему, думаю, вполне можно скидывать наборы имён, чтобы он вычеркивал те, которые вряд ли именами являются. Если вы приняли, что какое-то слово не может являться именем, или фамилией, то такое решение хорошо бы кэшировать, а затем для консистентности придерживаться аналогичного в других случаях.

Странная у вас задача, сударь. Выглядит как учебная. В этом случае рассуждений вроде приведенных мной здесь хватило бы для успешного ответа на собеседовании.

Любые, какие не противоречат закону, и какие по силам этому новичку.

Откройте для себя screen

Разработчик был скорее всего не заинтересован чтоб любой игрок изменял сохранения игры.
Поэтому вопрос можно либо адресовать разработчику это игры либо просто забить на него.

Возможно.

- Базовый репозиторий со всеми основными (одинаковыми) компонентами.
- Ru репозиторий, который подключает основные компоненты + отдельно те, которые индивидуально под Ru сегмент.
- En репозиторий, который подключает основные компоненты + отдельно те, которые индивидуально под En сегмент.

Аналогично и микро сервисы я бы организовал.

Почитайте гугл, там с десяток похожих проблем, каждая из которых со своим решением, что происходит в вашем случае по описанию понять нереально.

Я бы в вашем случае шел постепенно
Попробовать библиотеку на отдельном хтмл файле, без вью, с небольшим элементом.
Убедиться что все работает - искать решение в: а) Настройках б) Вью в) особенностях хтмл блока г) Версии и совместимости
не работает - смотреть настройки и параметры, консоль, версии пакетов, в конце концов почитать мануал...

burp suite + сертификат

будет выделываться мимо прокси - proxifier

ну, ширину канала - то такое, а вот мощность WiFi сигнала неплохо бы уменьшить
еще лучше - воткнуть провод
ну и для внешки выносную атенну, правда для 4G они , по моему, длиной метр, это не вайфай пиндюрка

в остальном все умозрительно - более мощный проц и память ускорят прогон данных - читай меньше излучать, но и сожрут больше энергии

лучше/проще всего и надежнее - бесперебойник побольше