_id
stringlengths
2
7
title
stringclasses
1 value
partition
stringclasses
3 values
language
stringclasses
1 value
meta_information
dict
text
stringlengths
5
1.76k
c100120
train
{ "resource": "" }
Выполните дополнительную проверку, которая невозможна только на основе JSON-схем. Аргументы: instance: объект STIX, который должен быть проверен. checks: последовательность вызываемых функций, которые выполняют проверки. Каждая вызываемая функция может быть написана с 1 аргументом, который является проверяемым объектом, или 2 аргументами, которые являются объектом и экземпляром ValidationOptions. options: экземпляр ValidationOptions с настройками, влияющими на то, как должна быть выполнена проверка.
c100140
train
{ "resource": "" }
Убедитесь, что пользовательские свойства следуют строгим стилям именования. Не проверяет имена свойств в пользовательских объектах.
c100180
train
{ "resource": "" }
Убедитесь, что свойство объектов файлов 'encryption_algorithm' входит в словарь поисковых терминов 'encryption-algo-ov'.
c100200
train
{ "resource": "" }
Обновляйте несколько приложений. Применяет изменяемые настройки элементов приложений либо путём обновления существующих, либо создания новых. :param apps: последовательность настроек приложений :param bool force: применить даже если идёт развертывание :param bool minimal: игнорировать значения None и пустые коллекции :returns: словарь, содержащий id развертывания и версию :rtype: dict
c100220
train
{ "resource": "" }
Отменить развертывание. :param str deployment_id: идентификатор развертывания :param bool force: если истина, не создавать развертывание отката для восстановления предыдущей конфигурации :возвращает: словарь, содержащий идентификатор и версию развертывания (пустой словарь, если force=True) :rtype: dict
c100240
train
{ "resource": "" }
Вычислите разницу между текущим временем и объектом datetime и верните человекочитаемую форму объекта разницы.
c100260
train
{ "resource": "" }
Преобразуйте URL в имя безопасное для Avro. Если у URL нет фрагмента, верните этот простой URL. Извлеките либо последнюю часть из фрагмента URL, находящуюся после символа слэша, в противном случае весь фрагмент.
c100280
train
{ "resource": "" }
Функция для получения кода возврата по URL Признание: http://blog.jasonantman.com/2013/06/python-script-to-check-a-list-of-urls-for-return-code-and-final-return-code-if-redirected/
c100300
train
{ "resource": "" }
Получить информацию о пользователе Возвращает: dict: Информация о пользователе None: Если пользователь не найден или произошла ошибка
c100320
train
{ "resource": "" }
Частичное обновление документа в индексе с именем. Частичные обновления вызываются при сохранении документа через 'update_fields'. Эти поля передаются в метод as_search_document, чтобы он смог создать частичный документ. ОБРАТИТЕ ВНЯТИЕ: мы не просто вызываем as_search_document и затем снимаем поля, которые НЕ в update_fields, так как мы пытаемся избежать возможно затратных операций при создании источника документа. Каноничным примером этого метода является обновление одного только таймстемпа в модели — мы не хотим перебирать по отношениям модели и создавать документ в этом случае — нам нужно просто передать таймстемп. При отправке частичного обновления через POST метод `as_search_document` необходимо передать в `client.update`, обернув его в узел "doc", см.: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs-update.html
c100340
train
{ "resource": "" }
Проверьте конфигурацию и подключите сигналы.
c100360
train
{ "resource": "" }
Пытается загрузить слой из указанного файла. Это аналогично методу loadLayer, но он не запрашивает CRS, независимо от текущей конфигурации в настройках QGIS.
c100380
train
{ "resource": "" }
Средство для поддержки объединения удобных словарей на всех версиях Python.
c100400
train
{ "resource": "" }
Возвращите `True`, если покрытие улучшилось, в противном случае `False`. Это не гарантирует, что все изменения охвачены. Если вам это нужно, используйте `CoberturaDiff.has_all_changes_covered()` вместо этого.
c100420
train
{ "resource": "" }
Украсьте функцию, чтобы она вызывалась при возникновении данного события. Функция может быть корутиной. Ваша функция должна принимать **kwargs, в случае если событие возникает с непредвиденными kwargs. Пример ------ import asyncio import bottom client = bottom.Client(...) @client.on("test") async def func(one, two, **kwargs): print(one) print(two) print(kwargs) events.trigger("test", **{"one": 1, "two": 2, "extra": "foo"}) loop = asyncio.get_event_loop() # Запустите все очередные события loop.stop() loop.run_forever()
c100440
train
{ "resource": "" }
Вернуть false, если суффиксы взаимоисключающи.
c100460
train
{ "resource": "" }
Получить базовый путь для назначения загрузки для списка песен.
c100480
train
{ "resource": "" }
Расшифрованное сообщение.
c100500
train
{ "resource": "" }
Получить следующее сообщение, ожидающее в очереди. :возврат: Экземпляр класса :class:`carrot.backends.base.BaseMessage`, или ``None``, если нет сообщений для приема. :keyword enable_callbacks: Включить callback-функции. Сообщение будет обработано с использованием всех зарегистрированных callback-функций. По умолчанию отключено. :keyword auto_ack: Переопределить настройку по умолчанию :attr:`auto_ack`. :keyword no_ack: Переопределить настройку по умолчанию :attr:`no_ack`.
c100520
train
{ "resource": "" }
Установочный метод для свойства selected_action.
c100540
train
{ "resource": "" }
Создайте новый бэкколбэк-ресемплер.
c100560
train
{ "resource": "" }
Если в качестве входных данных предоставляется файл CSV, программа извлекает заголовочную информацию из этого файла. В противном случае эта данные заголовка должны быть явно предоставлены при создании объекта.
c100580
train
{ "resource": "" }
Возвращает веса так, чтобы дерево с минимальной средней абсолютной ошибкой на данных, не вовлеченных в обучение (out-of-bag).
c100600
train
{ "resource": "" }
Извлекайте проблемы из очереди сборки и отправляйте их. Примечание: Этот метод всегда выполняется внутри потока-демона.
c100620
train
{ "resource": "" }
Добавляет полезные объекты в класс и выполняет проверки безопасности.
c100640
train
{ "resource": "" }
Читает файл с отношениями Германет ``gn_relations.xml``, который перечисляет все отношения между лексическими единицами и синсетами. Аргументы: - `filename`:
c100660
train
{ "resource": "" }
Переупаковать запись в более чистую структуру для потребления.
c100680
train
{ "resource": "" }
Установите поле объекта в значение по умолчанию, если оно не имеет значения
c100700
train
{ "resource": "" }
Зафиксируйте транзакцию с фиксированным идентификатором транзакции. Чтение транзакций может вызывать метод commit() неограниченное количество раз, в то время как записывающая транзакция может использовать тот же идентификатор tx_id только в течение 10 минут с момента первого вызова.
c100720
train
{ "resource": "" }
Вернуть количество байт, необходимых для хранения словаря массивов. Аргументы ------------ arrays: список Список словарей, определяющих массивы. template: словарь Словарь ключ-значение, используемый для замены любых строковых значений в массивах конкретными целочисленными значениями. Возвращает ----------- Количество байт, необходимых для представления всех массивов.
c100740
train
{ "resource": "" }
Вызовите вычисление TensorFlow
c100760
train
{ "resource": "" }
Источник данных наблюдаемой видимости
c100780
train
{ "resource": "" }
Верните массив координат LMS для Монблана.
c100800
train
{ "resource": "" }
Проверяет, есть ли у этой команды доступ к ``repo``. :param str repo: (обязательно), формат: 'user/repo' :возвращает: bool
c100820
train
{ "resource": "" }
Итерируйте по активам, доступным для этого выпуска. :param int number: (опционально), количество активов для возврата :param str etag: (опционально), последний заголовок ETag, отправленный :возвращает: генератор объектов класса :class:`Asset <Asset>`
c100840
train
{ "resource": "" }
Создаёт новый URL для API с нуля.
c100860
train
{ "resource": "" }
Возвращает список доступных шаблонов. :возвращает: список имен шаблонов
c100880
train
{ "resource": "" }
Возвращает объект Organization для имени входа. :param str login: (обязательный), имя входа организации :возвращает: :class:`Organization <github3.orgs.Organization>`
c100900
train
{ "resource": "" }
Итерировать по организациям, в которых состоит пользователь: :param int number: (необязательно), количество организаций для возврата. По умолчанию: -1 возвращает все доступные организации. :param str etag: (необязательно), ETag из предыдущего запроса к тому же конечному пункту. :возвращает: список :class:`Event <github3.orgs.Organization>`.
c100920
train
{ "resource": "" }
Создать форк этого репозитория. :param str organization: (обязательно) логин для организации, под которой нужно создать форк :возвращает: класс :class:`Repository <Repository>` в случае успеха, иначе None
c100940
train
{ "resource": "" }
Просматривайте ветки в этом репозитории. :param int number: (необязательный), количество веток для возврата. По умолчанию: -1 возвращает все ветки :param str etag: (необязательный), ETag из предыдущего запроса на ту же конечную точку. :возвращает: генератор класса `Branch <github3.repos.branch.Branch>`\ е
c100960
train
{ "resource": "" }
Перебирает состояния для конкретного SHA. :param str sha: SHA коммита, для которого нужно получить список состояний. :param int number: (опционально), возвращает до number состояний. По умолчанию: -1 возвращает все доступные состояния. :param str etag: (опционально), ETag из предыдущего запроса на такой же конечный пункт. :returns: генератор класса :class:`Status <github3.repos.status.Status>`
c100980
train
{ "resource": "" }
Получите параметр конфигурации Aegea по имени
c101000
train
{ "resource": "" }
Количество запросов до того, как GitHub накладывает ограничения на количество запросов. :возвращает: int
c101020
train
{ "resource": "" }
Возвращает первый общий предок данного узла и заданного списка 'target_nodes'. **Примеры:** `t = tree.Tree("(((A:0.1, B:0.01):0.001, C:0.0001):1.0[&&NHX:name=common], (D:0.00001):0.000001):2.0[&&NHX:name=root];")` `A = t.get_descendants_by_name("A")[0]` `C = t.get_descendants_by_name("C")[0]` `common = A.get_common_ancestor(C)` `print common.name`
c101040
train
{ "resource": "" }
Преобразовать строку HTML в таблицу данных Параметры ---------- html_string : str row_count : int column_count : int Возвращает ------- data_table : список списков str
c101060
train
{ "resource": "" }
Расслоенные деревья с хэшами на вершинах
c101080
train
{ "resource": "" }
Возвращает значения узлов из объекта дерева в порядке отображения нод на графике. Чтобы изменить значения, вам необходимо изменить объект .treenode напрямую, задавая новые 'features'. Например: ``` for node in ttree.treenode.traverse(): node.add_feature("PP", 100) ``` По умолчанию значения узлов и листьев скрыты (установлены как ""), чтобы их не отображать на графике дерева. Чтобы включить значения для этих узлов, используйте аргументы 'show_root'=True или 'show_tips'=True. tree.get_node_values("support", True, True)
c101100
train
{ "resource": "" }
Декоратор, который проверяет, есть ли у временной серии более эффективная реализация функции.
c101120
train
{ "resource": "" }
Соберите реализации из данного словаря атрибутов.
c101140
train
{ "resource": "" }
Вернуть true, если obj — это числовое значение.
c101160
train
{ "resource": "" }
Итеративно экспортирует структуру дерева и возвращает её представление в формате NHX.
c101180
train
{ "resource": "" }
Добавляет две новые строки в конец текста.
c101200
train
{ "resource": "" }
Возвращает устройство по указанному индексу. Вызывает ValueError, если устройство по указанному индексу не существует.
c101220
train
{ "resource": "" }
Уменьшить HTML ссылки для снижения трафика
c101240
train
{ "resource": "" }
Вызов API Агрегации Новостных Сообщений Возвращает: данные в формате JSON
c101260
train
{ "resource": "" }
Соберите резервные копии в указанном месте. :param location: Любое значение, принимаемое функцией :func:`coerce_location()`. :returns: Отсортированный :class:`list` объектов :class:`Backup` (резервные копии отсортированы по дате). :raises: :exc:`~exceptions.ValueError` если указанный каталог не существует или недоступен для чтения.
c101280
train
{ "resource": "" }
По желанию запускает кластер Spark и затем запускает ADAM для подсчета k-мер на входном файле. :param job: Задача Toil :param input_file: URL/путь к входному файлу для подсчета k-мер. :param output_path: URL/путь для сохранения подсчетов k-мер. :param kmer_length: Длина подстрок k-мер для подсчета. :param spark_conf: Опциональная конфигурация Spark. Если указана, количество работников не должно быть установлено. :param workers: Опциональное количество запускаемых работников Spark. Если указано, spark_conf не должна быть установлена, и cores и memory должны быть установлены. :param cores: Количество ядер на работнике Spark. Должно быть установлено, если работники установлены. :param memory: Количество памяти предоставляемое работникам Spark. Должно быть установлено, если работники установлены. :param sudo: Нужно ли запускать контейнеры Spark с помощью sudo. :type job: toil.Job :type input_file: string :type output_path: string :type kmer_length: int или string :type spark_conf: string или None :type workers: int или None :type cores: int или None :type memory: int или None :type sudo: boolean
c101300
train
{ "resource": "" }
Передаём отчётный BAM-файл образца на S3 Вход1: экземпляр Азбука работы Вход2: словарь jobstore идентификаторов Вход3: словарь аргументов ввода Вход4: кортеж образца -- содержит универсальный идентификатор (UUID) и URL образца
c101320
train
{ "resource": "" }
Создает bam только с транскриптомом job_vars: tuple — кортеж словарей: input_args и ids
c101340
train
{ "resource": "" }
Выполняет выравнивание FastQ-файлов на BAM с помощью STAR :param JobFunctionWrappingJob job: передаётся автоматически Toil :param Namespace inputs: хранит входные аргументы (см. main) :param str r1_cutadapt: FileStore ID файла FastQ первой очереди :param str r2_cutadapt: FileStore ID файла FastQ второй очереди
c101360
train
{ "resource": "" }
Загрузить образец и запустить BWA-kit - `JobFunctionWrappingJob job`: передается Toil автоматически. - `tuple(str, list) sample`: UUID и URL для образца. - `Namespace inputs`: содержит входные аргументы. - `dict ids`: идентификаторы в FileStore для общих входных данных.
c101380
train
{ "resource": "" }
Вернуть True, если пароль был успешно установлен
c101400
train
{ "resource": "" }
Вернуть True, если предполагаемые каталоги и контейнеры присутствуют в datadir, sitedir и containers.
c101420
train
{ "resource": "" }
Возвращайте номер порта из диапазона 5000-5999 на основании имени среды, который будет использоваться по умолчанию, если пользователь не выбрал его.
c101460
train
{ "resource": "" }
Откройте окно браузера в этом окружении. Использование: datacats open [-r] [-s NAME] [ОКРЮЖЕНИЕ] Варианты: -s, --site=NAME Выберите сайт для открытия [по умолчанию: primary] ОКРЮЖЕНИЕ может быть именем окружения или путём к директории с окружением. По умолчанию: '.'
c101480
train
{ "resource": "" }
Удалите все колеблющиеся точки данных по величинам. Параметры ---------- date : массив Массив дат. mag : массив Массив величин. err : массив Массив ошибок величин. threshold : float, опционально Порог для сигма-клиппинга. iteration : int, опционально Количество итераций. Возвращает ------- date : массив Даты, обработанные с помощью сигма-клиппинга. mag : массив Величины, обработанные с помощью сигма-клиппинга. err : массив Ошибки величин, обработанные с помощью сигма-клиппинга.
c101500
train
{ "resource": "" }
Вернуть разницу максимума и минимума скользящей суммы. Параметры ---------- mag : array_like Массив величин. Возвращает ------- mm_cusum : float Разница максимума и минимума скользящей суммы.
c101520
train
{ "resource": "" }
Копировать память из устройства в хост. Копировать данные из памяти устройства в память хоста. Параметры ---------- dst : ctypes pointer Указатель в памяти хоста. src : ctypes pointer Указатель в памяти устройства. count : int Количество байт для копирования.
c101540
train
{ "resource": "" }
Список-осведомленный получение.
c101560
train
{ "resource": "" }
Вызывать ``feed_forward`` для каждой задачи и объединять активации. Передает ``input_data`` на все задачи и возвращает активации в виде списка. **Параметры:** input_data: ``GPUArray`` Данные входа для вычисления активаций. prediction: bool, опционально Использование предиктивной модели. Подходит только при использовании dropout. Если ``true``, то веса умножаются на 1 - dropout, если слой использует dropout. **Возвращает:** activations: список ``GPUArray`` Активации выходных единиц, один элемент для каждой задачи.
c101580
train
{ "resource": "" }
Произведение двух матриц вида треугольная матрица для комплексной треугольной матрицы.
c101600
train
{ "resource": "" }
Пропагируйте вперед через слой. **Параметры:** `input_data` : ``GPUArray`` Входные данные для вычисления активаций. `prediction` : bool, опционально Использует ли предсказательную модель. Связано только с использованием дропаута. Если true, то веса будут умножены на 1 - дропаут, если слой использует дропаут. **Возвращает:** `activations` : ``GPUArray`` Активации выходных единиц.
c101620
train
{ "resource": "" }
Проверить изображения на наличие столбцов биаса. Параметры ---------- xstart : int Начальная колонка, соответствующей области прочтения в координатах детектора. xsize : int Количество колонок в области прочтения. total_prescan_pixels : int Общее количество предсканирующих пикселей для одного усилителя на детекторе. По умолчанию 24 для WFC. total_science_pixels : int Общее количество научных пикселей по всему детектору. По умолчанию 4096 для WFC (по два усилителя). Возвращает ------- hasoverscan : bool Показатель наличия столбцов-биасов на изображении. leading : int Количество столбцов-биасов на стороне усилителей A/C CCD-матриц ("TRIMX1" в ``OSCNTAB``). trailing : int Количество столбцов-биасов на стороне усилителей B/D CCD-матриц ("TRIMX2" в ``OSCNTAB``).
c101640
train
{ "resource": "" }
Используется хуком `register_admin_urls` Wagtail для регистрации URL, используемых любыми связанными экземплярами ModelAdmin.
c101660
train
{ "resource": "" }
Декоратор, который издает события после завершения функции. :param event: Имя события. :type event: str :return: Такой же вызываемый объект (callable). .. note: Это просто вызывает функции без передачи параметров в подписанные вызываемые объекты. Это отлично подходит, если вы хотите выполнить некий пост-обработку без необходимости для вызываемого объекта в знании информации перед этим.
c101680
train
{ "resource": "" }
Настройка соединения.
c101700
train
{ "resource": "" }
Напиши асинхронное сообщение, затем восстанови запрос и введенный текст.
c101720
train
{ "resource": "" }
Копирует значение даты и времени в строку даты и времени в формате ISO 8601. Возвращает: str: Значение даты и времени, отформатированное в строку даты и времени в формате ISO 8601, или None, если временная метка не может быть скопирована в строку даты и времени.
c101740
train
{ "resource": "" }
Обработайте абзац, который включает все содержимое под ним.
c101760
train
{ "resource": "" }
Обработайте одно событие.
c101780
train
{ "resource": "" }
Отображает палитру на экране
c101800
train
{ "resource": "" }
Установите пакет, который я представляю, без зависимостей. Следуйте типичным параметрам установки pip, переданным на командной строке.
c101820
train
{ "resource": "" }
Удалите одну букву справа или слева от курсора.
c101840
train
{ "resource": "" }
команда tree является заменой для команды unix.
c101860
train
{ "resource": "" }
измените структуру таблицы для работы с различными диалектами
c101880
train
{ "resource": "" }
проведите поиск в NCBI Blast по последовательности этого признака
c101900
train
{ "resource": "" }
Запустите команду psql
c101920
train
{ "resource": "" }
Получает пропускную способность пакета Opus.
c101940
train
{ "resource": "" }
Удалите узел, заменив его на его детей.
c101960
train
{ "resource": "" }
Вставляет элемент в список только если он не равен None
c101980
train
{ "resource": "" }
Написать файл в журнал. Параметры ---------- filepath : str Путь к файлу, который нужно записать. magicc_version : int Версия MAGICC, для которой мы хотим записать файлы. Намечники MAGICC7 и MAGICC6 несовместимы, поэтому нам нужно знать для какой из них мы записываем.
c102000
train
{ "resource": "" }
Возвращает true, если вопрос ответен в записи.
c102040
train
{ "resource": "" }
Проверяет сеть на уникальность имени сервиса, внося изменения в переданный ServiceInfo, если оно не уникально.
c102060
train
{ "resource": "" }
Скопируйте все файлы из исходной папки в целевую. Игнорируйте подкаталоги.
c102080
train
{ "resource": "" }
Сохраните указанное пользователем значение и вызовите функцию установки.
c102100
train
{ "resource": "" }
Определите типы всех текущих предметов обмена, которые должны изменить значения объектов |StateSequence| или |LogSequence|.
c102120
train
{ "resource": "" }
Возвращайте заголовок регулярного или дополнительного управляющего файла параметрами. Заголовок содержит стандартную информацию о кодировке, команду импорта для данного модели и реальные размеры шагов параметра и симуляции. Первый пример показывает, что если вы передаете модель как строку, вам нужно убедиться, что эта строка имеет смысл: ```python >>> from hydpy.core.parametertools import get_controlfileheader, Parameter >>> from hydpy import Period, prepare_model, pub, Timegrids, Timegrid >>> print(get_controlfileheader(model='no model class', ... parameterstep='-1h', ... simulationstep=Period('1h'))) # -*- coding: utf-8 -*- <BLANKLINE> from hydpy.models.no model class import * <BLANKLINE> simulationstep('1h') parameterstep('-1h') <BLANKLINE> <BLANKLINE> ``` Второй пример показывает опцию "saver", с помощью которой можно передать корректный объект модели. Это также показывает, что функция |get_controlfileheader| пытается получить размеры шагов параметра и симуляции из глобального объекта |Timegrids| модуля |pub| по необходимости: ```python >>> model = prepare_model('lland_v1') >>> _ = Parameter.parameterstep('1d') >>> pub.timegrids = '2000.01.01', '2001.01.01', '1h' >>> print(get_controlfileheader(model=model)) # -*- coding: utf-8 -*- <BLANKLINE> from hydpy.models.lland_v1 import * <BLANKLINE> simulationstep('1h') parameterstep('1d') <BLANKLINE> <BLANKLINE> ```
c102140
train
{ "resource": "" }
Имена и пути доступных рабочих каталогов. Доступные рабочие каталоги — это те, которые хранятся в базовой директории соответствующего класса FileManager. Каталоги, имена которых начинаются с подчёркивания, игнорируются (используйте их для обработки дополнительных файлов данных, если хотите). Сжатые каталоги, которые можно распаковать на лету, также считаются доступными каталогами: ```python >>> from hydpy.core.filetools import FileManager >>> filemanager = FileManager() >>> filemanager.BASEDIR = 'basename' >>> filemanager.projectdir = 'projectname' >>> import os >>> from hydpy import repr_, TestIO >>> TestIO.clear() >>> with TestIO(): ... os.makedirs('projectname/basename/folder1') ... os.makedirs('projectname/basename/folder2') ... open('projectname/basename/folder3.zip', 'w').close() ... os.makedirs('projectname/basename/_folder4') ... open('projectname/basename/folder5.tar', 'w').close() ... filemanager.availabledirs # doctest: +ELLIPSIS Folder2Path(folder1=.../projectname/basename/folder1, folder2=.../projectname/basename/folder2, folder3=.../projectname/basename/folder3.zip) ```
c102180
train
{ "resource": "" }
Обновления |Бранч| на основе |Outputs|.