_id stringlengths 2 7 | title stringclasses 1
value | partition stringclasses 3
values | language stringclasses 1
value | meta_information dict | text stringlengths 5 1.76k |
|---|---|---|---|---|---|
c127400 | train | {
"resource": ""
} | Получает клиент API NetworkSets.
Возвращает:
NetworkSets: | ||
c127420 | train | {
"resource": ""
} | Получает клиента API InternalLinkSets.
Возвращает:
InternalLinkSets: | ||
c127440 | train | {
"resource": ""
} | Получает клиент API SasLogicalInterconnectGroups.
Возвращает:
SasLogicalInterconnectGroups: | ||
c127460 | train | {
"resource": ""
} | Получает пагинированную коллекцию логических подключений, не имеющих Ethernet. Коллекция основывается на опциональном сортировании и фильтрации и ограничена параметрами start и count.
Аргументы:
start:
Первый элемент для возврата, используя индексацию с нулевой базы.
Если не указан, по умолчанию эт... | ||
c127480 | train | {
"resource": ""
} | Подсчитывает количество чтений для каждой клеточной баркодной последовательности.
Ожидает файлы FASTQ в формате. | ||
c127500 | train | {
"resource": ""
} | Возвращает XML с метаданными SAML 2.0 для этого SP, настроенного в файле settings.py. | ||
c127520 | train | {
"resource": ""
} | ```
Создайте индекс поиска Solr для Yokozuna.
:param index: Имя индекса Yokozuna
:type index: строка
:param schema: XML сценария Solr
:type schema: строка
:param n_val: Значение N записи
:type n_val: int
:param timeout: Параметр по умолчанию (в мс), необязательны... | ||
c127540 | train | {
"resource": ""
} | Измените файлы со сборками, чтобы они использовали полные пути имен для Python 3.x, и преобразуйте метаклассы, чтобы они были не зависимы от версии. | ||
c127560 | train | {
"resource": ""
} | Получите информацию о сервере | ||
c127580 | train | {
"resource": ""
} | Конвертируйте RiakLinkPhase в формат, который может быть выведен в JSON. Используется внутренне. | ||
c127600 | train | {
"resource": ""
} | Сохранить объект в Riak. После завершения этой операции объект может содержать новые метаданные и, возможно, новые данные, если в Riak есть более новая версия объекта в соответствии с векторным часами объекта.
:param w: Значение W, дождаться ответа от этого количества разделов перед возвратом клиенту.
:type w: integer... | ||
c127620 | train | {
"resource": ""
} | Нормализует ответ JSON-запроса к поиску, чтобы PB и HTTP имели один и тот же возвращаемый результат | ||
c127640 | train | {
"resource": ""
} | Обучение к-ближайших соседей классификатора для распознавания лиц.
:param train_dir: каталог, содержащий подкаталог для каждого известного человека, с его именем.
(Смотрите в исходном коде, чтобы увидеть пример структуры дерева каталога train_dir)
Структура:
<train_dir>/
├── <person1>/
... | ||
c127660 | train | {
"resource": ""
} | Сгруппируйте предметы по создателю и объединителю. | ||
c127680 | train | {
"resource": ""
} | Верните пересечение этого RDD и другого. Вывод не будет содержать дублирующихся элементов, даже если входные RDD содержали дубликаты.
.. заметка:: Этот метод выполняет живую переработку внутри.
>>> rdd1 = sc.parallelize([1, 10, 2, 3, 4, 5])
>>> rdd2 = sc.parallelize([1, 6, 2, 3, 7, 8])
>>> rdd1.intersecti... | ||
c127700 | train | {
"resource": ""
} | Объедините значения для каждого ключа, используя ассоциативное и коммутативное функцию reduce.
Это также выполнит объединение локально на каждом маппере перед отправкой результатов в редьюсер, аналогично "комбайнеру" в MapReduce.
Вывод будет разделен на C{numPartitions} частей или на уровень параллелизма по умолчанию... | ||
c127720 | train | {
"resource": ""
} | Возвращает селектор признаков на основе критерия хи-квадрат.
:param data: `RDD[LabeledPoint]`, содержащий метрические данные с категориальными признаками. Признаки с действительными значениями будут считаться категориальными для каждого уникального значения.
Использовать перед этим функцией требуется процесс д... | ||
c127740 | train | {
"resource": ""
} | Внутренняя функция для получения или создания глобального объекта BarrierTaskContext. Нам необходимо гарантировать, что из этого места будет возвращаться объект BarrierTaskContext, так как он требуется в сценарии повторного использования воркера Python, см. SPARK-25921 для получения дополнительной информации. | ||
c127760 | train | {
"resource": ""
} | Вызов API в Python с использованием MLLibAPI | ||
c127800 | train | {
"resource": ""
} | Верните последовательность JVM (JVM Seq) столбцов, описывающую порядок сортировки. | ||
c127820 | train | {
"resource": ""
} | Вариант макс-кучи для _siftdown | ||
c127840 | train | {
"resource": ""
} | Создайте функцию PySpark по её имени. | ||
c127860 | train | {
"resource": ""
} | Находит позицию первого вхождения подстроки column в данной строке. Возвращает null, если один из аргументов является null.
.. примечание:: Позиция не имеет нулевого начала, а основывается на индексах, начинающихся с 1. Возвращает 0, если подстрока не найдена в str.
>>> df = spark.createDataFrame([('abcd',)], ['s',])... | ||
c127880 | train | {
"resource": ""
} | Определяет формат источника ввода данных.
:param source: строка, имя источника данных, например 'json', 'parquet'.
>>> df = spark.read.format('json').load('python/test_support/sql/people.json')
>>> df.dtypes
[('age', 'bigint'), ('name', 'string')] | ||
c127900 | train | {
"resource": ""
} | Выполните QR-разложение для этого RowMatrix.
Реализация разработана для оптимизации QR-разложения
(факторизации) для RowMatrix с вытянутой и узкой формой.
Ссылка:
Paul G. Constantine, David F. Gleich. "Вытянутые и узкие QR
факторизации в архитектурах MapReduce"
([[https... | ||
c127920 | train | {
"resource": ""
} | Извлекать представление строки обратно в вектор.
>>> Vectors.parse('[2,1,2 ]')
DenseVector([2.0, 1.0, 2.0])
>>> Vectors.parse(' ( 100, [0], [2])')
SparseVector(100, {0: 2.0}) | ||
c127940 | train | {
"resource": ""
} | Преобразует массив с метаданными в двумерное изображение.
:param `numpy.ndarray` array: Массив, который необходимо преобразовать в изображение.
:param str origin: Путь к изображению, по желанию.
:return: Элемент класса `Row`, который является двумерным изображением.
.. versionadded:: 2... | ||
c127960 | train | {
"resource": ""
} | Проверяет, инициализирован ли или нет SparkContext.
Выдает ошибку, если SparkContext уже запущен. | ||
c127980 | train | {
"resource": ""
} | Генерирует RDD, состоящий из векторов, содержащих независимые и идентично распределенные случайные выборки, извлеченные из логнормального распределения.
:param sc: SparkContext, используемый для создания RDD.
:param mean: Среднее значение логнормального распределения.
:param std: Стандартное от... | ||
c128000 | train | {
"resource": ""
} | Сериализовать объект в строку байтов, расположенную в памяти.
Протокол по умолчанию — это cloudpickle.DEFAULT_PROTOCOL, который является псевдонимом pickle.HIGHEST_PROTOCOL. Это настройка способствует максимальной скорости обмена данными между процессами, выполняющими одну и ту же версию Python.
Установите pr... | ||
c128020 | train | {
"resource": ""
} | Решает параметр и проверяет права собственности.
:param param: имя параметра или экземпляр параметра, который должен
принадлежать этому экземпляру Params
:return: экземпляр решенного параметра | ||
c128040 | train | {
"resource": ""
} | Сохраните это экземпляр в файл формата JSON. | ||
c128060 | train | {
"resource": ""
} | Получает следующую строку из random_file и начинает сначала, когда достигает конца файла. | ||
c128080 | train | {
"resource": ""
} | Управляет особенностями наличия единственного параметра 'name' для общего индекса и параметра 'names' во множественном числе для MultiIndex. | ||
c128100 | train | {
"resource": ""
} | Аналогично equals, но также проверяет, что другие сравнимые атрибуты равны. | ||
c128120 | train | {
"resource": ""
} | Добавьте числовые унарные методы. | ||
c128140 | train | {
"resource": ""
} | Создайте NDFrame из группы с предоставленным именем.
Параметры
----------
name : object
Имя группы, которую необходимо получить в виде DataFrame
obj : NDFrame, по умолчанию None
NDFrame, из которого необходимо извлечь DataFrame. Если
он равен None, б... | ||
c128160 | train | {
"resource": ""
} | Если праздник выпадает на субботу, используйте следующий понедельник вместо этого;
если праздник выпадает на воскресенье, используйте понедельник вместо этого. | ||
c128180 | train | {
"resource": ""
} | Проверьте, является ли объект последовательностью объектов.
Строки не включены здесь как последовательности.
Параметры
-----------
obj : Объект, который нужно проверить
Возвращает
----------
is_sequence : bool
Определяет, является ли `obj` последовательностью объектов.
Примеры
--------
>>> l = [1, 2, 3]
>>>
>>> is_s... | ||
c128200 | train | {
"resource": ""
} | Экспоненциально взвешенная выборочная ковариация. | ||
c128220 | train | {
"resource": ""
} | Попытка предотвратить неправильный удар ногами в полезной манере.
Параметры
----------
terms : Term
Термины могут содержать | ||
c128240 | train | {
"resource": ""
} | Принудительно преобразовать текущий блок к типу данных, совместимому с другим. Мы вернем блок, возможно, объектный, и не вызовем исключения.
Мы также можем безопасно попытаться принудительно преобразовать к тому же типу данных и получим тот же блок. | ||
c128260 | train | {
"resource": ""
} | Заменить элементы на указанное значение.
Параметры
----------
to_replace : объект или шаблон
Скалярное значение для замены или регулярное выражение для сопоставления.
value : объект
Объект замены.
inplace : bool, по умолчанию False
Выполнить и... | ||
c128280 | train | {
"resource": ""
} | Вернуть словарь, содержащий количество функций в BlockManager. | ||
c128300 | train | {
"resource": ""
} | Вернуть i-е значение или значения в SparseSeries по местоположению
Параметры
----------
i : int, slice или последовательность целых чисел
Возвращает
-------
значение : скаляр (int) или Series (slice, последовательность) | ||
c128320 | train | {
"resource": ""
} | Максимальное значение RangeIndex | ||
c128360 | train | {
"resource": ""
} | Функция "выборки по меткам" для DataFrame
Даны массивы одинаковой длины меток строк и столбцов, вернуть массив значений, соответствующих каждой (строка, столбец) паре.
Параметры
---------
row_labels : последовательность
Метки строк для поиска
col_labels : последовательность
Метки столбцов для поиска
Примечан... | ||
c128420 | train | {
"resource": ""
} | Создайте новую SparseDataFrame, применяя функцию к каждому столбцу. | ||
c128460 | train | {
"resource": ""
} | Преобразуй аргументы SQL и параметров в формат, соответствующий стандарту DBAPI 2.0. | ||
c128500 | train | {
"resource": ""
} | верните базовое представление для категорий | ||
c128520 | train | {
"resource": ""
} | Добавьте самого себя к данному DatetimeIndex, предназначенному для случая, когда
self.weekday не является null.
Параметры
----------
dtindex : DatetimeIndex
Возвращает
---------
result : DatetimeIndex | ||
c128540 | train | {
"resource": ""
} | Предположите подходящую точность для _round_frac | ||
c128560 | train | {
"resource": ""
} | Настройте наш байнер при апсемплинге.
Диапазон нового индекса не должен выходить за пределы указанного диапазона. | ||
c128600 | train | {
"resource": ""
} | Сократите форму `join_unit` вдоль оси элемента до указанной длины.
Элементы, которые не вместились, возвращаются как отдельный блок. | ||
c128620 | train | {
"resource": ""
} | Возвращает true, если ``label_flags`` указывают на наличие хотя бы одного метки на этом уровне.
Если минимальная предела представления не является точным целым числом, то первая метку метки не будет показана, поэтому для этого нам нужно скорректировать. | ||
c128640 | train | {
"resource": ""
} | Предположим, что слева или справа находится Series, обратившийся на ExtensionArray, применим оператор, определенный операцией `op`. | ||
c128660 | train | {
"resource": ""
} | Добавьте или вычтите массив, похожий на объект DateOffset
Параметры
----------
other : Index, np.ndarray
объект видео pd.DateOffset
op : {operator.add, operator.sub}
Возвращает
-------
result : класс, аналогичный self | ||
c128680 | train | {
"resource": ""
} | Возвращает копию DataFrame, исключая элементы из групп, которые не удовлетворяют указанному логическому критерию, заданному функцией `func`.
Параметры
----------
f : function
Функция, применяемая к каждой подфрейме. Должна возвращать True или False.
dropna : bool
Удалять группы, которые не проходят фильтрацию.... | ||
c128700 | train | {
"resource": ""
} | если потребуется, обернуть наши результаты | ||
c128720 | train | {
"resource": ""
} | Разбор и возврат всех таблиц из DOM.
Возвращает
-----------
список распарсенных (заголовок, тело, нижняя часть) кортежей из таблиц. | ||
c128740 | train | {
"resource": ""
} | Метод для удобного заполнения одного или нескольких свойств, не зависящих от данных, каждой ячейки.
Параметры
----------
subset : IndexSlice
корректный slice для ``data``, ограничивающий применение стиля.
kwargs : dict
кортеж свойства: значение для каждой ячейки.
Возвращает
----------
self : Styler
Примеры
-... | ||
c128760 | train | {
"resource": ""
} | Вернуть выбор как Индекс
Параметры
----------
ключ : объект
где : список объектов Term (или преобразуемых объектов), опционально
начало : целое число (по умолчанию None), номер строки, с которой начать выборку
конец : целое число (по умолчанию None), номер строки, на ко... | ||
c128780 | train | {
"resource": ""
} | записать метаданные | ||
c128800 | train | {
"resource": ""
} | вернуть путь к метаданным для этого ключа | ||
c128820 | train | {
"resource": ""
} | Возвращает скалярный результат выполнения операции сокращения.
Параметры
----------
name : str
Название функции, поддерживаемые значения:
{ any, all, min, max, sum, mean, median, prod,
std, var, sem, kurt, skew }.
skipna : bool, по умолчанию True
... | ||
c128840 | train | {
"resource": ""
} | Сопоставь ось с осью block_manager. | ||
c128860 | train | {
"resource": ""
} | Копировать объект в буфер обмена системы.
Выполнить запись текстового представления объекта в буфер обмена системы.
Это можно вставить в Excel, например.
Параметры
---------
excel : bool, по умолчанию True
- True, использовать предоставленный разделитель, записывать в формате csv для
удобного вставки в Excel.
- ... | ||
c128920 | train | {
"resource": ""
} | Получить ndarray индексатора минимального аргумента.
Параметры
----------
axis : {None}
Заполнитель для согласованности с Series
skipna : bool, default True
Возвращает
-------
numpy.ndarray
См. также
--------
numpy.ndarray.ar... | ||
c128940 | train | {
"resource": ""
} | Замените имя переменной на потенциально новое значение.
Параметры
----------
old_key : str
Текущее имя переменной для замены
new_key : str
Новое имя переменной для замены `old_key`
new_value : object
Значение, которое также будет заменено вмес... | ||
c128980 | train | {
"resource": ""
} | Выполните операцию уменьшения.
Если у нас есть ndarray в качестве значения, то просто выполните операцию, иначе делегируйте объекту. | ||
c129000 | train | {
"resource": ""
} | Тест, чтобы проверить, что все элементы оцениваются в True.
Возвращает
-------
все : bool
См. также
--------
numpy.all | ||
c129020 | train | {
"resource": ""
} | Классифицируй серии на основе типа и преобразуй их в матрицы. Необходимо уметь обрабатывать множество исключительных случаев. | ||
c129040 | train | {
"resource": ""
} | Возвращаем MultiIndex, преобразованный под размерности, заданные n_repeat и n_shuffle.
.. deprecated:: 0.24.0
Полезно для повторения и перестановки MultiIndex для сочетания с другим Index, содержащим n_repeat элементов.
Параметры
---------
n_repeat : int
Количество повторений, которое необходимо выполнить для ме... | ||
c129080 | train | {
"resource": ""
} | Вычислите TimedeltaArray разницы между значениями индекса и индексом, преобразованным в PeriodArray с заданным частотом. Используется для векторизованных смещений.
Параметры
----------
freq : периодическая частота
Возвращает
----------
TimedeltaArray/Index | ||
c129100 | train | {
"resource": ""
} | Если 'Series.argmax' вызывается через библиотеку 'numpy', третьим параметром в его сигнатуре является 'out', который принимает либо ndarray, либо 'None', поэтому проверьте, не является ли параметр 'skipna' либо экземпляром ndarray, либо 'None', так как сам 'skipna' должен быть логическим (булевым) значением. | ||
c129120 | train | {
"resource": ""
} | Возьми функцию преобразования и возможно восстанови рамку. | ||
c129140 | train | {
"resource": ""
} | Оцените условие `where` на `cond`, `a` и `b`.
Параметры
---------
cond : массив логических значений
возвращать `a`, если `cond` истинен, и `b`, если `cond` ложен.
a : возвращать, если `cond` истинен
b : возвращать, если `cond` ложен
use_numexpr : с... | ||
c129160 | train | {
"resource": ""
} | Проверьте, равны ли два dtype.
Параметры
----------
source : Первый dtype для сравнения
target : Второй dtype для сравнения
Возвращает
----------
boolean
Отрицательное либо положительное утверждение о том, равны ли два dtype.
Примеры
--------
>>> is_dtype_equal(int, fl... | ||
c129180 | train | {
"resource": ""
} | Проверьте, соответствует ли конец каждого элемента строки шаблону.
Это эквивалентно методу :meth:`str.endswith`.
Параметры
----------
pat : str
Последовательность символов. Нельзя использовать регулярные выражения.
na : object, по умолчанию NaN
Объект, который будет отображаться, если тестовый элемент не явля... | ||
c129200 | train | {
"resource": ""
} | Вернуть список файлов в `path`, у которых есть суффикс в `extensions`; опционально `recurse` (перекидывать по директориям). | ||
c129220 | train | {
"resource": ""
} | Пометьте `self.items` метками `labels`. | ||
c129240 | train | {
"resource": ""
} | Создать `LabelList` из `state`. | ||
c129260 | train | {
"resource": ""
} | Отразите окончательный результат в `last_metrics`. | ||
c129280 | train | {
"resource": ""
} | Создайте WGAN с использованием `data`, `generator` и `critic`. | ||
c129300 | train | {
"resource": ""
} | Инициализируйте `OneCycleScheduler` с `lr_max`. | ||
c129320 | train | {
"resource": ""
} | Примените преподавателя в стиле сверточной нейронной сети. | ||
c129340 | train | {
"resource": ""
} | Оцените это изображение: удалить или оставить. | ||
c129360 | train | {
"resource": ""
} | Постройте массив с шагами для логарифмов, начиная от `start` и заканчивая `stop` в `n` шагах. | ||
c129380 | train | {
"resource": ""
} | Расширите этот метод, если вы хотите настроить, как данная `ItemBase` отображается на `ax`. | ||
c129400 | train | {
"resource": ""
} | `source_path` может быть каталогом или файлом. Предположим, что все модули находятся в каталоге fastai. | ||
c129420 | train | {
"resource": ""
} | Если модуль BatchNorm, избегайте использования полуточечной точности. | ||
c129440 | train | {
"resource": ""
} | Записывает статистику градиентов генератора в TensorBoard. | ||
c129460 | train | {
"resource": ""
} | Записывает изображения тренировочных и валидационных пакетов в Tensorboard. | ||
c129480 | train | {
"resource": ""
} | Построение функции потерь по отношению к скорости обучения в логарифмической шкале. | ||
c129500 | train | {
"resource": ""
} | Этот переопределение необходимо, поскольку иначе учебный метод обращается к неправильному модели при вызове с параметром precompute, установленным в true.
Аргументы:
arr: numpy массив, используемый в качестве входных данных для модели с целью предсказания.
Возвращает:
numpy массив, содержащий предсказания мод... | ||
c129520 | train | {
"resource": ""
} | Завершить вычисления и отправить результаты в Записывающий. | ||
c129540 | train | {
"resource": ""
} | Функция, которая собирает `сэмплы` запомеченных bboxes и добавляет паддинг с помощью `pad_idx`. | ||
c129560 | train | {
"resource": ""
} | Используйте дистрибутивное обучение с `cuda_id` для `learn`. | ||
c129580 | train | {
"resource": ""
} | Запустить новый ядро и вернуть его менеджеров и клиентов | ||
c129600 | train | {
"resource": ""
} | Создайте ссылку на документацию. |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.