_id
stringlengths
2
7
title
stringclasses
1 value
partition
stringclasses
3 values
language
stringclasses
1 value
meta_information
dict
text
stringlengths
5
1.76k
c6360
train
{ "resource": "" }
Подготовьте журнальную запись с указанными полями.
c6380
train
{ "resource": "" }
Управление контекстом для запросов. Устанавливает состояние в TDS_QUERYING и возвращает его в TDS_IDLE, если происходит исключение в управляемом блоке, а в TDS_PENDING, если управляемый блок успешен и освобождает буфер.
c6400
train
{ "resource": "" }
Функция определяет тип TDS на основе значения на языке Python. :param value: значение, на основе которого определяется тип TDS :return: объект экземпляра подкласса :class:`BaseType`
c6420
train
{ "resource": "" }
Перепиши ссылки на `local_path` как на `remote_path` в входных данных задания.
c6440
train
{ "resource": "" }
Перевести URL старого запуска в место назначения задания ``` >>> params_simple = url_to_destination_params("http://localhost:8913/") >>> params_simple["url"] 'http://localhost:8913/' >>> params_simple["private_token"] is None True >>> advanced_url = "https://1234x@example.com:8914/managers/longqueue" >>> params_advanced = url_to_destination_params(advanced_url) >>> params_advanced["url"] 'https://example.com:8914/managers/longqueue/' >>> params_advanced["private_token"] '1234x' >>> runner_url = "pulsar://http://localhost:8913/" >>> runner_params = url_to_destination_params(runner_url) >>> runner_params['url'] 'http://localhost:8913/' ```
c6460
train
{ "resource": "" }
Вывод отладочной информации, если настроек отладки включены. Предназначено для частичного импорта (partial) с конфигурацией в начале функций. Э-э-э.
c6480
train
{ "resource": "" }
Обработай узел BeautifulSoup и заполни его элементы в объект базы pyth.
c6500
train
{ "resource": "" }
Этот метод используется для остановки живого трансляции сессии OpenTok. :param String broadcast_id: Идентификатор трансляции, которую вы хотите остановить :rtype A Broadcast object, который содержит информацию о трансляции: id, sessionId, projectId, createdAt, updatedAt и разрешение
c6520
train
{ "resource": "" }
Создайте новый сервис контейнеров с указанием app_id и app_secret, если используется Kubernetes. Аргументы: access_token (str): Действительный Azure токен аутентификации. subscription_id (str): Идентификатор подписки Azure. resource_group (str): Имя группы ресурсов Azure. service_name (str): Название контейнерного сервиса. agent_count (int): Количество виртуальных машин агентов. agent_vm_size (str): Размер виртуальной машины для агентов, например, Standard_D1_v2. agent_dns (str): Уникальная DNS-строка для агента DNS. master_dns (str): Уникальная строка для DNS мастера. admin_user (str): Имя администратора. location (str): Расположение Azure Data Center, например, westus. public_key (str): Публичный ключ RSA (utf-8). master_count (int): Количество виртуальных машин мастеров. orchestrator (str): Контейнерный оркестратор. Например, DCOS, Kubernetes. app_id (str): Идентификатор приложения для Kubernetes. app_secret (str): Секретное приложение для Kubernetes. admin_password (str): Пароль администратора. ostype (str): Операционная система. Windows или Linux. Возвращает: HTTP-ответ. Модель JSON контейнерного сервиса.
c6540
train
{ "resource": "" }
Создать актив Медиа-сервиса. Аргументы: access_token (str): Действительный токен авторизации Azure. name (str): Имя актива Медиа-сервиса. options (str): Опции Медиа-сервиса. Возвращает: HTTP-ответ. Тело JSON.
c6560
train
{ "resource": "" }
Создайте балансировщик нагрузки с входными пулами NAT. Аргументы: access_token (str): Действующий токен аутентификации Azure. subscription_id (str): Идентификатор подписки Azure. resource_group (str): Имя группы ресурсов Azure. lb_name (str): Имя нового балансировщика нагрузки. public_ip_id (str): Идентификатор ресурса общедоступного IP-адреса. fe_start_port (int): Начало диапазона портов для передней стороны. fe_end_port (int): Окончание диапазона портов для передней стороны. backend_port (int): Бэкенд-порт для виртуальных машин. location (str): Расположение Azure в центре обработки данных. Например, westus. Возвращает: HTTP-ответ. Тело JSON балансировщика нагрузки.
c6580
train
{ "resource": "" }
Печать квоты использования вычислений для конкретного региона
c6600
train
{ "resource": "" }
Получает один экран из пролистываемого списка представлений экземпляров виртуальных машин масштабируемого набора. Аргументы: access_token (строка): Действительный токен аутентификации Azure. subscription_id (строка): Идентификатор подписки Azure. resource_group (строка): Имя группы ресурсов Azure. vmss_name (строка): Имя масштабируемого набора виртуальных машин. link (строка): Опциональная ссылка на URI для получения списка (часть пролистываемого запроса API). Возвращает: HTTP-ответ. JSON-тело списка представлений виртуальных машин экземпляров.
c6620
train
{ "resource": "" }
Добавляет секрет в хранилище ключей, используя URI хранилища ключей. Создает новую версию, если секрет уже существует. Аргументы: access_token (str): Действительный токен аутентификации Azure. vault_uri (str): URI хранилища ключей, например, https://myvault.vault.azure.net. secret_name (str): Имя секрета, который нужно добавить. secret_value (str): Значение секрета. Возвращает: HTTP-ответ. 200 ОК.
c6640
train
{ "resource": "" }
Удалите группу контейнеров из группы ресурсов. Аргументы: access_token (str): Валидный токен аутентификации Azure. subscription_id (str): Azure id подписки. resource_group (str): Имя группы ресурсов Azure. container_group_name (str): Название группы экземпляров контейнера. Возвращает: HTTP ответ.
c6660
train
{ "resource": "" }
Проверьте директорию домашнего каталога эффективного идентификатора пользователя. :возвращает: Путь к директории домашнего каталога (строка). .. note:: На Windows используется переменная окружения ``%APPDATA%`` (если она доступна) и в противном случае поддержка закатывается на ``~/Application Data``.
c6680
train
{ "resource": "" }
Создать DataFrame из Pandas.
c6700
train
{ "resource": "" }
Автоматически создайте локальные каталоги, необходимые для pip-accel.
c6720
train
{ "resource": "" }
Завершает выполнение текущей симуляции после завершения выполнения текущего события.
c6740
train
{ "resource": "" }
Распаковывает словарь с ролями сотрудников в плоский список сотрудников с атрибутом ``role``. Аргументы: staff_data(dict): Данные, возвращаемые методом get_staff Возвращает: list: Плоский список сотрудников, где ``role`` установлен в тип роли (например, course_admin, instructor, TA и т.д.)
c6760
train
{ "resource": "" }
Преобразовать в JSON, если это ещё не строка. Параметры: data (str): данные для преобразования в JSON
c6780
train
{ "resource": "" }
Обе директории site-packages: с архитектурой и без неё.
c6800
train
{ "resource": "" }
Учитывая псевдоним и пространство имен, возвращайте seq_id, если найдено ровно одно отличное друг от друга seq_id, вызывайте KeyError, если не найдено совпадений, или вызывайте ValueError, если найдено более одного совпадения.
c6820
train
{ "resource": "" }
Вернуть список со всеми узлами в кластере.
c6840
train
{ "resource": "" }
С учетом пересечения, пройдите по мешевым треугольникам, вычисляя пересечение с плоскостью разреза для каждого посещенного треугольника и добавляя эти пересечения в ломаную.
c6860
train
{ "resource": "" }
Создайте случайную начальную популяцию значений с плавающей запятой. Аргументы: population_size: целое число, представляющее количество решений в популяции. problem_size: количество значений в каждом решении. lower_bounds: список, в котором каждое значение является нижним пределом для соответствующей части решения. upper_bounds: список, в котором каждое значение является верхним пределом для соответствующей части решения. Возвращает: список; список случайных решений.
c6880
train
{ "resource": "" }
Возвратить1 словарь, представляющий собой соответствие между элементом и собственными индексами.
c6900
train
{ "resource": "" }
Вернуть случайную двоичную строку с заданными вероятностями.
c6940
train
{ "resource": "" }
Подключается к контроллеру, если ранее мы были отключены.
c6960
train
{ "resource": "" }
Устанавливает новое состояние светодиода. new_state: bool
c6980
train
{ "resource": "" }
Переместить путь к цели :param path: исходник :param destination: цель :return:
c7000
train
{ "resource": "" }
Подпишитесь на агрегированный поток журналов. При подписке в очередь ledis будут помещаться журналы всех работающих процессов. Всегда используйте имя очереди, возвращённое этим методом, даже если вы указали, какую очередь использовать. Примечание: разрешено подписываться на одну и ту же очередь, но будет плохой логикой, если два процесса пытаются читать из одной и той же очереди. :param queue: Уникальное имя вашей очереди, иначе для вас будет сгенерировано одно. :param levels: :return: имя очереди для чтения
c7020
train
{ "resource": "" }
Профильтруйте облака эмиссии, исключая ходоков с переменной поиска 'index', меньше чем 'min' или больше чем 'max'.
c7040
train
{ "resource": "" }
Рассчитайте размещение узлов на основе диапазонов значений. # Аргументы x: numpy массив, либо размерности N x D, либо N x L x D.
c7060
train
{ "resource": "" }
Проверяет объект с позицией, возвращенный в результате.
c7080
train
{ "resource": "" }
Подготовьте и оцените модель Keras eval_best: если True, загрузите сохраненную модель для оценки
c7100
train
{ "resource": "" }
Создайте контракт HTLC (Hashed Timelock Contract)
c7120
train
{ "resource": "" }
Создать устройство конфигурационного файла по умолчанию
c7140
train
{ "resource": "" }
Создайте дополнительные сведения в заголовке MAR. Аргументы: productversion (str): строка с обозначением продукта и его версии channel (str): строка, обозначающая канал
c7160
train
{ "resource": "" }
Приди и верните версию продукта и канал этой MAR, если они представлены.
c7180
train
{ "resource": "" }
Оберните объект numpy.ndarray в объект Value
c7200
train
{ "resource": "" }
Сохранить значение Python в "Value"
c7220
train
{ "resource": "" }
Вычислите результат, используя предоставленную агрегатную функцию. Также необходимо указать название агрегации, чтобы мы могли удалить дополнительное название, которое добавляет Spark SQL.
c7240
train
{ "resource": "" }
Чтение файла JSON и его анализ в Pandas DataFrames. Если имена не указаны, используется первая строка для имен. В настоящее время нельзя пропускать первые n строк файла. Заголовки предоставляются в файле JSON, а не указываются отдельно. Параметры ---------- file_path: строка Путь входных данных. Любой действительный путь к файлу в Spark срабатывает здесь, например: 'my/path/in/local/file/system' или 'hdfs:/user/juliet/'. Все дополнительные параметры, доступные в pandas.read_csv(), также можно использовать здесь. Возвращает --------- SparklingPandas DataFrame, содержащий данные из указанного файла.
c7260
train
{ "resource": "" }
id свойство основано на server_and_prefix и идентификаторе.
c7280
train
{ "resource": "" }
Разобрать заголовок Authenticate. На случай неудачи ничего не возвращает, на случай успеха возвращает хеш параметров opts с типом 'basic' или 'digest' и другими параметрами. <http://nullege.com/codes/search/werkzeug.http.parse_authorization_header> <http://stackoverflow.com/questions/1349367/parse-an-http-request-authorization-header-with-python> <http://bugs.python.org/file34041/0001-Add-an-authorization-header-to-the-initial-request.patch>
c7300
train
{ "resource": "" }
Описание службы входа в систему. Описание службы входа _ДОЛЖНО_ включать описание службы токена. Паттерн аутентификации указывается с помощью URI профиля, который строится с использованием self.auth_pattern.
c7320
train
{ "resource": "" }
OAuth начинается здесь, перенаправляйте пользователя на Google.
c7340
train
{ "resource": "" }
Создайте файл для объекта IIIFRequest r из этого изображения. FIXME - Было бы лучше иметь тест для запроса на объективное изображение на основе объекта IIIFRequest, и знать, нужно ли применять канонизацию или нет. Логически мы могли бы использовать `w,h` вместо канонической формы API изображений v2.0 `w,`, если api_version равно 1.x. Однако, OSD 1.2.1 и 2.x предполагают новую каноническую форму даже в случае, когда API версия была объявлена ранее. Следовательно, различайтесь между канонической и `w,h` формой, основываясь исключительно на настройке osd_version.
c7360
train
{ "resource": "" }
Возьми исходные метки для строк. Переименуй, если предоставлены альтернативные метки. Добавь суффикс метки, если `label_suffix` имеет значение `True`. Возвращает ---------- labels : словарь Словарь, ключи - оригинальные названия столбцов, значения - итоговые метки.
c7380
train
{ "resource": "" }
Обновите изображение-файл на видео-кадр в пользовательском интерфейсе.
c7400
train
{ "resource": "" }
Анализ различных деталей продукта
c7420
train
{ "resource": "" }
Создаёт один зуб с зубцом, у которого зубные грани касаются его окружности тангенциально.
c7440
train
{ "resource": "" }
Отменить гостевую привилегию на основе его MAC-адреса. Аргументы: guest_mac -- MAC-адрес гостя: aa:bb:cc:dd:ee:ff
c7460
train
{ "resource": "" }
Чтение данных из pty в потоке.
c7480
train
{ "resource": "" }
Первая доступная машина в этом подсети.
c7500
train
{ "resource": "" }
Создать атрибутный селектор на основе возвращенного совпадения регулярного выражения.
c7520
train
{ "resource": "" }
Получите содержимое или содержимое в обратном порядке.
c7540
train
{ "resource": "" }
Сопоставь будущего ребенка.
c7560
train
{ "resource": "" }
Предупреждения о странностях.
c7580
train
{ "resource": "" }
Этот метод используется для проверки URL. Возвращает: :obj:`True`, если URL "безопасен", :obj:`False` в противном случае. По умолчанию реализация позволяет только ссылки HTTP и HTTPS. То есть нет ``mailto:``, ``xmpp:``, ``ftp:``, и т.д. Этот метод существует именно для облегчения настройки фильтрации ссылок через наследование, поэтому не стесняйтесь написать свой собственный. Если вы рассматриваете возможность реализации подхода на основе чёрного списка, посмотрите ответ на вопрос "Какие URL-схемы опасны (подвержены XSS-атакам)?", доступный по ссылке : http://security.stackexchange.com/q/148428/37409.
c7600
train
{ "resource": "" }
Устанавливает значение этого слота на основе соответствующего ему _SlotRecord. Ничего не делает, если слот еще не был заполнен. Аргументы: slot_record: _SlotRecord, содержащий значение этого Slota.
c7620
train
{ "resource": "" }
Создаёт _PipelineContext из среды очереди задач.
c7640
train
{ "resource": "" }
Вспомогательный метод для накладывания тени на отсутствующую метку. Не предназначен для внешнего использования.
c7660
train
{ "resource": "" }
Получить начальную форму без маркеров. Параметры ---------- root: str Начальная форма слова. phonetic: boolean Если True, добавить фонетическую информацию к начальным формам. compound: boolean если True, добавить маркеры составных слов к начальным формам.
c7680
train
{ "resource": "" }
Вычисляет сходство по методу Леакока и Ходоровы между двумя сочетаниями слов (synsets). Примечания ---------- Сходство рассчитывается по формуле: -log ( (расстояние(synset1, synset2) +1) / (2 * максимальная глубина таксономии) ). Параметры --------- synset : Соединение слов (Synset) Соединение слов, для которого вычисляется сходство. Возвращает ---------- float Сходство Леакока и Ходоров по `synset`. None, если соединения слов не связаны через связи гиперонима/гипонима. Ясно, если части речи не совпадают.
c7700
train
{ "resource": "" }
Создает копию из заданного словаря анализа.
c7720
train
{ "resource": "" }
Добавляет один VariantFeature к variantFeatures
c7740
train
{ "resource": "" }
Позиции «параграфы» элементов слоя.
c7760
train
{ "resource": "" }
Человекопонятные описания морфосинтаксических тегов.
c7780
train
{ "resource": "" }
Создайте слой ``verb_chains``. Зависит от слоя ``clauses``.
c7800
train
{ "resource": "" }
Возвращает часть речи текущего токена.
c7820
train
{ "resource": "" }
Очистить локальные данные.
c7840
train
{ "resource": "" }
Забрать канал из пула. В случае необходимости вернет новый. Если канал в свободном пуле закрыт, его будет удалено. Вернет `None`, если достигнут предел. Очистит любые каналы, которые были опубликованы, но закрыты из-за ошибки.
c7860
train
{ "resource": "" }
Если обратный вызов является текущим ожидаемым обратным вызовом, это очистит его со стека. В противном случае, если есть ожидание, но это его не удовлетворяет, будет сгенерировано исключение.
c7880
train
{ "resource": "" }
Отвязать очередь от обменника. Это всегда синхронно.
c7900
train
{ "resource": "" }
Давайте рассмотрим пакет и отправим ответ, если это необходимо.
c7920
train
{ "resource": "" }
Сохранить файл json с структурой этапов предыдущей стадии, то есть с именами этапов и их соединениями.
c7940
train
{ "resource": "" }
Подключите обратный вызов к событию `Cursor`; верните обратный вызов. Два события могут быть подключены: - обратные вызовы, подключенные к событию "добавление", вызываются при добавлении `Selection`, с этой выбранной областью как единственным аргументом; - обратные вызовы, подключенные к событию "удаление", вызываются при удалении `Selection`, с этой выбранной областью как единственным аргументом. Этот метод также может быть использован как декоратор: ```python @cursor.connect("add") def on_add(sel): ... ``` Примеры обратных вызовов: ```python # Изменить текст и выравнивание подписи: lambda sel: sel.annotation.set( text=sel.artist.get_label(), # или используйте, например, sel.target.index ha="center", va="bottom" ) # Сделать метку нередактируемой: lambda sel: sel.draggable(False) ```
c7980
train
{ "resource": "" }
Сравните слова в тамильском лексикографическом порядке.
c8000
train
{ "resource": "" }
Возвращает список элементов ``url``, чтобы создать, прочитать, обновить или удалить приложение.
c8020
train
{ "resource": "" }
Зарегистрируйте необходимые колбэки для корректного снятия и установки прикладного локального контекста для компонента. Аргументы: - app (flask.Flask): Приложение, к которому принадлежит этот контекст. Это единственный отправитель сигнала Blinker, на который он будет прислушиваться. - key (str): Ключ в `_CONTEXT_LOCALS`, на котором это приложение будет прислушиваться к контексту. Параметры: - original_context (dict): Исходный контекст, присутствующий каждый раз, когда эти колбэки регистрировались. Мы восстановим контекст к этому значению каждый раз, когда будет снят прикладной контекст. Возвращает: - (function, function): Двухэлементный кортеж динамических функций, сгенерированных в качестве колбэков приложения для контекста. Первый элемент — это колбэк для `appcontext_pushed` (т.е., получить и сохранить текущий контекст), а второй элемент — это колбэк для `appcontext_popped` (т.е., восстановить текущий контекст в его исходное значение).
c8040
train
{ "resource": "" }
Преобразуйте экземпляр Пендулум в datetime для сохранения в базе данных.
c8060
train
{ "resource": "" }
Метод, который позволит иметь постоянные модифицированные и архивные временные метки. Возвращает: self.Meta.datetime: Этот метод вернет дату и время, совместимую с текущей библиотекой даты и времени класса.
c8080
train
{ "resource": "" }
Возвращает список запросов на вывод. Каждый запрос представлен в виде словаря. По умолчанию, возвращаются данные за последние 24 часа (86400 секунд).
c8100
train
{ "resource": "" }
Открыть и импортировать ссылочный схема. @param options: Словарь опций. @type options: L{options.Options} @param loaded_schemata: Кэш уже загруженных схематов (URL --> Схема). @type loaded_schemata: dict @return: Ссылочная схема. @rtype: L{Schema}
c8120
train
{ "resource": "" }
Анализирует содержимое документа XML. Возвращает корневой узел элемента XML результата или None, если заданное содержимое XML пустое. @param string: Содержимое документа XML для анализа. @type string: I{bytes} @return: Результатом будет корневой узел элемента XML или None. @rtype: L{Element}|I{None}
c8140
train
{ "resource": "" }
Переименуй элемент. @param name: Новое имя для элемента. @type name: basestring
c8160
train
{ "resource": "" }
Инициализирует данные для новой команды анализа аргументов.
c8180
train
{ "resource": "" }
Генерирует заявления по политике для роли, используемой функцией. Чтобы добавить дополнительные заявления, вы можете либо переопределить метод `extended_policy_statements`, чтобы вернуть список Statement, которые будут добавлены к политике, либо переопределить этот метод самостоятельно, если вам нужно больше контроля. Возвращает: список: Список объектов класса `awacs.aws.Statement`.
c8220
train
{ "resource": "" }
Запустить все бенчмарки. Вернуть результаты в виде словаря.
c8240
train
{ "resource": "" }
Верните отсортированный список имен прародителей для указанной роли или класса. @param definition: Имя роли или класса или его определение @return: Список имен прародителей
c8260
train
{ "resource": "" }
Возвращается набор полей, соответствующих классу, который соответствует критериям фильтрации. Поля будут возвращены в порядке определения, поля класса возвращаются последними. @param cn: название класса для фильтрации @param all_slots: значение True означает включение атрибутов @return: Список определений полей
c8280
train
{ "resource": "" }
Отправляет метрику в InfluxDB, когда создан новый объект пользователя.
c8300
train
{ "resource": "" }
Проверьте подпись на данном сообщении. Для того чтобы подпись была действительной, должны быть выполнены четыре условия: 1) Сертификат X.509 должен быть подписан нашим УЦ (Центром-отпусканием сертификатов). 2) Сертификат не должен присутствовать в нашей СЛ (Списке отозванных сертификатов). 3) Мы должны быть в состоянии проверить подпись с использованием открытого RSA ключа, содержащегося в сертификате X.509. 4) Тема сообщения и CN (Общее имя) на сертификате должны присутствовать в словаре :ref:`conf-routing-policy`. Аргументы: message (dict): Сообщение, подписанное необходимым подтверждением. Подписанное сообщение содержит ключи 'signature' (подпись) и 'certificate' (сертификат). ssldir (str): Путь к каталогу, содержащему ПЭМ-кодированные пары открытого-закрытого ключа X.509. Возвращает: bool: Истина, если сообщение прошло проверку; Ложь в противном случае.
c8320
train
{ "resource": "" }
Просканируйте self._defaults и задайте все значения по умолчанию для self.
c8340
train
{ "resource": "" }
Получите сериализованную форму этого запроса на получение атрибута. @return: Параметры сообщения запроса на получение данных @rtype: {unicode:unicode}
c8360
train
{ "resource": "" }
Подписывает ответ, если это возможно.
c8380
train
{ "resource": "" }
Прием заявки на работы DCC RESUME для существующей отправки DCC SEND. filepath — это имя файла, которое следует отправить. port — это порт, который открыт на сервере. pos — это ожидаемый смещение.
c8400
train
{ "resource": "" }
вернуть экземпляр, настроенный с использованием записи ``cfg`` диктa