_id
stringlengths
2
7
title
stringclasses
1 value
partition
stringclasses
3 values
language
stringclasses
1 value
meta_information
dict
text
stringlengths
5
1.76k
c217180
train
{ "resource": "" }
Возвращать аргументы вызова метода.
c217200
train
{ "resource": "" }
Загружает данные настройки из словаря настроек. :param settings: Настройки средств SAML Toolkit :type settings: dict :returns: True, если данные настройки являются действительными :rtype: boolean
c217220
train
{ "resource": "" }
Извлекает атрибуты из элемента AttributeStatement. Зашифрованные атрибуты не поддерживаются.
c217240
train
{ "resource": "" }
Функция для выбора новой конфигурации Эта функция вызывается внутри Hyperband для запроса новой конфигурации. Параметры: ----------- budget: float бюджет, для которого запланирована эта конфигурация возвращает: конфигурация должна вернуть действительную конфигурацию
c217260
train
{ "resource": "" }
Вернуть обработанную задачу из кэш-бэкенда
c217280
train
{ "resource": "" }
Извлечь файл с устройства. Аргументы: device_filename: Имя файла на устройстве для извлечения. dest_file: Если установлено, имя файла или объект, похожий на файл для записи. timeout_ms: Ожидаемый таймаут для любой части операции извлечения. progress_callback: метод-колбек, принимающий filename, bytes_written и total_bytes, total_bytes будет равен -1 для объектов, подобных файлам. Возвращает: Данные файла, если dest_file не установлен. В противном случае, True, если существует файл назначения.
c217300
train
{ "resource": "" }
Преобразует документацию строки, описывающей аргументы, в словарь.
c217320
train
{ "resource": "" }
Убедитесь, что цветовая шкала форматируется как строки rgb. Если цветовая шкала задана в виде строки hex, то ее необходимо преобразовать в rgb.
c217340
train
{ "resource": "" }
Вернуть список заданных слов, которые найдены в словаре орфографии. :param str words: Список слов для проверки нахождения в словаре орфографии
c217360
train
{ "resource": "" }
Записывает конфигурацию ожиданий в JSON файл. Записывает конфигурацию ожиданий объекта DataAsset в указанный JSON файл `filepath`. Неудачные ожидания могут быть исключены из JSON конфигурации ожиданий параметром `discard_failed_expectations`. Ключевые слова и значения параметров `result_format`, `include_config` и `catch_exceptions` могут быть опционально исключены из JSON конфигурации ожиданий. Аргументы: - `filepath` (строка): Местоположение и имя для записи JSON файла конфигурации. - `discard_failed_expectations` (boolean): Если True, исключает ожидания, у которых `success = True` не возвращается. Если False, все ожидания записываются в JSON файл конфигурации. - `discard_result_format_kwargs` (boolean): Если True, атрибут `result_format` для каждого ожидания не записывается в JSON файл конфигурации. - `discard_include_configs_kwargs` (boolean): Если True, атрибут `include_config` для каждого ожидания не записывается в JSON файл конфигурации. - `discard_catch_exceptions_kwargs` (boolean): Если True, атрибут `catch_exceptions` для каждого ожидания не записывается в JSON файл конфигурации. - `suppress_warnings` (boolean): Если True, все предупреждения, вызванные Great Expectations в результате исключения ожиданий, подавляются.
c217380
train
{ "resource": "" }
Ожидается, что вычисленный хеш файла должен совпадать с заданным значением. Аргументы: value: Строка, с которой будет сравниваться вычисленное значение хеша Ключевые аргументы: hash_alg (строка): Определяет, какой алгоритм хеширования использовать result_format (строка или None): \ Определяет формат вывода: `BOOLEAN_ONLY`, `BASIC`, `COMPLETE`, \ или `SUMMARY`. Для более подробной информации, см. :ref:`result_format <result_format>`. include_config (булево): \ Если True, то конфиг ожидания будет включен в объект результата. Для более подробной информации, см. :ref:`include_config`. catch_exceptions (булево или None): \ Если True, то исключения будут перехвачены и включены в объект результата. \ Для более подробной информации, см. :ref:`catch_exceptions`. meta (словарь или None): \ JSON-сериализуемый словарь (вложенность допускается), который будет включен в вывод без изменений. Для более подробной информации, см. :ref:`meta`. Возвращает: Объект результата ожидания, который может быть сериализован в JSON. Точные поля варьируются в зависимости от значений, переданных в :ref:`result_format <result_format>`, :ref:`include_config`, :ref:`catch_exceptions` и :ref:`meta`.
c217420
train
{ "resource": "" }
Создайте рекламное место.
c217440
train
{ "resource": "" }
Преобразуйте что угодно в байты
c217460
train
{ "resource": "" }
В данном примере мы используем внешнюю проверку для проверки, что минимальное значение меньше максимального. Если `validate_input` не вызывает исключение, ввод считается допустимым. В противном случае он выводит исключение в виде сообщения об ошибке, когда уведомляет `splunkd` о недопустимой конфигурации. При использовании внешней проверки тестовых данных `splunkd` вызывает модульный ввод с `--scheme`, чтобы получить схему, а затем снова вызывает его с `--validate-arguments` для каждой инстанции модульного ввода в его конфигурационных файлах, питая модульный ввод XML из потока `stdin` для выполнения проверки. Он вызывается так же каждый раз, когда конфигурация модульного ввода редактируется. :параметр validation_definition: объект ValidationDefinition
c217480
train
{ "resource": "" }
Удаляет содержимое индекса. Этот метод блокирует до тех пор, пока индекс не станет пустым, потому что он должен восстановить значения в конце операции. :param timeout: Время ожидания для операции в секундах (по умолчанию 60). :type timeout: ``integer`` :return: Класс `Index`.
c217500
train
{ "resource": "" }
Отменяет ноль или более функций у данной роли. :param capabilities_to_revoke: Ноль или несколько функций, которые необходимо предоставить данной роли. Для списка функций см. `Capabilities <http://dev.splunk.com/view/SP-CAAAEJ6#capabilities>`_ на Splunk Developer Portal. :type capabilities_to_revoke: ``string`` или ``list`` :return: Экземпляр класса `Role`. **Пример**:: service = client.connect(...) role = service.roles['somerole'] role.revoke('change_own_password', 'search')
c217520
train
{ "resource": "" }
Создает объект ``ValidationDefinition`` из предоставленного потока, содержащего XML. XML обычно выглядит следующим образом: ``<items>`` `` <server_host>myHost</server_host>`` `` <server_uri>https://127.0.0.1:8089</server_uri>`` `` <session_key>123102983109283019283</session_key>`` `` <checkpoint_dir>/opt/splunk/var/lib/splunk/modinputs</checkpoint_dir>`` `` <item name="myScheme">`` `` <param name="param1">value1</param>`` `` <param_list name="param2">`` `` <value>value2</value>`` `` <value>value3</value>`` `` <value>value4</value>`` `` </param_list>`` `` </item>`` ``</items>`` :param stream: Поток, содержащий XML для разбора. :rtype: Объект ``ValidationDefinition``.
c217540
train
{ "resource": "" }
Отправляет неопубликованный ветку в удалённый репозиторий.
c217560
train
{ "resource": "" }
Декоратор для преобразования ответа XML в JSON, если определено, что запрос исходит из Boto3. Передавайте действие API в качестве параметра.
c217580
train
{ "resource": "" }
Пройдитесь по всем бронированиям и отфильтруйте, чтобы вернуть только те, которые ассоциированы с указанными instance_ids.
c217600
train
{ "resource": "" }
Обновите очередь задач :param queue_name: Имя очереди :type queue_name: str :param priority: Приоритет очереди :type priority: int :param state: Состояние очереди :type state: string :param compute_env_order: Список вычислительных сред :type compute_env_order: list of dict :return: Кортеж из имени и ARN :rtype: tuple of str
c217620
train
{ "resource": "" }
Запустите ffprobe на указанном файле и верните JSON-представление выходных данных. Исключения: :class:`ffmpeg.Error`: если ffprobe возвращает ненулевой код выхода, возвращается исключение с общим сообщением об ошибке. Стандартный вывод ошибки можно получить, обратившись к свойству ``stderr`` исключения.
c217640
train
{ "resource": "" }
Метрики могут не сразу быть доступны при запросе к CloudWatch. Поэтому предоставляется возможность публикации метрики из прошлого на основе её временной метки.
c217660
train
{ "resource": "" }
Преобразовать метрик в словарь, представляющий Riemann событие.
c217680
train
{ "resource": "" }
Исполнить команду passenger-memory-stats, распарсить её вывод и вернуть словарь с данными статистики.
c217700
train
{ "resource": "" }
соответствует метрическому пути, если метрики пусты, возвращает True
c217720
train
{ "resource": "" }
Получать и задавать конфигурационные параметры из файла конфигурации
c217740
train
{ "resource": "" }
Прочитайте и проанализируйте предоставленный файл с именем file_name, возвратите конфигурацию в виде словаря
c217760
train
{ "resource": "" }
Выполнение предварительных проверок перед посадкой, получение списка имен баз данных, сбор метрик, публикация.
c217780
train
{ "resource": "" }
Получить информацию о объёмах NetApp Возвращает Objcet ElementTree с информацией о объёмах NetApp
c217800
train
{ "resource": "" }
Загрузить коллекторы, установленные в entry_point.
c217820
train
{ "resource": "" }
Отменить регистрацию некоторого слушателя; если слушатель не был зарегистрирован, предпринять ничего. :тип слушателя: :class:`SessionListener`
c217840
train
{ "resource": "" }
PDF для скошенного t-приора Параметры ---------- mu : float Латентная переменная для которой формируется приор Возвращает ---------- - p(mu)
c217860
train
{ "resource": "" }
Функция позволяет делать прогноз на основе среднего; также позволяет задавать шок для проведения симуляций или эффектов импульсной реакции. Параметры ---------- h : int Через сколько шагов делать прогноз. t_params : np.array Вектор преобразованных латентных переменных. Y : np.array Данные для ряда, который прогнозируется. shock_type : None или str Тип шока; варианты включают None, 'Cov' (смоделировать по матрице ковариаций), 'IRF' (шок импульсной реакции). shock_index : int К какой латентной переменной применить шок, если используется IRF. shock_value : None или float Если указан, применяется индивидуально усиленный шок импульсной реакции. shock_dir : str Направление шока IRF. Одно из 'positive' или 'negative'. irf_intervals : Boolean Нужно ли иметь интервалы для графика IRF. Возвращает ---------- Вектор прогнозируемых данных.
c217880
train
{ "resource": "" }
Усиленная оценка градиента Монте-Карло с использованием метода контрольной переменной
c217900
train
{ "resource": "" }
Вычисляет отрицательное логарифмическое вероятностное отношение модели Параметры ---------- beta : np.ndarray Содержит не преобразованные начальные значения скрытых переменных Возвращает ---------- Отрицательное логарифмическое вероятностное отношение модели
c217920
train
{ "resource": "" }
Функция-обертка для выбора подходящей скрытой переменной для вариационного вывода Параметры ---------- index : int 0 или 1 в зависимости от какой скрытой переменной Возвращает ---------- Подходящий индексированный параметр
c217940
train
{ "resource": "" }
Получить все названия блоков в наборе данных
c217960
train
{ "resource": "" }
Некоторые параметры построения могут быть изменены с помощью инструмента; это обновляет эти параметры построения.
c217980
train
{ "resource": "" }
Это удобный метод для безопасной обертки произвольного объекта данных VTK в соответствующий объект данных «vtki».
c218000
train
{ "resource": "" }
Обновите диапазон значений масштабной шкалы активной или названной скалярной. Параметры ---------- 2-я элементарный список Новый диапазон масштабной шкалы. Например, ``[-1, 2]``. name : str, необязательный Название масштабной шкалы, которую нужно обновить
c218020
train
{ "resource": "" }
Удаляет шкалу значений
c218040
train
{ "resource": "" }
Отрезать набор данных по плоскости с заданным началом и нормальным вектором ориентации. Если начало не указано, используется центр входного набора данных. Параметры ---------- normal : tuple(float) или str Длинный вектор размера 3, указывающий направление. Также можно указать в виде строкового конвенционального направления, например, ``'x'`` для ``(1,0,0)`` или ``'-x'`` для ``(-1,0,0)``, и т. д. origin : tuple(float) Координаты центра (x,y,z) плоскости, на которой происходит разрезание. generate_triangles: bool, опционально Если установлено в ``True`` (по умолчанию ``False``), выход будет состоять из треугольников, иначе выходом будут сечения с полигонами. contour: bool, опционально Если ``True``, после разрезания применить фильтр ``contour``.
c218060
train
{ "resource": "" }
Объединяет два меша и сохраняет только объем, общий для мешей. Параметры --------- mesh : vtki.PolyData Меш для выполнения объединения. inplace : bool, необязательный Обновляет меш на месте без возврата значения. Возвращает --------- union : vtki.PolyData Объединённый меш, когда inplace=False.
c218080
train
{ "resource": "" }
Применить фильтр Делоне 2D вдоль лучшей пригонки плоскости
c218100
train
{ "resource": "" }
обновляет масштаб всех акторов на плоттере
c218120
train
{ "resource": "" }
Экспорт объекта полигональных данных в VTK.js
c218140
train
{ "resource": "" }
Копирует метаданные объекта vtki в данный объект из другого объекта.
c218160
train
{ "resource": "" }
Получите количество продуктов, соответствующих запросу. Допустимые параметры идентичны :meth:`SentinelAPI.query()`. Это более эффективная альтернатива выполнению `len(api.query())`, процесс, который может занимать несколько минут для запросов, соответствующих тысячам продуктов. Возвращает ---------- int Количество продуктов, соответствующих запросу.
c218180
train
{ "resource": "" }
Получить метаданные группы по идентификатору.
c218200
train
{ "resource": "" }
Если переменная gconf scroll_keystroke изменится, эта функция будет вызвана и установит scroll_on_keystroke во всех открытых терминалах.
c218220
train
{ "resource": "" }
Изменяет значение `window_width` в dconf.
c218240
train
{ "resource": "" }
Запустите диалог "Вы уверены?" для выхода из Guake
c218260
train
{ "resource": "" }
Переход обратно к предыдущей вкладке. Вызывается с помощью клавиши ускорения.
c218280
train
{ "resource": "" }
Получить уникальный идентификатор на основе строки запроса
c218300
train
{ "resource": "" }
Преобразует абстрактное синтаксическое дерево (AST) в представление дерева в виде кода на Python.
c218320
train
{ "resource": "" }
Если следующий токен является ключевым словом со значением как указано, возвращайте этот токен, продвигая парсер. В противном случае, не изменяйте состояние парсера и возвращайте False.
c218340
train
{ "resource": "" }
Метод, являющийся обратным для `separate`, - это метод, соединяющий столбцы вместе с помощью указанного разделителя. Любые столбцы, которые не являются строками, будут преобразованы в строки. Аргументы: - df (pandas.DataFrame): DataFrame, передаваемый в трубу. - colname (str): имя нового объединённого столбца. - *args: список столбцов для объединения, которые могут быть строками, символическими или иметь целочисленные позиции. Ключевые слова: - sep (str): строковый разделитель для объединения столбцов. - remove (bool): логическое значение, указывающее, нужно ли удалить исходные столбцы. - na_action (str): может быть одним из `'maintain'` (по умолчанию), '`ignore'`, или `'as_string'`. По умолчанию в новый строковый столбец будет помещена `NaN` значение, если в любом из столбцов в этой строке `df` содержалась как минимум одна `NaN`. '`ignore'` будет рассматривать как пустую строку любое `NaN` значение во время объединения. `'as_string'` преобразует любое `NaN` значение в строку `'nan'` перед объединением.
c218360
train
{ "resource": "" }
Возвращает произведение двух матриц.
c218380
train
{ "resource": "" }
Удалите из названия файла связанную с концом файла информацию, которая не имеет отношения к определению.
c218400
train
{ "resource": "" }
Сопоставьте примеры карт, определенные во входном файле, со стартовыми рабочими процессами, чтобы их выполнить.
c218420
train
{ "resource": "" }
Удалите регионы из файлов BED
c218440
train
{ "resource": "" }
Получить название и местоположение базы данных snpEff относительно файла справочника.
c218460
train
{ "resource": "" }
Очистите нелегальные символы в входном файле FASTA, которые вызывают проблемы в дальнейшей обработке.
c218500
train
{ "resource": "" }
Получите высокоуровневый обзор интересных метрик.
c218520
train
{ "resource": "" }
Добавьте параметр командной строки для экспорта информации о версии.
c218540
train
{ "resource": "" }
Конвертирует строку CollectAllelicCounts в строку AMBER.
c218560
train
{ "resource": "" }
Вызов изменения с использованием MuTect2 в GATK. Это требует полной версии GATK 3.5+ (не на основе открытого исходного кода).
c218580
train
{ "resource": "" }
Получите конфигурацию файловой системы, включая поддержку указанных типов файлов.
c218600
train
{ "resource": "" }
Разобъем входные файлы и аргументы, возвращая аргументы для параллельной обработки. Файл `outfile_i` указывает расположение выходного файла среди аргументов для функции обработки. По умолчанию это последний элемент в списке.
c218620
train
{ "resource": "" }
Экспорт выводов в формат 'seg', совместимый с IGV и GenePattern.
c218640
train
{ "resource": "" }
Получите экспортное заявление для сервера лицензий Sentieon.
c218660
train
{ "resource": "" }
Убедитесь, что введённый заголовок BAM совпадает с заголовком файла-референса и с именами групп чтения.
c218680
train
{ "resource": "" }
Написать файл конфигурации, добавив необходимые атрибуты верхнего уровня.
c218700
train
{ "resource": "" }
Гибко извлекать конфигурацию алгоритма для примера из любых аргументов функции.
c218720
train
{ "resource": "" }
Обновите или установите локальный bcbiovm с инструментами и зависимостями.
c218740
train
{ "resource": "" }
Определяет цели установки данных, управляет значениями по умолчанию. Устанавливает вариацию, рНАСеQ и smallRNA как цели по умолчанию, если мы не ограничены одним методом. Обеспечивает обратную совместимость для спецификаций toolplus.
c218760
train
{ "resource": "" }
Определите покрытие на основе процента покрытия генома и связь с целями. Классифицирует покрытие по 3 категориям: - геном: Полногеномное покрытие - региональное: Региональное покрытие, как захват экзома, с ненужными чтениями - ампликон: Региональное покрытие на основе амплификации без ненужных чтений
c218780
train
{ "resource": "" }
Подготовьте BAM-файлы для оценки CNV в популяции.
c218800
train
{ "resource": "" }
Получите предметы, чтобы проверить, из отдельных проб или из объединенных совместных вызовов.
c218820
train
{ "resource": "" }
Резюмировать истинные и ложные положительные вызовы по типам и частотам вариантов. Разрешите различия в истинных/ложных вызовах на основе вывода от hap.py: https://github.com/sequencing/hap.py
c218840
train
{ "resource": "" }
Итератор по файлу большого объекта.
c218860
train
{ "resource": "" }
демультиплексировать FASTQ-файл, преобразованный fastqtransformer, в отдельные файлы с баркодами для каждого образца
c218880
train
{ "resource": "" }
Выполните обнаружение структурных вариаций с использованием Lumpy.
c218900
train
{ "resource": "" }
Выполняйте вызов вариантов RNA-seq путем запуска процесса, вариантный файл хранится в `vrn_file` в datadict.
c218920
train
{ "resource": "" }
Найдите завершенные директории, которые еще не были обработаны.
c218940
train
{ "resource": "" }
Найти входные файлы в предоставленном объекте CWL.
c218960
train
{ "resource": "" }
Добавь аргументы командной строки в качестве субпарсера сервера.
c218980
train
{ "resource": "" }
Выбор файла bed, очистка и правильная аннотация для Seq2C
c219000
train
{ "resource": "" }
Создать очередь на основе предоставленных параллельных аргументов. TODO Запуск/выгрузка. В настоящее время используется стандартная очередь для тестирования
c219020
train
{ "resource": "" }
Основной интерфейс для выполнения команды GATK. `ld_preload` загружает необходимые библиотеки для вызовов Java JNI: https://gatkforums.broadinstitute.org/gatk/discussion/8810/something-about-create-pon-workflow
c219040
train
{ "resource": "" }
выбирает num_items элементов из потока, сохраняя каждый с равной вероятностью
c219060
train
{ "resource": "" }
Создайте имя файла объединенного вывода из набора входных файлов. Это обрабатывает файловые системы, не общие между собой, где мы не знаем пути для вывода при настройке разделов.
c219080
train
{ "resource": "" }
Получите общее число прочтений в файле fastq из индекса grabix.
c219100
train
{ "resource": "" }
Определите, как разделить анализ перекалибровки в зависимости от длины чита.
c219120
train
{ "resource": "" }
Фильтрация VCF сборов по транчам с использованием стандартных наборов истинных SNP и Indel.
c219140
train
{ "resource": "" }
Группировка концов кластеров по указанным атрибутам.
c219160
train
{ "resource": "" }
Подготовьте датафрейм для графика, вычислив дельты для тех временных рядов, которые их требуют, выборку времени и удаление выбросов.
c219180
train
{ "resource": "" }
Выберите целевые ядра на более крупных машинах, чтобы освободить место для скриптов пакетных задач и контроллеров. В условиях ограниченных ресурсов мы хотим распределить все отправки bcbio по определенному количеству машин. Это потребует отдать некоторые ядра, чтобы обеспечить возможность поделиться ними с контроллером и скриптами пакетных задач на более крупных машинах.
c219200
train
{ "resource": "" }
Инициализируйте базу данных Biolite для загрузки информации о происхождении.