_id
stringlengths
2
7
title
stringclasses
1 value
partition
stringclasses
3 values
language
stringclasses
1 value
meta_information
dict
text
stringlengths
5
1.76k
c110560
train
{ "resource": "" }
Создайте новый xblock типа cls, включивые ресурсы определённые для данного приложения.
c110580
train
{ "resource": "" }
Обрабатывает любые вызовы, адресованные указанному `handler_name`. Предоставляет резервный обработчик, если указанный обработчик не найден. :param handler_name: Название обработчика, который нужно вызвать :param request: Запрос, который нужно обработать :type request: webob.Request :param suffix: Остаток URL, который расположен после приставки URL обработчика, если он доступен
c110600
train
{ "resource": "" }
Вернуть потомка, идентифицированного ``usage_id``.
c110620
train
{ "resource": "" }
Возвращает значение в нативной форме из YAML-строкового представления, сериализованного при помощи YAML. Поскольку YAML является надмножеством JSON, это обратное действие от to_string.)
c110660
train
{ "resource": "" }
Получите все заявленные цели.
c110680
train
{ "resource": "" }
Верните список, содержащий данные DataFrame.
c110720
train
{ "resource": "" }
Создайте по умолчанию действие (ACTION) и триггер (TRIGGER), если они не установлены.
c110740
train
{ "resource": "" }
Нормализуйте данные.
c110760
train
{ "resource": "" }
Узнать название места. Параметры ---------- контекст : ??? ??? Возвращает ------- ??? ???
c110780
train
{ "resource": "" }
Задайте универсальное координированное время (UTC) временной метки в секундах, соответствующей "num" неделям назад (в воскресенье).
c110800
train
{ "resource": "" }
Получите имя, связанное с указанным номером столбца. параметры: ---------- colnum: целое число Номер столбца, с начала с нуля.
c110820
train
{ "resource": "" }
Извлечь массив строк из входного вещественного числа или последовательности
c110840
train
{ "resource": "" }
Аналогично descr2tabledef, но если в столбцах есть объекты, извлекается и используется их тип и максимальная длина для tabledef.
c110860
train
{ "resource": "" }
Получить dtype и форму изображения в numpy
c110880
train
{ "resource": "" }
Проверьте, находится ли символ "=" на 8-й позиции, и установите атрибут "_has_equals".
c110900
train
{ "resource": "" }
Исходя из имени программы, верните, как мы ожидаем, будет назван её исполняемый файл.
c110920
train
{ "resource": "" }
Ищет относительно общего смещения текущих контекстных рамок.
c110940
train
{ "resource": "" }
Отправляет `data`-состояние байтов на удалённого одноранга, указанного `addr`. Это будет связать канал TURN при необходимости.
c110960
train
{ "resource": "" }
Найдите пару кандидатов в контрольном списке.
c110980
train
{ "resource": "" }
Получить все методы аутентификации, поддерживаемые как сервером, так и нами.
c111000
train
{ "resource": "" }
Прочитайте и проанализируйте утверждение. Верните объект утверждения. Может возникнуть исключение ParseException на входе с неправильным форматом.
c111020
train
{ "resource": "" }
Создать новый тикет и задать указанные параметры. Пример сообщения, отправленного на ``http://tracker.example.com/REST/1.0/ticket/new``:: content=id: ticket/new Queue: General Owner: Nobody Requestors: somebody@example.com Subject: Тикет создан через REST API Text: Lorem Ipsum В случае успеха ответ имеет такую форму:: RT/3.8.7 200 Ok # Тикет 123456 создан. # Тикет 123456 обновлен. В противном случае:: RT/3.8.7 200 Ok # Обязательно: id, Queue + списка некоторых параметров, возможно, со значениями по умолчанию. :keyword Queue: очередь, в которой создать тикет :keyword files: файлы для прикрепления как multipart/form-data список кортежей из 2/3 элементов: (имя файла, объект, аналогичный файлу [, тип содержимого]) :keyword kwargs: другие возможные параметры: Запрашивающие, Subject, Cc, AdminCc, Владелец, Статус, Приоритет, ПервичныйПриоритет, ФинальныйПриоритет, ОценкаВремени, Начало, Срок, Text... (в соответствии с полями RT) Пользовательские поля CF.{<ИмяПользовательскогоПоля>} могут быть заданы с помощью ключевых слов CF_{ИмяПользовательскогоПоля}. :returns: ID нового тикета или ``-1``, если создание не удалось
c111040
train
{ "resource": "" }
Получить хэш скрипта данных. Аргументы: data (bytes): данные для хеширования. unhex (bool): (По умолчанию) True. Разъэкземплярить поток. Используйте, когда байты не являются сырыми байтами; например, b'aabb' Возвращает: UInt160: хэш скрипта.
c111060
train
{ "resource": "" }
Побитовое Исключающее ИЛИ (XOR) для двух объектов типа bytes Аргументы: a (bytes): объект 1 b (bytes): объект 2 Возвращает: bytes: Результат побитового XOR
c111080
train
{ "resource": "" }
Запустить программный сброс чипа SeeSaw
c111100
train
{ "resource": "" }
Существует только в Python 2.
c111120
train
{ "resource": "" }
Вернем объединенное множество пакетов с заданными именами. >>> sorted(merged_packages( ... { ... 'a': {'x': 1, 'y': 2}, ... 'b': {'y': 2, 'z': 3}, ... 'c': {'z': 3, 'w': 4} ... }, ... ['a', 'b'] ... ).items()) [('x', 1), ('y', 2), ('z', 3)]
c111140
train
{ "resource": "" }
Получить соглашение для соглашения_id. :param agreement_id: id соглашения, шестнадцатеричная строка :return: атрибуты соглашения.
c111160
train
{ "resource": "" }
Добавьте сервис в список сервисов на DDO. :param service_type: Тип сервиса :param service_endpoint: Эндпоинт сервиса, str :param values: Python словарь с serviceDefinitionId, templateId, serviceAgreementContract, списком условий и эндпоинтом потребления.
c111180
train
{ "resource": "" }
Возвращайте Ocean DID, основываясь на данном шестнадцатеричном идентификаторе (hex id).
c111200
train
{ "resource": "" }
Проверьте, что контракты правильно развернуты в сети. :raise Exception: вызвать исключение, если контракты не развернуты правильно.
c111220
train
{ "resource": "" }
Проверьте, что метаданные DDO действительны. :param metadata: соответствует метаданным, приемлемым для Ocean Protocol, словарь :return: bool
c111240
train
{ "resource": "" }
Настройка вызовов функций транзакций умного контракта для использования `personal_sendTransaction` вместо `eth_sendTransaction` и оценки предела газ. Эта функция в значительной степени скопирована из web3 ContractFunction с важным дополнением. Примечание: будет переключаться на `eth_sendTransaction`, если `passphrase` не предоставлен в словаре `transaction`. Параметры: словарь `transaction`, который содержит необходимые аргументы транзакции в соответствии с требованиями `personal_sendTransaction`. Возвращает: строку в формате шестнадцатеричного значения хэша транзакции.
c111260
train
{ "resource": "" }
Функция для просмотра - построения, используемая для инициализации фигуры-осей matplotlib. Аргументы: new_fig (bool): определяет, будет ли создана новая фигура. Если false, используется текущая фигура. subplot (кортеж или строка спецификатора subplot matplotlib): создать оси с этими параметрами. params (dict): дополнительные опции для передачи в add_subplot(). Возвращает: Фигура и оси matplotlib.
c111280
train
{ "resource": "" }
Проверьте, имеет ли нейрон базальные дендриты Аргументы: - neuron (Нейрон): Объект нейрона для проверки - min_number: минимальное количество базальных дендритов, необходимых - treefun: Опциональная функция для расчета типа дерева нейритов нейрона Возвращает: - CheckResult с результатом
c111300
train
{ "resource": "" }
число точек бифуркации в коллекции нейритов
c111320
train
{ "resource": "" }
Разделение на точках разветвления собрания нейритов
c111340
train
{ "resource": "" }
Генерирование 3D изображения сомы. Аргументы: ax(matplotlib axes): на что построить график soma(neurom.core.Soma): отображаемая сома color(str or None): цвет отображаемых значений, None соответствует стандартному выбору alpha(float): прозрачность отображаемых значений
c111360
train
{ "resource": "" }
Расчислите путьстоящее расстояние от заданного набора точек.
c111380
train
{ "resource": "" }
Определите расстояние текущего узла в зависимости от количества листьев дерева.
c111400
train
{ "resource": "" }
Возвращает нейрон, начиная с корневого раздела
c111420
train
{ "resource": "" }
Прочитать файл SWC и вернуть кортеж с данными, форматом.
c111440
train
{ "resource": "" }
Извлекайте значение признаков для каждой группы населения
c111460
train
{ "resource": "" }
Составьте список всех углов возведения основания ветвей нейрона или популяции нейронов. Угол возведения определяется как угол между осью x и вектором, определяемым пересечением начальной точки дерева и центра сомы в полуплоскости x-y. Диапазон угла возведения [-π/2, π/2] радиан.
c111480
train
{ "resource": "" }
Вычислите и верните радиус гиростатический заданной нейрета.
c111500
train
{ "resource": "" }
Добавьте комментарий в базу данных. Аргументы: комментарий (hotdoc.core.Comment): комментарий, который нужно добавить
c111520
train
{ "resource": "" }
Вспомогательный метод для возврата всех токенов в определенном контексте. Эта функциональность требуется в нескольких местах этого модуля. Мы определяем ее здесь, потому что это кажется логичным местом для этого.
c111540
train
{ "resource": "" }
Получить количество элементов в этом типе. Возвращает int. Если Type не является массивом или вектором, вызывается исключение.
c111560
train
{ "resource": "" }
Получить все файлы с разметкой в папке, рекурсивно. Аргументы: dir_: str, верхнеуровневая папка для обхода.
c111580
train
{ "resource": "" }
Сбрасывает журнал в его начальное состояние
c111600
train
{ "resource": "" }
Обрабатывает инструкцию TC_ENUM :param parent: :param ident: Уровень вложенности лога :return: Объект JavaEnum
c111620
train
{ "resource": "" }
Создайте экземпляр DiscreteChoiceModel из сохранённой конфигурации YAML. Аргументы взаимоисключающие. Параметры ---------- yaml_str : str, опционально Строка YAML для загрузки модели. str_or_buffer : str или файлобъект, опционально Имя файла или буфер для загрузки YAML. Возвращает --------- MNLDiscreteChoiceModel
c111640
train
{ "resource": "" }
Получите номер выполнения для этой операции системы модели, для идентификации выходных файлов hdf5. Возвращает --------- Целое число для этого выполнения системы модели.
c111660
train
{ "resource": "" }
Конвертировать DataFrame pandas в словарь, который выдержит сериализацию в YAML и повторное преобразование обратно в DataFrame. Параметры ---------- frame : pandas.DataFrame ordered: bool, опциональное значение по умолчанию False Если True, возвращается OrderedDict. Возвращает --------- safe : словарь или OrderedDict
c111680
train
{ "resource": "" }
Возвращает все столбцы, используемые в этой модели для фильтрации и в выражении модели.
c111700
train
{ "resource": "" }
Вычислите производные временного ряда.
c111720
train
{ "resource": "" }
Обнаруживайте аномалии, используя пороговое значение для баллов аномалий.
c111740
train
{ "resource": "" }
Удалите ресурс, отправив HTTP-запрос DELETE на него.
c111760
train
{ "resource": "" }
Измените текущий рабочий каталог, временно. Используйте как менеджер контекста: с помощью cd(d): ...
c111780
train
{ "resource": "" }
Список всех файлов, использующих систему контроля версий Git, в текущем каталоге.
c111800
train
{ "resource": "" }
Принимает любые аргументы, как модель и CRUD-объект, или только один из этих, в любом порядке, и возвращает модель и CRUD-объект.
c111820
train
{ "resource": "" }
Принудительно приводит элементы массива к подходящему типу.
c111840
train
{ "resource": "" }
Показать все экземпляры одного ресурса
c111860
train
{ "resource": "" }
возвращает True, если тип представляет собой тип массива C++, илле в противном случае False
c111880
train
{ "resource": "" }
Создать ключ кеша для заголовочного файла. :param source_file: Имя заголовочного файла :тип source_file: str :тип возврата: str
c111900
train
{ "resource": "" }
Проверяет, является ли класс не копируемым Аргументы: класс (определения.class_t): класс для проверки already_visited_cls_vars (list): необязательный список переменных, которые не следует проверять второй раз, чтобы предотвратить бесконечные рекурсии. Вообще говоря, вы можете пренебречь этим аргументом, он в основном используется в рекурсивных вызовах is_noncopyable() выполненных pygccxml. Возвращает: bool: является ли класс не копируемым
c111920
train
{ "resource": "" }
возвращает ссылку на объявление типа ключей класса
c111940
train
{ "resource": "" }
Инициализирует состояние оптимизатора запросов. Существует 4 внутренних хеш-таблицы: 1. от типа к декларациям 2. от типа к декларациям для не рекурсивных запросов 3. от типа к имени к декларациям 4. от типа к имени к декларациям для не рекурсивных запросов Почти каждый запрос включает информацию о типе декларации. Также очень распространённым является запрос поиска какой-либо декларации(й) по имени или полному имени. Эти хеш-таблицы позволяют быстро искать декларации.
c111960
train
{ "resource": "" }
Экспортируй декларации в дерево, иерархии которой корнями являются каждый из включенных узлов, в указанный файл: :param declarations: или один объект класса :class:declaration_t, или список объектов класса :class:declaration_t :param file_path: путь к файлу
c111980
train
{ "resource": "" }
Использование подстановочного типа для установки смещения вместо конструктора
c112000
train
{ "resource": "" }
Определите numpy dtype данных.
c112020
train
{ "resource": "" }
Прареарузь событие MIDI. Верните словарь и количество прочитанных байт.
c112040
train
{ "resource": "" }
Создайте и примените прототип ctypes с полным набором флагов параметров.
c112060
train
{ "resource": "" }
Остановите все ноты на всех каналах.
c112080
train
{ "resource": "" }
Верните количество пальцев, необходимых для игры данной указанной хватки.
c112100
train
{ "resource": "" }
Преобразуй объект Track в MIDI-события и запиши их в track_data.
c112120
train
{ "resource": "" }
Замените минорные аккорды на его мажорные эквиваленты. Признаются суффиксы 'm' и 'm7', а также ['II', 'III', 'VI'] без суффикса. Примеры: >>> substitute_minor_for_major(['VI'], 0) ['I'] >>> substitute_minor_for_major(['Vm'], 0) ['bVII'] >>> substitute_minor_for_major(['VIm7'], 0) ['IM7']
c112140
train
{ "resource": "" }
Преобразовать объект `mingus.containers.Composition` в строку ASCII табулатуры. Автоматически добавить заголовок на основе атрибутов title, subtitle, author, e-mail и description. Дополнительное описание произведения также может быть предоставлено. Настройки струнных инструментов могут быть заданы с помощью атрибутов `Track.instrument.tuning` или `Track.tuning`.
c112160
train
{ "resource": "" }
Получите объект Note и верните его эквивалент в LilyPond в виде строки. Если process_octaves установлено в False, все данные относительно октав будут проигнорированы. Если standalone установлено в True, результат может быть использован функциями вроде to_png и будет производить корректный вывод. Аргумент присутствует, главным образом, чтобы функция from_NoteContainer могла использовать эту функцию.
c112180
train
{ "resource": "" }
Если у вас есть объект, закодируйте его в формат JSON и передайте на сервер.
c112200
train
{ "resource": "" }
Проверка запроса LTI :raises: LTIException, если проверка запроса не пройдена
c112220
train
{ "resource": "" }
Эта функция обрабатывает вызов Ajax, выполняемый, когда пользователь хочет получить конкретный шаблон электронной почты.
c112240
train
{ "resource": "" }
Создать стандартную категорию для существующих скидок
c112260
train
{ "resource": "" }
Если этот элемент связан с регистрацией, верните все другие элементы, связанные с той же регистрацией.
c112280
train
{ "resource": "" }
Передайте текущего пользователя, чтобы отобразить поле payAtDoor в форме, если это применимо.
c112300
train
{ "resource": "" }
Javascript должен гарантировать, что скрытое поле ввода обновляется, но еще раз его проверьте.
c112320
train
{ "resource": "" }
Размеры сборов распределяются по позициям счета в зависимости от их уменьшенной цены за счет распределения после взаимозачетов в качестве пропорции суммы общей стоимости счета.
c112340
train
{ "resource": "" }
Возвращайте мутированных мутированных, созданных баланспирацией мутации на кандидатах. Эта функция выполняет баланспирацию мутации. Она случайным образом выбирает два местоположения вдоль кандидата и перемешивает значения в пределах этого среза. .. Аргументы: random -- объект генератора случайных чисел candidate -- решение-кандидат args -- словарь вложенных аргументов Дополнительные аргументы ключевых слов в args: - *mutation_rate* -- частота, с которой выполняется мутация (по умолчанию 0.1) Частота мутации прилагается ко всему кандидату (то есть она либо мутирует, либо не мутирует, в зависимости от частоты).
c112380
train
{ "resource": "" }
Метод, который вызывается при изменении модели. Это служит для выполнения фактической записи индекса.
c112400
train
{ "resource": "" }
Удаляет букву "B" из номера тома некоторых журналов. Удаляет букву "B" из номера тома для журнала Nucl.Phys.Proc.Suppl., так как в INSPIRE данный журнал обрабатывается иначе.
c112420
train
{ "resource": "" }
Удалите название из раздела "Сноски".
c112440
train
{ "resource": "" }
Удалите разрывы страниц, линии заголовков и линии подвала из документа. @param docbody: (список) строк, где каждая строка в списке является строкой в документе. @param page_break_posns: (список) целых чисел, где каждое целое число представляет позицию в docbody, на которой находится разрыв страницы. @param num_head_lines: (int) количество строк заголовка на каждой странице документа. @param num_foot_lines: (int) количество строк подвала на каждой странице документа. @return: (список) строк - текст документа после удаления строк заголовков, подвала и строк разрывов страниц из списка.
c112460
train
{ "resource": "" }
Верните асинхронный перечисляемый для всех элементов на указанном конечном пункте.
c112480
train
{ "resource": "" }
Декоратор для кеширования экземпляров классов по аргументам конструктора. Это приводит к созданию класса, который ведет себя как синглтон для каждой группы аргументов конструктора, обеспечивая эффективность. Обратите внимание, что это должно использоваться только для *немутабельных классов*. Иметь кешированный мутабельный класс имеет мало смысла. Для повышения эффективности избегайте использования этого декоратора в ситуациях, где много перестановок аргументов конструктора. Словарь аргументов keywords конвертируется в кортеж, поскольку словари мутабельны; сами ключевые слова являются строками и всегда хэшируемыми, но если какие-либо аргументы (ключевые или позиционные) являются нехэшируемыми, то соответствующая группа аргументов не кешируется.
c112500
train
{ "resource": "" }
Верните цветной текст. cmap - это словарь, который соотносит токены с опциями цвета. .. Пример: colored_key("foo bar", {bar: "green"}) colored_key("foo bar", {bar: {"color": "green", "on_color": "on_red"}})
c112520
train
{ "resource": "" }
Вернуть совпадение плагина с более длинной версией, если доступно. В противном случае вернет совпадение плагина с ``presence=True``.
c112540
train
{ "resource": "" }
Объедините необязательные аргументы с значениями по умолчанию. :param kwargs: Ключевые аргументы для `Session::send`
c112560
train
{ "resource": "" }
Добавьте поле. :param field: Поле для добавления :raise: ValueError, если `field` не является экземпляром `BaseField`.
c112580
train
{ "resource": "" }
Закрой туннель. .. note:: Это **должно** было быть сделано очень осторожно до `0.1.0`: - если открыта перенаправление порта - цель не может быть достигнута - мы пытаемся соединиться с этим туннелем (отправляется пакет ``SYN`` и подтверждается, затем отправляется пакет ``FIN`` и он никогда не подтверждается... странно) - мы пытаемся выполнить ``shutdown``: он не удастся без тайм-аута состояний ``FIN_WAIT_2`` и ``CLOSE_WAIT``. .. note:: Обрабатывайте эти сценарии с помощью атрибута :attr:`.tunnel_is_up`: если значение False, шаг ``shutdown()`` сервера будет пропущен для этого туннеля.
c112600
train
{ "resource": "" }
Возвращает true, если функция имеет n аргументов. Аргументы с умолчанием и self для методов не учитываются.