_id
stringlengths
2
7
title
stringclasses
1 value
partition
stringclasses
3 values
language
stringclasses
1 value
meta_information
dict
text
stringlengths
5
1.76k
c233780
train
{ "resource": "" }
Выполните различные проверки данных, чтобы убедиться, что список срезов образует регулярную сетку данных с равномерным расстоянием между срезами. Некоторые из этих проверок, вероятно, не требуются, если данные соответствуют DICOM-спецификации, но, похоже, имеет смысл проверять их в любом случае.
c233800
train
{ "resource": "" }
Декоратор для добавления оборачиваемой функции в словарь обновлений. Любая функция, отмеченная декоратором @refresher, будет выполнена в рамках процедуры обновления окончания.
c233820
train
{ "resource": "" }
Получите текущие данные результата из курсора.
c233840
train
{ "resource": "" }
Установите параметры для этой сессии.
c233860
train
{ "resource": "" }
Низкоуровневая функция для получения XML-статьи для определенного id. Параметры ---------- id_val : str Значение id. id_type : str Тип id, например, pmid (или pubmed_id), doi, или eid. on_retry : bool Эта функция имеет рекурсивную функцию повтора, и только в этом случае этот параметр следует использовать. Возвращаемые значения ------- content : str или None Если найдена, возвращается строка содержимого, в противном случае возвращается None.
c233880
train
{ "resource": "" }
Вернуть аргументы узла в событийном графе.
c233900
train
{ "resource": "" }
Вернуть переданного агента с отображением его фиксации. Эта функция фиксирует одного агента. Она возвращает новый объект Agent (который может быть другим объектом, если загружается новое состояние агента из json) или тот же объект иначе. Параметры ---------- agent : :py:class:`indra.statements.Agent` Агент для отображения. do_rename: bool Если True, имя агента обновляется на основе отображенной фиксации. Если do_rename является True, приоритет для установки имени — идентификатор FamPlex, символ HGNC, затем название гена из Uniprot. Возвращает ---------- grounded_agent : :py:class:`indra.statements.Agent` Фиксированный агент. maps_to_none : bool True, если агент представлен в карте фиксации и отображается на None.
c233920
train
{ "resource": "" }
Выведите все собранные обработчиками INDRA Стейтменты.
c233940
train
{ "resource": "" }
Извлечение сложных утверждений INDRA.
c233960
train
{ "resource": "" }
Соберите все непрямые действия и активные формы Агентов. Итерируйтесь по self.statements и собирайте непрямые действия и активные формы Агентов, которые появляются в Утверждениях. Обратите внимание, что использование этой функции для сбора данных о непрямых действиях Агентов может быть рискованным. Допустим, утверждение из системы чтения утверждает, что EGF, связанный с EGFR, фосфорилирует ERK. Это будет интерпретироваться как косвенное доказательство того, что связанная форма EGF с EGFR обладает 'киназной' активностью, что явно неверно. В отличие от альтернативной пары этой функции: gather_explicit_activities объединяет только явно указанные активности.
c233980
train
{ "resource": "" }
Вернуть набор сетевых узлов, соответствующих заданному набору запросов. Используется алгоритм диффузии тепла на предварительно рассчитанной тепловой ядре для данной сети, начинающийся с заданных узлов-запросов. Узлы в сети ранжируются по соответствующему тепловому баллу — это мера релевантности относительно узлов-запросов. Параметры ---------- network_id : str UUID сети в NDEx. query_nodes : list[str] Список имен узлов, относительно которых проверяется релевантность. Возвращает ------- ranked_entities : list[(str, float)] Список, содержащий пары имен узлов и их баллов релевантности.
c234000
train
{ "resource": "" }
Измените метку формата этого контента. Обратите внимание, что это НЕ изменяет формат самого контента, а только метку.
c234020
train
{ "resource": "" }
Обрабатывает файл EKB, сгенерированный CWMS. Параметры ---------- fname : str Путь к файлу EKB для обработки. Возвращает ------- cp : indra.sources.cwms.CWMSProcessor CWMSProcessor, который содержит список INDRA-состояний в его атрибуте statements.
c234040
train
{ "resource": "" }
Сохраните собранную в Cytoscape JS сеть в файл json. Метод сохраняет два файла на основе данного префикса имени файла. Сохраняет один файл json, содержащий граф, и еще один файл json, содержащий контекст. Параметры --------- fname_prefix : Optional[str] Префикс имени файлов для сохранения сети Cytoscape JS и контекста. По умолчанию: model
c234060
train
{ "resource": "" }
Сохранить состояние объекта IncrementalModel в файле в формате pickle. Параметры ---------- model_fname : Optional[str] Имя файла в формате pickle, в который будет сохранено состояние объекта IncrementalModel. По умолчанию: model.pkl
c234080
train
{ "resource": "" }
Инициализировать, используя файл RDF, который представляет иерархию. Параметры ---------- rdf_file : str Путь к файлу RDF.
c234100
train
{ "resource": "" }
Извлекает обрабатываемый процессор, читая текст с помощью Sparser и извлекая утверждения. Параметры ---------- text : str Текст, который нужно обработать. output_fmt: Optional[str] Формат выхода, который необходимо получить из Sparser, с двумя вариантами: 'json' и 'xml'. По умолчанию: 'json' outbuf : Optional[file] Объект ввода-вывода, похожий на файл, в который записывается выход от Sparser. cleanup : Optional[bool] Если True, временный файл, созданный для использования в качестве файла ввода для Sparser, а также файл выходных данных, созданный Sparser, удаляются. По умолчанию: True key : Optional[str] Ключ, который встроен в имя временного файла, передаваемого Sparser для чтения. По умолчанию пустая строка. Возвращает ------- SparserXMLProcessor или SparserJSONProcessor в зависимости от выбранного формата выхода.
c234120
train
{ "resource": "" }
Вернуть True, если утверждение поддерживается несколькими источниками. Примечание: в настоящее время это не используется и заменено порогом оценки Безуvt Engine.
c234140
train
{ "resource": "" }
Составьте уведомление об изменении.
c234160
train
{ "resource": "" }
Получить узоры мономеров для агента, учитывающие сведения о соответствии. Параметры ---------- model : pysb.core.Model Модель для поиска узоров мономеров, соответствующих заданному агенту. agent : indra.statements.Agent Агент, для которого нужно найти соответствующие узоры мономеров. ignore_activites : bool Нужно ли игнорировать любые условия активации агента при определении требуемых условий сайта для MonomerPattern. Например, установив его в True, будет найдено соответствие для агента `MAPK1(activity=kinase)` даже если соответствующий мономер MAPK1 в модели не имеет сайта с именем `kinase`. По умолчанию False (строгое сопоставление). Возврат ------- генератор MonomerPatterns
c234180
train
{ "resource": "" }
Перевод сетевых рёбер в утверждения. Возвращает --------- список утверждений Переведённые утверждения INDRA.
c234200
train
{ "resource": "" }
Обрабатывайте выделения из JSON-файла с массовым скачиванием, предоставленным библиотекой RLIMSP. Параметры ---------- filename : str Путь к JSON-файлу. doc_id_type : Optional[str] В некоторых случаях информация о параграфах RLIMS-P не содержит явно 'pmid' или 'pmcid', вместо этого она содержит ключ 'docId'. Этот параметр позволяет определить, какой тип ID должен быть интерпретирован как 'docId'. Его значения должны быть 'pmid', 'pmcid' или None, если параметр не используется. Возвращает ------- :py:class:`indra.sources.rlimsp.processor.RlimspProcessor` Объект RlimspProcessor, который содержит список извлеченных предложений INDRA в своем атрибуте statements.
c234220
train
{ "resource": "" }
Верните объект TimeContext, заданный элементом timex.
c234240
train
{ "resource": "" }
Удаляет дополнительную информацию о URI из терминов.
c234260
train
{ "resource": "" }
Вернуть объект ReachProcessor, обработав аннотацию с заданным Pubmed id. Используется клиент Pubmed для получения аннотации. Если это не удается, вернется None. Параметры -------- pubmed_id : str ID статьи в Pubmed. Строка может начинаться с PMID, но передача только ID тоже подходит. Примеры: 27168024, PMID27168024 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/ offline : Optional[bool] Если установлено в True, система REACH работает в офлайн-режиме. В противном случае (по умолчанию) вызывается веб-сервис. По умолчанию: False output_fname : Optional[str] Файл для вывода JSON-результата REACH. По умолчанию reach_output.json в текущей рабочей директории. **kwargs : keyword arguments Все другие ключевые аргументы передаются непосредственно в `process_text`. Возвращает --------- rp : ReachProcessor Объект ReachProcessor с извлеченными в rp.statements INDRA Statements.
c234280
train
{ "resource": "" }
Верните scala.collection.Seq из Python списка.
c234300
train
{ "resource": "" }
Возвращает все имена тегов XML-элемента и его дочерних элементов.
c234320
train
{ "resource": "" }
Возвращать утверждения, содержащие гены из предоставленного списка. Параметры --------- stmts_in : list[indra.statements.Statement] Список утверждений для фильтрации. gene_list : list[str] Список символов генов для фильтрации. policy : str Политика, которую применять при фильтрации по списку генов. "one": сохранять утверждения, которые содержат хотя бы один ген из списка и, возможно, другие гены, не входящие в данный список. "all": сохранять утверждения, которые содержат только гены из списка. allow_families : bool, по умолчанию False Включать утверждения, связанные с семьями FamPlex, включающими один из генов в списке. По умолчанию: False save : str, по умолчанию None Имя файла pickle для сохранения результатов (stmts_out). remove_bound: bool, по умолчанию False Если true, удаляет условия связывания, которые не являются генами из списка. Если false (по умолчанию), учитывает агентов в условиях связывания, а также тех, кто участвует непосредственно в утверждении, при применении заданной политики. invert : bool, по умолчанию False Если True, возвращаются утверждения, которые не соответствуют по заданной политике. Возвращает --------- stmts_out : list[indra.statements.Statement] Список отфильтрованных утверждений.
c234340
train
{ "resource": "" }
Даже более низкоуровневая функция для выполнения запроса.
c234360
train
{ "resource": "" }
Возвращайте Kappa STD с загруженной моделью.
c234380
train
{ "resource": "" }
Обработать BEL RDF и вернуть высказывания INDRA.
c234400
train
{ "resource": "" }
Произвести предсборку в списке статей INDRA.
c234420
train
{ "resource": "" }
Получить количество ссылок в PubMed для поискового запроса. Параметры ---------- search_term : str Перед запросом, который должен быть выполнен в PubMed, нужно использовать термин. Возвращает ------- int или None Количество ссылок для запроса, или None, если запрос не удался.
c234440
train
{ "resource": "" }
Проверьте одно утверждение по отношению к модели. Параметры ---------- stmt : indra.statements.Statement Утверждение, которое нужно проверить. max_paths : Optional[int] Максимальное количество конкретных путей для возврата для каждого Утверждения, которое описано. По умолчанию: 1 max_path_length : Optional[int] Максимальная длина конкретных путей для возврата. По умолчанию: 5 Возвращает ------- boolean Истина, если модель удовлетворяет Утверждению.
c234460
train
{ "resource": "" }
Фильтровать список PMIDs для тех, у которых полный текст в PMC. Параметры ---------- pmid_list : список строк Список PMIDs для фильтрации. source_type : строка Один из 'fulltext', 'oa_xml', 'oa_txt' или 'auth_xml'. Возвращаемое значение ------- список строк PMIDs, доступные в указанном типе/формате источника.
c234480
train
{ "resource": "" }
Собери SBGN модель из собранных INDRA заявлений. Эта методика собирает модель SBGN из набора INDRA заявлений. Собранная модель присваивается атрибуту assemblers sbgn (она представлена внутренне в виде XML ElementTree). Модель возвращается в виде сериализованного XML строки. Возвращает ---------- sbgn_str : str Сериализованная в XML строка SBGN модели.
c234500
train
{ "resource": "" }
Запустить определенную задачу на публикациях из списка pmids_unread.
c234520
train
{ "resource": "" }
Запустите полную процедуру предсборки на заданных утверждениях. Результаты возвращаются в виде словаря и сохраняются в атрибуте :py:attr:`results`. Они также сохраняются в файле pickle `<basename>_results.pkl`. Параметры ------------ stmts : список из класса :py:class:`indra.statements.Statement` Утверждения для предсборки. print_summary : bool Если True (по умолчанию), выводит в консоль краткое изложение процесса предсборки. Возвращает --------- словарь Словарь, содержащий следующие элементы: - `raw`: начальный набор утверждений до предсборки. - `duplicates1`: утверждения после первоначальной де-дубликации. - `valid`: утверждения, найденные с действительными местами модификации. - `mapped`: сопоставленные утверждения (список из класса :py:class:`indra.preassembler.sitemapper.MappedStatement`). - `mapped_stmts`: объединённый список действительных утверждений и утверждений после сопоставления. - `duplicates2`: утверждения, получающиеся в результате де-дубликации утверждений в `mapped_stmts`. - `related2`: верхнеуровневые утверждения после объединения утверждений в `duplicates2`.
c234540
train
{ "resource": "" }
Читайте файлы в `files` с помощью объектов-чтецов в `readers`. Параметры ---------- files : [строка] Список путей к файлам, которые необходимо прочитать с помощью чтецов. Поддерживаются только текстовые и nxml файлы. readers : [экземпляры Reader] Список объектов Reader, которые используются для чтения файлов. **kwargs : Другие ключевые аргументы передаются методу `read` объектов Reader. Возвращает ------- output_list : [ReadingData] Список объектов ReadingData, содержащих содержимое чтений.
c234560
train
{ "resource": "" }
Получить список версий пула. Параметры: - updater_id (int): - updater_name (str): - pool_id (int):
c234580
train
{ "resource": "" }
Возвращает True, если якобиан сингулярен, иначе False.
c234600
train
{ "resource": "" }
Создаёт плитку из формата Google X, Y и уровень масштабирования
c234620
train
{ "resource": "" }
Объединить серию объектов, аналогичных `pyam.IamDataFrame`, вместе
c234640
train
{ "resource": "" }
Построить временные ряды существующих данных. смотрите информацию о pyam.plotting.line_plot(), чтобы узнать о доступных вариантах
c234660
train
{ "resource": "" }
Это особое средне-классовое отношение, потому что NodeBalancerNode — единственный объект API, который требует два родительских идентификатора (parent_ids).
c234680
train
{ "resource": "" }
Переопределите метод populate для отображения user_defined_fields на фантастические значения.
c234700
train
{ "resource": "" }
Создать нового клиента OAuth и вернуть его.
c234720
train
{ "resource": "" }
Определите квадратичные предвзятости, которые вызывают данную цепь. Аргументы: chain (iterable): Переменные, составляющие цепь. target_adjacency (dict/:class:`networkx.Graph`): Должно быть в виде словаря вида {s: Ns, ...}, где s - переменная в целевой графе, а Ns - множество соседей s. chain_strength (float): Величина квадратичной предвзятости, которую необходимо использовать для создания цепей. Возвращает: dict[edge, float]: Квадратичные предвзятости, вызывающие данную цепь. Выдает: ValueError: Если переменные в цепи не образуют подграф, связанный в целевом графе. Примеры: >>> chain = {1, 2} >>> target_adjacency = {0: {1, 2}, 1: {0, 2}, 2: {0, 1}} >>> dimod.embedding.chain_to_quadratic(chain, target_adjacency, 1) {(1, 2): -1}
c234740
train
{ "resource": "" }
Преобразует список координат химеры в линейные индексы.
c234780
train
{ "resource": "" }
Загрузить и определить список из бэкэнда в Золотой куртке
c234800
train
{ "resource": "" }
Получить все свойства заданного индекса
c234820
train
{ "resource": "" }
Добавьте метаданные к элементу. Декоратор, который добавляет метаданные к заданному элементу, такие как использованная ревизия gelk.
c234840
train
{ "resource": "" }
Верните идентичность Сортировочной шапочки, используя данные пользователей Bugzilla.
c234860
train
{ "resource": "" }
Установите начальное время для запланированной задачи. Если оно не указано, начальное время всегда будет началом интервала, который является текущим, когда запланированная задача запущена. :параметр datetime_or_str: объект datetime или строка, которую может распознать dateutil.parser :return: self
c234900
train
{ "resource": "" }
Создайте ответ инструктора на пост `post`. Кажется, что если пост содержит теги `<p>`, то он обрабатывается как HTML, но иначе обрабатывается как текст. Вам следует соответственно предоставить `content`. :тип post: dict|str|int :параметр post: Это либо словарь поста, возвращаемый другим методом API, либо поле `cid` этого поста. :тип content: str :параметр content: Содержание ответа. :тип revision: int :параметр revision: Количество ревизий, которые прошел ответ. Первоначальный ответчик должен быть меньше 0, первый редактор 1 и т.д. :тип anonymous: bool :параметр anonymous: Нужно ли постить анонимно. :тип-возврата: dict :возвращает: Словарь со сведениями о созданном ответе.
c234940
train
{ "resource": "" }
Эндпоинт API возвращает один хост приложения, идентифицированный его идентификатором. :type application_id: int :param application_id: ID приложения :type host_id: int :param host_id: ID хоста приложения :rtype: dict :return: JSON-ответ API :: { "application_host": { "id": "integer", "application_name": "string", "host": "string", "language": "integer", "health_status": "string", "application_summary": { "response_time": "float", "throughput": "float", "error_rate": "float", "apdex_score": "float" }, "end_user_summary": { "response_time": "float", "throughput": "float", "apdex_score": "float" }, "links": { "application": "integer", "application_instances": [ "integer" ], "server": "integer" } } }
c234960
train
{ "resource": "" }
Создает кортеж, состоящий из idVal и словаря выбранных атрибутов.
c234980
train
{ "resource": "" }
Разрушительно разбивает коллекцию на подколлекции размером не более _maxSize_ элементов. Исходная коллекция останется пустой после выполнения этой операции. # Параметры _maxSize_ : `int` > Максимальное количество элементов в возвращенной коллекции # Возвращает `list [Collection]` > Список коллекций, которые, если объединить (оператор `|`), создадут исходную
c235000
train
{ "resource": "" }
Возвращает список имен исследователей. Дополнительные аргументы игнорируются. # Возвращает `list [str]` > Список имен всех найденных исследователей
c235020
train
{ "resource": "" }
Метод для заполнения репозиториев, которые будут использоваться для подбора репозиториев для пользователя. Для этой цели мы используем два вида репозиториев: 1. Репозитории, отмеченные пользователем самим. 2. Репозитории, отмеченные пользователями, которых следит данный пользователь. :param username: Имя пользователя для которого производится подбор репозиториев.
c235040
train
{ "resource": "" }
Вспомогательная функция для разбора строки даты FRED в объект datetime.
c235060
train
{ "resource": "" }
Преобразовать значение в допустимое кодирование. Эта функция принимает либо член класса :py:class:`~cg:cryptography.hazmat.primitives.serialization.Encoding`, либо строку, описывающую член. Если никакое значение не передано, будет использовано значение по умолчанию ``PEM``. Обратите внимание, что ``"ASN1"`` считается псевдонимом для ``"DER"``. >>> parse_encoding() <Encoding.PEM: 'PEM'> >>> parse_encoding('DER') <Encoding.DER: 'DER'> >>> parse_encoding(Encoding.PEM) <Encoding.PEM: 'PEM'>
c235080
train
{ "resource": "" }
Получает содержимое ресурса
c235100
train
{ "resource": "" }
Объедините 'data' с self.additional_publish_event_data и опубликуйте событие
c235120
train
{ "resource": "" }
Удаляет строку, по умолчанию последнюю.
c235140
train
{ "resource": "" }
Получить JSON-представление проверки :return: словарь (str -> obj)
c235160
train
{ "resource": "" }
Покажите информацию о Colin и его зависимостях.
c235180
train
{ "resource": "" }
Отправьте HTTP-запрос на конечную точку API Todoist. :param req_func: Функция запроса, которую следует использовать, например, get или post. :type req_func: Функция запроса из класса `requests` модуля. :param end_point: Конечная точка API Todoist. :type end_point: str :param params: Требуемые параметры запроса. :type params: dict :param files: Любые файлы, передаваемые как multipart/form-data. :type files: dict :param kwargs: Любые дополнительные параметры. :type kwargs: dict :return: HTTP-ответ на запрос. :rtype: Объект класса `requests.Response`
c235200
train
{ "resource": "" }
Возвратеть ярлык пользователя, имеющий заданный имя. :param label_name: Имя для поиска. :type label_name: str :return: Ярлык с совпадающим именем или ``None``, если не найдено. :rtype: :class:`pytodoist.todoist.Label` >>> import todoist >>> user = todoist.login('john.doe@gmail.com', 'password') >>> label = user.get_label('family')
c235220
train
{ "resource": "" }
Добавьте повторительную задачу для заданного местоположения. .. warning:: Требуется Todoist премиум. :параметр service: ``email``, ``sms`` или ``push`` для мобильного устройства. :тип service: str :параметр name: Алиас для местоположения. :тип name: str :параметр lat: Широта местоположения. :тип lat: float :параметр long: Долгота местоположения. :тип long: float :параметр trigger: ``on_enter`` или ``on_leave``. :тип trigger: str :параметр radius: Радиус вокруг местоположения, который все еще считается данной областью. :тип radius: float ```python from pytodoist import todoist user = todoist.login('john.doe@gmail.com', 'password') project = user.get_project('PyTodoist') task = project.add_task('Установить PyTodoist') task.add_location_reminder('email', 'Покинуть Глазго', 55.8580, 4.2590, 'on_leave', 100) ```
c235240
train
{ "resource": "" }
Получить фоновый цвет и проверьте, поддерживает ли консоль ANSI-цвета нативно для обоих потоков. :param ctypes.windll.kernel32 kernel32: Инстанс загруженного kernel32. :param int stderr: Обработчик stderr. :param int stdout: Обработчик stdout. :return: Фоновый цвет (int) и поддержка нативных ANSI-цветов (bool). :rtype: tuple
c235260
train
{ "resource": "" }
Получить поток-i источника расширенных источников в данной позиции на заданных энергиях :param id: идентификатор источника :param j2000_ra: прямое восхождение, где нужен поток :param j2000_dec: склонение, где нужен поток :param energies: энергии, на которых нужен поток :return: массив потоков
c235280
train
{ "resource": "" }
Устанавливает границы для данного параметра в min_value и max_value.
c235300
train
{ "resource": "" }
Отмечает видео как завершённое в SharQ.
c235320
train
{ "resource": "" }
Анализ линейного дискриминанта является инструментом для определения оптимального количества столбцов данных, которые следует сократить. **Аргументы:** * `x` : входная матрица (двумерный массив), каждая строка представляет новый образец. * `labels` : список меток (итератор), каждый элемент должен быть меткой для образца, имеющего соответствующий индекс. **Возвращает:** * `discriminants` : массив собственных значений, отсортированных по убыванию.
c235340
train
{ "resource": "" }
Создает список множеств, содержащих задачи на разных уровнях дерева зависимостей. Это рекурсивная функция (есть ли что-нибудь быстрее в модуле itertools?), которая спускается по каждой задаче-корню по очереди, заполняя каждый
c235360
train
{ "resource": "" }
Извлечение имени файла из данных Entrez eSummary. Функция ожидает esummary['DocumentSummarySet']['DocumentSummary'][0]. В некоторых случаях в AssemblyName могут встречаться недопустимые символы. Для этого требуется более надежный регулярный замен или экранирование. К сожалению, NCBI не использует стандартные процентные кодирования, а вместо этого заменяют определенные символы подчеркивания: пробел, слэш, запятую, решетку, квадратные скобки.
c235380
train
{ "resource": "" }
Возвращает одну команду formatdb. - filename - имя входного файла - blastdb_exe - путь к исполняемому файлу formatdb
c235400
train
{ "resource": "" }
Считает количество сущностей, которые соответствуют этому запросу. Примечание: Поскольку Datastore не предоставляет встроенный способ подсчитать сущности по запросу, этот метод перебирает все ключи сущностей и считает их. Параметры: \**options(QueryOptions, необязательно) Возвращает: int: Количество сущностей.
c235420
train
{ "resource": "" }
Заменить текущую версию на новую версию в файлах требований.
c235440
train
{ "resource": "" }
Удалить любые колонки, содержащие только пробелы, в компонентах выравнивания. Текст компонентов изменяется НА МЕСТЕ.
c235460
train
{ "resource": "" }
Возвращает хеш от имени последовательности к её длине.
c235480
train
{ "resource": "" }
Получить `(начало,конец)` кортежи для каждого диапазона чистых битов в `[range_start, range_end)`.
c235500
train
{ "resource": "" }
Настройте словарь environ и добавьте ключ `'ws4py.socket'`. Ему присвоено настоящее сокет, лежащее в основе сокета.
c235520
train
{ "resource": "" }
Функция для получения количества развертываний конкретного проекта
c235540
train
{ "resource": "" }
Вернуть True, если было обнаружено движение
c235560
train
{ "resource": "" }
Подкаст обновлений для заданного типа события.
c235580
train
{ "resource": "" }
Получение данных из TR DWE. tickers - тикер или список тикеров fields - список полей date - дата для запроса с одной датой date_from, date_to - диапазон дат (используется только если "date" не указан) freq - частота данных: ежедневная('D'), еженедельная('W') или месячная('M') only_data - если True, то метаинформация не возвращается static - если True, создается "статический" запрос (то есть не серия). В этом случае 'date_from', 'date_to' и 'freq' игнорируются В случае запроса списка тикеров возвращается MultiIndex-датафрейм. Некоторые из доступных полей: P - скорректированная закрытая цена PO - открывающая цена PH - максимальная цена PL - минимальная цена VO - объем, выраженный в 1000-ячейках акций. UP - некорректированная цена OI - объем открытых контрактов MV - рыночная капитализация EPS - прибыль на акцию DI - дивидендный коэффициент MTVB - отношение рыночной к книжной стоимости PTVB - отношение цены к книжной стоимости ... Полный список доступных полей данных доступен по адресу http://dtg.tfn.com/
c235600
train
{ "resource": "" }
Найти ссылку на ребенка с указанным именем. :type name: ``str`` :param name: имя ребенка (например, PID) :return: структура элемента (см. функцию :func:`load_reference <hl7apy.load_reference>`) или ``None``, если элемент не найден
c235620
train
{ "resource": "" }
Прикалывает (привлекает) изображение
c235640
train
{ "resource": "" }
Удаление существующей транзакции возврата.
c235660
train
{ "resource": "" }
Создайте представление в словах для единственного заказа. @param into: представление в словах для более низких заказов @type into: C{unicode} @param tmp_val: временное значение без более низких заказов @type tmp_val: C{целочисленные типы} @param gender: род (MALE, FEMALE или NEUTER) @type gender: C{int} @param items: варианты объектов @type items: 3-элементная C{последовательность} типа C{unicode} @return: новое into и tmp_val @rtype: C{tuple} @raise ValueError: tmp_val отрицательное
c235680
train
{ "resource": "" }
Заказная представление этого записи.
c235700
train
{ "resource": "" }
Помощник для _issubclass, т.е. pytypes.issubtype. Это проверка подкласса рассматривает значения Mapping как ковариантные.
c235720
train
{ "resource": "" }
Работает подобно auto_override, но применимо только к классам.
c235740
train
{ "resource": "" }
Добавляет атрибуты StartEvent в экспортируемый XML-элемент. :param node_params: словарь с параметрами промежуточного события поимки, :param output_element: объект, представляющий элемент XML BPMN 'intermediateCatchEvent'.
c235760
train
{ "resource": "" }
Показывает простую визуализацию диаграммы :param bpmn_diagram: экземпляр класса BPMNDiagramGraph.
c235780
train
{ "resource": "" }
Сопоставляет два KTensors и возвращает схожесть. Параметры ---------- U : KTensor Первый сгущённый крускальский тензор для сопоставления. V : KTensor Второй сгущённый крускальский тензор для сопоставления. permute_U : bool Если True, модифицирует 'U' для сопоставления KTensors (по умолчанию False). permute_V : bool Если True, модифицирует 'V' для сопоставления KTensors (по умолчанию False). Примечания ---------- Если и `permute_U` и `permute_V` оба установлены в True, то факторы упорядочены от наиболее похожего до наименее похожего. Если только одно из значений True, то факторы на модифицированном KTensor переупорядочены для сопоставления с факторами в несопоставленном KTensor. Возвращаемое значение ------- similarity : float Схожесть, оцениваемая между нулем и одним.
c235800
train
{ "resource": "" }
Выполните рабочий процесс `сигнал` на экземпляре с ID `record_id` модели `model`. *Python 2:* :raise: :class:`odoorpc.error.RPCError` :raise: :class:`odoorpc.error.InternalError` (если не произведён вход в систему) :raise: `urllib2.URLError` (ошибка соединения) *Python 3:* :raise: :class:`odoorpc.error.RPCError` :raise: :class:`odoorpc.error.InternalError` (если не произведён вход в систему) :raise: `urllib.error.URLError` (ошибка соединения)
c235820
train
{ "resource": "" }
Возвращает `True`, если `value` — это адрес в канонической форме.