_id
stringlengths
2
7
title
stringclasses
1 value
partition
stringclasses
3 values
language
stringclasses
1 value
meta_information
dict
text
stringlengths
5
1.76k
c108480
train
{ "resource": "" }
Выведите изменение изменения на консоль. Сначала необходимо запустить создание изменения. :param awsclient: :param change_set_name: :param stack_name:
c108500
train
{ "resource": "" }
Создает парсер аргументов для haas.
c108520
train
{ "resource": "" }
Оптимизированная загрузка и возврат распарсенной версии имени файла. Использует кэш парсинга на диске, если файл находится в нем.
c108540
train
{ "resource": "" }
Зарегистрируйте тест, который неожиданно провалился и был ожидаемо провальным. Параметры ---------- test : unittest.TestCase Тест, который был завершен. exception : tuple Кортеж информации об исключении ``(тип, значение, трассировка стека)``.
c108560
train
{ "resource": "" }
Помощная функция для получения параметров kwargs события. :param view_obj: Инстанс View, который обрабатывает запрос. :returns dict: Содержащий параметры kwargs события или None, если события не должны быть сработаны.
c108580
train
{ "resource": "" }
Показать справку и базовое использование.
c108600
train
{ "resource": "" }
Вспомогательная функция, которую можно использовать в `db_key`, чтобы поддерживать `self` в качестве ключа набора данных.
c108620
train
{ "resource": "" }
Выводит или возвращает горизонтальную линию из указанного символа и заданной ширины. Возвращает выведенную строку.
c108640
train
{ "resource": "" }
Запросить коллекцию ES и вернуть результаты. Это стандартная реализация запроса к коллекции ES с использованием `self._query_params`. Она должна возвращать найденные результаты ES коллекции, чтобы стандартные рендереры ответов могли работать правильно.
c108660
train
{ "resource": "" }
проверьте, сколько памяти буфера используется
c108680
train
{ "resource": "" }
Экспортирует кривые опасности в несколько файлов с расширением .csv :param ekey: ключ экспорта, то есть пара (ключ хранилища данных, fmt) :param dstore: объект хранилища данных
c108700
train
{ "resource": "" }
Используя минимальное расстояние в 5 км для расчета.
c108740
train
{ "resource": "" }
Даны две точки, верните точку, которая лежит точно посередине на одном и том же дуге большого круга. Параметры - координаты точек в градусах. :возвращает: Кортеж с долготой и широтой точки посередине.
c108760
train
{ "resource": "" }
Создайте новую CompositeSourceModel на основе данного словаря. :param sources_by_group: словарь grp_id -> sources :returns: новый экземпляр CompositeSourceModel
c108780
train
{ "resource": "" }
Создает полученный набор источников оползней `openquake.hmtk`. :возвращает: source_model - список экземпляров либо класса: `openquake.hmtk.sources.simple_fault_source.mtkSimpleFaultSource`, либо класса `openquake.hmtk.sources.complex_fault_source.mtkComplexFaultSource` model_weight - Соответствующие веса для каждой модели источника
c108800
train
{ "resource": "" }
Вычислить множество точек, равномерно расположенных между этой точкой и указанной точкой. :параметр point: Пункт назначения. :тип point: Экземпляр класса :class:`Point` :параметр distance: Расстояние между точками (в км). :тип distance: float :возвращает: Список равномерно расположенных точек. :тип возвращаемого значения: список экземпляров класса :class:`Point`
c108820
train
{ "resource": "" }
Разбей сложный источник поломок на части
c108840
train
{ "resource": "" }
Возвращает терм масштабирования по величине - уравнение 3
c108860
train
{ "resource": "" }
Вычислить среднее значение колебаний почвы.
c108880
train
{ "resource": "" }
Объединяет параметры GMPE, предоставленные на уровне возведения конструкции, с теми, которые присвоены среднему GMPE.
c108900
train
{ "resource": "" }
Возвращает терм c3
c108920
train
{ "resource": "" }
Парсит обрезанную гиперболу Рихтера как узел :param mfd: Гипербола числа землетрясений как экземпляр класса :class: `openquake.hazardlib.mfd.truncated_gr.TruncatedGRMFD` :returns: Экземпляр класса :class:`openquake.baselib.node.Node`
c108940
train
{ "resource": "" }
Преобразовать строку в булево значение
c108960
train
{ "resource": "" }
Рассчитайте и верните среднюю интенсивность для месторасположений скал. Реализуйте уравнение из таблицы 2.
c108980
train
{ "resource": "" }
Записывать прогресс вычисления в процентах
c109000
train
{ "resource": "" }
Эта функция реализует фактор корректировки эпистемической неопределенности NGA West 2 GMPE без пересчета фактического GMPE каждый раз. :param gsim: Экземпляр GMPE :param list weighting: Веса в виде списка кортежей (вес, количество стандартных отклонений корректировки эпистемической неопределенности)
c109020
train
{ "resource": "" }
Основная функция для отображения объекта узла
c109040
train
{ "resource": "" }
Этот метод загружает данные, содержащиеся в массиве, в объект каталога. **Параметры:** :param keys: Список ключей, объясняющих содержание столбцов в массиве. :type keys: list
c109060
train
{ "resource": "" }
Вычислите координаты точки пересечения поверхности. Точное определение «выходной точки» зависит от типа геометрии поверхности. :возвращаемое значение: экземпляр класса :class:`openquake.hazardlib.geo.point.Point`, представляющего точку пересечения поверхности.
c109100
train
{ "resource": "" }
Это дебаговый вид. Вы можете использовать его для проверки того, что общие потери, то есть потери, полученные путем суммирования средних потерь на всех активах, действительно равны общим потерям. Это признак правильности для проверки корректности реализации.
c109120
train
{ "resource": "" }
Покажите источники групп, вносящие наибольший вклад в самые высокие значения IML
c109140
train
{ "resource": "" }
Возвращает масштабный коэффициент подвесного блока, определённый в уравнениях с 7 по 16.
c109160
train
{ "resource": "" }
Вычисляет двумерную гистограмму данных, позволяя нормализацию и выборку с опорой (bootstrap). :param numpy.ndarray xvalues: Значения данных, соответствующие первой переменной :param numpy.ndarray yvalues: Значения данных, соответствующие второй переменной :param numpy.ndarray xbins: Границы ячеек для первой переменной :param numpy.ndarray ybins: Границы ячеек для второй переменной :param list boundaries: Список кортежей (Нижняя, Верхняя) границ соответствующих двум множествам данных :param numpy.ndarray xsigma: Ошибки (стандартные отклонения) на первую переменную :param numpy.ndarray ysigma: Ошибки (стандартные отклонения) на вторую переменную :param bool normalisation: Если True, то возвращает гистограмму как плотность вероятностей :param int number_bootstraps: Количество выборок с опорой (bootstraps) :param returns: Двумерная гистограмма данных
c109180
train
{ "resource": "" }
Конвертируйте узел множественных разломов. :param node: узел разлома
c109200
train
{ "resource": "" }
Возвращает момент и момент-магнитуду
c109220
train
{ "resource": "" }
Запустите сервер Web UI в режиме просмотра или выполните другую операцию на Django-приложении.
c109240
train
{ "resource": "" }
Общая часть уравнений 8 и 9, страница 971.
c109260
train
{ "resource": "" }
Узнать текущее число строк в журнале
c109280
train
{ "resource": "" }
Для расчетов GC2 нужен набор представлений в декартовых координатах краев разломов. В данном случае мы используем общий декартов фреймворк для всех краев, в отличие от определения отдельного ортогонального проектирования для каждого края.
c109300
train
{ "resource": "" }
Чтение данных из CSV в формате `долгота широта, v1-vN, w1-wN, ...`. :param oqparam: экземпляр класса :class:`openquake.commonlib.oqvalidation.OqParam` :возвращает: сетка точек и данные в виде словаря интенсивность землетрясения -> массив кривых для каждого участка
c109340
train
{ "resource": "" }
Проверьте, действительно ли допустим словарь конфигурации.
c109360
train
{ "resource": "" }
Начать прослушивание сообщений.
c109380
train
{ "resource": "" }
Вычисляет суставные углы, соответствующие преобразованию энд эффектора. :param end_effector_transformation: матрица гомогенной трансформации энд эффектора :param vector q: начальная оценка суставных углов :param int max_iter: максимальное число итераций :param float tolerance: точность до сходимости :param mask: указывает кардесианские DOF, которые будут проигнорированы (в случае цепи с менее чем 6 суставами). :rtype: вектор суставных углов (theta 1, theta 2, ..., theta n)
c109400
train
{ "resource": "" }
Устанавливает максимальную силу или момент силы, которую сустав может производить.
c109420
train
{ "resource": "" }
Позволяет задавать крутящий момент двигателей с указанными идентификаторами.
c109440
train
{ "resource": "" }
Проверьте, записаны ли b-значения во второй из двух известных способов для коэффициентов TCL гелия 3-ядерного изотопного магнитного резонанса (HITP MRS) в одном кадре.
c109460
train
{ "resource": "" }
Установите tr и te в заголовках nifti :param echo_time: время эха :param repetition_time: время повторения :param nifti_image: изображение nifti для установки информации
c109480
train
{ "resource": "" }
Удалить указанный элемент из меню. Аргументы: item (MenuItem): элемент, который нужно удалить. Возвращает: bool: True, если элемент был удален; False в противном случае.
c109500
train
{ "resource": "" }
Получите уникальные идентификаторы массива `id_array`, сохраняя их исходный порядок появления. Параметры ---------- id_array : 1D ndarray. Должен содержать идентификаторы, из которых мы хотим извлечь уникальные значения. Возвращает ------- original_order_unique_ids : 1D ndarray. Содержит уникальные идентификаторы из `id_array`, в их исходном порядке появления.
c109520
train
{ "resource": "" }
Рассчитывает перцентильные конфиденциальные интервалы проверки с помощью метода бутстрэп для модели пользователя. Параметры ---------- conf_percentage : число в интервале (0.0, 100.0). Показывает уровень доверия для возвращаемых пределов. Например, чтобы вычислить интервал доверия 95%, передайте `95`. Возвращает ------- None. Будет сохранить перцентильные интервалы как `self.percentile_interval` Примечания ----- Нужно уже вызвать `self.generate_bootstrap_replicates`.
c109540
train
{ "resource": "" }
Вычисляет "надежный" внешний произведение двух векторов, которые могут содержать очень маленькие значения. Параметры ---------- vec_1 : 1D ndarray vec_2 : 1D ndarray Возвращает ------- outer_prod : 2D ndarray. Внешнее произведение vec_1 и vec_2
c109560
train
{ "resource": "" }
Вычислите критерий информации Байеса для оцененной модели. Параметры ---------- model_object : экземпляр MNDC_Model (много категориальной дискретно выборной модели). Модель должна быть уже оценена. `model_object.log_likelihood` и `model_object.nobs` должны быть числовыми, а `model_object.params` должны быть pandas Series. Возвращает ------- bic : float. BIC для оцененной модели. Примечания ----- bic = -2 * log_likelihood + log(num_observations) * num_parameters Оригинальный BIC был представлен как (-1 / 2) умножение данной формулы. Однако для сравнения моделей не важно, если мера полезности подходит для моделей, проходящих умножение на постоянную. Кроме того, используемая выше формула позволяет иметь общую шкалу между мерами, такими как AIC, BIC, DIC и т. д. Ссылки ---------- Schwarz, G. (1978), 'Оценка размерности модели', The Annals of Statistics 6, 2: 461–464.
c109580
train
{ "resource": "" }
Добавляет токен, нормализуя только SID.
c109600
train
{ "resource": "" }
Библиотека обрабатывает аннотации. ``ion_type`` игнорируется.
c109620
train
{ "resource": "" }
Генерирует обработчик корутины, который токенизирует числовой экспонент. Аргументы: - ion_type (IonType): Тип значения с этим экспонентом. - exp_chars (sequence): Набор порядковых номерах допустимых символов экспонента для этого компонента. - parse_func (callable): Вызывается при завершении ценности числового значения. Принимает текущее значение токена и возвращает тютку, которая лениво парсирует токен. - first_char (Optional[int]): Порядковый номер символа, который должен быть добавлен вместо символа, который происходит первым в этом компоненте. Это удобно для подготовки токена к парсингу в случае, когда определенный символ специфичен для формата Ion (например, 'd', обозначающий экспоненту десятичного значения, должен быть заменен на 'e' для совместимости с типом Decimal в Python).
c109640
train
{ "resource": "" }
Извлекает следующий код точки из внутри кавычек строки или символа.
c109660
train
{ "resource": "" }
Сбросите в писателе все недописанные события. Аргументы: writer (Coroutine): Писателева корутинова часть. ion_event (amazon.ion.core.IonEvent): Первое событие, которое надо применить к писателю. Генераторы: DataEvent: Выдает каждое более ранее событие данных.
c109680
train
{ "resource": "" }
Верните список назначений для кластера.
c109700
train
{ "resource": "" }
Устанавливает трансдьюсер для сигнала edfsignal. :param edfsignal: int :param transducer: str Примечания ----------- Эта функция является необязательной для каждого сигнала и может быть вызвана только после открытия файла в режиме записи и до первого действия записи образцов.
c109720
train
{ "resource": "" }
Удалите значения None из словаря.
c109740
train
{ "resource": "" }
Вычисляет признак спектрального потока текущего кадра
c109760
train
{ "resource": "" }
Печатает отчет, совместимый с Ketama, в формате кепллендера.
c109780
train
{ "resource": "" }
Установите геном "NAME" от поставщика "PROVIDER" в каталог "GENOME_DIR".
c109800
train
{ "resource": "" }
Клавиша Return как строка конфигурации nginx.
c109820
train
{ "resource": "" }
Заблокировать исполнителя и присоединиться к потоку.
c109840
train
{ "resource": "" }
Алгоритм растровой прямой Брезенхэма
c109860
train
{ "resource": "" }
Совместимость с устаревшими версиями при удалении.
c109880
train
{ "resource": "" }
Это легко допустить ошибку при вводе этих данных, проверьте формат
c109900
train
{ "resource": "" }
Вернуть уникальную строку отпечатка пальца на основе потока файла, полученного :Аргументы: - fs[file]: Экземпляр потока файла файла, для которого будет сгенерирован отпечаток пальца. :Возвращает: fingerprint[str]
c109920
train
{ "resource": "" }
Заглушка для кэширования функций, которые принимают список доменов в качестве параметров. Возникает исключение: ResponseError - если ответ, полученный от конечной точки, недействителен.
c109940
train
{ "resource": "" }
Возвращает виджет формы Django, который нужно использовать для текстовой области
c109960
train
{ "resource": "" }
Для указанного локали объедините файлы `sources` в единый файл `target`. Обратите внимание, что `target` файлом может быть и один из `sources`. Если параметр `fail_if_missing` установлен в true и файлы для объединения отсутствуют, выбросьте исключение. В противном случае просто вернитесь без каких-либо действий. Если параметр `fail_if_missing` установлен в false и файлы для объединения отсутствуют, просто вернитесь без каких-либо действий.
c109980
train
{ "resource": "" }
Не понимаю, почему неверный порядок параметров не позволяет получить данные. Поэтому здесь используйте `OrderedDict`.
c110000
train
{ "resource": "" }
Получает расписание для заданной зоны
c110020
train
{ "resource": "" }
Попытка аутентификации с помощью API-ключа и пароля для получения API-ключа. Генерирует API-ключ, если он ещё не существует.
c110040
train
{ "resource": "" }
Основной программный модуль. Отлавливает несколько распространенных ошибок и отображает их хорошо.
c110060
train
{ "resource": "" }
Перезагрузить сервер.
c110080
train
{ "resource": "" }
Отмените всех гостей в посвященном хосте немедленно. Чтобы отменить указанного гостя, используйте метод VSManager.cancel_instance() :param host_id: Идентификатор посвященного хоста. :возвращает: Идентификатор id, полное имя fqdn и статус всех гостей в виде словаря. Статус может быть 'Отменено' или сообщение об исключении. Словарь пуст, если в посвященном хосте нет гостей. Пример:: # Отмена гостей посвященного хоста с id 12345 result = mgr.cancel_guests(12345)
c110100
train
{ "resource": "" }
Добавляет оригинальное отображение для привлечения к оригинальному привлечению. :param int account_id: числовой идентификатор, ассоциированный с учетной записью CDN. :param string media_type: тип медиа/протокол, связанный с этим отображением для привлечения к оригиналу; допустимые значения — HTTP, FLASH и WM. :param string origin_url: базовый URL, с которого должен быть извлечен контент. :param string cname: необязательный CNAME, который должен быть связан с этим правилом извлечения к оригиналу; должен включать только доменное имя (то есть без 'http://', каталогов и т.д.). :param boolean secure: указывает, является ли это правилом извлечения к оригиналу через SSL, если SSL включено в вашей учетной записи (по умолчанию — false).
c110120
train
{ "resource": "" }
Получает счета-фактуры. :param int limit: Количество счетов-фактур, возвращаемых за один вызов. :param bool closed: Если True, будут получены и ЗАКРЫТЫЕ счета-фактуры. :param bool get_all: Если True, будет производиться пагинация счетов-фактур до получения всех. :return: Billing_Invoice
c110140
train
{ "resource": "" }
Создайте нового клиента SLAPI в окружении. Это будет бездейственным, если в этом окружении уже есть клиент.
c110160
train
{ "resource": "" }
Удалить правило из группы безопасности.
c110180
train
{ "resource": "" }
Форматирует выходные данные из get_all_rules и возвращает таблицу.
c110200
train
{ "resource": "" }
Список резервированных групп для управления емкостью.
c110220
train
{ "resource": "" }
Заказывает копию блочного диска. :param origin_volume_id: Идентификатор исходного диска для дублирования :param origin_snapshot_id: ИД origin snapshot для использования при дублировании :param duplicate_size: Размер/вместимость для дублированного диска :param duplicate_iops: IOPS на 1 ГБ для дублированного диска :param duplicate_tier_level: Уровень подписки для дублированного диска :param duplicate_snapshot_size: Размер снимков для дублированного :param hourly_billing_flag: Тип выставления счетов, ежемесячный (False) или ежечасный (True), по умолчанию ежемесячный. :return: Возвращает SoftLayer_Container_Product_Order_Receipt
c110240
train
{ "resource": "" }
Получить список активных предложений. :возвращает: список SoftLayer_Billing_Order_Quote, которые находятся в активном статусе.
c110260
train
{ "resource": "" }
Список местоположений дата-центров для ключевого имени пакета :param str package_keyname: Пакет, для которого получить предметы. :возвращает: Список местоположений, в которых пакет можно заказать
c110280
train
{ "resource": "" }
Отобразите список всех субсетей на учетной записи. Это предоставляет быстрый обзор всех субсетей вместе с информацией о нахождении в центре обработки данных и количестве подключенных устройств. :param string identifier: Если указано, в списке будет только субсеть, соответствующая этому идентификатору сети. :param string datacenter: Если указано, в списке будут только субсети в указанном центре обработки данных. :param int version: Вернёт только субсети соответствующей этой версии (4 или 6). :param string subnet_type: Если указано, будет возвращена только субсеть указанного типа. :param string network_space: Если указано, будет возвращена субсеть с указанным меткой адресного пространства. :param dict ***kwargs: Опции уровня ответа (маскирование, ограничение и т.д.).
c110300
train
{ "resource": "" }
Импортируйте зону на основе файла зоны BIND.
c110320
train
{ "resource": "" }
Возвратить атрибут метаданных. Параметры: - name (string): название атрибута для возврата. Смотрите `attribs` - param: Обязательный параметр для некоторых атрибутов
c110340
train
{ "resource": "" }
Создайте группу размещения.
c110360
train
{ "resource": "" }
Отобразите активные балансировщики нагрузки.
c110380
train
{ "resource": "" }
Откатить файловый том от данного репликата.
c110400
train
{ "resource": "" }
Удалите внутренний подсеть из контекста туннеля. :param int context_id: идентификатор, представляющий экземпляр контекста. :param int subnet_id: идентификатор, представляющий внутреннюю подсеть. :return bool: True, если удаление внутренней подсети было успешным.
c110440
train
{ "resource": "" }
Вызывайте произвольные API-эндпойнты с использованием параметров SERVICE и METHOD. Пример:: slcli call-api Account getObject slcli call-api Account getVirtualGuests --limit=10 --mask=id,hostname slcli call-api Virtual_Guest getObject --id=12345 slcli call-api Metric_Tracking_Object getBandwidthData --id=1234 \\ "2015-01-01 00:00:00" "2015-01-01 12:00:00" public slcli call-api Account getVirtualGuests \\ -f 'virtualGuests.datacenter.name=dal05' \\ -f 'virtualGuests.maxCpu=4' \\ --mask=id,hostname,datacenter.name,maxCpu slcli call-api Account getVirtualGuests \\ -f 'virtualGuests.datacenter.name IN dal05,sng01'
c110460
train
{ "resource": "" }
Декодируйте объект KeyValueTable в стандартные типы Python.
c110480
train
{ "resource": "" }
Перевод аргументов в словарь для создания сервера.
c110500
train
{ "resource": "" }
Заказывает дубликат файлового тома. :param origin_volume_id: Идентификатор исходного тома для дублирования :param origin_snapshot_id: Идентификатор исходного снимка для использования в дублировании :param duplicate_size: Размер/вместимость для дублированного тома :param duplicate_iops: IOPS на 1 ГБ для дублированного тома :param duplicate_tier_level: Уровень тарифа для дублированного тома :param duplicate_snapshot_size: Размер выделенного пространства для снимков для дубликата :param hourly_billing_flag: Тип начисления, месячный (False) или ежечасный (True), по умолчанию месячный. :return: Возвращает SoftLayer_Container_Product_Order_Receipt
c110520
train
{ "resource": "" }
Получить список всех виртуальных серверов на учетной записи. Пример:: # Вывод списка ежечасных экземпляров в центре обработки данных DAL05. для vsi в mgr.list_instances(hourly=True, datacenter='dal05'): print vsi['fullyQualifiedDomainName'], vsi['primaryIpAddress'] # Использование пользовательского object-mask. Получим ТОЛЬКО указанное. object_mask = "mask[hostname,monitoringRobot[robotStatus]]" для vsi в mgr.list_instances(mask=object_mask,hourly=True): print vsi :param boolean hourly: включать ежечасные экземпляры :param boolean monthly: включать ежемесячные экземпляры :param list tags: фильтровать по списку тегов :param integer cpus: фильтровать по количеству процессорных ядер :param integer memory: фильтровать по объему памяти :param string hostname: фильтровать по имени хоста :param string domain: фильтровать по домену :param string local_disk: фильтровать по локальному диску :param string datacenter: фильтровать по центру обработки данных :param integer nic_speed: фильтровать по скорости сети (в МБит/с) :param string public_ip: фильтровать по общедоступному IP-адресу :param string private_ip: фильтровать по локальному IP-адресу :param dict \*\*kwargs: параметры на уровне ответа (mask, limit и т.д.) :returns: Возвращает список словарей, представляющих собой соответствующие виртуальные серверы
c110540
train
{ "resource": "" }
Загрузить один класс, указанный идентификатором. Если `identifier` указывает более одного класса, и `select` не равен None, то вызвать `select` на списке `entry_points`. В противном случае выбрать первый и вывести предупреждение. Если `default` предоставлен, вернуть его, если ни один `entry_point`, соответствующий `identifier`, не найден. Иначе будет вызвано исключение PluginMissingError. Если `select` предоставлен, он должен быть вызываемым объектом вида:: def select(identifier, all_entry_points): # ... return an_entry_point Аргумент `all_entry_points` будет списком всех `entry_points`, соответствующих `identifier`, которые были найдены, и `select` должен вернуть один из этих `entry_points` для загрузки. `select` должен вызвать `PluginMissingError`, если ни один плагин не найден, или `AmbiguousPluginError`, если найдено слишком много плагинов.