_id
stringlengths
2
7
title
stringclasses
1 value
partition
stringclasses
3 values
language
stringclasses
1 value
meta_information
dict
text
stringlengths
5
1.76k
c219220
train
{ "resource": "" }
Получите локальный файл FASTA, соответствующий указанному региону.
c219240
train
{ "resource": "" }
Формирует команду для запуска EricScript с использованием функции `do.run`. :param tx_output_dir: расположение, куда все выходные данные EricScript будут записаны во время выполнения. :param input_files: итерируемый набор с путями к двум fastq файлам с входными данными. :return: список
c219260
train
{ "resource": "" }
Преобразовать выровненный файл SAM в формат BAM.
c219280
train
{ "resource": "" }
Отфильтровать VCF по предварительно рассчитанным меньшим регионам.
c219300
train
{ "resource": "" }
Удалите ненужную информацию из примера данных, уменьшив размер для передачи сообщения.
c219320
train
{ "resource": "" }
Обработка индексов и очистка объединенных BAM файлов и входных файлов.
c219340
train
{ "resource": "" }
Преобразуйте пример выходных данных во входные данные для конфигурационных файлов CWL с типами.
c219360
train
{ "resource": "" }
Рассчитать статистики для VCF в целях фильтрации, сохраняя их в файл для быстрого повторного запуска.
c219380
train
{ "resource": "" }
Подключиться к SeqCluster для выполнения кластеризации напрямую с использованием Python
c219400
train
{ "resource": "" }
Подготавливает базы данных Gemini параллельно, обрабатывая популяции, вызванные совместно.
c219420
train
{ "resource": "" }
Возврат DeepVariant вызова на гемизиготные образцы. Возможный участок может быть единым участком или списком нескольких участков для вызова с несколькими ядрами.
c219440
train
{ "resource": "" }
Адаптируйте использование многопроцессорности для предотвращения излишнего использования памяти на основе информации о системе.
c219460
train
{ "resource": "" }
работайте с Cutadapt в режиме парного окончания
c219480
train
{ "resource": "" }
Выберите хромосомы для обработки, избегая лишних пропусков через хромосомы.
c219500
train
{ "resource": "" }
Извлечь вызовы зародышевых клеток для указанного образца, если это только опухоль.
c219520
train
{ "resource": "" }
Выполняйте интросомные вызовы с помощью Octopus, обрабатывая и парные, и только опухолевые случаи. Подробности по улучшению для низкой частоты, только опухолевых случаев и вызовов UMI указаны в: https://github.com/luntergroup/octopus/blob/develop/configs/UMI.config
c219540
train
{ "resource": "" }
Извлеки строку для использования индель-коллера, или пустую строку, если не указано.
c219560
train
{ "resource": "" }
bgzip и tabix индексируют входной файл, обрабатывая форматы данных VCF и BED.
c219580
train
{ "resource": "" }
Извлечение статистики по разрешению неоднозначностей из указанного файла.
c219600
train
{ "resource": "" }
Получите необходимые команды для запуска THetA с использованием локального bcbio Python.
c219620
train
{ "resource": "" }
Организуйте результаты контрольных работ в основной файл и вспомогательные выходные данные. Обеспечивает совместимость с выходными данными CWL. Возвращает None, если во время обработки не созданы файлы.
c219640
train
{ "resource": "" }
Вызов копий номеров из нормализованного и сегментированного входного файла.
c219660
train
{ "resource": "" }
Используйте sambamba для выборки региона из BAM файла
c219680
train
{ "resource": "" }
Организуется информация события из переданного файла YAML или API Галактики. Создается высокоуровневая структура, используемая для последующей обработки. sample_names — это список образцов для включения из общего файла, в случаях, когда мы запускаем несколько пайплайнов из одного конфигурационного файла.
c219700
train
{ "resource": "" }
Проверьте, является ли формат_качество равным "стандартному" и формат_fastq не является "сэнджер".
c219720
train
{ "resource": "" }
Преобразуйте флоу-кель в таблицу проб для демультиплексирования.
c219740
train
{ "resource": "" }
Вернуть подмножество BED-файла по определенному региону хромосомы. variant_regions - это файл в формате BED, region - это имя хромосомы или кортеж (name, start, end) для геномного региона.
c219760
train
{ "resource": "" }
Вызвать системную команду в фоновом режиме, отключиться от неё и скрыть её вывод.
c219780
train
{ "resource": "" }
Импортировать палитру из файла с расширением JSON.
c219800
train
{ "resource": "" }
Использовать для переопределения метода pprint format для устранения префиксов Unicode. Например, использовать 'John' вместо u'John'.
c219820
train
{ "resource": "" }
Составьте часть текста Аргументы для справки по использованию. Параметры --------- options : list[sacred.commandline_options.CommandLineOption] Список всех поддерживаемых параметров командной строки. Возвращает --------- str Текст, отформатированный как описание поддерживаемых аргументов командной строки, основанный на указанных параметрах.
c219840
train
{ "resource": "" }
Конвертируйте путь к файлу Python в список названий модулей.
c219860
train
{ "resource": "" }
Требуется и используется функция для сбора функций с помощью декоратора `gather_from_ingredients` в `Ingredient`. Не используйте эту функцию саму по себе вне декоратора! Переопределив эту функцию, вы сможете фильтровать, что видно при сборе (например, команды). См. пример в `Experiment._gather`.
c219940
train
{ "resource": "" }
Функция утилиты, используемая для создания парных гауссовских потенциалов. Она работает для всех размерностей изображений. В случае 2D она выполняет те же действия, что и `DenseCRF2D.addPairwiseGaussian`. Параметры ---------- sdims: список или кортеж Масштабирующие факторы по каждой дименсии. Они обозначаются как `sxy` в `DenseCRF2D.addPairwiseGaussian`. shape: список или кортеж Размер CRF.
c219960
train
{ "resource": "" }
Получить сырые строки файла жанра.
c219980
train
{ "resource": "" }
Определяет избыточный коэффициент Шарпа стратегии. Параметры ---------- returns : pd.Series или np.ndarray Ежедневные накопленные доходности стратегии, неаккумулированные. - См. подробное объяснение в :func:`~empyrical.stats.cum_returns`. factor_returns : float / series Бенчмарковая доходность для сравнения с доходностью результата. out : array-like, optional Массив, чтобы использовать как буфер вывода. Если не передан, будет создан новый массив. Возвращает ------- excess_sharpe : float Примечание ------- Избыточный коэффициент Шарпа - упрощенный коэффициент информации, который использует отклонение в качестве знаменателя, а не «активный риск».
c220000
train
{ "resource": "" }
Удалить узел из планировщика. Это следует вызывать или после сбоя узла, или во время завершения работы. В первом случае все назначенные на узел ожидающие элементы будут перепланированы. Вызывается хуками: - ``DSession.worker_workerfinished``. - ``DSession.worker_errordown``. Возвращает элемент, выполнявшийся на узле в момент сбоя, или None, если у узла нет больше ожидающих элементов.
c220020
train
{ "resource": "" }
Возвращаем новый узел на основе существующего. Это обычно для случая, когда узел погибает, это скопирует спецификацию существующего узла и создаст новый узел с новым идентификатором. Новый узел будет настроен так, что вскоре начнет вызывать фукнции с префиксом "worker_*" и выполнять работу.
c220040
train
{ "resource": "" }
Взять команду из сообщения :возврат:
c220060
train
{ "resource": "" }
Проверка токена аутентификации :param data: :param token: :return:
c220080
train
{ "resource": "" }
Выберите целевое сообщение. :param сообщение: :return:
c220100
train
{ "resource": "" }
Используйте этот метод для создания нового пригласительного адреса для чата; любой ранее созданный адрес аннулируется. Бот должен быть администратором в чате для того, чтобы это работало, и у него должны быть соответствующие административные права. Источник: https://core.telegram.org/bots/api#exportchatinvitelink :param chat_id: Уникальный идентификатор целевого чата или имя пользователя целевого канала :type chat_id: :obj:`typing.Union[base.Integer, base.String]` :return: Возвращает экспортированный пригласительный адрес в виде строки в случае успеха :rtype: :obj:`base.String`
c220120
train
{ "resource": "" }
Зарегистрировать обратный вызов для процесса завершения работы :param callback: :param polling: использовать с опросом :param webhook: использовать с вебхуком
c220140
train
{ "resource": "" }
Добавить префикс к метке :param prefix: :param iterable: :return:
c220160
train
{ "resource": "" }
Декоратор для обработчика запросов обратных вызовов Пример: .. code-block:: python3 @dp.callback_query_handler(lambda callback_query: True) async def some_callback_handler(callback_query: types.CallbackQuery) :param state: :param custom_filters: :param run_task: запуск обработки в задаче (без ожидания результатов) :param kwargs:
c220180
train
{ "resource": "" }
Получить запись из хранилища :param chat: :param user: :return:
c220200
train
{ "resource": "" }
Остановите анализ как можно скорее.
c220220
train
{ "resource": "" }
Возвращает зеркальную копию доски. Доска зеркально отражается по вертикали, и цвета фигур меняются местами, так что позиция эквивалентна модуло цвета.
c220240
train
{ "resource": "" }
Получает UCI нотацию хода. *chess960* по умолчанию использует режим доски. Передайте ``True``, чтобы принудительно задать режим Chess960.
c220260
train
{ "resource": "" }
Выбирает случайную запись для указанной позиции, распределённую в соответствии с весами записей. :raises: :exc:`IndexError` если ни одна запись не найдена.
c220280
train
{ "resource": "" }
Проверить статус загрузки Параметры ---------- upload: str Идентификатор загрузки или словарь со строковым ключом 'id'. username : str Имя пользователя аккаунта, по умолчанию имя пользователя сервиса. account : str, **устарело** Подстановка для username. Будет удалено в версии 1.0. Возвращает ---------- requests.Response
c220300
train
{ "resource": "" }
Возвращает изображение одного маркера без любой картографической основы. Параметры --------- marker_name : str Форма и размер маркера. label : str, необязательный Алфавитно-цифровой метка маркера. Возможности - буква от a до z, число от 0 до 99 или имя действительного иконок Maki. color : str, необязательный Цвет маркера. Возможности включают цветовые коды в шести- или трехзначном шестнадцатеричном формате. retina : bool, необязательный Масштаб маркера, где True указывает на масштаб с поддержкой Retina (двойной масштаб), а False указывает на стандартный масштаб. Значение по умолчанию - false. Возвращает ---------- request.Response Объект ответа, содержащий указанный маркер.
c220320
train
{ "resource": "" }
Определите, нужно ли пропускать данный объект. Если это экземпляр модели является родителем единственного инстанса подкласса, пропустите его. Подклассный инстанс создаст для нас экземпляр родителя. TODO: Дать пользователю возможность принудительно создать его?
c220340
train
{ "resource": "" }
Разделите запрос на недействительность на группы по 1000 объектов
c220360
train
{ "resource": "" }
Верните длину этой ломаной линии в метрах.
c220380
train
{ "resource": "" }
Проверьте даты начала и истечения срока действия файла. Выдайте предупреждение, если он начинается только в будущем, или если истекает срок действия менее чем через 60 дней. Аргументы: problems: Объект объект объект, репортер проблем first_date: Объект даты, представляющий первый день, когда файл активен last_date: Объект даты, представляющий последний день активности файла today: Объект даты, представляющий дату проведения проверки службы Возвращает: None
c220400
train
{ "resource": "" }
Создай метод для определения, в какую KML-папку должен попасть останов. Аргументы: stop_folder: родительская папка для всех остановок. Возвращает: Функцию, которая должна принимать аргумент Stop и возвращать кортежи (KML-папка для остановки, KML-папка для путей). Дан факт, что у нас есть остановка, нам нужно определить, в какую папку она должна попасть. В самом простом случае, это корневая папка Стопов. Однако, если показать иерархию остановок включен, мы помещаем остановку в отдельную подпапку в зависимости от того, является ли она станцией, платформой, входном пунктом, или просто остановкой. Этот метод возвращает функцию, которая используется для выбора той папки, в которую должна попасть остановка. Он также опционально возвращает папку, в которую должны быть добавлены все линейные связи, связанные с остановкой (например, чтобы показать путь между входом и станцией).
c220420
train
{ "resource": "" }
Вернуть кортеж значений calendar.txt, или None, если этот период обслуживания не должен находиться в calendar.txt.
c220440
train
{ "resource": "" }
Опционально закодируйте текст и верните его. Результат должен быть безопасен для печати.
c220460
train
{ "resource": "" }
Добавьте поездку в этот маршрут. Аргументы: - schedule: объект Schedule, который будет содержать новую поездку, либо None для использования расписания этого маршрута. - headsign: headsign поездки в виде строки - service_period: объект ServicePeriod или None для использования schedule.GetDefaultServicePeriod() - trip_id: необязательный trip_id для новой поездки Возвращает: - новый объект Trip.
c220500
train
{ "resource": "" }
Сила делает старый и новый календари не пересекающимися начиная с даты-граничной точки. Это обрезает периоды обслуживания старого графика настолько, что обслуживание останавливается на один день раньше указанной даты-граничной точки и обрезает новый график настолько, что обслуживание начинается только с даты-граничной точки. Аргументы: cutoff: Дата-граничная точка в виде строки в формате YYYYMMDD. Часовой пояс тот же, что используется в файле calendar.txt.
c220520
train
{ "resource": "" }
Дано остановочный пункт с идентификатором stop_id и время в секундах с полуночи. Вернуть следующие поезда, которые должны посетить остановочный пункт.
c220540
train
{ "resource": "" }
Верните отсортированный список объектов StopTime для этого рейса.
c220560
train
{ "resource": "" }
Получить структурные свойства и метаданные опроса Создать объект описания, который при передаче в `segyio.create()` создаст новый файл с такой же структурой, размерами и метаданными, как и ``f``. Принимает открытый SEGY-файл (созданный с использованием `segyio.open`) или имя файла. Параметры --------- ``f`` : str или ``segyio.SegyFile`` Возвращает ---------- ``spec`` : ``segyio.spec`` Примечания ---------- .. versionadded:: 1.4
c220580
train
{ "resource": "" }
Предложения для определительно положительной матрицы с использованием отклонений случайного обхода на Чолескском факторе текущего значения.
c220600
train
{ "resource": "" }
Одно выполнение алгоритма t-walk
c220620
train
{ "resource": "" }
Пусть следы обрезаются на заданном индексе.
c220640
train
{ "resource": "" }
Генерирует итерационные выборки из априорного распределения.
c220660
train
{ "resource": "" }
Внутренний метод для определения минимального интервала заданной ширины Предполагается, что массив x — отсортированный массив numpy.
c220680
train
{ "resource": "" }
Добавить значения Пуассона
c220700
train
{ "resource": "" }
Построение гистограммы с воспроизведенными данными, показывающей местоположение наблюдаемых данных :Аргументы: simdata: массив или объект PyMC История симулированных данных или объект стохастической переменной PyMC, содержащий историю. trueval: числовой Истинное (наблюдаемое) значение данных. bins: int или string Количество ячеек или предпочтительный метод бининга. Доступные методы включают 'doanes', 'sturges' и 'sqrt' (по умолчанию 'doanes'). format (опционально): string Формат графического вывода (по умолчанию png). suffix (опционально): string Суффикс имени файла. path (опционально): string Указывает расположение для сохранения графиков (по умолчанию локальный каталог). fontmap (опционально): dict Словарь шрифтов для графики.
c220720
train
{ "resource": "" }
Логарифмическая функция правдоподобия категориального распределения. Самое общее дискретное распределение. .. math:: f(x=i \mid p) = p_i для :math:`i \in 0 \ldots k-1`. :Параметры: - `x` : [int] :math:`x \in 0\ldots k-1` - `p` : [float] :math:`p > 0`, :math:`\sum p = 1`
c220740
train
{ "resource": "" }
Ожидаемое значение мультиномиально-гипергеометрического распределения. Параметры: - `n` : Количество вытягиваний. - `m` : Количество элементов в каждой категории.
c220760
train
{ "resource": "" }
Нелицентральное распределение Стьюдента логарифмический правдоподобия. Описывает нормальную случайную величину, точность которой распределена по гамма-закону. .. math:: f(x|\mu,\lambda,\nu) = \frac{\Gamma(\frac{\nu + 1}{2})}{\Gamma(\frac{\nu}{2})} \left(\frac{\lambda}{\pi\nu}\right)^{\frac{1}{2}} \left[1+\frac{\lambda(x-\mu)^2}{\nu}\right]^{-\frac{\nu+1}{2}} :Параметры: - `x` : Входные данные. - `mu` : Параметр локализации. - `lambda` : Параметр масштаба. - `nu` : Степени свободы.
c220780
train
{ "resource": "" }
Сделайте синхронный запрос с использованием поставщика
c220800
train
{ "resource": "" }
Возвращает кортеж, содержащий все имена пакетов, доступные в текущем реестре.
c220820
train
{ "resource": "" }
Преобразование из имени, например 'ethfinex.eth', в метку, например 'ethfinex'. Если имя уже является меткой, выполнение этой операции не должно вызывать изменений, кроме преобразования в строку и проверки синтаксиса имени.
c220840
train
{ "resource": "" }
```plaintext Создайте класс WordVectors на основе текстового файла word2vec Параметры ---------- fname : путь к файлу vocabUnicodeSize: максимальная длина строки (78, по умолчанию) desired_vocab: если установлено, это будет игнорировать любое слово и вектор, которые не попадают в desired_vocab. Возвращает ------- Инстанс класса WordVectors
c220860
train
{ "resource": "" }
Используется crispy_forms_tags для получения атрибутов помощника
c220880
train
{ "resource": "" }
Передавайте события позиции курсора мыши на пример.
c220900
train
{ "resource": "" }
Обновите содержимое текстуры. Аргументы: face (int): Сторона для обновления. data (bytes): Данные пикселей. viewport (tuple): Видимая область. Ключевые аргументы: alignment (int): Выравнивание байтов пикселей.
c220920
train
{ "resource": "" }
Проблема мультиномиальной логистической регрессии
c220940
train
{ "resource": "" }
производная функции связи по mu Параметры ---------- mu : массив длиной n dist : экземпляр распределения Возвращает ------- grad : np.array длиной n
c220960
train
{ "resource": "" }
оцените p-значения для всех признаков
c220980
train
{ "resource": "" }
Построить экземпляр Term из словаря Параметры ---------- cls : класс info : словарь содержит всю информацию, необходимую для построения термина Возвращает ------ экземпляр Term
c221000
train
{ "resource": "" }
Для Python 2.x. # Возвращает Следующую порцию.
c221020
train
{ "resource": "" }
Загрузить настройки из диска. Считать данные настроек в формате JSON из указанного пути, или из стандартного местоположения в ``/var/lib/sos/presets``. :param presets_path: каталог, содержащий JSON-настройки.
c221040
train
{ "resource": "" }
Определите, работает ли на платформе узел, запускающий etcd
c221060
train
{ "resource": "" }
Отправь запрос на выполнение внешней команды и верни её вывод или пустую строку в случае ошибки.
c221080
train
{ "resource": "" }
Запустите программу или список программ и получите вывод
c221100
train
{ "resource": "" }
Верни список предметов, которые находятся в `a` или `b`.
c221120
train
{ "resource": "" }
Напишите всю метаданные скрипта, включая постоянный скрипт Набор. Инстанс Набора может содержать произвольные пользовательские данные, например, объекты функций, контексты OpenCL или любые другие несериализуемые объекты, как ключи или значения. Попробуйте сериализовать данные, и если это не удается, используйте резервный вариант: проверьте хранилище и удалите все несериализуемые данные.
c221140
train
{ "resource": "" }
Это называется, когда пользователь успешно завершает запись комбинации клавиш.
c221160
train
{ "resource": "" }
Захватите все горячие клавиши, относящиеся к окну Используется при создании нового окна
c221180
train
{ "resource": "" }
Рисует 2D каркас в 3D, определяемый 2D-массивами x, y, z в порядке. См. также: ipyvolume.pylab.plot_mesh :param x: {x2d} :param y: {y2d} :param z: {z2d} :param color: {color2d} :param bool wrapx: когда True, ось x считается замкнутой, и многоугольники рисуются между начальной и конечной точками :param bool wrapy: аналогично для оси y :return: Mesh
c221200
train
{ "resource": "" }
Метод для трейсера установить ID клиента темперировщика.
c221220
train
{ "resource": "" }
Загружает все компоненты по указанным путям. Каждый путь должен быть пакетом или модулем. Все компоненты внутри пути загружаются. Аргументы: paths (str): Пакет или модуль, который нужно загрузить. Ключевые аргументы: include (str): Регулярное выражение для включения в список загрузки пакетов и модулей. По умолчанию соответствует '.*' exclude (str): Регулярное выражение для исключения из списка загружаемых пакетов и модулей. По умолчанию соответствует 'test' continue_on_error (bool): Если True, продолжать загрузку даже если возникает ImportError. Если False, выбросить первый возникший ImportError. Возвращает: int: Общее количество загруженных модулей. Поднимает: ImportError
c221240
train
{ "resource": "" }
Собирать информацию из журнала для отладки
c221260
train
{ "resource": "" }
Доводит предикаты, которые принимают аргумент, в DSL.
c221280
train
{ "resource": "" }
Свяжитесь с API учета инвентаря, чтобы проверить, существует ли машина. Возвращает True система существует в инвентаре False система не существует в инвентаре None ошибка соединения или обработки ответа