_id
stringlengths 2
7
| title
stringclasses 1
value | partition
stringclasses 3
values | language
stringclasses 1
value | meta_information
dict | text
stringlengths 5
1.76k
|
|---|---|---|---|---|---|
c102200
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Резюмируем результаты различных функций откликов.
Обязательный вычисленный параметр:
|Nmb|
Обязательные последовательности потоков:
|QPOut|
Вычисленная последовательность потоков:
|QOut|
Примеры:
Инициализируем модель ARMA с тремя различными функциями откликов:
>>> from hydpy.models.arma import *
>>> parameterstep()
>>> derived.nmb(3)
>>> fluxes.qpout.shape = 3
Определяем выходные значения трёх функций откликов и применяем метод |calc_qout_v1|:
>>> fluxes.qpout = 1.0, 2.0, 3.0
>>> model.calc_qout_v1()
>>> fluxes.qout
qout(6.0)
|
||
c102220
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Сохранить параметры управления объектом |Model|, обрабатываемым каждым объектом |Element|, а также те, которые обрабатываются данным объектом |Auxfiler|.
|
||
c102240
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Примените все методы, сохраненные в скрытом атрибуте `PART_ODE_METHODS`.
>>> из hydpy.models.test_v1 импортировать *
>>> parameterstep()
>>> k(0.25)
>>> состояния.s = 1.0
>>> модель.calculate_single_terms()
>>> потоки.q
q(0.25)
|
||
c102260
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Загрузите временные ряды, определённые с помощью фактического элемента XML `reader`.
```python
>>> from hydpy.core.examples import prepare_full_example_1
>>> prepare_full_example_1()
>>> from hydpy import HydPy, TestIO, XMLInterface
>>> hp = HydPy('LahnH')
>>> with TestIO():
... hp.prepare_network()
... hp.init_models()
... interface = XMLInterface('single_run.xml')
... interface.update_options()
... interface.update_timegrids()
... series_io = interface.series_io
... series_io.prepare_series()
... series_io.load_series()
>>> from hydpy import print_values
>>> print_values(
... hp.elements.land_dill.model.sequences.inputs.t.series[:3])
-0.298846, -0.811539, -2.493848
```
|
||
c102280
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вычислить расход обеих преддолин размыва согласно методу Мэннинга-Стриклера.
Необходимые параметры контроля:
|EKV|
|SKV|
|Gef|
Требуемый последовательный приток:
|AV|
|UV|
Вычисленная последовательная приток:
|lstream_fluxes.QV|
Примеры:
Для соответствующих строго положительных значений:
>>> из hydpy.models.lstream импортировать *
>>> parameterstep()
>>> ekv(2.0)
>>> skv(50.0)
>>> gef(0.01)
>>> fluxes.av = 3.0
>>> fluxes.uv = 7.0
>>> model.calc_qv_v1()
>>> fluxes.qv
qv(17.053102, 17.053102)
Для нулевых или отрицательных значений протекающей площади или
мокрой окружности:
>>> fluxes.av = -1.0, 3.0
>>> fluxes.uv = 7.0, 0.0
>>> model.calc_qv_v1()
>>> fluxes.qv
qv(0.0, 0.0)
|
||
c102340
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Постройте мгновенную единичную гидрографию.
Дополнительный аргумент позволяет определить порог для суммы гидрограммы, который используется для корректировки наибольшего значения оси x. Он должен быть значением от нуля до единицы.
|
||
c102360
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Форма массива, содержащего активацию нейронов скрытого слоя.
Первое целочисленное значение — количество связей между скрытыми слоями, второе целочисленное значение — максимальное количество нейронов всех скрытых слоёв, информацию которых передают другому скрытому слою (все, кроме последнего), а третье целочисленное значение — максимальное количество нейронов всех скрытых слоёв, получающих информацию от другого скрытого слоя (все, кроме первого):
```python
>>> from hydpy import ANN
>>> ann = ANN(None)
>>> ann(nmb_inputs=6, nmb_neurons=(4, 3, 2), nmb_outputs=6)
>>> ann.shape_weights_hidden
(2, 4, 3)
>>> ann(nmb_inputs=6, nmb_neurons=(4,), nmb_outputs=6)
>>> ann.shape_weights_hidden
(0, 0, 0)
```
|
||
c102380
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Удобный метод для того, чтобы сделать реальный экземпляр |HydPy| запускаемым.
|
||
c102400
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получить необходимый сигнал удаленного освобождения для последнего шага симуляции.
Требуемая последовательность логов:
|LoggedRequiredRemoteRelease|
Рассчитанная последовательность потока:
|RequiredRemoteRelease|
Основное уравнение:
:math:`RequiredRemoteRelease = LoggedRequiredRemoteRelease`
Пример:
>>> from hydpy.models.dam import *
>>> parameterstep()
>>> logs.loggedrequiredremoterelease = 3.0
>>> model.calc_requiredremoterelease_v2()
>>> fluxes.requiredremoterelease
requiredremoterelease(3.0)
|
||
c102420
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Извлечите независимые переменные из предоставленных значений и верните их в виде матрицы с n столбцами в форме, подходящей для метода меньших квадратов, применяемого в методе |ARMA.update_ar_coefs|.
|
||
c102440
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Загрузить утверждения данных.
|
||
c102460
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вернуть экземпляр класса |Period| на основе заданного количества секунд.
|
||
c102480
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращаем строковое представление с помещенными в префикс и обернутыми значенийами, используя функцию |repr|.
Посмотрите на примеры использования функции assignrepr_values:
```python
>>> from hydpy.core.objecttools import assignrepr_values
>>> print(assignrepr_values(range(1, 13), 'test(', 20) + ')')
test(1, 2, 3, 4, 5,
6, 7, 8, 9, 10,
11, 12)
```
Если ширина не задана, производится без вложения с текстом:
```python
>>> print(assignrepr_values(range(1, 13), 'test(') + ')')
test(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12)
```
Для избежания слишком длинных строковых представлений можно использовать параметр eллипсис:
```python
>>> from hydpy import pub
>>> with pub.options.ellipsis(1):
... print(assignrepr_values(range(1, 13), 'test(', 20) + ')')
test(1, ...,12)
>>> with pub.options.ellipsis(5):
... print(assignrepr_values(range(1, 13), 'test(', 20) + ')')
test(1, 2, 3, 4, 5,
...,8, 9, 10,
11, 12)
>>> with pub.options.ellipsis(6):
... print(assignrepr_values(range(1, 13), 'test(', 20) + ')')
test(1, 2, 3, 4, 5,
6, 7, 8, 9, 10,
11, 12)
```
|
||
c102520
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Полный объект |Selection| всех "поставляющих" и "маршрутизируемых" элементов и необходимых узлов.
```
>>> from hydpy import RiverBasinNumbers2Selection
>>> rbns2s = RiverBasinNumbers2Selection(
... (111, 113, 1129, 11269, 1125, 11261,
... 11262, 1123, 1124, 1122, 1121))
>>> rbns2s.selection
Selection("complete",
nodes=("node_1123", "node_1125", "node_11269", "node_1129",
"node_113", "node_outlet"),
elements=("land_111", "land_1121", "land_1122", "land_1123",
"land_1124", "land_1125", "land_11261",
"land_11262", "land_11269", "land_1129",
"land_113", "stream_1123", "stream_1125",
"stream_11269", "stream_1129", "stream_113"))
```
Помимо возможных модификаций имен узлов и элементов, имя выбора может быть установлено иначе:
```
>>> rbns2s.selection_name = 'sel'
>>> from hydpy import pub
>>> with pub.options.ellipsis(1):
... print(repr(rbns2s.selection))
Selection("sel",
nodes=("node_1123", ..., "node_outlet"),
elements=("land_111", ..., "stream_113"))
```
|
||
c102540
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вернуть кортеж из одной целочисленной переменной и одного или нескольких объектов подстановки (slice), обращающихся ко всем значениям определенного устройства внутри NetCDFVariableDeep.array.
Пример:
```python
>>> from hydpy.core.netcdftools import NetCDFVariableDeep
>>> ncvar = NetCDFVariableDeep('test', isolate=False, timeaxis=1)
>>> ncvar.get_slices(2, [3])
(2, slice(None, None, None), slice(0, 3, None))
>>> ncvar.get_slices(4, (1, 2))
(4, slice(None, None, None), slice(0, 1, None), slice(0, 2, None))
>>> ncvar = NetCDFVariableDeep('test', isolate=False, timeaxis=0)
>>> ncvar.get_slices(4, (1, 2))
(slice(None, None, None), 4, slice(0, 1, None), slice(0, 2, None))
```
|
||
c102580
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Выполняет диагностику Гьюик на предоставленных цепочках.
Параметры
----------
цепь : int или str, необязательно
Цепочка, на которой следует выполнить диагностику. По умолчанию это `None`,
что означает выполнение диагностики на всех цепочках. Вы также можете
указать целое число (индекс цепочки) или строку (название цепочки, если вы его установили).
first : float, необязательно
Количество начала цепочки, которое следует использовать
last : float, необязательно
Конечная часть цепочки, которую следует использовать
threshold : float, необязательно
Определяет уровень значимости для тестирования нормальности.
Возвращает
-------
float
Указывает, проходят ли цепочки тест.
|
||
c102600
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создать собранный модель Keras.
Параметры
----------
input_shape : tuple, длина=3
Форма каждого примера изображения.
Возвращает
-------
model : keras.Model
Построенная модель.
|
||
c102620
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте экземпляр Moap на основе имени прогнозиста.
Параметры
----------
name : str
Имя прогнозиста (например, Xgboost, BayesianRidge, ...)
ncpus : int, необязательно
Количество потоков. По умолчанию указано в конфигурации.
Возвращаемое значение
-------
moap : экземпляр Moap
Экземпляр moap.
|
||
c102640
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вычисляет сходство мотивов на основе корреляции Пирсона по оценкам.
Базируется на работах Киелбаса (2015) и Грау (2015).
Оценки рассчитываются путем сканирования последовательности де Брёйна длиной в 7-меры.
Эта последовательность взята из ShortCAKE (Оренштейн и Шамир, 2015).
Опционально можно использовать другую последовательность, передав её в качестве аргумента.
Параметры
----------
m1 : Экземпляр мотива
Первый мотив для сравнения.
m2 : Экземпляр мотива
Второй мотив для сравнения.
seq : str, опционально
Последовательность для сканирования вместо последовательности де Брёйна с k=7.
Возвращает
-------
score, position, strand
|
||
c102660
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возврат общего объема информации мотива.
Возврат
--------
ic : float
Информационный объем мотива.
|
||
c102680
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Напиши последовательности в файл, отформатированный в формате FASTA
|
||
c102700
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получить последовательность
|
||
c102720
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Чтение из сокета с буферизацией. Читает все доступные данные из сокета.
@fp: Файловый указатель для сокета.
@return: Строка символов, прочитанных из буфера.
|
||
c102740
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Решение системы линейных уравнений с использованием объекта Numeric.
Параметры
----------
sys : const
один из констант описания системы UMFPACK, например,
UMFPACK_A, UMFPACK_At, см. список umfSys и документацию UMFPACK
mtx : scipy.sparse.csc_matrix или scipy.sparse.csr_matrix
Ввод.
rhs : ndarray
правая сторона уравнения
autoTranspose : bool
автоматически изменяет `sys` на транспонированную форму, если `mtx` в формате CSR,
так как UMFPACK предполагает внутренне формат CSC
Возвращает
-------
sol : ndarray
Решение системы уравнений.
|
||
c102760
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Выполни команду и верни результат в виде списка строк.
@param cmd: Команда в строковом виде.
@param args: Аргументы команды в строковом виде.
@return: Результат в виде словаря.
|
||
c102780
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Отправьте команду stat на сервер Memcached и верните строки ответа.
@param cmd: Строка команды.
@return: Массив строк.
|
||
c102800
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращает список имен подграфов для Родительского Графа с именем parent_name.
@param parent_name: Имя Родительского Графа.
@return: Список имен подграфов.
|
||
c102820
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вычисляет пропорцию вспомненных слов.
Параметры
----------
egg : quail.Egg
Данные для анализа
match : str (exact, best or smooth)
Подход для вычисления матрицы вспоминания. Если exact, представленные и
вспомненные элементы должны быть идентичными (по умолчанию). Если best,
будет выбрано вспомненное слово, которое наиболее похоже на представленные.
Если smooth, будет использоваться взвешенное среднее всех представленных элементов,
где веса будут определяться по схожести вспомненного элемента с каждым
представленным элементом.
distance : str
Функция расстояния, используемая для сравнения представленных и вспомненных элементов.
Применяется только для подходов 'best' и 'smooth'. Может быть любой функцией расстояния,
поддерживаемой numpy.spatial.distance.cdist.
Возвращает
----------
prop_recalled : numpy array
пропорция вспомненных слов
|
||
c102860
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Запрос интерфейса управляющего программного обеспечения Asterisk для статистики факса.
Команда CLI - fax show stats
@return: Словарь статистики факса.
|
||
c102880
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Поиск доменов, соответствующих заданному шаблону
|
||
c102900
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Конвертирует объекты в зарегистрированные контролируемые типы.
Эта функция проверяет тип данного объекта на совпадение с зарегистрированными контролируемыми типами. Когда совпадение найдено, данный объект будет преобразован в контролируемый тип, его родителем будет установлен предоставленный родитель, и объект будет возвращён.
Если тип объекта не встречается в зарегистрированном отображении типов, объект будет возвращён без изменений.
|
||
c102920
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Добавляет аннотации в обработанный ось указанными аннотациями для предоставленных данных видеоряда.
Аргументы:
framedata: Номер текущей кадровой секвенции.
|
||
c102940
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Отправляет задание кластера для вычисления и построения данных для всех целевых объектов в заданной кампании.
:param campaign: Номер кампании K2. Если это тип :py:class:`int`, возвращает всех целевых объектов в этой кампании. Если тип :py:class:`float` в форме `X.Y`, выполняет `Y-ю` декилю кампании `X`.
:param str queue: Очередь, в которую отправить задание. По умолчанию `None` (по умолчанию для очереди).
:param str email: Адрес электронной почты, на который будут отправляться уведомления о статусе задания. По умолчанию `None`.
:param int walltime: Количество часов, которое нужно запрошить. По умолчанию `100`.
:param int nodes: Количество узлов, которые нужно запрошить. По умолчанию `5`.
:param int ppn: Количество процессоров на узел, которые нужно запрошить. По умолчанию `12`.
:param int mpn: Оперативная память на узел в гб, которую нужно запрошить. По умолчанию нет настройки.
|
||
c102960
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Загружает файл целевых пикселей.
|
||
c102980
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Дана дата «startdate» и дата «enddate». Оцените интервалы дат, за которые данные отсутствуют. Она возвращает список двумерных кортежей, содержащих начальную и конечную дату для каждого интервала. В списке может быть 0, 1 или 2 кортежей.
|
||
c103000
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Сгенерировать инвертированную секцию
|
||
c103020
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Добавляет копию ``value`` в начало списка.
|
||
c103040
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вызывайте обратные вызовы (бэкколбэки) от «sender».
|
||
c103060
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Верните матрицу \( \hat{A} \) матрицы \( A \), данной скошенной матрицей \( S \).
|
||
c103080
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Чтобы получить все документы, оканчивающиеся на значение в указанном поле field_name:
@param str field_name: Название поля в индексе, по которому будет осуществлен запрос.
@param str value: Значение, которыми должны заканчиваться значения полей в запросе.
|
||
c103100
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Переключить состояние напряжения актёра
|
||
c103120
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Найти размер самого длинного значения в конкретной колонке
Параметры:
- :param col: str, имя колонки
- :return: int
|
||
c103140
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
адаптируйте метки или примечания объекта
метки должны соответствовать регулярному выражению RE: (([A-Za-z0-9][-A-Za-z0-9_.]*)?[A-Za-z0-9])? и
должны содержать не более 63 символов
:param collection: str, название коллекции объектов, например 'сборки'
:param name: str, название объекта
:param things: str, 'labels' или 'annotations'
:param values: dict, значения для установки
:param how: callable, как адаптировать значения, например
self._replace_metadata_things
:return:
|
||
c103160
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Сгенерировать предоставленный запрос на сборку и отправить запрос на сборку из него
:param build_request: экземпляр build.build_request.BuildRequest
:return: экземпляр build.build_response.BuildResponse
|
||
c103180
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Внутренний метод. Преобразует аргументы в флаги.
|
||
c103200
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Обработать должностных лиц
:возвращает: ``self`` в случае успеха, ``None`` в противном случае
|
||
c103220
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Выдает sigcont для указанного процесса
:Параметр unique_id: имя процесса
|
||
c103240
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
создать динамический SQL на основе данных из DAO-input
|
||
c103260
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Используется для переключения статуса блокировки: открыто для записи (open_for_writing=1), открыто для записи, закрыто для записи (open_for_writing=0), закрыто
|
||
c103280
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
API для отображения блоков, впервые сгенерированных на сайте name_origin_site.
:param name_origin_site: Указанное имя сайта (Необязательное, не поддерживаются маски-заглотки)
:type name_origin_site: str
:param dataset: Набор данных (не поддерживаются маски-заглотки, необходимо указать либо dataset, либо имя блока)
:type dataset: str
:param block_name:
:type block_name: str
:returns: Список словарей, содержащих следующие ключи (зарегистрировано пользователем create_by, дата создания creation_date, доступен для записи open_for_writing, изменено пользователем last_modified_by, dataset, block_name, кол-во файлов file_count, name_origin_site, дата последней модификации last_modification_date, размер блока block_size)
:rtype: list of dicts
|
||
c103300
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Управляйте функциями AWS Lambda
|
||
c103320
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Выполните доступ для чтения по протоколу I2C.
Данный устройство I2C адресовано, и циклы тактирования генерируются для `length` байт. Произойдет краткое чтение, если устройство генерирует ранний NAK.
Транзакция завершается стоп-условием по I2C, если не задан флаг I2C_NO_STOP.
|
||
c103340
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Послать список наборов.
|
||
c103360
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создать новый перколатор, связанный с новым набором.
|
||
c103380
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Экспорт записи в формате, совместимом с MARC21.
:param pid: Экземпляр класса :class:`invenio_pidstore.models.PersistentIdentifier`.
:param record: Экземпляр класса :class:`invenio_records.api.Record`.
:returns: Экземпляр класса LXML Element.
|
||
c103400
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Разбор строки по формату даты 8-битного OnBlog
|
||
c103420
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вызов метода для извлечения сообщения STOMP в текущий экземпляр.
message:
Это текстовая строка, представляющая собой действительное сообщение
STOMP (v1.0).
Этот метод использует unpack_frame(...) для извлечения информации,
прежде чем она будет внутренне назначена.
retuned:
Результат вызова метода unpack_frame(...).
|
||
c103440
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Данные получены, реагируйте на них и отвечайте, если это необходимо.
|
||
c103480
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Восстановить тип данных в Pandas
|
||
c103500
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Ограничься одним видом мероприятия, если это возможно, и включи данные о месте проведения.
|
||
c103520
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получите создателей, участвовавших в наибольшем количестве работ.
kind - Если указано, будут учитываться только работы с этим значением `kind`.
role_name - Если указано, будут учитываться только работы, на которых роль была именно такой.
Например, чтобы получить все работы в категории "фильм", где создатели выполняли роль "Режиссёр":
Creator.objects.by_works(kind='movie', role_name='Director')
|
||
c103540
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получить некоторое количество задач из указанных очередей.
GETJOB [NOHANG] [TIMEOUT <ms-timeout>] [COUNT <count>] [WITHCOUNTERS] FROM
queue1 queue2 ... queueN
:param queues: названия очередей
:returns: список кортежей (job_id, имя_очереди, задача), кортеж (job_id, имя_очереди, задача, nacks, additional_deliveries) или пустой список
:rtype: список
|
||
c103560
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Быстрый шаблон для использования Watcher.
:param logger_name: имя логгера для отслеживания
:param level: минимальный уровень логирования для отображения (по умолчанию INFO)
:param out: куда отправить вывод (по умолчанию stdout)
:return: Объект Watcher
|
||
c103580
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Дайте экземпляр исключения, который соответствует ошибке OAuth.
:param response: HTTP-ответ, содержащий ошибку www-authenticate.
|
||
c103600
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получить одно значение OID.
|
||
c103620
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вернуть содержимое JSON из ресурса по указанному ``path``.
:param method: Глагол запроса. Например, get, post, put.
:param path: Путь запроса. Этот путь будет объединен с ``oauth_url`` Requestor.
:param data: Словарь, байты или файлоподобный объект, который будет отправлен в теле запроса.
:param files: Словарь, сопоставляющий ``filename`` с файлоподобным объектом.
:param json: Объект, который будет сериализован в JSON в теле запроса.
:param params: Параметры запроса, которые необходимо отправить запросом.
Автоматически обновляет токен доступа, если он становится недействительным, и доступен токен обновления. В случае отсутствия токена обновления выбрасывает InvalidInvocation.
|
||
c103640
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Запросите адрес электронной почты.
Эта проверка основана на простом регулярном выражении и не проверяет, существует ли электронная почта фактически.
Параметры
---------
prompt : str, необязательно
Используйте альтернативный запрос.
empty : bool, необязательно
Разрешите пустой ответ.
mode : {'simple'}, необязательно
'simple' будет использовать простое регулярное выражение.
Нет другого режима в данное время.
Возвращает
---------
str or None
Строка, если пользователь ввел вероятный адрес электронной почты.
None, если пользователь нажал только Enter и параметр `empty` был True.
|
||
c103660
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Ответь клиенту, предоставив файл, непосредственно или в виде вложения.
:param str file_path: Путь к файлу для предоставления. Он не должен находиться в корне веб-сайта.
:param bool attachment: Необходимо ли предоставить файл для скачивания, устанавливая заголовок Content-Disposition.
|
||
c103680
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Менеджер контекста для временного изменения значений атрибутов объекта во время выполнения функции.
Пример
------
>>> class Foo: pass
>>> f = Foo(); f.attr = 'hello'
>>> with setattr_context(f, attr='goodbye'):
... print(f.attr)
goodbye
>>> print(f.attr)
hello
|
||
c103700
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Декоратор для кэширования аудиопроб того, что производит обернутый генератор.
|
||
c103720
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Парсинг базы данных по системе Cronos.
Преобразуйте базу данных, расположенную в каталоге ``db_folder``, в CSV-файлы в директории ``out_folder``.
|
||
c103740
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Полагаемая продолжительность жизни
Аргументы:
cucSo (ТИП): Описание
gioiTinh (ТИП): Описание
Возвращает:
ТИП: Описание
|
||
c103760
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Линейная интерполяция (лип) от «self» к «a».
|
||
c103780
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Добавить палиндромические вставочные нуклеотиды в герминные последовательности V.
Максимальное количество палиндромических вставок добавляется к герминным сегментам D, чтобы delDl и delDr могли напрямую индексировать количество нуклеотидов, которые нужно удалить из сегмента.
Устанавливает атрибут cutV_genomic_CDR3_segs.
|
||
c103800
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Преобразует RVA в смещение.
@param offset: Смещение, которое нужно преобразовать в RVA.
@return: RVA, полученное из заданного смещения.
|
||
c103820
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Netmiko используется для выполнения конфигурации, потому что он более осмотрителен в обработке результатов по сравнению с pan-python.
|
||
c103840
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Сопоставьте и получите все токены входной строки.
|
||
c103860
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращайте буквальное представление тега списка.
|
||
c103880
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Проверьте, запущены ли сессии API, и запустите их, если они еще не запущены
|
||
c103900
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Переведите элемент схемы в соответствующий тип тега.
|
||
c103920
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращать словарь метаданных для заданного распределения.
@param dist: распределение
@type dist: объект распределения pkg_resources Distribution
@returns: Словарь метаданных или None
|
||
c103940
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Установленные пакеты
- **Параметры:**
- `show`: Тип пакетов для отображения; активные, неактивные или все.
- **Тип:** строка: "активные", "неактивные", "все".
- `pkg_name`: Имя проекта PyPI.
- **Тип:** строка.
- `version`: Версия проекта PyPI.
- **Тип:** строка.
- **Возвращает:** производит кортежи распределения и `True` или `False` в зависимости от активного состояния. Например, `(dist, True)`.
|
||
c103960
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Загрузить пакет
@returns: 0 = успешно или 1 в случае неудачной загрузки
|
||
c103980
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вернуть список имен пакетов в формате pickled из PyPI
|
||
c104000
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вычислите AUC с использованием метода бутстрэпа для указанного столбца, стремясь предсказать содержимое другого столбца.
Параметры
----------
df : pandas.DataFrame
col : str
название столбца, из которого извлечь значения
pred_col : str
столбец, который мы стремимся предсказать
n_boostrap : int
количество бутстрэп-выборок
Возвращает
-------
list : AUCs для каждой выборки
|
||
c104020
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Функция использования для возврата списка идентификаторов пациентов в Когорте
|
||
c104040
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте объект DataFrameHolder, а затем верните либо сам DataFrameHolder, либо DataFrame.
|
||
c104060
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Если регистрация уже существует, нам просто нужно её загрузить.
|
||
c104080
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Хранить случайное число из полученного ответа.
:param twisted.web.iweb.IResponse response: HTTP-ответ.
:return: Модифицирован отказно ответ. Ответ возвращается без изменений.
|
||
c104100
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте сервис из конечной точки, если он еще не существует.
|
||
c104120
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вставьте или обновите запись в хранилище
|
||
c104140
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вернуть OGC WKT Полигон простого списка BBOX
|
||
c104160
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создать индексы Elasticsearch-core
|
||
c104180
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Проверьте, что потоковый ответ является JSON. Если это так или нет — возвращайте Python-словарь.
**Параметры:**
- **rawresponse:** Потоковый ответ из Requests.
**Возвращает:** Словарь
|
||
c104200
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Соответствует полю IDD `title_of_design_condition`
Аргументы:
value (str): значение для поля IDD `title_of_design_condition`
Если `value` равно None, оно не будет проверено по спецификации и считается пропущенным значением.
События:
ValueError: если `value` не является допустимым значением
|
||
c104220
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Соответствует полю IDD `db_dp004`
средняя одновременная температура сухого термометра до
температуры насыщения, соответствующая 0,4% годовой накопительной частоты возникновения
Аргументы:
value (float): значение для поля IDD `db_dp004`
Единица: С
если `value` равно None, оно не будет проверяться на соответствие спецификации и считается отсутствующим значением
Поднимает:
ValueError: если `value` не является допустимым значением
|
||
c104240
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Соответствует полю IDD `dbmin_stddev`
Стандартное отклонение экстремальной ежегодной минимальной температуры воздуха на сухом термометре
Аргументы:
`value` (float): значение для поля IDD `dbmin_stddev`
Единица измерения: °C
Если `value` равно None, оно не будет проверяться по спецификации и будет считаться пропущенным значением
Вызывает исключение:
`ValueError`: если `value` является недопустимым значением
|
||
c104260
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Соответствует полю IDD `depth_march_average_ground_temperature`
Аргументы:
value (float): значение для поля IDD `depth_march_average_ground_temperature`
Единица измерения: °C
Если `value` равно None, его не проверяют по спецификации и считают, что это
отсутствующее значение.
Исключения:
ValueError: если `value` является недопустимым значением
|
||
c104280
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Соответствует полю ID IDF `data_period_end_day`
Аргументы:
value (str): значение для поля ID IDF `data_period_end_day`
если `value` равен None, оно не будет проверено на соответствие
спецификации и считается пропущенным значением
Исключения:
ValueError: если `value` не является допустимым значением
|
||
c104300
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Соответствует полю IDD `wind_direction`.
Аргументы:
value (float): значение для поля IDD `wind_direction`
Единица: градусы
значение >= 0.0
значение <= 360.0
Отсутствующее значение: 999.0
если `value` равно None, оно не будет сопоставлено со спецификацией и будет считаться отсутствующим значением
Исключения:
ValueError: если `value` не является допустимым значением
|
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.