_id
stringlengths
2
7
title
stringclasses
1 value
partition
stringclasses
3 values
language
stringclasses
1 value
meta_information
dict
text
stringlengths
5
1.76k
c83460
train
{ "resource": "" }
Эта функция удаляет большинство декораций, добавленных в документацию, оформленную в формате reStructuredText. Эта функция используется для генерации документации, которую мы можем показывать пользователям в кроссплатформенном режиме. Поддерживается базовая отступка и форматирование списков, но многие функции reStructuredText удаляются (например, разделительные линии для подразделов).
c83480
train
{ "resource": "" }
Экспортировать данные стандартных регистров защитных схем
c83500
train
{ "resource": "" }
Предоставьте загрузчику ESP параметры чипа, соответствующие структуре данных "flashchip", хранящейся в ОЗУ у ROM. "Размер" указан в байтах. Все остальные параметры памяти флеша на данный момент жестко закодированы (в коде ROM на ESP8266 они в основном игнорируются, на ESP32 я не уверен в этом).
c83520
train
{ "resource": "" }
Верните список индексов битов, к которым применяется "key tweak", определенные 4-битным значением efuse FLASH_CRYPT_CONFIG.
c83540
train
{ "resource": "" }
Использует конвейер для чтения и преобразования из in_stream и записи в out_stream.
c83560
train
{ "resource": "" }
Показать факторы, которые были добавлены в граф до сих пор. Если узел не равен `None`, будет возвращаться фактор, соответствующий данному узлу. Примеры ------- ```python from pgmpy.models import ClusterGraph from pgmpy.factors.discrete import DiscreteFactor import numpy as np G = ClusterGraph() G.add_nodes_from([('a', 'b', 'c'), ('a', 'b'), ('a', 'c')]) G.add_edges_from([(('a', 'b', 'c'), ('a', 'b')), (('a', 'b', 'c'), ('a', 'c'))]) phi1 = DiscreteFactor(['a', 'b', 'c'], [2, 2, 2], np.random.rand(8)) phi2 = DiscreteFactor(['a', 'b'], [2, 2], np.random.rand(4)) phi3 = DiscreteFactor(['a', 'c'], [2, 2], np.random.rand(4)) G.add_factors(phi1, phi2, phi3) print(G.get_factors()) print(G.get_factors(node=('a', 'b', 'c'))) ```
c83580
train
{ "resource": "" }
Изменяет распределение с учетом маргинализированных значений. Параметры --------- variables: итератор по любому хэшируемому объекту. Список переменных, по которым производится маргинализация. inplace: логическое значение Если inplace=True, то изменить само распределение, иначе вернется новое распределение. Возвращает --------- GaussianDistribution или None: если inplace=True (по умолчанию) возвращает None если inplace=False, возвращает новый объект класса GaussianDistribution Примеры -------- >>> import numpy as np >>> from pgmpy.factors.distributions import GaussianDistribution as GD >>> dis = GD(variables=['x1', 'x2', 'x3'], ... mean=[1, -3, 4], ... cov=[[4, 2, -2], ... [2, 5, -5], ... [-2, -5, 8]])) >>> dis.variables ['x1', 'x2', 'x3'] >>> dis.mean array([[ 1], [-3], [ 4]]) >>> dis.covariance array([[ 4, 2, -2], [ 2, 5, -5], [-2, -5, 8]]) >>> dis.marginalize(['x3']) dis.variables ['x1', 'x2'] >>> dis.mean array([[ 1.], [-3.]]) >>> dis.covariance array([[4., 2.], [2., 5.]])
c83600
train
{ "resource": "" }
Структурами в простом формате с разделителями могут быть колонки, разделенные знаком разделения. >>> tsv = simple_separated_format("\\t") ; \ tabulate([["foo", 1], ["spam", 23]], tablefmt=tsv) == 'foo \\t 1\\nspam\\t23' Истинно
c83620
train
{ "resource": "" }
Возвращайте эквивалентную совместную гауссову распределение. Примеры ------- >>> import numpy as np >>> from pgmpy.factors.continuous import CanonicalDistribution >>> phi = CanonicalDistribution(['x1', 'x2'], np.array([[3, -2], [-2, 4]]), np.array([[5], [-1]]), 1) >>> jgd = phi.to_joint_gaussian() >>> jgd.variables ['x1', 'x2'] >>> jgd.covariance array([[ 0.5 , 0.25 ], [ 0.25 , 0.375]]) >>> jgd.mean array([[ 2.25 ], [ 0.875]])
c83640
train
{ "resource": "" }
Возвращает список кортежей из дочерней переменной и CPD в случае байесовской сети и список кортежей из области переменных и значений в случае марковской. Возвращает --------- список : список кортежей из дочерней переменной и значений в случае байесовской сети и список кортежей из области переменных и значений в случае марковской сети. Пример ------ >>> reader = UAIReader('TestUAI.uai') >>> reader.get_tables() [(['var_0', 'var_1'], ['4.000', '2.400', '1.000', '0.000']), (['var_0', 'var_1', 'var_2'], ['2.2500', '3.2500', '3.7500', '0.0000', '0.0000', '10.0000', '1.8750', '4.0000', '3.3330', '2.0000', '2.0000', '3.4000'])]
c83660
train
{ "resource": "" }
Уменьшает таблицу цпд до контекста заданных значений переменных. Параметры ---------- значения: список, массивный вид Список кортежей вида (имя переменной, состояние переменной). inplace: булево Если inplace=True, то фактор будет модифицирован сам, иначе будет возвращен новый фактор. Примеры -------- >>> из pgmpy.factors.discrete импортировать TabularCPD >>> cpd_table = TabularCPD('grade', 2, ... [[0.7, 0.6, 0.6, 0.2],[0.3, 0.4, 0.4, 0.8]], ... ['intel', 'diff'], [2, 2]) >>> cpd_table.reduce([('diff', 0)]) >>> cpd_table.get_values() массив([[ 0.7, 0.6], [ 0.3, 0.4]])
c83680
train
{ "resource": "" }
Функция стоимости для WeightedMinFill. Стоимость исключения узла — это сумма весов рёбер, которые нужно добавить в граф из-за исключения этого узла, где вес ребра — это произведение весов, доменной величины, его конечных вершин.
c83700
train
{ "resource": "" }
Извлекает требуемый фактор из дерева сочленений. Параметры: --------- belief_prop: Belief Propagation Распространение убеждений, которое нужно обновить. evidence: dict словарь с парами ключ-значение вида {var: state_of_var_observed}
c83720
train
{ "resource": "" }
Добавляет критерии принятия решений в ProbModelXML. Параметры -------- criteria_dict: dict Словарь, содержащий данные Критериев принятия решений. Например: {'эффективность': {}, 'стоимость': {}} Примеры ------- >>> writer = ProbModelXMLWriter(model) >>> writer._add_decision_criteria(criteria_dict)
c83740
train
{ "resource": "" }
Нормализует значения фактора так, чтобы их сумма была равна 1. Параметры ---------- inplace: boolean Если inplace=True, то будет изменять сам фактор, иначе вернёт новый фактор Возвращает ------- DiscreteFactor или None: если inplace=True (по умолчанию) возвращает None, если inplace=False, возвращает новый экземпляр `DiscreteFactor`. Примеры -------- >>> from pgmpy.factors.discrete import DiscreteFactor >>> phi = DiscreteFactor(['x1', 'x2', 'x3'], [2, 3, 2], range(12)) >>> phi.values array([[[ 0, 1], [ 2, 3], [ 4, 5]], [[ 6, 7], [ 8, 9], [10, 11]]]) >>> phi.normalize() >>> phi.variables ['x1', 'x2', 'x3'] >>> phi.cardinality array([2, 3, 2]) >>> phi.values array([[[ 0. , 0.01515152], [ 0.03030303, 0.04545455], [ 0.06060606, 0.07575758]], [[ 0.09090909, 0.10606061], [ 0.12121212, 0.13636364], [ 0.15151515, 0.16666667]]])
c83760
train
{ "resource": "" }
Выполняет один итерационный образец для возврата образца
c83780
train
{ "resource": "" }
Получение веб-куки с привилегиями sudo с использованием обычного HTTP-запроса.
c83800
train
{ "resource": "" }
Добавляет организацию на определенный servicedesk по его ID и ID организации. :param service_desk_id: str :param organization_id: int :return:
c83820
train
{ "resource": "" }
Получить JSON-подобную представление этого SpamCheck. :возвращает: Этот SpamCheck, готовый для использования в тексте запроса. :вид: dict
c83840
train
{ "resource": "" }
Добавьте пользовательские параметры в письмо. :param value: Список объектов CustomArg или словарь пользовательских параметров ключ/значение :type value: CustomArg, список(CustomArg), словарь
c83860
train
{ "resource": "" }
Группа отписки, которую нужно связать с этим email. :param value: ID группы отписки :type value: GroupId, int, required
c83880
train
{ "resource": "" }
Закодированное в Base64 содержимое вложения :param value: Закодированное в Base64 содержимое вложения :type value: FileContent, строка
c83900
train
{ "resource": "" }
Добавляет загруженные данные в EOPatch
c83920
train
{ "resource": "" }
Возвращает элементы словаря
c83940
train
{ "resource": "" }
Аппроксимируйте параметры модели данными с использованием алгоритма RANSAC Эта реализация основана на псевдокоде с веб-страницы [http://en.wikipedia.org/w/index.php?title=RANSAC&oldid=116358182]. :param npts: Множество наблюдаемых данных :param model: Модель, которую можно подогнать к данным :param n: Минимальное количество значений данных, необходимых для построения модели :param k: Максимальное количество итераций, разрешенных в алгоритме :param t: Пороговое значение для определения, когда данные соответствуют модели :param d: Количество близких значений данных, которых достаточно, чтобы утверждать, что модель хорошо подогнана к данным :возврат: Параметры модели, соответствующие оптимальному подбору к данным (или None, если подходящая модель не найдена)
c83960
train
{ "resource": "" }
Образец `nsamples` точек в растере :param raster: Входной 2D или однослойный 3D меточный изображение :type raster: uint8 numpy массив :param n_samples: Общее количество точек для выборки :type n_samples: uint32 :return: Список индексов строк выборок, список индексов столбцов выборок :rtype: numpy.array, numpy.array
c83980
train
{ "resource": "" }
Вернуть внутренний текст элемента pyquery
c84000
train
{ "resource": "" }
Загрузка набора данных MovieLens Параметры --------- variant : string Вариант загрузки набора данных MovieLens. Должно быть одно из: '20m', '10m', '1m' или '100k'. Возвращает ------- movies : ndarray Массив с названиями фильмов. ratings : csr_matrix Разреженная матрица, где строка - это movieId, столбец - userId, а значение - это оценка.
c84040
train
{ "resource": "" }
Запрашивает COD всех идентификаторов cod, связанных с формулой. Требуется, чтобы исполняемый файл mysql был в пути. Аргументы: formula (str): Формула. Возвращает: Список идентификаторов COD.
c84060
train
{ "resource": "" }
Исправьте имена файлов в итерируемых путях. Возвращает: old2new: Соответствие старый_путь --> новый_путь
c84080
train
{ "resource": "" }
Создает словарь Feff_tag из файла PARAMETER или feff.inp. Аргументы: filename: Имя файла для файла PARAMETER или feff.inp Возвращает: Объект Feff_tag
c84100
train
{ "resource": "" }
Создает уравновешенную реакцию из строки. Реакция уже должна быть уравновешенной. Аргументы: rxn_string: Строка реакции. Например, "4 Li + O2-> 2Li2O" Возвращает: Уравновешенная реакция
c84120
train
{ "resource": "" }
Преобразовать объект в Xcfunc.
c84140
train
{ "resource": "" }
Объедините любые пользовательские аргументы с сообщением и верните их. Аргументы: metadata: если сообщение должно содержать имя функции и модуля. asctime: если строка времени должна быть добавлена.
c84160
train
{ "resource": "" }
переводит декартову координату так, чтобы она оказалась внутри единичной клетки.
c84180
train
{ "resource": "" }
Добавляет свойство на сайт. Аргументы: property_name (str): Название свойства, которое нужно добавить. values (list): Последовательность значений. Должна соответствовать количеству сайтов.
c84200
train
{ "resource": "" }
Выводит структуру в файл или строку. Аргументы: fmt (str): Формат, к которому будет осуществлён вывод. По умолчанию — JSON, если filename не указан. Если указан fmt, он переопределяет формат любого предоставленного filename. Варианты форматов включают "cif", "poscar", "cssr", "json". Не чувствительно к регистру букв. filename (str): Если указан, выход будет записан в файл. Если fmt не указан, формат определяется на основе filename. По умолчанию — None, то есть строковый вывод. ***kwargs: kwargs пересылаются соответствующим методам. Например, это позволяет передавать параметры, такие как symprec, в метод CifWriter.__init__ для генерации симметричных cifs. Возвращает: (str) если filename равен None. None в противном случае.
c84220
train
{ "resource": "" }
Производит случайное нарушение симметрии в структуре путем перестановки мест. Аргументы: distance (float): Дистанция в ангстремах, на которую нужно нарушить каждое местоположение.
c84240
train
{ "resource": "" }
Возвращает элемент из строки и номера группы. Аргументы: строка (int): Номер строки группа (int): Номер группы .. note:: Используется система с 18 группами, т.е., Новая группа называется 18.
c84260
train
{ "resource": "" }
Этот метод использует симметричные операции для поиска эквивалентных мест на обеих сторонах слоя. Подходит главным образом для слоев с лауэвой симметрией. Это полезно для сохранения неполярных и симметричных свойств слоя при создании структур, в которых происходит физическое взаимодействие с поверхностью, или симметричных реконструкций. Аргумент: point: Фракционная координата. Возвращает: point: Фракционная координата. Точка эквивалентная переданной в параметре точке, но на другой стороне слоя.
c84280
train
{ "resource": "" }
Получите просто грани для выпуклой оболочки. Аргументы: qhull_data (np.ndarray): Данные для построения выпуклой оболочки в виде массива Nxd (где N — количество точек данных, а d — измерение) joggle (boolean): Нужно ли слегка изменять ввод для избежания ошибок округления. Возвращает: Список пространственных элементарных симплексов (элементарных многогранников) выпуклой оболочки.
c84300
train
{ "resource": "" }
Метод создания двух верхних и нижних функций на основе точек xx и yy, а также перехватов, заданных y_x0 и x_y0. Полученные функции образуют некоторую искаженную диамантоподобную структуру, выровненную от точки xx до точки yy. Схематически: xx символизируется x, yy символизируется y, y_x0 равно расстоянию от x до a, x_y0 равно расстоянию от x до b, прямые a-p и b-q параллельны прямой x-y таким образом, что точки p и q получаются автоматически. В случае возрастающего диаманта нижняя функция равна x-b-q, а верхняя функция равна a-p-y, а в случае убывающего диаманта нижняя функция равна a-p-y, а верхняя функция равна x-b-q. Увеличивающийся диамант | Убывающий диамант p--y x----b / /| |\ \ / / | | \ q / / | a \ | a / | \ \ | | / q \ \ | |/ / \ \| x----b p--y Аргументы: xx: Первая точка yy: Вторая точка Возвращает: Словарь с нижними и верхними функциями диаманта.
c84320
train
{ "resource": "" }
Словарь, представляющий PeriodicSite в виде JSON-сериализуемого формата. Аргументы: verbosity (int): Уровень подробностей. По умолчанию значение 0 включает только матричное представление. Установите в 1 для получения дополнительных сведений, таких как декартовы координаты и т.д.
c84340
train
{ "resource": "" }
Возвращает химическую формулу материала из файла feff.inp
c84360
train
{ "resource": "" }
Возвращает диэлектрический диапазон. Возвращает: значение диэлектрического диапазона
c84400
train
{ "resource": "" }
Скопировать псевдопотенциал во временный файл и вернуть новый объект псевдопотенциала. Полезно для модульных тестов, в которых необходимо изменить содержимое файла. Аргументы: tmpdir: Если None, создается новая временная директория, и файлы копируются в нее. Иначе используется tmpdir.
c84420
train
{ "resource": "" }
Возвращает псевдоним с заданным химическим символом. Аргументы: symbols: Строка с химическим символом элемента allow_multi: По умолчанию данный метод вызывает ValueError в случае, если найдено несколько вхождений. Используйте allow_multi, чтобы предотвратить это. Вызывает: ValueError, если символ не найден или обнаружены несколько вхождений и не разрешено использовать allow_multi
c84440
train
{ "resource": "" }
Создаёт Wulff-фигуру для материала. Аргументы: material_id (str): id материала Materials Project, например, 'mp-123'. Возвращает: pymatgen.analysis.wulff.WulffShape
c84460
train
{ "resource": "" }
Возвращает объект ComputedStructureEntry из vasprun. Аргументы: inc_structure (bool): Установите в True, если вы хотите, чтобы возвращались объекты ComputedStructureEntries, а не ComputedEntries. parameters (list): Входные параметры для включения. Они должны быть одной из поддерживаемых свойств объекта Vasprun. Если параметры равны None, будет установлено набор по умолчанию параметров, необходимых для обычной обработки после выполнения. data (list): Выходные данные для включения. Они должны быть одной из поддерживаемых свойств объекта Vasprun. Возвращает: ComputedStructureEntry/ComputedEntry
c84480
train
{ "resource": "" }
Последовательность символов, связанная с Xdatcar. Похожа на 6-ю строку в VASP 5+.
c84500
train
{ "resource": "" }
Создает операцию симметрии из матрицы вращения, вектора перевода и временного инверсионного оператора. Аргументы: rotation_matrix (массив 3x3): Матрица вращения. translation_vec (массив 3x1): Вектор перевода. time_reversal (int): Временной инверсионный оператор, +1 или -1. tol (float): Пороговое значение для определения, является ли матрица вращения допустимой. Возвращает: объект MagSymmOp
c84520
train
{ "resource": "" }
Функция возвращает True, если данная группа является подгруппой указанной группы. Аргументы: supergroup (SymmetryGroup): Группа-надгруппа для проверки. Возврат: True, если эта группа является подгруппой указанной группы.
c84540
train
{ "resource": "" }
Инициализировать экземпляр из экземпляра Work.
c84560
train
{ "resource": "" }
Выведите входные данные задач в указанный поток. Аргументы: varnames: Список переменных Abinit. Если не None, выводятся только выбранные переменные. nids: Список идентификаторов узлов. По умолчанию показываются все узлы. wslice: Объект slice, используемый для выбора задач. stream: Файл-подобный объект, по умолчанию sys.stdout
c84580
train
{ "resource": "" }
Запустите поток в режиме партии, возвращая код состояния завершения задания скрипта. Для этого требуется файл manager.yml и адаптер batch_adapter. Аргументы: - `timelimit`: Ограничение по времени (целое число в секундах или строка с указанием времени в соответствии с конвенцией SLURM: "days-hours:minutes:seconds"). Если `timelimit` не указано, по умолчанию используется значение, заданное в секции `batch_adapter` файла manager.yml.
c84600
train
{ "resource": "" }
Сохраните объединённые данные в файл. Аргументы: filename (str): Имя файла, в который будут сохранены объединённые данные. Обратите внимание, что если имя файла заканчивается на gz или bz2, будет применено соответствующее сжатие gzip или bz2.
c84620
train
{ "resource": "" }
Упорядоченный словарь списков с эволюцией данных в зависимости от шага релаксации.
c84640
train
{ "resource": "" }
Добавьте другую траекторию Аргументы: траектория (Траектория): Траектория для добавления
c84660
train
{ "resource": "" }
Объясните различие между неполярными и полярными молекулами в одной ветви поляризации.
c84680
train
{ "resource": "" }
Создаёт график теплового энтропии в диапазоне температур. Параметры: tmin: минимальная температура tmax: максимальная температура ntemp: количество шагов ylim: кортеж, задающий пределы оси y. kwargs: дополнительные параметры, передаваемые в функцию matplotlib 'plot'. Возвращает: фигуру matplotlib
c84700
train
{ "resource": "" }
Анализируйте параллельную эффективность. Возвращает: Объект :class:`ParallelEfficiency`.
c84720
train
{ "resource": "" }
Истинно, если значения строго возрастают.
c84740
train
{ "resource": "" }
Извлеките словарь, который кратко описывает типы и веса рёбер в графе. :return: Словарь, в котором ключами являются строки, указывающие на виды, участвующие в соединениях в алфавитном порядке (например, строка 'Fe-O'), а значениями являются списки весов для этих соединений (например, длины связей).
c84760
train
{ "resource": "" }
Постоянно отправляет `Tasks`, пока не закончатся работы или не будет готовой к запуску ни одной работы. **Аргументы:** - `max_nlaunch`: Максимальное количество запусков. По умолчанию: ограничений нет. - `max_loops`: Максимальное количество циклов. - `sleep_time`: Количество секунд для времени ожидания между итерациями цикла. **Возвращает:** Количество запущенных задач.
c84780
train
{ "resource": "" }
Преобразует десятичные координаты в дискретные координаты относительно размера сетки v.
c84800
train
{ "resource": "" }
Считать параметры конфигурации из файл v том Yaml файле filename.
c84820
train
{ "resource": "" }
Создайте символические ссылки на выходные файлы, созданные другими задачами. .. warning:: Этот метод должен вызываться только тогда, когда расчет готов, поскольку он использует гибкую (импровизированную) методику для поиска файла для создания ссылки.
c84840
train
{ "resource": "" }
Вычисления DFPT могут быть перезапущены только если у нас есть файл 1WF или файл 1DEN. Оба из которых можно использовать для чтения первых-порядковых волновых функций или первого порядка плотности. Предпочтительнее использовать 1WF вместо 1DEN, поскольку можно повторно использовать волновые функции.
c84860
train
{ "resource": "" }
Позволяет получить объект графика. Аргументы: width: Ширина графика. По умолчанию 8 дюймов. height: Высота графика. По умолчанию 6 дюймов. Возвращает: Объект графика matplotlib.
c84880
train
{ "resource": "" }
Получает наборы индексов для эквивалентных значений тензора. Аргументы: voigt (bool): указывает, нужно ли получить группы индексов для тензора в форме Войгта или полной нотации, по умолчанию false. **kwargs: ключевые слова для np.isclose. Может принимать параметры atol и rtol для абсолютной и относительной точности, например: >>> tensor.group_array_indices(atol=1e-8) или >>> tensor.group_array_indices(rtol=1e-5) Возвращает: список групп индексов, где значения тензора эквивалентны на заданных уровнях точности.
c84900
train
{ "resource": "" }
Предоставляет общую энергию Эвальда для подструктуры в том же решетке. Подструктура должна быть подмножеством исходной структуры с возможно различными зарядами. Аргументы: substructure (Structure): Подструктура, для которой нужно вычислить сумму Эвальда. tol (float): Терпимость к совпадению сайтов в десятичных координатах. Возвращает: Сумма Эвальда подструктуры.
c84920
train
{ "resource": "" }
Генерирует псевдообратную матрицу для заданного набора деформаций. Аргументы: strain_states (одномерный массив размера 6xN): список состояний деформаций в виде сопряженных индексов в норме Воича, то есть изменяющихся индексов деформации в зависимости от малой деформации, например, (0, 1, 0, 0, 1, 0) order (int): порядок псевдообратной матрицы, которую необходимо рассчитать Возвращает: mis: псевдообратные матрицы для каждого тензора заданного порядка, которые могут быть умножены на центральную разности производной напряжения по состоянию деформации absent_syms: символы тензора, отсутствующего в выражении для псевдообратной матрицы
c84940
train
{ "resource": "" }
Возвращает эффективные упругие константы из разложения тензора упругости. Аргументы: strain (Strain или 3x3 массив): условие деформации, под которым необходимо рассчитать эффективные константы order (int): порядок ecs, который следует вернуть
c84960
train
{ "resource": "" }
Изобразите коэффициент мерит zT в зависимости от уровней допирования для различных температур. Аргументы: temps: стандартное значение 'all' позволяет изобразить все температуры в анализаторе. Укажите список температур, если хотите изобразить только некоторые. output: с параметром 'average' возвращается среднее значение по трем направлениям, с параметром 'eigs' возвращаются все три направления. relaxation_time: укажите постоянное значение времени релаксации. Возвращает: объект matplotlib
c84980
train
{ "resource": "" }
Получить список всех соседей для всех сайтов в структуре Аргументы: structure (Structure): Входная структура Возврат: Список информации о ближайших соседях для каждого сайта в структуре. Каждая запись имеет тот же формат, что и `get_nn_info`
c85000
train
{ "resource": "" }
Считывает строковое представление объекта ZeoCssr. Аргументы: string: строковое представление объекта ZeoCSSR. Возвращает: Объект ZeoCssr.
c85020
train
{ "resource": "" }
Преобразует список объектов SlabEntry в соответствующий словарь. Предполагается, что если не указано соединение, то это чистый объект SlabEntry, а в объекте SlabEntry с адсорбатом параметр clean_entry задан. Параметры: all_slab_entries (list): Список объектов SlabEntry Возвращает: (dict): Словарь, где элементами являются объекты SlabEntry. Главный ключ – индекс Миллера, который соответствует словарю, в котором чистый объект SlabEntry является ключом к списку объектов SlabEntry с адсорбатом.
c85040
train
{ "resource": "" }
Максимальное изменение объема в процессе вставки
c85060
train
{ "resource": "" }
Эта обратная связь вызывается, когда какое-либо задание достигает статуса `S_OK`. Она выполняет `on_all_ok`, когда все задания в self достигают статуса `S_OK`.
c85080
train
{ "resource": "" }
Начать работу. Сначала вызывают build и _setup, затем отправляют задачи. Вызов не блокирующий, если wait установлено в False.
c85100
train
{ "resource": "" }
Метод удобства для запуска анализа Баэдера с использованием набора объектов Chgcar и Potcar из pymatgen. Данный метод будет: 1. Если присутствуют объекты aeccar, строит временный файл-ссылку как AECCAR0 + AECCAR2. 2. Запускает анализ Баэдера дважды: сначала для заряда, затем второй раз для разницы зарядов (магнитная плотность). :param chgcar: Объект Chgcar :param potcar: (опционально) Объект Potcar :param aeccar0: (опционально) Объект Chgcar из файла aeccar0 :param aeccar2: (опционально) Объект Chgcar из файла aeccar2 :return: Сводный dict
c85120
train
{ "resource": "" }
Вспомогательная функция для вызова ACONVASP с различными аргументами
c85140
train
{ "resource": "" }
Конструктор удобства для ромбоэдрической решётки. Аргументы: a (float): параметр ромбоэдрической ячейки *a*. alpha (float): угол для ромбоэдрической решётки в градусах. Возвращает: Ромбоэдрическая решётка размерами a x a x a.
c85160
train
{ "resource": "" }
Прочитать возбужденные энергии после вычислений с использованием теории плотностей функций с учетом времени (TD-DFT). Значения возвращаются: Список: Список кортежей для каждого перехода, например: [(энергия (эВ), длина волны (нм), степень гармоничности), ...].
c85180
train
{ "resource": "" }
Обрабатывает молекулы дидиэдральной группы, то есть те, у которых пересекаются осями R2 и ведущей осью.
c85200
train
{ "resource": "" }
Проверяет, что все дробные координаты в подмножестве содержатся в сверхмножестве. Аргументы: подмножество, сверхмножество: Списки дробных координат atol (число с плавающей запятой или массив длиной 3): Погрешность для совпадения mask (булев массив): Маска совпадений, которые не разрешены. То есть, если mask[1,2] == True, то подмножество[1] не может быть сопоставлено сверхмножества[2]. Возвращает: True, если все элементы подмножества содержатся в сверхмножестве.
c85220
train
{ "resource": "" }
Определите наименьший сверхклеточный период, который может перечислить предоставленную структуру с использованием заданного порядкового параметра
c85240
train
{ "resource": "" }
Возвращает интерполированную плотность для конкретной энергии. Аргументы: energy: Энергия, для которой возвращается плотность.
c85260
train
{ "resource": "" }
Создает объект XYZ из строки. Аргументы: contents: Строка, представляющая файл XYZ. Возвращает: Объект XYZ
c85280
train
{ "resource": "" }
Возвращает размер сверхклетки и указывает, следует ли применить сверхклетку к s1. Если fu равно 1, s1_supercell возвращается как true, чтобы избежать неоднозначности.
c85320
train
{ "resource": "" }
Преобразуйте код состояния в описательную строку.
c85340
train
{ "resource": "" }
Получает значение канала PCAN Примечания: Параметры могут быть присутствующими или отсутствовать в зависимости от типа используемого оборудования (канал PCAN). Если параметр недоступен, будет возвращена ошибка PCAN_ERROR_ILLPARAMTYPE. Значение, возвращаемое этим методом, представляет собой двухэлементный кортеж, где первое значение — это результат (TPCANStatus) метода, а второе значение — запрошенное значение. Параметры: Channel : TPCANHandle, представляющий канал PCAN Parameter : тому представляемый параметр TPCANParameter, который нужно получить Возвращает: Кортеж, содержащий 2 значения
c85360
train
{ "resource": "" }
Поставщик услуг обеспечивает периодическую отправку сообщений с использованием многопоточности. При переопределении этого метода можно использовать более эффективный подход, специфичный для конкретной платформы. :параметр can.Message msg: Сообщение для передачи :параметр float period: Период в секундах между каждым сообщением :параметр float duration: Длительность, в течение которой будут отправляться сообщения с указанной частотой. Если длительность не указана, задача будет продолжаться бесконечно. :возвращаемое значение: Запущенный экземпляр задачи. Обратите внимание, что задачу можно остановить (а в зависимости от платформы и изменить) путем вызова метода :meth:`stop`. :возвращаемый тип: can.broadcastmanager.CyclicSendTaskABC
c85380
train
{ "resource": "" }
Конвертирует заданное значение скорости передачи данных для модулей USB-CAN от Systec в соответствующую строку сообщения. :param BaudrateEx baudrate_ex: Регистры времени работы шины (см. перечисление :class:`BaudrateEx`) :return: Строка сообщения о скорости передачи данных. :rtype: str
c85400
train
{ "resource": "" }
Получает информацию swag из строки документации для определений, основанных на классах
c85420
train
{ "resource": "" }
Записать файл с указанным именем, с расширением, указывающим формат. - jpeg_quality -- качество (при использовании JPEG; 1 - 100, 0 для значения по умолчанию) - jpeg_progressive -- (при использовании JPEG; 0 для последовательного отображения, 1 для прогрессивного)
c85440
train
{ "resource": "" }
Выберите изображение для OCR. Оно может не совпадать с отображаемым изображением в зависимости от предварительной обработки. Это изображение никогда не будет показано пользователю.
c85460
train
{ "resource": "" }
Получить версию указанной программы
c85480
train
{ "resource": "" }
Верни кортеж, описывающий поля этого dataclass. Принимает dataclass или экземпляр одного из них. Элементы кортежа имеют тип Field.
c85500
train
{ "resource": "" }
Получить все заявки на ворота, появляющиеся в prog. :param Program prog: Программа :return: Список всех ворот в prog (без дубликатов). :rtype: List[Gate]