_id
stringlengths
2
7
title
stringclasses
1 value
partition
stringclasses
3 values
language
stringclasses
1 value
meta_information
dict
text
stringlengths
5
1.76k
c221300
train
{ "resource": "" }
Возвращает контейнерный UUID для идентификатора. Если идентификатор — это UUID изображения или тег изображения, создайте временный контейнер и верните его UUID.
c221320
train
{ "resource": "" }
Скачать цифровую подпись правил сборки GPG
c221340
train
{ "resource": "" }
Загружает и конструирует указанный контекст с указанными аргументами. Если в имени класса нет точки, предполагается пакет 'insights.core.context'.
c221360
train
{ "resource": "" }
Собирает факты для каждого хоста. Собирает факты о конфигурации процессора и узла для использования в правиле. Аргументы: cpu (CpuInfo): Объект-парсер информации о процессоре. cfg (NodeConfig): Объект-парсер для конфигурации узла. Возвращает: dict: Словарь с информацией о фактах, включая ключи ``cpu_count``, ``pods_per_core_int``, ``pods_per_core_customized``, ``max_pods``, и ``max_pods_customized``.
c221380
train
{ "resource": "" }
Возвращает текущую колонку в строке, считая разделителями строк символы возврата каретки. Первая колонка имеет номер 1. Примечание: по умолчанию при парсинге изначально расширяются табуляции во входной строке, прежде чем начинается процесс парсинга. См. L{I{ParserElement.parseString}<ParserElement.parseString>} для получения дополнительной информации о парсинге строк, содержащих C{<TAB>}, и предлагаемым способам поддержания неизменного представления отпарсенной строки, позиции парсинга, а также позиций строки и колонки в парсинге отпарсенной строки.
c221400
train
{ "resource": "" }
Создайте каталог "sos_commands"
c221420
train
{ "resource": "" }
Проверьте данное `s`, оно должно быть строкой или списком строк. В противном случае будет выброшено исключение TypeError.
c221440
train
{ "resource": "" }
Проверьте время активности и сведения, чтобы получить информацию о времени работы. Предпочитайте время активности сведениям. Возвращает: insights.combiners.uptime.Uptime: названная кортеж с компонентами `currtime`, `updays`, `uphhmm`, `users`, `loadavg` и `uptime`. Выдает: Исключение: Если данные не доступны из обоих парсеров.
c221460
train
{ "resource": "" }
Конвертация метрической точки плана Основной части (OC) в точку плана Событийных данных (SD).
c221480
train
{ "resource": "" }
Функция для получения значений тегов из тегов и колонок
c221500
train
{ "resource": "" }
Преобразовать объект SpanContext в заголовки пропагации B3. :type span_context: :class:`~opencensus.trace.span_context.SpanContext` :param span_context: Объект SpanContext. :rtype: dict :returns: Заголовки пропагации B3.
c221540
train
{ "resource": "" }
Автоматически устанавливайте атрибуты для Google Cloud среды.
c221560
train
{ "resource": "" }
фиксирует статистику с использованием набора тегов
c221580
train
{ "resource": "" }
Добавь ссылку. :type link: :class:`~opencensus.trace.link.Link` :param link: Объект Link.
c221600
train
{ "resource": "" }
Загружает указанный паука с заданной ссылкой. :param class crawler: класс паука для загрузки :param str url: ссылка, с которой начинать работу паука :param regex ignore_regex: чтобы иметь возможность игнорировать ссылки, которые соответствуют этому регулярному выражению
c221620
train
{ "resource": "" }
Определяет поддомены домена. :param str url: URL, из которого нужно извлечь поддомены :return str: поддомены URL
c221640
train
{ "resource": "" }
Обрезает компонент, если он длиннее заданной длины, и добавляет к нему md5-хешированный код. Итоговая длина должна быть равна заданной длине. Параметры: :param str component: компонент для работы :param int size: ограничение длины компонента :return str: компонент с добавленным md5, обрезанный до заданной длины
c221660
train
{ "resource": "" }
Сравнивает извлеченных авторов. :param item: Соответствующий экземпляр NewscrawlerItem :param list_article_candidate: Список, список объектов ArticleCandidate, которые были извлечены :return: Строка, наиболее вероятные авторы
c221680
train
{ "resource": "" }
Проанализировать тело запроса и сгенерировать ошибки HTTP в случае проблем.
c221700
train
{ "resource": "" }
Установите количество ядер vCPU и объем оперативной памяти для виртуальной машины GNS3. :param vcpus: количество ядер vCPU :param ram: объем оперативной памяти
c221720
train
{ "resource": "" }
Определите стандартное расположение каталога проекта в зависимости от операционной системы.
c221740
train
{ "resource": "" }
Измените список фильтров. Фильтр со значением 0 будет удален, так как он не активен.
c221760
train
{ "resource": "" }
Обновите NIO (Network Input/Output) на этом узле. :param nio: экземпляр NIO, который нужно добавить :param port_number: номер порта для выделения для NIO
c221780
train
{ "resource": "" }
Устанавливает путь к образу ядра QEMU для этого виртуального устройства. :param kernel_image: Путь к образу ядра QEMU
c221800
train
{ "resource": "" }
Автоматически запускайте виртуальную машину GNS3, если это необходимо.
c221820
train
{ "resource": "" }
Устанавливает порт TCP консоли. :param console: порт консоли (целое число)
c221840
train
{ "resource": "" }
Установите количество ядер vCPU для виртуальной машины GNS3. :param vcpus: количество ядер vCPU
c221860
train
{ "resource": "" }
Изменение консольного порта :params console: Консольный порт (целое число) или None для освобождения порта
c221880
train
{ "resource": "" }
Попробуйте найти наилучшее возможное значение idle-pc. :param vm: ВМ экземпляр
c221900
train
{ "resource": "" }
Запускает этот контейнер Docker.
c221920
train
{ "resource": "" }
Запустить блокирующий код в другом потоке и дождаться результата. :param func: Запустить эту функцию в другом потоке :param args: Параметры функции :param kwargs: Ключевые параметры функции :returns: Вернуть результат функции
c221940
train
{ "resource": "" }
Свяжите зарезервированный номер TCP-порта с этим проектом. :param port: номер TCP-порта
c221960
train
{ "resource": "" }
Одиночка возвращает только один экземпляр Server. :возвращает: экземпляр класса Server
c221980
train
{ "resource": "" }
При запуске мы копируем базовый файл в расположение пользователя, чтобы они могли его настроить.
c222000
train
{ "resource": "" }
Сохранить информацию о связанных клонированных жёстких дисках. :returns: информация о таблице дисков
c222020
train
{ "resource": "" }
Возвращает путь к файлу инвентаря VMware. :возвращает: путь к файлу инвентаря
c222040
train
{ "resource": "" }
Запускает процесс выписки ссудного векселя.
c222060
train
{ "resource": "" }
Возвращает файл private-config относительно каталога проекта. :returns: путь к файлу private-config. None, если файл не существует.
c222080
train
{ "resource": "" }
Устанавливает шасси. :param: строка chassis: 1720, 1721, 1750, 1751 или 1760
c222100
train
{ "resource": "" }
Вернуть снимок или вызвать ошибку 404, если снимок неизвестен.
c222120
train
{ "resource": "" }
Получает список доступных бинарных файлов QEMU-img на хосте. :возвращает: Массив словарей {"path": путь к бинарному файлу Qemu-img, "version": версия Qemu-img}
c222140
train
{ "resource": "" }
Добавить запись в pg_hba.conf.
c222160
train
{ "resource": "" }
Выполните оператор и верните значение в первой строке. :param args: аргументы запроса. :param int column: числовой индекс значения в записи, которое следует вернуть (по умолчанию 0). :param float timeout: Опциональное значение времени ожидания в секундах. Если не указано, по умолчанию используется значение параметра ``command_timeout``, переданного в конструкторе класса ``Connection``. :возврат: Значение указанной колонки первой записи.
c222180
train
{ "resource": "" }
Конвертировать данные типа "mdf" версий 2 и 3 в формат numpy dtype строка Параметры ---------- data_type : int Тип данных канала mdf size : int Размер данных в битах Возвращает ------- fmt : str Строка формата данных, совместимых с numpy
c222200
train
{ "resource": "" }
Получить комментарий к каналу. Канал может быть указан двумя способами: * используя первый позиционный аргумент *name* * если для этого канала имеется несколько совпадающих случаев, то аргументы *group* и *index* могут быть использованы для выбора конкретной группы. * если для этого канала имеется несколько совпадающих случаев, а один из аргументов *group* или *index* равен None, то выдается предупреждение. * используя номер группы (ключевой аргумент *group*) и номер канала (ключевой аргумент *index*). Используйте метод *info* для номеров групп и каналов. Если аргумент ключевого слова *raster* не равен None, то результат интерполируется соответствующим образом. Параметры ---------- name : строка имя канала group : int индекс группы, начинающийся с нуля index : int индекс канала, начинающийся с нуля Возвращает ---------- comment : str найденный комментарий к каналу
c222220
train
{ "resource": "" }
Мастер украшателя, используемый для объявления мер для фаз. Для примеров использования смотрите документацию модуля мер. Аргументы: measurements: Объекты измерений для объявления или строка с именем для создания Измерения. kwargs: Ключевые аргументы, передаваемые конструктору Измерения, если мы его создаем. Обратите внимание, что если kwargs предоставляются, длина measurements должна быть 1, и этот значения должно быть строкой, содержащей имя измерения. Для валидных kwargs смотрите определение класса Измерения. Возвращает: Декоратор, который объявляет указанные измерения для декорируемой фазы.
c222240
train
{ "resource": "" }
Отправляет запрос на указанный многоадресный сокет и возвращает ответы. Аргументы: - query: Строка запроса для отправки. - address: Многоадресное IP-адресное пространство компонента сокета для отправки. - port: Многоадресный UDP-порт компонента сокета для отправки. - ttl: TTL для многоадресных сообщений. Значение 1 для ограничения трафика в пределах локальной сети. - timeout_s: Время в секундах, в течение которого можно ждать ответы. Возвращает: Набор всех ответов, полученных до истечения времени ожидания. Ответы представляют собой кортежи (адрес отправителя, сообщение).
c222260
train
{ "resource": "" }
Заголовок сообщения.
c222280
train
{ "resource": "" }
Читает данные с удаленного конца этого потока. Внутренне, эти данные были содержаны в AdbMessages, однако пользователи потоков не должны принимать во внимание механизм транспорта. Аргументы: length: Если указано, то количество байт, которые нужно прочитать, в противном случае будут возвращены все доступные данные (не менее одного байта). timeout_ms: Время ожидания прихода сообщения в этот поток, в миллисекундах (или как объект PolledTimeout). Возвращает: Прочитанные данные, или None, если конец потока был достигнут. Вызывает исключение: AdbProtocolError: Получено неожиданное болваное непотоковое сообщение (например, CQNXN ADB сообщение). AdbStreamClosedError: Поток уже закрыт. AdbTimeoutError: Тайм-аут при ожидании сообщения.
c222300
train
{ "resource": "" }
Создать требуемые разъемы. Создание типов разъемов и сохранение их экземпляров в self._plugs_by_type для использования в методе provide_plugs(). Аргументы: plug_types: Типы разъемов могут быть указаны здесь, а не переданы в конструктор (это используется преимущественно для этапов модульного тестирования).
c222320
train
{ "resource": "" }
Конвертировать и кэшировать тестовую запись в протокол мануфактурного инспектора.
c222340
train
{ "resource": "" }
Откройте подкласс UsbHandle на основе конфигурации. Если установлено значение конфигурации 'remote_usb', используйте его для подключения к удаленному USB, в противном случае попробуйте подключиться локально. Значение 'remote_usb' задает тип USB, например, EtherSync или другой. Пример настройки устройства Cambrionix: ``` remote_usb: ethersync ethersync: mac_addr: 78:a5:04:ca:91:66 plug_port: 5 ``` Аргументы: `serial_number`: Опциональный серийный номер для подключения. `**kwargs`: Аргументы, которые нужно передать методу Open соответствующего handle. Возвращает: Экземпляр UsbHandle.
c222360
train
{ "resource": "" }
Уведомляйте об обновленных событиях, когда происходит обновление.
c222380
train
{ "resource": "" }
Зарегистрируйте все трансформации с использованием линтера.
c222400
train
{ "resource": "" }
Объединить с другой PhaseGroup и вернуть результат.
c222420
train
{ "resource": "" }
Разверни сообщение в файл и также запиши его в журнал. Эта функция предназначена для работы в качестве механизма «tee», чтобы обеспечить интерфейс командной строки статусом первого класса, при этом гарантируя, что все, что видит оператор, также будет иметь аналогичную запись в журнал тестирования для последующего анализа. Аргументы: msg: Сообщение для вывода/записи в журнал. color: Необязательная строка цвета colorama, которая будет применена к сообщению. Вы можете объединять строки цвета colorama вместе, чтобы получить любые эффекты, которые вам нужны. end: Строка заключительного символа для вывода вместо новой строки. file: Объект файла, в который будет записан текст, заключённый в скобки. Предназначается для использования с объектами вывода интерфейса командной строки, такими как sys.stdout. logger: Логгер, который следует использовать, или None для отключения логирования.
c222480
train
{ "resource": "" }
Сгенерировать этическое заявление, эквивалентное импорту.
c222500
train
{ "resource": "" }
Экспортируйте извлеченные поля в JSON Добавляет .json к пути, если он отсутствует, и генерирует файл JSON в указанной директории, в противном случае — в корневом каталоге. Параметры ---------- data : dict Словарь извлеченных полей path : str директория для сохранения сгенерированного файла JSON Примечания ---------- Не следует указывать имя файла в параметре пути функции. Примеры -------- ```python >>> from invoice2data.output import to_json >>> to_json.write_to_file(data, "/exported_json/invoice.json") >>> to_json.write_to_file(data, "invoice.json") ```
c222520
train
{ "resource": "" }
Находит 'k_choices' наиболее удалённые выборы из 'num_samples' траекторий, содержащихся в 'input_sample'. Аргументы --------- input_sample : numpy.ndarray num_samples : int Количество выборок для генерации num_params : int Количество параметров k_choices : int Количество оптимальных траекторий num_groups : int, default=None Количество групп Возвращает ------- numpy.ndarray
c222540
train
{ "resource": "" }
Запустить метод выборочного образца Параметры ---------- args : аргумент пространства имен argparse
c222560
train
{ "resource": "" }
Одна итерация алгоритма k-прототипов
c222580
train
{ "resource": "" }
Закройте все открытые соединения RabbitMQ.
c222600
train
{ "resource": "" }
Запустите последовательность загрузки рабочего узла и запустите все рабочие потоки.
c222620
train
{ "resource": "" }
Завершенный TLS-запись, соответствующий закодированному PMS, используемому в записи Exchange ключа клиента.
c222640
train
{ "resource": "" }
Получите класс плагина, реализующего указанный командой сканирования.
c222660
train
{ "resource": "" }
Эта функция отправляет необработанный кадр C12.18 и ожидает ответа ACK. В случае получения NACK, эта функция попытается повторно отправить кадр до 3 раз. :param data: данные, которые нужно передать :type data: str, :py:class:`~c1218.data.C1218Packet`
c222680
train
{ "resource": "" }
Запустите просеивание базы данных.
c222720
train
{ "resource": "" }
Возвращает максимальное количество байт данных, пригодных для приема. Максимальное количество байт данных, пригодных для приема, с использованием либо :meth:`send_cmd_recv_rsp`, либо :meth:`send_rsp_recv_cmd`. Значение отражает возможности локального устройства для приема в моде, определенной *target*. Оно не связано с возможностями протокола или его переговорами. Аргументы: target (nfc.clf.Target): Текущая локальная или удаленная цель коммуникации. Возвращает: int: Максимальное количество поддерживаемых байт данных для приема.
c222740
train
{ "resource": "" }
Проигнорируйте, поскольку Type A Target не поддерживается.
c222760
train
{ "resource": "" }
Написать блок данных без проверки целостности. Это стандартный метод записи для FeliCa Lite. 16-байтовая строка или байтовый массив data записывается в блок с номером в службе 0x0009 (службу записи NDEF). :: data = bytearray(range(16)) # 0x00, 0x01, ... 0x0F try: tag.write_without_mac(data, 5) # запись в блок 5 except nfc.tag.TagCommandError: print("что-то пошло не так") При возникновении ошибок команды тега вызывается :exc:`~nfc.tag.TagCommandError`.
c222780
train
{ "resource": "" }
Вспомогательный метод для проверки, что данное значение находится между min_value и max_value.
c222800
train
{ "resource": "" }
Проводит миграцию схемы. - `migrations_package_name` - полное имя Python пакета, содержащего миграции. - `up_to` - номер последней миграции для применения.
c222820
train
{ "resource": "" }
Получить текущую активную конфигурацию устройства. `dev` — объект Устройство, на которое будет отправлен запрос. Эта функция отличается от метода `Device.get_active_configuration`, так как последний может использовать кэшированные данные, тогда как эта функция всегда выполняет запрос к устройству.
c222840
train
{ "resource": "" }
Совершить массовое записывание. `dev_handle` — это значение, возвращенное методом `open_device()`. Параметр `ep` — это поле `bEndpointAddress`, к которому будет отправлено данные. `intf` — это поле `bInterfaceNumber` интерфейса, содержащего конечную точку. Параметр `data` — это данные, которые будут отправлены. Он должен быть экземпляром класса `array.array`. Параметр `timeout` задает временной лимит операции в миллисекундах. Метод возвращает количество записанных байт.
c222860
train
{ "resource": "" }
Найдите нормальную форму Смита для нижне-левой матрицы 2x2.
c222880
train
{ "resource": "" }
Сalculate прогнозируемой зонной плотности состояний (DOS) из фононов на выборке сетки. Параметры --------- sigma : float, опционально Ширина рассеяния для метода рассеяния. По умолчанию None. freq_min, freq_max, freq_pitch : float, опционально Минимальные и максимальные частоты, в котором диапазоне рассчитывается DOS с указанным интервалом (freq_pitch). По умолчанию None, и они автоматически определяются. use_tetrahedron_method : float, опционально Использовать метод тетраэдра, когда это True. Если sigma установлен, используется метод рассеяния. direction : array_like, опционально Конкретное направление проекции. Это задается тремя значениями вдоль базисных векторов или примитивной ячейки. По умолчанию None, то есть нет проекции. xyz_projection : bool, опционально Определяет, будет ли проецироваться вдоль декартовых направлений или нет. По умолчанию False, то есть нет проекции.
c222900
train
{ "resource": "" }
Вернуть международный символ и номер группы, используя соответствующее присвоение: 1. "1" - 1 2. "-1" - 2 3. "2" - 3 4. "m" - 4 5. "2/m" - 5 6. "222" - 6 7. "mm2" - 7 8. "mmm" - 8 9. "4" - 9 10. "-4" - 10 11. "4/m" - 11 12. "422" - 12 13. "4mm" - 13 14. "-42m" - 14 15. "4/mmm"- 15 16. "3" - 16 17. "-3" - 17 18. "32" - 18 19. "3m" - 19 20. "-3m" - 20 21. "6" - 21 22. "-6" - 22 23. "6/m" - 23 24. "622" - 24 25. "6mm" - 25 26. "-62m" - 26 27. "6/mmm"- 27 28. "23" - 28 29. "m-3" - 29 30. "432" - 30 31. "-43m" - 31 32. "m-3m" - 32
c222920
train
{ "resource": "" }
Определить формат файла выходных данных q2r описан в обсуждениях на следующих страницах новостного группы: http://www.democritos.it/pipermail/pw_forum/2005-April/002408.html http://www.democritos.it/pipermail/pw_forum/2008-September/010099.html http://www.democritos.it/pipermail/pw_forum/2009-August/013613.html https://www.mail-archive.com/pw_forum@pwscf.org/msg24388.html
c222940
train
{ "resource": "" }
Материальные единицы, используемые для калькуляторов Материальные единицы: энергия, расстояние, атомная масса, сила vasp : эВ, ангстрем, а.е.м., эВ/ангстрем wien2k : Ри, au(=бора), а.е.м., мэРи/au abinit : гауэр, au, а.е.м., эВ/ангстрем elk : гауэр, au, а.е.м., гауэр/au qe : Ри, au, а.е.м., Ри/au siesta : эВ, au, а.е.м., эВ/ангстрём CRYSTAL : эВ, ангстрем, а.е.м., эВ/ангстрём DFTB+ : гауэр, au, а.е.м., гауэр/au TURBOMOLE : гауэр, au, а.е.м., гауэр/au
c222960
train
{ "resource": "" }
Функция представления, которая обрабатывает запрос на восстановление забытого пароля.
c222980
train
{ "resource": "" }
Завернуть функцию для повторной попытки. :параметр f: Функция, которую необходимо обернуть для возможности повторной попытки.
c223000
train
{ "resource": "" }
Сохраняйте последнее сохранённое значение поля "subject_location". Последнее допустимое значение поля "subject_location" отображается пользователю, чтобы при проверке на ошибки пользователь мог получить допустимые координаты для виджета местоположения.
c223020
train
{ "resource": "" }
Получите токен доступа на основе кода, возвращенного из диалога OAuth. Возвращает словарь, содержащий токен доступа, специфичный для пользователя, и дату его истечения, если это применимо.
c223040
train
{ "resource": "" }
Вернуть список изображений файлов
c223060
train
{ "resource": "" }
Введите некоторый текст. Этот метод не очень стабилен на некоторых устройствах. Пример: "Привет мир" может быть напечатано как "H iworld" Аргументы: - s: строка (текст для ввода), лучше использовать интернациональную (unicode) кодировку - enter(bool): вводи возврат каретки в конце - next(bool): выполняй действие редактора "Next" - clear(bool): очищай текст перед вводом - ui_select_kwargs(**): затемните и введите текст Используя исходный код Android, можно увидеть, что пробел нужно заменить на "%s". Интересно, но ввод "%s" является весьма неудобным. Исходный код Android можно найти здесь: https://android.googlesource.com/platform/frameworks/base/+/android-4.4.2_r1/cmds/input/src/com/android/commands/input/Input.java#159 Исходный код приложения можно найти здесь: https://github.com/openatx/android-unicode
c223080
train
{ "resource": "" }
Преобразует матрицу в декартовых координатах в единичную, или гомогенную, матрицу.
c223100
train
{ "resource": "" }
Конфигурируемая стек слоев. Аргументы: `layers`: список подклассов `TransformerLayer` `num_layers`: целое число Возвращает: `LayerStack`
c223140
train
{ "resource": "" }
Замечания к параметрам слоев Transformer. Аргумент num_heads указывает на количество чтений. Чтобы воспроизвести известное поведение, описанное в "Attention Is All You Need", установите num_memory_heads=0. Если num_memory_heads==1, тогда существует только один писательный гейт и несколько считывающих гнезд. Это приводит к более быстрой пошаговой декодировке, так как размер рекуррентного состояния меньше. Если num_memory_heads > 1, тогда num_memory_heads указывает количество писательных гнезд. Доля считывающих гнезд читает каждый писатель, и num_memory_heads должно делить num_heads. Это поведение еще не было протестировано. Аргументы: context: объект transformer.Context kv_dim: размерность (для ключевых и значимых каналов) num_heads: целое число num_memory_heads: необязательное целое число shared_kv: логическое (булево) Возвращает: объект attention.AttentionParams
c223160
train
{ "resource": "" }
Вычислите значение тензора v. Аргументы: memory_antecedent: тензор с размерностями {memory_input_dim} + other_dims Возвращает: тензор с размерностями memory_heads_dims + {value_dim} + other_dims
c223180
train
{ "resource": "" }
Создайте тензорфлоу Датасет, который издает батчи для обучения. 入力データセットは、各特徴が終端にEOS=1で終わる整数ベクトルの特徴辞書を出力します。 戻されるtf.data.Datasetのテンソルは、[batch_size, length]の形状を持ち、ゼロはパディングを示します。 lengthは発出される例の長さを示します。入力/ターゲットが長さより長い例は切り捨てられます。 TODO(noam): テキスト2自身の問題の場合、長すぎるシーケンスを複数の部分に切り分けて全てを学習するべきです。 pack=Falseの場合、出力される各例はload_internal()で出力された1つの例を含みます。 pack=Trueの場合、複数のload_internal()で出力された例が指定された長さの1つの組み合わせ例を形成するために連結されます。pack_dataset()関数のコメントを参照してください。 batch_sizeは、全てのコアを通じて、(組み合わされた)各バッチ内の例の数を示します。 パラメータ: dataset: tf.data.Dataset batch_size: 整数 length: 整数 pack: ブール値 戻り: 全ての特徴がサイズ[バッチ, レングス]に固定されるtf.data.Dataset
c223200
train
{ "resource": "" }
Операция сдвига. Сдвинуть x вправо на +offset в димензии dim. Аргументы: x: массив Тензоров. offset: целое число. Если отрицательное, то сдвинуть влево. dim: измерение массива x. wrap: логическое значение - оборачивать (True) или дополнять нулями (False). name: необязательная строка. Возвращает: массив Тензоров с теми же размерами и типом данных, что и x.
c223220
train
{ "resource": "" }
Является ли short_seq подпоследовательностью long_seq.
c223240
train
{ "resource": "" }
Разбейте обучающую партию на несколько микропартий. Возвращаются две структуры: grads - список Тензоров, соответствующих градиентам на граф.trainable_variables. Они суммируются по всем микропартиям. outputs - словарь Тензоров, который соответствует выходному словарю model_fn. Каждое значение либо суммируется по всем микропартиям (если у него нет батч-дименсии), либо конкатенируется по всем микропартиям для представления оригинальной партии (если у него есть батч-дименсия). Аргументы: features: словарь Тензоров, каждый из которых имеет батч-дименсию model_fn: функция от словаря feature до выходного словаря выходной словарь должен содержать "loss" batch_dim: Дименсия num_splits: целое число, делящее batch_dim.size Возвращает: grads: список Тензоров, соответствующих градиентам на граф.trainable_variables outputs: словарь выходных Тензоров, сложенных по микропартиям
c223260
train
{ "resource": "" }
Снизьте ReshapeOperation. Преобразование может требовать коллективной межпроцессорной коммуникации. Мы пока не реализовали все возможные преобразования. Мы пытаемся обрабатывать здесь общие случаи — иначе мы вызываем ошибку NotImplementedError. Аргументы: lowering: Lowering Выделяет: NotImplementedError: если мы ещё не покрыли этот случай.
c223280
train
{ "resource": "" }
Генерировать случайный IPv4 адрес. :param with_port: Добавить порт к IP. :return: Случайный IPv4 адрес. :Пример: 19.121.223.58
c223300
train
{ "resource": "" }
Сгенерируйте случайный объект времени. :return: объект ``datetime.time``.
c223320
train
{ "resource": "" }
Сгенерируйте предложение из частей. :возврат: Предложение.
c223340
train
{ "resource": "" }
Сгенерируйте пароль или хеш пароля. :param length: Длина пароля. :param hashed: MD5 хеш. :return: Пароль или хеш пароля. :Пример: k6dv2odff9#4h
c223360
train
{ "resource": "" }
Сгенерировать случайный 11-значный номер постоянного экономического положения плательщика подоходного налога (PESEL). :param birth_date: Начальная дата рождения (необязательно) :param gender: Пол человека :return: Действительный 11-значный номер PESEL
c223380
train
{ "resource": "" }
Сгенерируйте случайное значение широты. :param dms: Формат DMS. :return: Значение широты.