_id
stringlengths 2
7
| title
stringclasses 1
value | partition
stringclasses 3
values | language
stringclasses 1
value | meta_information
dict | text
stringlengths 5
1.76k
|
|---|---|---|---|---|---|
c248220
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Выполняйте все необходимые действия при начале задачи.
Параметры:
task_name (str): название начинающейся задачи
record (logging.LogRecord): журнал с полной информацией
Возвращает:
None
|
||
c248240
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Загружает указанный поток конфигурации в словарь, пытаясь использовать разные форматы при необходимости.
Аргументы:
virt_fd (str): файловый объект, который содержит конфигурацию виртуализации, которую нужно загрузить.
Возвращает:
dict: загруженная конфигурация виртуализации
|
||
c248260
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Сгенерировать пару ключей SSH с этим префиксом.
Возвращает:
None
Генерирует:
RuntimeError: если не удается создать ключи
|
||
c248280
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Временный способ настройки хостовских скриптов
TODO:
удалить, как только опция "ovirt-scripts" будет устаревшей
Аргументы:
host_metadata (dict): метаданные хоста для настройки скриптов
Возвращает:
dict: обновленные метаданные
|
||
c248300
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
проверь разрешения пользователя
|
||
c248320
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Верните объединение двух наборов длин волн.
Объединение рассчитывается с использованием `numpy.union1d`, если один или оба из них равны `None`.
Соединенный результат иногда может содержать числа, которые почти равны, но различаются на уровне как 1E-14. Эти близко расположенные значения могут вызвать проблемы из-за эффективно дублирующихся значений длины волны. Следовательно, значения длины волны, различия между которыми меньше или равны ``pysynphot.spectrum.MERGETHRESH`` (по умолчанию равны 1E-12), считаются одинаковыми.
Параметры
---------
- `waveset1`, `waveset2` : array_like или `None`
Наборы длин волн для объединения.
Возвращает
----------
- `MergedWaveSet` : array_like или `None`
Объединенный набор длин волн. Он равен `None`, если оба входных значения равны `None`.
|
||
c248340
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Преобразуйте длины волны внутреннее представление ангстрем. Для внутреннего использования только.
|
||
c248360
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Сопоставьте имя файла с его фактическим путем.
Параметры
----------
filename : str
Имя файла для поиска.
Возвращает
-------
path : str
Полный путь к файлу в каталоге данных.
|
||
c248380
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Выполняем hmmalign и преобразуем вывод в формате выравнивания fasta.
Параметры
----------
hmm: str
путь к файлу hmm
sequences: str
путь к файлу с последовательностями для выравнивания
output_file: str
записываем последовательности в этот файл
Возвращает
-------
ничего
|
||
c248400
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Извлеките `reads_to_extract` из `database_fasta_file` и поместите их в `output_file`.
Параметры
---------
`reads_to_extract`: Iterable строк
Идентификаторы чтений, которые необходимо извлечь
`database_fasta_file`: строка
Путь к файлу FASTA, содержащему чтения
`output_file`: строка
Путь к файлу, куда их поместить
Возвращает
---------
Ничего
|
||
c248420
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Удалить последовательности из файла выравнивания, имена которых указаны в `sequence_names`.
Параметры
----------
sequence_names: список строк
имена последовательностей для удаления
input_alignment_file: строка
путь к файлу выравнивания для удаления
output_alignment_file: строка
путь к файлу выравнивания для записи
Возвращает
---------
int: количество последовательностей, записанных в файл
|
||
c248440
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получить список всех имен коллекций в выбранной базе данных
|
||
c248460
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Печатает все состояния и их вероятности стационарного состояния. Не рекомендуется для больших пространств состояний.
|
||
c248480
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Сохраняет последовательность QR-кодов в `out`.
Если `out` - это имя файла, этот метод модифицирует имя файла и добавляет
«<Количество QR-кодов>-<Текущий QR-код>» к нему.
«structured-append.svg» становится (если последовательность содержит два QR-кода):
«structured-append-02-01.svg» и «structured-append-02-02.svg».
Пожалуйста, обратите внимание, что использование файла или файлоподобного объекта может привести к
неправильному формату сериализации, поскольку все QR-коды записываются в один выходной поток.
См. :py:meth:`QRCode.save()` для подробного перечисления параметров.
|
||
c248500
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Берёт терминатор.
:param buff: Байт-буфер.
:param capacity: Символьная емкость.
:param ver: ``None`` если записывается QR-код, «M1», «M2», «M3» или «M4» если записывается микроскопический QR-код.
:param length: Длина потока бит данных.
|
||
c248520
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращает константу для указанного уровня ошибки.
Эта функция возвращает `None`, если предоставленный параметр равен `None` и `accept_none` установлен в `True` (по умолчанию `False`). Если `error` равен `None` и `accept_none` установлен как `False`, или если предоставленный параметр не может быть сопоставлен с допустимым уровнем ошибки QR-кода, будет вызвано исключение `ErrorLevelError`.
:param error: Строка или `None`.
:param bool accept_none: Указывает, принимается ли `None` как уровень ошибки.
:rtype: int
|
||
c248540
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Скопируйте несчитающиеся поля из исходной информации.
|
||
c248560
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Выберите оставшиеся контейнеры, которые не были приоритизированы для начала
|
||
c248580
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Обратный вызов инициирован при получении сообщения от RabbitMQ, и оно передаётся в индекс Elasticsearch.
|
||
c248600
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Переопределено для предотвращения выбора пользователя слишком многих экземпляров.
|
||
c248620
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получить количество доступных ЦПУ
|
||
c248640
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Найдите путь к установке ArcGIS Desktop.
Ключи для проверки:
- НАСТРОЙКИ_РЕГИСТРА_НАСТР (HKLM)/SOFTWARE/ESRI/ArcGIS 'RealVersion' — это версия, на основе которой можно продолжить по следующему пути:
- НАСТРОЙКИ_РЕГИСТРА_НАСТР (HKLM)/SOFTWARE/ESRI/DesktopXX.X 'InstallDir'. Где XX.X — это версия.
Может понадобиться проверить также НАСТРОЙКИ_РЕГИСТРА_НАСТР (HKLM)/SOFTWARE/Wow6432Node/ESRI.
|
||
c248660
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Изменяет все стили узлов
|
||
c248680
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Найти библиотеку или фреймворк, использующий семантику dyld
|
||
c248700
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Определите местоположение по умолчанию кэша.
Это возвращает переменную окружения ``PYTHON_EGG_CACHE``, если она установлена.
В противном случае на Windows она возвращает подкаталог 'Python-Eggs' из каталога 'Application Data'. На всех остальных системах это '~/.python-eggs'.
|
||
c248720
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Добавь узел типа cls в граф, если он еще не существует под заданным именем.
|
||
c248740
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Восстанавливает ранее скрытую вершину обратно в граф.
|
||
c248760
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Декодируйте бинарную строку в список в памяти.
Дано, что S - это бинарная строка.
|
||
c248780
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Процесс будет обрабатывать флаги и задавать атрибуты в объект соответствующим образом.
Объект "obj" получит атрибуты, названные в соответствии с флагами, предоставленными в "flags", и значениями истинно/ложно, соответствующими результатам применения каждого значения флага из "flags" к flag_field.
|
||
c248800
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Заменить функцию представления на обычную и мобильную версии.
Например::
def view():
...
@mobilized(view)
def view():
...
Вторая функция — это мобильная версия представления. Оригинальная функция перезаписывается, а декоратор выбирает соответствующую функцию на основе ``request.MOBILE``.
|
||
c248820
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Если приемник сигнала возвращает значение, мы заменяем исходное значение последним вернутым значением.
:param original: Исходное значение
:param results: Результаты из сигнала
|
||
c248840
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Анализируйте аргументы строки запроса или родительские включения для включений.
:параметр включений: Словарь аргументов строки запроса или включений.
|
||
c248860
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Установите заголовок Cookie.
|
||
c248880
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Установите значение параметра системы на определенное значение.
|
||
c248900
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте новое устройство оповещения на основе команды панели.
|
||
c248920
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Объедините список фактов в формате XML с основным документом файлом и очистите.
Метод `toxml` должен взять на себя перевод всего в кодировке UTF-8.
|
||
c248940
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Массив Лоренца
|
||
c248960
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Дифференциальный сечение
dsigma/dEg = Amax(Tp) * F(Tp,Egamma)
|
||
c249000
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получить список всех отпусков.
|
||
c249040
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создает ExperimentPool на основе всех параметров произведения.
:param environments: например, [('simple_arm', 'default'), ('simple_arm', 'high_dimensional')]
:type environments: список пар (название среды, имя конфигурации)
:param babblings: например, ['motor', 'goal']
:type babblings: список режимов работы голосов
:param interest_models: например, [('random', 'default')]
:type interest_models: список пар (название модели интересов, имя конфигурации)
:param sensorimotor_models: например, [('non_parametric', 'default')]
:type sensorimotor_models: список пар (название модели сенсоромоторной обратной связи, имя конфигурации)
:param evaluate_at: индексы, определяющие, когда проводить оценку
:type evaluate_at: список из int
:param bool same_testcases: следует ли использовать одни и те же тестовые случаи для всех экспериментов
|
||
c249060
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Обновите изотропный эволюционный путь
:type es: CMAEvolutionStrategy
|
||
c249080
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
сохраняет данные логгера в другой набор файлов, для `switch=True` также префикс имени логгера меняется на новое значение
|
||
c249100
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Мультимодальная функция Швefel с доменом [-500..500]
|
||
c249120
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Проверяет и нормализует индекс диапазона ячеек.
>>> _clean_index(0, 10)
0
>>> _clean_index(-10, 10)
0
>>> _clean_index(10, 10)
Traceback (most recent call last):
...
IndexError: Индекс ячейки вне диапазона.
>>> _clean_index(-11, 10)
Traceback (most recent call last):
...
IndexError: Индекс ячейки вне диапазона.
>>> _clean_index(None, 10)
Traceback (most recent call last):
...
TypeError: Индексы ячеек должны быть целыми числами, передан NoneType.
|
||
c249140
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Собрание листов в этом документе.
|
||
c249160
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Попробуйте разобрать `v` как валюта; отфильтруйте по коду страны.
Если `v` — числовое значение, попробуйте `by_code_num()`; в противном случае попробуйте:
1) если `v` — 3-буквенный заглавный текст: `by_alpha3()`
2) точное совпадение символа: `by_symbol()`
3) точное совпадение кода страны: `by_country()`
4) нечеткое совпадение по значениям символов на основе их некоторого правила: `by_symbol_match()`
Параметры:
- `v`: либо iso4217 числовой код, либо строка.
- `country_code`: Опционально, iso3166 alpha2 код страны.
Возвращает:
- Список объектов `Currency`, найденных по указанным критериям.
|
||
c249180
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте подмножество случайных фраз, время для которых составляет приблизительную часть от полного корпуса. Фразы выбираются по такому принципу, чтобы суммарная продолжительность всех фраз составляла примерно такую же долю, как и полный корпус.
Аргументы:
relative_duration (float): Значение от 0 до 1. (например, 0.5 создаст подмножество, длительность которого составляет примерно 50% от полного корпуса)
balance_labels (bool): Если True, метки выбранных фраз будут столь же сбалансированы, насколько это возможно. Таким образом, количество/продолжительность каждой метки внутри подмножества будет равным.
label_list_ids (list): Список идентификаторов списков меток. Если не указано ничего, учитываются все списки меток для их балансировки. В противном случае учитываются только те, которые входят в список.
Возвращает:
Subview: Подмножество, обозначающее подмножество.
|
||
c249200
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вернуть строку, в которой все метки объединены вместе.
Порядок меток определяется их начальной позицией.
Если перекрытие между двумя метками больше ``overlap_threshold``, выбрасывается исключение.
Аргументы:
- delimiter (str): Строка, используемая для соединения двух последовательных меток.
- overlap_threshold (float): Максимальное перекрытие между двумя последовательными метками.
Возвращает:
- str: Строка, в которой все метки объединены вместе.
Пример:
```python
>>> ll = LabelList(idx='some', labels=[
>>> Label('a', start=0, end=4),
>>> Label('b', start=3.95, end=6.0),
>>> Label('c', start=7.0, end=10.2),
>>> Label('d', start=10.3, end=14.0)
>>> ])
>>> ll.join(' - ')
'a - b - c - d'
```
|
||
c249220
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вернуть словарь, содержащий количество секунд,
каждая значение-метка которой встречается в этом возгласе.
Аргументы:
label_list_ids (list): Если не равно None, учитываются только метки из
списков меток, у которых есть идентификатор, содержащийся
в этом списке.
Возвращает:
dict: Словарь, содержащий количество секунд
со значением метки в качестве ключа.
|
||
c249240
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте экземпляр загрузчика с указанным именем.
Аргументы:
type_name: Имя загрузчика.
Возвращает:
Экземпляр загрузчика указанного типа.
|
||
c249260
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте буфер для каждого этапа в пайплайне.
|
||
c249280
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Чтение аудиофайла по кадрам. Кадры выдаются друг за другом.
Аргументы:
file_path (str): Путь к файлу для чтения.
frame_size (int): Количество выборок в каждом кадре.
hop_size (int): Количество выборок между двумя кадрами.
start (float): Время начала в секундах, с которого нужно читать.
end (float): Время окончания в секундах, до которого читать.
`inf` означает до конца файла.
buffer_size (int): Количество выборок, которое нужно загрузить в память одновременно
и вернуть как один блок.
Точное количество загруженных выборок зависит от размера блока
используемой библиотеки audioread. Таким образом, оно может быть
в x раз больше, где x обычно равно 1024 или 4096.
Возвращает:
Генератор: Генератор, который выдает кортеж для каждого кадра.
Первый элемент — это кадр, а второй элемент — логическое значение,
указывающее, является ли это последним кадром.
|
||
c249300
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Открыть файл и вернуть объект, похожий на файл.
:param str filename: Относительный относительный к корню хранилища имя файла
:param str mode: Режим открытия, ((r|w)b?)
:raises FileNotFound: Если пытаетесь прочесть файл, который не существует
|
||
c249320
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Контекстный менеджер для использования в ситуациях, когда нужно создавать сущности при упаковке и распаковке.
|
||
c249340
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получите словарь, описывающий изменения всех графов.
Ключи — это названия графов. Их значения — это словари новых значений атрибутов этих графов, с `None` для удалённых ключей. В этих графических словарях также есть специальные ключи 'node_val' и 'edge_val', описывающие изменения в атрибутах вершин и рёбер, а также 'nodes' и 'edges', полные булевых значений, указывающих на то, существует ли вершина или ребро.
|
||
c249360
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Генератор для времен последовательных событий слияния
Аргументы:
``backward`` (``bool``): ``True`` для движения назад во времени (т.е. от листьев к корню), иначе ``False``
|
||
c249380
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Выполните обход в порядке сложения (inorder traversal) объектов ``Node`` в этом ``Tree``.
Аргументы:
- ``leaves`` (``bool``): ``True`` для включения листьев, в противном случае ``False``.
- ``internal`` (``bool``): ``True`` для включения внутренних узлов, в противном случае ``False``.
|
||
c249400
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Подсчитайте, сколько узлов уже есть у персонажа, чье имя начинается с тех же букв.
|
||
c249420
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Внутренний. Связь с внутренними функциями вызывается.
|
||
c249440
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Если возможно, передай обработку касания, в противном случае выберите что-то.
|
||
c249460
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте справочник, содержащий статистику узла, подготовленную для сериализации с помощью pickle'а.
|
||
c249480
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Сделай так, чтобы мои данные точно соответствовали правилам в моем правилене на текущий момент.
|
||
c249500
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Перебрать всех моих аватаров, независимо от того, какому персонажу они принадлежат.
|
||
c249520
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте таблицы и индексы по мере необходимости.
|
||
c249540
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Если карточку тащат, убирайте другие карточки в сторону, чтобы показать место, куда новоприбывшая карточка окажется, если вы её бросите.
|
||
c249580
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Функция преобразует "s" в объект типа bytes, аналогичный django.utils.encoding.force_bytes
|
||
c249600
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Постройте выбранные режимы разложения SVD
Все режимы будут отображены, ключевое слово 'modes' используется только для определения референсных режимов для расчета общей шкалы для визуализации
В первую очередь работа self.calc_svd() происходит, а затем результат отображается в интерактивной фигуре
|
||
c249620
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Объедините небольшой проанализированный результат с большим, эта функция изменит оригинальный «to».
|
||
c249640
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Заполните атрибуты экземпляров с использованием входного словаря.
Входной словарь должен быть правильно оформлен.
На практике он должен быть результатом возвращения аналогичного класса в виде dict().
Параметры
----------
fd : dict
Правильно оформленный словарь, из которого считываются атрибуты
sep : str
Разделитель, используемый для оформления ключей fd (см. self.to_dict())
strip : int
Флаг, указывающий, насколько "обтяжено" должно быть полученное объект (см. self.strip())
|
||
c249660
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Показывать имена флагов и обрабатывать размер словаря.
|
||
c249680
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращает True, если запись является каталогом.
|
||
c249700
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Чтение нулевым копированием напрямую в буфер.
|
||
c249720
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Помощник по преобразованию объектов, отличных от стандартных, в JSON.
Использование:
simplejson.dumps(data, default=_to_json_default)
|
||
c249760
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получите пользователя с подписанного токена.
|
||
c249780
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Загрузите параметры, сохраненные в файле ``filename``.
Команда ``p = nonlinear_fit.load_p(filename)`` используется для восстановления значений параметров подгонки, сохраненных с помощью ``fit.dump_p(filename)`` (или ``fit.dump_pmean(filename)``, где ``fit`` имеет тип
:class:`lsqfit.nonlinear_fit`. Структура возвращаемых параметров ``p`` совпадает с структурой ``fit.p`` (или ``fit.pmean``).
|
||
c249800
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Найти записи журнала потоков, связанные с конкретными IP или IP-адресами.
|
||
c249820
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Поиск соответствия между наблюдаемыми и симулированными течениями.
В файле первый столбец содержит наблюдаемые течения, второй — симулированные.
Пример::
33.5, 77.2
34.7, 73.0
Параметры
----------
observed_simulated_file: str
Путь к csv файлу с наблюдаемыми и симулированными течениями.
out_file: str, необязательно
Путь к файлу вывода. Если не указан, результат будет выведен в консоль.
Пример:
.. code:: python
from RAPIDpy.postprocess import find_goodness_of_fit_csv
find_goodness_of_fit_csv(
'/united_kingdom-thames/flows_kingston_gage_noah.csv')
|
||
c249840
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Это создает все таблицы весов сетки ECMWF, используя метод, основанный на весе площади, с использованием RAPID_Toolbox от Esri.
Параметры
----------
in_catchment: str
Путь к файлу шейпбокса бассейна.
catchment_river_id: str
Название поля с идентификатором реки (например, 'DrainLnID' или 'LINKNO').
rapid_output_folder: str
Путь к папке, где будет сгенерирована вся выходная информация RAPID.
rapid_connect_file: str
Путь к файлу связей RAPID.
file_geodatabase: str, опционально
Путь к файле геодатабазы. Если вы используете этот параметр,
in_drainage_line - это имя класса гидрографических элементов сети (ПУСКАЛОСТЬ: Не всегда стабильно с GDAL).
Пример::
from RAPIDpy.gis.workflow import CreateAllStaticECMWFFiles
CreateAllStaticECMWFFiles(
in_catchment="/path/to/catchment.shp",
catchment_river_id="DrainLnID",
rapid_output_folder="/path/to/rapid/output",
rapid_connect_file="/path/to/rapid_connect.csv",
)
|
||
c249860
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Преобразует растровую зональную карту в полигон и затем присоединяет её. Присоединяет объекты на основании атрибута LINKNO.
|
||
c249880
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Убедитесь, что пользователи являются сотрудниками.
Помимо других условий формы PasswordResetForm убедитесь, что пользователь является сотрудником перед отправкой сообщения о сбросе пароля.
:param email: Текстовый адрес электронной почты.
:return: Список пользователей.
|
||
c249900
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Воспроизводит логику в ModelAdmin.forfield_for_foreignkey, заменяя
виджет на измененный выше, инициализируя его с помощью дочернего
админ-сайта.
|
||
c249920
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создает экземпляр содержимого из класса плагина содержимого.
:param content_plugin_class: Класс плагина содержимого.
:param page: Экземпляр fluent_page, на основе которого создается
экземпляр содержимого.
:param placeholder_name: Название заглушки, определенное в шаблоне.
[ПО УМОЛЧАНИЮ: основной]
:param kwargs: Дополнительные ключевые аргументы, используемые в
создании экземпляра содержимого.
:return: Созданный экземпляр содержимого.
|
||
c249940
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Публикация значимых действий массово
|
||
c249960
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращать сам, если этот объект является черновиком, в противном случае возвращать копию черновика опубликованного элемента.
|
||
c249980
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Переместите данные поля из нескольких уровней внутри гнездованных полей `ModelSubSerializer` в общий словарь проверенных данных.
|
||
c250000
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте HttpResponse для SQL-запросов в профилировочной сессии.
_Сообщества день_ должны содержать объект pstats.Stats для сеанса hotshot.
_Запросы_ должны содержать список SQL-запросов.
|
||
c250020
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращайте множество, содержащее все прокси-классы моделей, которые являются предками указанного класса.
ЗАМЕЧАНИЕ: данная реализация предназначена для Django 1.7, в других версиях, особенно 1.8+, она может работать иначе.
|
||
c250040
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Генератор для парсинга файла requirements.txt
Поддерживает части расширенного формата pip (URL Git)
|
||
c250060
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Временно перенаправьте stdout и stderr в другой поток.
Это может быть полезно для захвата сообщений для удобного анализа или
для перенаправления и эффективного игнорирования их, с местом назначения в
виде чего-то, например, открытого os.devnull.
:param FileIO[str] stream: временная прокси-система для стандартных потоков
|
||
c250080
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Запрашивают повышенные права доступа для набора календарей.
:param tuple permissions - набор словарей со значениями доступа к календарю,
каждый из которых должен содержать значения для `calendar_id` и `permission_level`
:param string redirect_uri - урл, на который перенаправить конечного пользователя после того,
как тот либо предоставит, либо откажет возможности в повышении прав.
В случае обычных учетных записей:
После выполнения этого вызова конечный пользователь будет обязан предоставить
расширенные разрешения на свой календарь с помощью адреса, возвращённого в ответе.
В случае учетных записей сервиса:
После выполнения этого вызова расширенные разрешения будут предоставлены при условии,
что соответствующий диапазон был разрешен для учетной записи.
:return: ответ с расширенными разрешениями.
:rtype: ``dict``
|
||
c250100
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Дайте имена файлов категории, запросив MediaWiki API.
|
||
c250120
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Запрашивает ESI с помощью URL конечной точки.
Метод не помечен как "приватный", так как его _можно_ использовать
потребляющим кодом, однако, возможно, проще вызвать метод `get_op` вместо этого.
Аргументы:
path: непосредственный URL путь ESI
data: данные для вставки в URL
Возвращает:
Данные ESI
|
||
c250140
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вернуть вектор положения и скорости для заданной даты и времени.
|
||
c250160
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создает новый проект.
Возвращает его уникальный идентификатор в DocumentCloud
Пример использования:
>> documentcloud.projects.create("The Ruben Salazar Files")
|
||
c250180
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Сохраните изменения, внесенные в объект на documentcloud.org.
Согласно документации DocumentCloud, редактировать можно следующие поля:
* название
* описание
* document_ids
Ничего не возвращает.
|
||
c250200
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Извлечь текст из файла PDF
|
||
c250220
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Чтобы определить, использовать ли формат с суффиксом `.tar.gz` или `.tgz`,
|
||
c250240
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Подготовьте набор массивов для построения с использованием `pcolor`.
Значения, возвращаемые данным функциям, подходят для непосредственной передачи в `matplotlib.pcolor`, так что пиксели будут правильно центрированы.
Параметры
---------
xi : 1D или 2D массив
Массив координат X.
yi : 1D или 2D массив
Массив координат Y.
zi : 2D массив (необязательно, устарело)
Если `zi` не равен `None`, он возвращается без изменений в выходных данных.
Возвращает
----------
X : 2D массив
Размерность X для `pcolor`
Y : 2D массив
Размерность Y для `pcolor`
zi : 2D массив
Если параметр `zi` не равен `None`, он возвращается без изменений.
|
||
c250260
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Верните серого оттенка версию цветовой карты.
`Источник`__
__ https://jakevdp.github.io/blog/2014/10/16/how-bad-is-your-colormap/
|
||
c250280
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Принимает список nD массивов и возвращает новый список nD массивов.
Новый список имеет тот же порядок, что и старый. Если один индексированный элемент в старом массиве является нан, то каждый элемент для этого индекса во всех новых массивах в списке будет нан.
Параметры
----------
*arrs : nD массивы.
Возвращает
---------
список
Список nD массивов в том же порядке, что и дано, с синхронизированными индексами nan.
|
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.