Dimonchik

Ознакомится со стандартами RFC на протокол TCP и те протоколы, которые вы собираетесь "дешифровать". Все соответствующие rfc можно найти, например здесь https://tools.ietf.org/html/rfc793. В исходниках wireshark можно посмотреть примеры, как это делается.

Подготовка:

1. В чистую виртуальную машину с отключенной сетью ставится чистый Windows с лицензионного диска (никакая не СБОРКА! и не готовый образ).
   
2. Никакой другой ПОЛЕЗНЫЙ софт на эту ВМ не ставится.
   
3. Ставится банк-клиент, скаченный с официального сайта.
   
4. Подключается сеть в режиме NAT.
   
5. Заносятся все данные и ключи. Проверяется подключение к серверу (увидеть свой баланс).
   
6. Делается снепшот виртуальной машины.
   

Работа:

1. Запуск ВМ. Работа в банк-клинте (как обычно). Откат ВМ к снепшоту, сделанному на этапе подготовки.
   

Только не говорите, что это НЕ УДОБНО.
Во-первых, это неправда; запустить/остановить/откатить VirtualBox (например) не сложнее, чем распечатать накладную в 1С.
Во-вторых, если бы даже это было действительно не удобно, то это все равно не имело бы значения, когда речь идет о безопасности банковских операций.

https://www.draw.io/

https://rucaptcha.com/newapi-recaptcha
https://rucaptcha.com/api-recaptcha

хромовое расширение musicsig все еще легко и непринужденно качает мп3 без всяких левых движений. Гляньте как написано и вперед.

# -*- coding: utf-8 -*-

from __future__ import print_function, unicode_literals
import os
from lxml import etree

FILES_DIR = 'Путь/До/Папки/С/Файлами'

def main():
    parser = etree.HTMLParser()
    for fname in os.listdir(FILES_DIR):
        path = os.path.join(FILES_DIR, fname)
        tree = etree.parse(path, parser)
        root = tree.getroot()
        el = root.find('.//h3[@class="header-text"]')
        if el is not None:
            header = el.text
            if not header:
                print(fname, 'Пустой заголовок')
                continue
            new_fname = header.strip() + '.html'
            new_path = os.path.join(FILES_DIR, new_fname)
            try:
                os.rename(path, new_path)
            except Exception as e:
                print(fname, 'Ошибка при переименовании')
                continue
            print(fname, '-->', new_fname)
        else:
            print(fname, 'Заголовок не найден')

if __name__ == '__main__':
    main()
    raw_input('Enter для закрытия...'.encode('cp866')) # Да, я использую windows :(

1) Посмотрите на BPMN. Это далеко не идеальная нотация, однако она примерно для таких задач и используется.
2) Да.

1. UML-диаграмма
2. допустимо. В сложных случаях - строят отдельные диаграммы состояний.

Начать стоит с семантического ядра. А уже исходя из него дорабатывать структуру и контент сайта. В сети навалом материала как составить хорошее семантическое ядро, погуглите.

Еще добавьте сайт с адресом и телефоном в карты Яндекса и Гугла - это поможет "прописаться" в регионе.

Апп для дебага
django-debug-toolbar.readthedocs.io/en/stable/pane...

Когда нужно в одном месте посмотреть - иногда примеры идут на питон2
stackoverflow.com/questions/971667/django-orm-how-...

Суть вопроса
https://docs.djangoproject.com/en/1.10/ref/models/...

Мягко говоря надо быть идиотом чтобы доверять своим данные таким публичным вещами как гитхабе и битбакет, хомаков уже показал уязвимость гитхабе дважды с возможностью получения доступа , вопрос изначально не имеет смысла, из разряда вот я положу важное на самое видное место и наверно тряпочкой айда ветра сегодня не будет и никто не увидит

ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.p...

и весь массив :

ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.p...

Semrush позволяет посмотреть частотность для ключей в 28 странах мира (но каждую страну надо выбирать отдельно. В Ahrefs можно посмотреть частотность сразу для топ-5 стран и по отдельности для многих стран мира.

О сервисе, где вы вводите запрос а он вам сразу в одной таблице частотности во всех странах мира - я не слышал.

"Трафик сетевой карты" - это не IP-пакеты и даже не Ethernet-кадры, а электрические импульсы в кабеле, или радиоволны! Между сетевой картой и Winsock (TCP) пролегает штук 5-10 слоев кода в ядре NT, это несколько системных драйверов, Pcap всего лишь еще один драйвер, он также загружается в ОЗУ в процесс System и в рамках этого процесса ставит "хуки" в один из ранее загруженных системных драйверов.
Тем не менее, для HTTP даже такое решение как Pcap слишком низкоуровневое, как и сниффер Wireshark который на основан на Pcap. Смотрите лучше в сторону сниффера Fiddler и его библиотеки FiddlerCore, там просто локальный HTTP-прокси, который устанавливается в систему и отслеживает трафик, можете использовать эту библиотеку, там хотя бы C# а не C++, или сами такой прокси написать, не обязательно локальный.
И в любом случае учтите что область мало проработана и нет гарантий что в интернете есть все необходимые примеры исходного кода и документация, поэтому надо мало того что уметь их искать и анализировать, может понадобится еще и анализ, реверс-инжиниринг самих снифферов - отладка, дизассемблирование, декомпиляция, опять же с Fiddler это намного проще поскольку .NET.
Рассчитывать здесь на помощь на форуме, тем более бесплатную, это полнейший абсурд и наивность.

Если знаний в компьютерной лингвистке чуть больше чем ноль, то задачу решить получится не скоро ...
Почему-то поголовное большинство разработчиков тешутся надеждой, что нейронные сети магическим образом решат любую задачу в области искусственного интеллекта.

А какими примерами обучать нейросеть? Ведь не голым текстом... Типа, говоришь нейросети: "глянь, тут человека упомянули". Так что-ли? Для компьютера текст - это лишь последовательность байтов, поэтому он не может понять что для нас-людей представляет интерес. Компьютеру нужно всё разжевать и объяснить на языке цифер.
Ведь как носители языка понимают, что в тексте речь о людях? Есть набор запомненных слов (словарь), которые человек прочтя или услышав, сравнивает со своим словарным запасом и тогда решает, к какой категории относится слово в данном контексте.

Чтобы, проанализировав текст, понять, что "ищут ли какого то человека, мастера", необходимо вычленить некоторые ключевые слова, взятые из словаря: "ищу", "помогите", "подскажите", "посоветуйте", "требуется" и т.д., в сочетании с упоминанием людей (синонимы) и профессий (словарь профессий).
Нейронная сеть на этом этапе не нужна. Она поможет в классификации при работе с цифрами, фактами (булева логика). Так что перед анализом текста нужно извлечь факты и связи из текста и затем скармливать ими классификатор. Помимо нейронных сетей есть другие виды классификаторов, более простых и лёгких в использовании, такие как байесовский классификатор. Нейросети могут быть как с обучением, так и без.

В качестве вводной части имеет смысл начать с лекции Яндекс - Малый ШАД - Лингвистика в поиске.pdf
По практической части: Что такое Томита-парсер, как Яндекс с его помощью ...

Возможно, задача решается проще и без нейросетей.