_id
stringlengths
2
7
title
stringclasses
1 value
partition
stringclasses
3 values
language
stringclasses
1 value
meta_information
dict
text
stringlengths
5
1.76k
c75020
train
{ "resource": "" }
Вернуть объект представлений. Если ключ равен None, вернуть все представления для текущего плагина. Иначе, если опция равна None, вернуть представление для конкретного ключа (все опции). Иначе вернуть представление для конкретного ключа/опции. Укажите элемент, если статистика хранится в словаре словарей (например, NETWORK, FS и т. д.).
c75040
train
{ "resource": "" }
Создает файл build.ninja мастера, ссылаясь на все указанные subninja.
c75060
train
{ "resource": "" }
Преобразовать идентификатор Блокировки в реальный экземпляр Блокировки. @param lockid: экземпляр locks.MasterLock или locks.WorkerLock @return: экземпляр locks.RealMasterLock или locks.RealWorkerLock
c75080
train
{ "resource": "" }
Декорируйте функцию `do` таким образом, чтобы она логировала состояние перед выполнением, после выполнения и затраченное время, а также имя вызывающей функции. Это не является быстрым решением!
c75100
train
{ "resource": "" }
Получить информацию о всех плагинах в зарегистрированных пространствах имен.
c75120
train
{ "resource": "" }
Создать объект пользователя на основе автора и источника изменения, сохраняя пользователя в master.db или возвращая None, если источник не указан. **Параметры:** - @param master: ссылка на Buildmaster для операций с базой данных - @type master: instance класса Buildmaster - @param authors: автор изменения, если строка или экземпляр Authz - @type authors: строка или экземпляр www.authz - @param src: источник, из которого будет создан объект пользователя - @type src: строка
c75140
train
{ "resource": "" }
получить значение из секретного хранилища vault
c75160
train
{ "resource": "" }
Проверьте рабочий узел, чтобы убедиться, что он все еще присутствует. Возвращает Deferred, который срабатывает с True, если он есть. @param status: если вы указываете на BuilderStatus, событие 'пинга' будет отправлено.
c75180
train
{ "resource": "" }
Верни Deferred, который запускается с экземпляром SourceStamp.
c75200
train
{ "resource": "" }
Запишите отчет в файл. По умолчанию создается имя. Параметры: ------------ outputfile : str Имя или путь к файлу для создания, включая расширение (.html).
c75220
train
{ "resource": "" }
вернуть названную подмножества политик
c75240
train
{ "resource": "" }
проверить файл конфигурации
c75260
train
{ "resource": "" }
Нормализовать формат тегов на ресурсах ECS, чтобы соответствовать стандартному формату AWS.
c75280
train
{ "resource": "" }
Обработайте набор контейнеров. Для каждого контейнера получите местоположение, версионность и размер, а затем запустите стратегию обработки на основе размера.
c75320
train
{ "resource": "" }
Получите данные о блокировках
c75340
train
{ "resource": "" }
Вернуть имена всех конфигурированных групп безопасности этим действием.
c75360
train
{ "resource": "" }
Возвращает все существующие обновления двигателей RDS. В виде вложенного соответствия типа двигателя к известным версиям и их обновлению. По умолчанию используются небольшие обновления, но они могут быть настроены на крупные. Пример:: >>> _get_engine_upgrades(client) { 'oracle-se2': {'12.1.0.2.v2': '12.1.0.2.v5', '12.1.0.2.v3': '12.1.0.2.v5'}, 'postgres': {'9.3.1': '9.3.14', '9.3.10': '9.3.14', '9.3.12': '9.3.14', '9.3.2': '9.3.14'} }
c75380
train
{ "resource": "" }
Проверьте, заблокирован ли ресурс. Если у ресурса есть явный статус, мы используем его; в противном случае мы переходим к статусу блокировки родительского ресурса.
c75400
train
{ "resource": "" }
Создать среду WSGI на основе запроса с помощью ApigW.
c75420
train
{ "resource": "" }
Сгенерировать SDK для заданного SDK. Возвращает объект, подобный файлу, который считывает содержимое zip для сгенерированного SDK.
c75440
train
{ "resource": "" }
Поиск всех различий между протокольными сообщениями относительно сообщения-ссылки. :param refindex: индекс сообщения-ссылки :rtype: dict[int, set[int]]
c75460
train
{ "resource": "" }
Удалить 'Done' из вывода команды
c75480
train
{ "resource": "" }
Обработка доступа на уровень привилегий 15 с использованием входа в систему twb-dc-fw1> вход Имя пользователя: админ Пароль: ************
c75500
train
{ "resource": "" }
Сохранение конфигурации на устройствах Mellanox. Вход в и выход из режима конфигурации
c75520
train
{ "resource": "" }
В определённых ситуациях первая строка будет переписана, что приведёт к ложному сопоставлению заканчивающимся шаблоном. Избавьтесь от этого. Возвращает кортеж (данные, первая_строка_обработана). Где данные — это исходные данные, потенциально с изменённой первой строкой, а первая_строка_обработана — флаг, указывающий, что мы обработали первую строку.
c75540
train
{ "resource": "" }
Войти в режим конфигурации устройства SROS.
c75560
train
{ "resource": "" }
Удаляет строку из таблицы. Аргументы: row: int, номер строки для удаления. Должно быть >= 1, так как строка заголовка не может быть удалена. Исключения: TableError: Попытка удалить несуществующую строку или строку заголовка.
c75580
train
{ "resource": "" }
Проверьте Поддерживаемый окно обслуживания для DBInstance.
c75600
train
{ "resource": "" }
Получить Npcap параметр совпадающей ключи в реестре. Список: AdminOnly, DefaultFilterSettings, DltNull, Dot11Adapters, Dot11Support LoopbackAdapter, LoopbackSupport, NdisImPlatformBindingOptions, VlanSupport WinPcapCompatible
c75620
train
{ "resource": "" }
Ключи шифрования и инициализационный вектор (IV) обновляются соответственно для приложения данных. Выражение `self.handshake_messages` должно включать ClientHello...ServerFinished.
c75640
train
{ "resource": "" }
Вычислите поле 'sources_number', когда это необходимо.
c75660
train
{ "resource": "" }
Управляйте диаметром инструмента
c75680
train
{ "resource": "" }
Верните 3-кортеж, состоящий из класса алгоритма обмена ключами, класса шифра и класса алгоритма HMAC, через разбор названия шифрокомбинации.
c75700
train
{ "resource": "" }
Обработать полученный кадровый 'Single Frame' фрейм
c75720
train
{ "resource": "" }
Мы должны предлагать правильный ключ в зависимости от набора клиента. На данный момент сервер_rsa_key используется только для RSAkx, но мы должны попробовать заменить каждый сервер_key на комбинацию сервер_rsa_key и сервер_ecdsa_key.
c75740
train
{ "resource": "" }
Нам нужно выбрать правильный один на разрезе. Для этого используется длина, поскольку 1 для версии клиента привело бы к пустому списку.
c75760
train
{ "resource": "" }
Читайте файл журнала candump и возвращает список пакетов count: считывание только указанного количества пакетов is_not_log_file_format: считывание ввода в формате stdout candumps interfaces: возврат только пакетов с указанного интерфейса
c75780
train
{ "resource": "" }
Получить длину буфера BPF
c75800
train
{ "resource": "" }
Возвращает список пакетов, отфильтрованный с использованием функции истины. Эта функция истины должна принимать пакет в качестве единственного аргумента и возвращать булево значение.
c75820
train
{ "resource": "" }
Загружает модуль Scapy contrib, чтобы сделать переменные, объекты и функции доступными глобально. Если не может быть найдено ни одно contrib-модуль с заданным именем, попытайтесь найти layer-модуль, так как contrib-модуль может стать layer-модулем.
c75840
train
{ "resource": "" }
Возвращает упакованный MAC-адрес, настроенный для 'ifname'.
c75860
train
{ "resource": "" }
Основная функция набора программ make_table, который генерирует таблицу
c75880
train
{ "resource": "" }
Предоставив TLSPlaintext.fragment, верните TLSCompressed.fragment.
c75900
train
{ "resource": "" }
Преобразовать адрес IPv6 из двоичной формы в текстовое представление, используемое, когда доступен функционал socket.inet_pton.
c75920
train
{ "resource": "" }
Извлекает фактическую строку из доступных байтов.
c75940
train
{ "resource": "" }
Добавляет набор правил в список правил извлечения. @txtrule - Строка правила или список строк правил в формате <регулярное выражение>:<расширение файла>[:<команда для выполнения>] @regex - Если строка правила не указана, это строка регулярного выражения для использования. @extension - Если строка правила не указана, это расширение файла для использования. @cmd - Если строка правила не указана, это команда для выполнения. В качестве альтернативы можно указать объект-запрос, который будет передан один аргумент: путь к файлу для извлечения. @codes - Список допустимых кодов возврата для извлектора. @recurse - Если False, извлеченные каталоги не будут рекурсироваться при включении опции matryoshka. Возвращает None.
c75960
train
{ "resource": "" }
Функция для сохранения профиля Firefox в постоянный профиль
c75980
train
{ "resource": "" }
Инициализировать новый драйвер через модуль webwhatsapi. @param client_id: ИД пользователя клиента @return Объект webwhatsapi
c76000
train
{ "resource": "" }
Копировать существующие архивные библиотеки из каталогов сборки в текущий каталог распространения.
c76020
train
{ "resource": "" }
Удалите все кэши сборок для каждого рецепта, установки Python, кода Java и сборки библиотек. Это *не* удаляет кэш загрузки пакетов или конечные распространения. Также вы можете использовать clean_recipe_build для удаления сборки конкретного рецепта.
c76040
train
{ "resource": "" }
Применить патч из текущей директории рецепта в текущую папку сборки. .. versionchanged:: 0.6.0 Добавить возможность применять патч из любой директории через аргумент `build_dir`.
c76060
train
{ "resource": "" }
Восстановить все псевдонимы и удалить ненужные переменные.
c76080
train
{ "resource": "" }
Предупредите, если целевая версия API пользователя меньше текущей минимальной рекомендации.
c76100
train
{ "resource": "" }
Выполняет указанный SQL-запрос в базе данных. Параметры могут быть предоставлены по желанию. Возвращает объект RecordCollection, который можно перебирать, чтобы получить результаты строк в виде словарей.
c76120
train
{ "resource": "" }
Удалите модель SageMaker, на которой основан этот модельный конвейер. Это не удаляет список моделей SageMaker, используемых в нескольких контейнерах для построения инферентного конвейера.
c76140
train
{ "resource": "" }
Разделить файл на записи с использованием конкретной стратегии. Этот RecordIOSplitter разбивает данные на отдельные записи RecordIO. Аргументы: file (str): путь к файлу, который нужно разделить. Возвращает: генератор для индивидуальных записей, которые были разделены из файла.
c76160
train
{ "resource": "" }
Храните одну метрику в словаре `_data`, которая может быть конвертирована в DataFrame.
c76180
train
{ "resource": "" }
Создает новый объект ``HyperParameterTuner`` путем копирования полей запроса из указанного родителя в новый экземпляр ``HyperparameterTuner``, за которым следует добавление конфигурации для перезапуска с типом "TransferLearning" и ``parents`` как объединения предоставленного списка ``additional_parents`` и ``parent``. Аргументы: parent (str): Имя основного родительского тюнингового задания, из которого необходимо скопировать конфигурацию Тюнера и Эстиматора. additional_parents (set{str}): Множество дополнительных имен родительских тюнинговых заданий вместе с именем основного родительского тюнингового задания, которые используются для перезапуска идентичного тюнера для данных и алгоритма. estimator (sagemaker.estimator.EstimatorBase): Объект Эстиматора, инициализированный желаемой конфигурацией. Для этого экземпляра не требуется связанная с ним обучающая задача. sagemaker_session (sagemaker.session.Session): Объект сессии, который управляет взаимодействием с API Amazon SageMaker и любыми другими AWS службами, которые могут понадобиться. Если не указан, создается с помощью стандартной цепочки конфигурации AWS. Возвращает: sagemaker.tuner.HyperparameterTuner: Новый экземпляр перезапущенного HyperparameterTuner
c76220
train
{ "resource": "" }
Опишите это _LocalTransformJob. Ответ имеет вид JSON-подобного словаря, который следует за ответом API boto describe_transform_job(). Возвращает: dict: описание этого _LocalTransformJob.
c76240
train
{ "resource": "" }
Удалить конфигурацию конечной точки Amazon SageMaker. Аргументы: endpoint_config_name (str): Имя конфигурации конечной точки Amazon SageMaker, которую нужно удалить.
c76260
train
{ "resource": "" }
Возвращает true, если входной id является неизвестной фигурой. Аргументы: input: Произвольный тензор типа int32. model_file: Путь к файлу модели sentencepiece. model_proto: Сериализованная модель модели sentencepiece. Должно быть установлено либо `model_file`, либо `model_proto`. name: Аргумент имени, который передается функции оператора. Возвращает: Тензор типа bool с той же формой, что и input.
c76280
train
{ "resource": "" }
Настроить факторы масштабирования и смещения по желанию.
c76300
train
{ "resource": "" }
Форматирует коллекцию переменных в виде таблицы.
c76320
train
{ "resource": "" }
Подключает модуль к графу. Если это не первый раз, когда модуль подключается к графу, тензоры, указанные здесь, должны иметь то же самое конечные размеры, что и при первом вызове, чтобы существующие переменные были правильного размера для умножения. Размер батча может отличаться при каждом подключении. Аргументы: inputs_list: Список 2D тензоров ранга 2 с ведущими измерениями батча. Возвращает: 2D тензор размером [batch_size, output_size].
c76340
train
{ "resource": "" }
Построение статистической части графа при использовании мета-дисперсии. Аргументы: - `input_batch`: Тензор входного батча. - `use_batch_stats`: Логический флаг, который указывает, должны ли быть вычислены статистики батча, в противном случае возвращаются движущиеся средние. - `stat_dtype`: Тип данных TensorFlow, который следует использовать для движущегося среднего и дисперсии. Возвращает: - Кортеж (среднее, дисперсия), каждый из которых имеет тот же тип данных, что и `input_batch`.
c76360
train
{ "resource": "" }
Количество блоков содержимого в строке блоков `r`.
c76380
train
{ "resource": "" }
Возвращает новый конволюционный слой. Аргументы: use_bias: Использовать смещение в конволюционных операциях. Если False, clean_dict удаляет записи о смещении из начальных инициализаторов, разбивателей и регуляризаторов, передаваемых конструктору конволюции.
c76400
train
{ "resource": "" }
Возвращает множество наиболее удалённых по расстоянию на n входных тензоров и меток. Возвращает: 1. tf.Tensor (`batch_size`, `num_objects`, (`num_features` + 3 * `num_objects`)). 2. tf.Tensor (`batch_size`). Метка ссылки на выходной объект.
c76420
train
{ "resource": "" }
Возвращает форму выхода.
c76440
train
{ "resource": "" }
Сложить два произвольно вложенных `Tensors`.
c76460
train
{ "resource": "" }
Выполните каждую команду в предоставленной последовательности для указанной ситуации. :param scenario: Сценарий, который необходимо выполнить. :returns: None
c76480
train
{ "resource": "" }
Сделать команду `flake8` готовой к выполнению и возвращающей None. :return: None
c76500
train
{ "resource": "" }
Управляет инвентарем для Ansible и возвращает None. :returns: None
c76520
train
{ "resource": "" }
Перенаправьте stdout в файл журнала.
c76540
train
{ "resource": "" }
Это вызывается после завершения выполнения модуля, удаляет хост из списка отслеживания соединений.
c76560
train
{ "resource": "" }
Напиши в дневник по указанному имени файла.
c76580
train
{ "resource": "" }
Пусты ли последние две строки, а не третья с конца?
c76600
train
{ "resource": "" }
Укажи название формата для этого расширения.
c76620
train
{ "resource": "" }
Метаданные заметки, отфильтрованные для метаданных, добавленных Jupytext самим
c76640
train
{ "resource": "" }
Объединяет цитрованные и сырые куски путей для создания квотированного для оболочки пути.
c76660
train
{ "resource": "" }
Этот помощник позволяет специально обрабатывать FB-проекты системой непрерывной интеграции на платформе Facebook.
c76680
train
{ "resource": "" }
Рассчитайте указанный процентиль массива.
c76700
train
{ "resource": "" }
Вернуть тип VSCode
c76720
train
{ "resource": "" }
Верните итератор для страниц
c76740
train
{ "resource": "" }
Отправить новый ордер на продажу с лимитом :param symbol: обязательный параметр :type symbol: str :param quantity: обязательный параметр :type quantity: decimal :param price: обязательный параметр :type price: str :param timeInForce: по умолчанию Good till cancelled :type timeInForce: str :param newClientOrderId: Уникальный id для ордера. Автоматически генерируется, если не отправлен. :type newClientOrderId: str :param stopPrice: Используется для ордеров на остановку :type stopPrice: decimal :param icebergQty: Используется для ордеров типа "ледник" :type icebergQty: decimal :param newOrderRespType: Задать тип ответа JSON. Опции: ACK, RESULT, FULL; по умолчанию: RESULT. :type newOrderRespType: str :param recvWindow: количество миллисекунд, в течение которого данная заявка действительна :type recvWindow: int :returns: ответ API См. конечную точку ордера для полного списка параметров ответа :raises: BinanceRequestException, BinanceAPIException, BinanceOrderException, BinanceOrderMinAmountException, BinanceOrderMinPriceException, BinanceOrderMinTotalException, BinanceOrderUnknownSymbolException, BinanceOrderInactiveSymbolException
c76760
train
{ "resource": "" }
Найти уникальный идентификатор для каждого атрибута, создать его при необходимости.
c76780
train
{ "resource": "" }
Добавьте объект `child` в первую таблицу и сохраните его для второй.
c76800
train
{ "resource": "" }
Контейнер для вставки функций с плавающей запятой в прототип Example.
c76820
train
{ "resource": "" }
Определить регуляризатор L1. Аргументы: weight: масштабировать потерю этим фактором. scope: Опциональное имя_области для name_scope. Возвращает: функцию регуляризатора.
c76840
train
{ "resource": "" }
Отправить сообщение ``msg`` назначению ``sock``.
c76860
train
{ "resource": "" }
Искажить цвет изображения. Каждое искажение цвета не является коммутативным, поэтому порядок операций с цветами имеет значение. Идеально было бы случайно переставить порядок операций с цветами. Вместо того чтобы добавлять дополнительную сложность, мы выбираем отдельный порядок операций с цветами для каждого потока предварительной обработки. Аргументы: image: Тензор, содержащий одно изображение. thread_id: Идентификатор потока предварительной обработки. scope: Опциональный диапазон для name_scope. Возвращает: Изображение с искажением цвета.
c76880
train
{ "resource": "" }
Оплоскает входные данные, при этом сохраняя размерность batch_size. Предполагается, что первая размерность представляет собой батч. Аргументы: inputs: тензор размером [batch_size, ...]. scope: Опциональный scope для name_scope. Возвращает: Оплоский тензор с формой [batch_size, k]. Поднимает: ValueError, если shape inputs неверен.
c76900
train
{ "resource": "" }
Декоратор для аннотации класса Asset. Регистрирует декорированный класс как известный тип Asset.
c76920
train
{ "resource": "" }
Проверьте, есть ли у указанного события указанный обработчик. Аргументы: - handler (callable): вызываемый обработчик событий. - event_name: событие, к которому привязан этот обработчик. Установите это в ``None``, чтобы искать среди всех событий.
c76940
train
{ "resource": "" }
Очистите строку для использования в качестве имени файла. Если minimal_change установлено в true, то мы удалим только минимальное количество проблемных для файловых систем символов (т.е., ':', '/' и '\x00', '\n').
c76960
train
{ "resource": "" }
Загрузить HTML-страницу с использованием сеанса requests. @param session: Сеанс requests. @type session: requests.Session @param url: Шаблон URL с опциональными ключевыми словами для форматирования. @type url: str @param post: Флаг, который указывает, должен ли быть отправлен POST-запрос. @type post: bool @param data: Полезные данные, которые отправляются с запросом (в теле запроса). @type data: object @param headers: Дополнительные заголовки для отправки с запросом. @type headers: dict @return: Тело ответа. @rtype: str
c76980
train
{ "resource": "" }
Создай файл имени целевой лекции. @param combined_section_lectures_nums: Флаг, указывающий, должны ли преподавания раздела иметь объединенное нумерование. @type combined_section_lectures_nums: bool @param section_dir: Путь к текущему каталогу раздела. @type section_dir: str @param secnum: Номер раздела. @type secnum: int @param lecnum: Номер лекции. @type lecnum: int @param lecname: Название лекции. @type lecname: str @param title: Название ресурса. @type title: str @param fmt: Формат ресурса (pdf, csv и т.д.) @type fmt: str @return: Имя файла лекции. @rtype: str
c77000
train
{ "resource": "" }
Преобразуйте набор etags в строку заголовка HTTP.
c77020
train
{ "resource": "" }
Верните статический ресурс из общей папки.
c77040
train
{ "resource": "" }
Проверьте все правила и убедитесь, что конечная точка ожидает указанные аргументы. Это, например, полезно, если у вас есть некоторые URL, которые ожидают код языка, а другие не ожидают, и вы хотите чуть подправить конструктор так, чтобы текущий код языка автоматически добавлялся, если он не был предоставлен, но нужен конечным точкам. :param endpoint: конечная точка для проверки. :param arguments: эта функция принимает один или несколько аргументов в качестве позиционных аргументов. Каждый из них проверяется.