_id
stringlengths
2
7
title
stringclasses
1 value
partition
stringclasses
3 values
language
stringclasses
1 value
meta_information
dict
text
stringlengths
5
1.76k
c41840
train
{ "resource": "" }
Вернуть opensearch.xml.
c41860
train
{ "resource": "" }
Удалить канал связи. Удалить существующий канал связи.
c41880
train
{ "resource": "" }
Проверяет, что все значения в списке видео являются целыми числами-идентификаторами, и удаляет все значения None.
c41900
train
{ "resource": "" }
Возвращает список задач, которые недавно были изменены.
c41920
train
{ "resource": "" }
Список любимых курсов. Возвращает все псевдонимы курсов, которые вы задали.
c41940
train
{ "resource": "" }
Функция возвращает словарь, представляющий собой новую страницу для отображения элементов. Это можно рассматривать как простой контейнер для отображения различных типов информации. Метод ``section`` может быть использован для создания отдельных вкладок. Аргументы: title: Заголовок, который следует отобразить. description: Описание раздела. element_list: Список элементов для отображения. Если передан один элемент, он будет обернут в список. tab_list: Список вкладок для отображения. Возвращает: Словарь с метаданными, указывающими, что он должен быть отображен как страница, содержащая множество элементов и/или вкладок.
c41960
train
{ "resource": "" }
Извлекать столбец, который является первичным ключом для таблицы.
c41980
train
{ "resource": "" }
Удалите операцию из указанной зоны.
c42000
train
{ "resource": "" }
ориентирует неизменяемую модель на REST-модель путем исследования
c42020
train
{ "resource": "" }
Прочитайте JSON-файл и верните представление в виде словаря.
c42040
train
{ "resource": "" }
Создайте одну сессию голосования. Создайте новую сессию голосования для этого опроса.
c42060
train
{ "resource": "" }
Найти файлы, включая те, что находятся в подсистемах.
c42080
train
{ "resource": "" }
Создайте изображения, связанные с этим файлом BAM, с помощью GnuPlot.
c42100
train
{ "resource": "" }
Возвращает список пользователей группы.
c42120
train
{ "resource": "" }
Покажи главную страницу. Получи содержание главной страницы.
c42140
train
{ "resource": "" }
Вспомогательный метод для запуска процессов и синхронизации вывода
c42160
train
{ "resource": "" }
Загружает метаболические сетевые модели в метаболики. :param str model: имя модели
c42180
train
{ "resource": "" }
Удобный метод для отправки биткойнов. Отправьте монеты от отправителя к получателю. Отправляет вызов record_tx для записи транзакции в базу данных. Использует бесплатные и мгновенные "переводы", если обе адреса локальные (в одном кошельке), и стандартные транзакции "sendfrom" иначе. Отправитель должен быть указан по user_id (метке аккаунта); однако получатель может быть указан либо по Bitcoin адресу (любой), либо по user_id (если пользователь локальный). Платеж пытается отправить биткойны в следующем порядке: 1. "перевод" между счетами (локальный) 2. "перевод" от счета к адресу (локальный) 3. "sendfrom" от счета к адресу (для передачи) Аргументы: origin (str): user_id отправителя destination (str): коин-адрес или user_id получателя amount (str, Decimal, number): сумма, которую отправить Возвращает: bool: True, если успешно, False в противном случае
c42200
train
{ "resource": "" }
Проверьте, чтобы мы не пытались присвоить саму страницу списка как дочернюю.
c42240
train
{ "resource": "" }
Создать новый интерфейс на IxNetwork. Установить включенность и описание (==имя). :return: ссылка на объект интерфейса.
c42260
train
{ "resource": "" }
Подкоманды для генерации моделей для использования клиентами. Текущая версия поддерживает Google Closure.
c42280
train
{ "resource": "" }
Установите соединение с базой данных MySQL.
c42300
train
{ "resource": "" }
Инициализировать типы данных из конфигурации
c42320
train
{ "resource": "" }
Удаляет все индексы, созданные Raba.
c42340
train
{ "resource": "" }
Сохраняет текущие обученные данные в файл кэша. Это инициируется программой, использующей этот модуль.
c42360
train
{ "resource": "" }
Проверьте, существует ли трек в локальной папке.
c42380
train
{ "resource": "" }
Возвращает сообщение об ошибке JSON-RPC.
c42400
train
{ "resource": "" }
Данная итерируемая структура данных, такая как список или кортеж, функция порождает каждый из её элементов с помощью _yield.
c42420
train
{ "resource": "" }
Внутренний интерфейс для представления страницы. :param path: Путь к странице. :returns: Сгенерированный шаблон.
c42440
train
{ "resource": "" }
Генерирует статистику на основе сводок по времени выполнения
c42460
train
{ "resource": "" }
Возвращает сжатую граф по заданному экспериментальному устройству Параметры ---------- setup : :class:`caspo.core.setup.Setup` Экспериментальная установка, используемая для сжатия графа Возвращает ------- caspo.core.graph.Graph Сжатый граф
c42480
train
{ "resource": "" }
возвращает `True`, если отчет должен быть отправлен.
c42500
train
{ "resource": "" }
Создает экспериментальную установку на основе файла JSON Параметры ---------- filename : str Абсолютный путь до файла JSON Возвращает ------- caspo.core.setup.Setup Созданный экземпляр объекта
c42520
train
{ "resource": "" }
Создайте шаблон LIKE для использования в качестве параметра поиска для оператора WHERE. :param start: Значение, которое нужно найти в начале :param end: Значение, которое нужно найти в конце :param anywhere: Значение, которое нужно найти где-то посреди :param index: Значение, которое нужно найти на определенном индексе :param length: Минимальная длина в символах :return: Шаблон WHERE
c42540
train
{ "resource": "" }
Этот фильтр включает исключенные ID, поэтому они все еще отображаются в редакторе.
c42560
train
{ "resource": "" }
Создает два альтернативных графика, описывающих распределение переменных `mse` и `size`. Он предназначен для использования со списком логических сетей. Параметры --------- df: `pandas.DataFrame`_ DataFrame со столбцами `mse` и `size` filepath: str Абсолютный путь к папке, в которую будут сохранены графики Возвращает --------- tuple Сгенерированные графики .. _pandas.DataFrame: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html#dataframe
c42580
train
{ "resource": "" }
Итерируется по всем ненулевым частотам логических конъюнктивных отображений в этом списке. Выдает -------- `tuple[caspo.core.mapping.Mapping, float]` Множество сопоставлений (отображение, частота).
c42600
train
{ "resource": "" }
Разберите выводный лог CISM и извлеките некоторую информацию. Аргументы: file_path: абсолютный путь к файлу журнала Возвращает: Словарь, созданный с элементами объекта, соответствующими результатам битового тестирования бит за битом
c42620
train
{ "resource": "" }
Этот конечный точки устанавливает очень непротиворечивые заголовки CORS. Access-Control-Allow-Origin установлено равным строке Origin из запроса. Это позволяет любой веб-странице с любого домена выполнять запрос к этому конечному точкой. Access-Control-Allow-Credentials установлено в true. Это позволяет запрашивать данные опроса в наших аутентифицированных test/staff окружениях. Это конкретное сочетание заголовков означает, что этот конечный точки может быть потенциальной целью CSRF атак. Этот конечный точки НЕ ДОЛЖЕН записывать данные и НЕ ДОЛЖЕН возвращать какие-либо чувствительные данные.
c42640
train
{ "resource": "" }
Получить всех переводимых детей из "obj". :param obj: :return:
c42660
train
{ "resource": "" }
Это необработанные данные URL, как они были получены, это происходит лениво. Для неленивого получения доступ к ним осуществляется в конструкторе объекта.
c42680
train
{ "resource": "" }
Скачивает файл с диска источника в указанное место назначения.
c42700
train
{ "resource": "" }
Возвращает уникальный идентификатор выравнивания.
c42720
train
{ "resource": "" }
Метод для удаления образца из набора данных. Параметры ---------- sample_id : str идентификатор образца для удаления. Поднимает ---------- UserWarning Если идентификатор образца для удаления не был найден в наборе данных.
c42740
train
{ "resource": "" }
Истинно, если это разорванная ссылка; ложно в противном случае.
c42760
train
{ "resource": "" }
Повторяет итерацию по событиям, содержащимся в журнале по указанному пути. Для каждого события генерирует строку в формате XML.
c42780
train
{ "resource": "" }
Проверяет, находится ли предоставленная точка внутри многоугольника.
c42800
train
{ "resource": "" }
Убедитесь, что .cs50.yaml и ключ инструмента существуют, иначе будет вызвано исключение. Проверьте, что все необходимые файлы, как указано в .cs50.yaml, присутствуют. Возвращает инструмент-специфичную часть .cs50.yaml.
c42820
train
{ "resource": "" }
Создайте регулярные выражения для текстов, Google, Docomo, KDDI и SoftBank с использованием `символов`. Создайте регулярные выражения для поиска эмодзи в тексте. Чтобы использовать символ в формате `unicode`, необходимо раскодировать текст, который ещё не раскодирован.
c42840
train
{ "resource": "" }
Чтение атрибутов Pandoc.
c42860
train
{ "resource": "" }
Сравнивает два диска по флагам. Создает такой отчет: :: {'created_files': [{'path': '/file/in/disk1/not/in/disk0', 'sha1': 'sha1_of_the_file'}], 'deleted_files': [{'path': '/file/in/disk0/not/in/disk1', 'original_sha1': 'sha1_of_the_file'}], 'modified_files': [{'path': '/file/both/disks/but/different', 'sha1': 'sha1_of_the_file_on_disk0', 'original_sha1': 'sha1_of_the_file_on_disk0'}]} Если «concurrent» установлено в True, логика будет использовать несколько процессоров для ускорения процесса. Ключевые слова «identify» и «size» соответственно добавят тип и размер файлов в результаты.
c42900
train
{ "resource": "" }
Переиндексировать все советы
c42940
train
{ "resource": "" }
Удалить метку тега функции
c42960
train
{ "resource": "" }
Проверьте, существует ли ключевое слово в словаре ключевых слов Python. :type operation: string :param operation: Хотите ли вы перечислить ключевые слова или проверить их существование. Возможные варианты: 'list' и 'in'. :type keywordtotest: string :param keywordtotest: Ключевое слово, которое нужно проверить. :return: Список ключевых слов или указывает, существует ли ключевое слово. :rtype: list или boolean >>> "True" in pykeyword("list") True >>> pykeyword("in", "True") True >>> pykeyword("in", "foo") False >>> pykeyword("foo", "foo") Traceback (most recent call last): ... ValueError: Неверная операция указана.
c42980
train
{ "resource": "" }
Получить количество чисел, кратных заданному числу. :тип number: число :параметр number: Число, которое будет использоваться. :тип minnum: целое число :параметр minnum: Минимальное число для проверки. :тип maxnum: целое число :параметр maxnum: Максимальное число для проверки. >>> количество_делителей(20, 1, 15) 5
c43000
train
{ "resource": "" }
Обновите все сегодня установленные пакеты pip.
c43020
train
{ "resource": "" }
Вернуть список всех доступных таблиц
c43040
train
{ "resource": "" }
Возвращает корневую папку каталога, как это делает API для обхода файловой системы.
c43060
train
{ "resource": "" }
Разобрать содержимое YAML.
c43080
train
{ "resource": "" }
Это исходные файлы этого правила.
c43100
train
{ "resource": "" }
Предоставьте один совет FROG.
c43120
train
{ "resource": "" }
Обобщённая функция, возвращающая строку real_id объекта, указанного объектом с идентификатором object_id. Параметры ---------- dbpath : строка, путь к файлу SQLite базы данных set_object : объект (либо TestSet, либо TrainSet), который сохранён в базе данных object_id : int, идентификатор объекта в базе данных Возвращает ------- real_id : строка
c43140
train
{ "resource": "" }
вернуть новый объект конфигман Option, являющийся копией существующего, при этом установив для нового объекта другое значение по умолчанию.
c43160
train
{ "resource": "" }
Базовая функция, которая выполняет стандартный вызов PATCH для создания объекта, заданного пользователем
c43180
train
{ "resource": "" }
Создать файл бинарного цензурирования с использованием 3dToutcount: :input_dset: входной набор данных :prefix: выходной файл 1D (по умолчанию: префикс("input_dset") + ".1D") :fraction: цензурировать временной отсчет, если пропорция выбросов в этом временном отсчете превышает заданное значение :clip_to: сохранить количество цензурированных временных отсчетов менее этой доли от общего числа репликаций. Если было бы цензурировано больше временных отсчетов, выберется только верхняя ``clip_to*reps`` часть :max_exclude: в случае исключения более процента репликаций, чем указано, для всего диапазона работы, будет выброшен исключение, так как что-то, вероятно, не так :motion_file: необязательное имя файла "движения" с несколькими колонками и строками, соответствующими репликациям. Значения фактически не имеют значения, лишь бы они были соответствующими относительно ``motion_exclude`` :motion_exclude: Открыть любые репликации, у которых значение в любом столбце ``motion_file`` превышает данное значение
c43200
train
{ "resource": "" }
Расчитывает среднее значение количества `q` по прямоугольной области, используя 2D массив и вектора x и y для локаций проб, применяя трапецеидальный метод.
c43220
train
{ "resource": "" }
Функция-декоратор для кэширования значений. Она использует аргументы декорируемой функции в качестве ключей для определения, была ли функция вызвана ранее.
c43240
train
{ "resource": "" }
Оценивает нормализованное распределение, являющееся смесью двухстороннего гауссовского и двухстороннего лоренцевского. Параметры ---------- x : float или массив, поддерживающий операции с типами (array-like) Значение(я), на котором(которых) оценивается распределение p : массив, поддерживающий операции с типами (array-like) Входные параметры: mu (мода распределения), sig1 (ширина ЛГ на левой стороне), sig2 (ширина ЛГ на правой стороне), gam1 (ширина ЛЛ на левой стороне), gam2 (ширина ЛЛ на правой стороне), G1 (сила ЛГ на левой стороне), G2 (сила ЛГ на правой стороне). Возвращает ------- values : float или массив, поддерживающий операции с типами (array-like) Распределение двойной ЛорГаус оценивается на входе(х). Если предоставлена одна единица, возвращается одна единица.
c43260
train
{ "resource": "" }
Точка входа при использовании через командную строку. Характеристики задаются через переменную окружения ``PRODUCT_EQUATION``. Если она не установлена, пытается использоваться ``PRODUCT_EQUATION_FILENAME``: если он указывает на существующий файл уравнения, используется именно такое задание. (если указано ``APE_PREPEND_FEATURES``, то эти характеристики будут добавлены в начало) Если список характеристик пуст, будет вызвано исключение ``ape.EnvironmentIncomplete``.
c43280
train
{ "resource": "" }
Сгенерировать шаблон электронной почты. :тип email_template: fluentcms_emailtemplates.models.EmailTemplate :тип base_url: str :тип extra_context: dict | None :тип user: django.contrib.auth.models.User :возврат: Подпись, html и текстовое содержимое :тип возврата: fluentcms_emailtemplates.rendering.EmailContent
c43300
train
{ "resource": "" }
Выполняется 3dDeconvolve через удобную оболочку neural.utils.run.
c43320
train
{ "resource": "" }
Извлеки данные из файла SPSS. Аргументы: path {str} -- путь к файлу заголовка. **kwargs {[dict]} -- другие аргументы, которые могут быть переданы
c43340
train
{ "resource": "" }
Распакуй zip_fname в текущем каталоге.
c43360
train
{ "resource": "" }
Отправить файл на сервер
c43380
train
{ "resource": "" }
Получите список всех текущих загруженных объектов HEAD репозиторий.
c43400
train
{ "resource": "" }
Сохраняет экземпляр этого набора данных в файл. Параметры ---------- df : pandas.DataFrame Датафрейм, который нужно сохранить в файл. version: str, необязательный Версия экземпляра этого набора данных. tags : список str, необязательный Теги, связанные с данным экземпляром этого набора данных. ext : str, необязательный Расширение для файла. Если расширение не указано, используется значение по умолчанию. **kwargs : дополнительные ключевые аргументы, необязательный Дополнительные ключевые аргументы направляются методу сериализации объекта SerializationFormat, соответствующего использованному расширению.
c43420
train
{ "resource": "" }
Вернуть действительные имена линтеров, найденные в конфигурационных файлах.
c43440
train
{ "resource": "" }
Возвращает 0-индексированное смещение и ограничение на основе страницы и размера страницы для запроса MySQL.
c43460
train
{ "resource": "" }
Командная строка: "создать новую конфигурацию".
c43480
train
{ "resource": "" }
возвращает объект DicomInfo, содержащий информацию из заголовка в ``filename``
c43500
train
{ "resource": "" }
Набор целей, известных как зависимости, но еще не определенных.
c43520
train
{ "resource": "" }
Установить максимальное количество записей на страницу — 200.
c43540
train
{ "resource": "" }
Проверьте компактную сериализацию JWT и верните заголовок и нагрузку, если подпись верна. Если check_expiration имеет значение False, то нагрузка будет принята даже если она истекла. Если decode_payload имеет значение True, то эта функция попытается декодировать её как JSON, в противном случае будет возвращена сырая нагрузка. Обратите внимание, что она всегда декодируется из base64url.
c43560
train
{ "resource": "" }
Подобно `partial`, но применяется, если вызываемый объект не аннотирован.
c43580
train
{ "resource": "" }
Добавить информацию о потоках в отладку
c43600
train
{ "resource": "" }
Загрузить модуль пространства имен, как будто он приходит из пустого файла.
c43620
train
{ "resource": "" }
Добавьте шум к каждому связыванию в сети. Для этого можно использовать профиль весов «uniform_amount» или «noise_weight». Если установлено значение «noise_weight», «uniform_amount» будет проигнорировано. Аргументы: - noise_weights (list): список кортежей с весами в формате ``(float, float)``, который соответствует сочетанию ``(amount, weight)`` и описывает, какой шум необходимо добавить к каждому связыванию в графе. - uniform_amount (float): максимальное количество равномерно распределенного шума, добавляемого, если не задано ``noise_weights``. Возвращает: None Пример: ```python >>> from blur.markov.node import Node >>> node_1 = Node('One') >>> node_2 = Node('Two') >>> node_1.add_link(node_1, 3) >>> node_1.add_link(node_2, 5) >>> node_2.add_link(node_1, 1) >>> граф = Граф([node_1, node_2]) >>> for связь в граф.список_связок[0].список_связок: ... print('{}'.format(связь.ссылка.значение, связь.вес)) Один 3 Два 5 >>> граф.применить_шум() >>> for связь в граф.список_связок[0].список_связок: ... print('{}'.format( ... связь.ссылка.значение, связь.вес)) # doctest: +SKIP Один 3.154 Два 5.321 ```
c43640
train
{ "resource": "" }
Загрузите переменные окружения из файла .env, если он присутствует. Если файл .env обнаружен в рабочем каталоге, и перечисленные переменные окружения еще не установлены, они будут установлены в соответствии с значениями, указанными в файле.
c43660
train
{ "resource": "" }
Вычислите второй порядок разности массива. Для первой точки используется второй порядок прямого разности, для внутренних точек — второй порядок центрального разности, а для последней точки — второй порядок обратного разности. Возвращается массив такой же длины, как и входной массив.
c43680
train
{ "resource": "" }
Прочитай аргументы, выполните и выведите результаты. Аргументы: - args (dict): Аргументы, парсимые с помощью docopt.
c43700
train
{ "resource": "" }
Получить информацию о версии из исполняемого файла Аргументы: path: путь к исполняемому файлу Возвращает: VersionInfo
c43720
train
{ "resource": "" }
Нормализует текст. Конвертирует в нижний регистр, применяет нормализацию Unicode NFC и удаляет упоминания и ссылки. :параметр text: Текст для нормализации.
c43740
train
{ "resource": "" }
Определите новую настройку подъёмника и сохраните в файл на диске.
c43760
train
{ "resource": "" }
Вернуть экземпляр CRCPubkey из строки CRC публичного ключа. :параметр crc_pubkey: CRC публичный ключ :возвращаемое значение:
c43780
train
{ "resource": "" }
Полное поисковое поле. Пример:: filters = Text.fulltext("python pymongo_mate") .. note:: Для этого поля не нужно указывать название поля.
c43800
train
{ "resource": "" }
Итерировать алгоритм EM и вернуть окончательные вероятности.
c43820
train
{ "resource": "" }
Получил приглашение в канал
c43840
train
{ "resource": "" }
Обновите любые другие атрибуты в объекте сборки
c43860
train
{ "resource": "" }
Если запись, соответствующая этому экземпляру, уже существует в базе данных, то вернуть ее, в противном случае создать новую запись.
c43880
train
{ "resource": "" }
Найти URL для входа со страницы входа в VK