_id stringlengths 2 7 | title stringclasses 1
value | partition stringclasses 3
values | language stringclasses 1
value | meta_information dict | text stringlengths 5 1.76k |
|---|---|---|---|---|---|
c135740 | train | {
"resource": ""
} | проверить, действителен ли ID | ||
c135760 | train | {
"resource": ""
} | Обновить пространство поиска.
Пространство поиска содержит информацию, которую пользователь заранее определил.
Параметры
----------
search_space : dict | ||
c135780 | train | {
"resource": ""
} | загрузить данные из файла | ||
c135800 | train | {
"resource": ""
} | Добавьте новый уровень в граф. Узлы должны быть созданы заранее. | ||
c135820 | train | {
"resource": ""
} | основная трансформационная функция графа. | ||
c135840 | train | {
"resource": ""
} | Запустить поток, записывая все. Если значение log_collection равно 'none', содержимое журнала не будет добавлено в очередь. | ||
c135860 | train | {
"resource": ""
} | начать новый эксперимент | ||
c135880 | train | {
"resource": ""
} | Выберите наименьшее значение му. | ||
c135900 | train | {
"resource": ""
} | Проверьте, допустимы ли общие значения в experiment_config. | ||
c135920 | train | {
"resource": ""
} | Создайте tf.placeholder на основании метаданных из переданного тензорного описания, или верните существующий объект.
Аргументы:
tensor_spec (tf.TensorSpec):
Возвращает:
tf.Tensor: | ||
c135940 | train | {
"resource": ""
} | Когда зависимость функции недоступна, создайте псевдо-функцию, которая выбрасывает ImportError при использовании.
Аргументы:
func (str): имя функции.
dependency (str или list[str]): имя(я) зависимости(и).
Возвращает:
function: объект функции | ||
c135960 | train | {
"resource": ""
} | Визуализировать использование весов в фильтрах свертки.
Аргументы:
filters: тензор, содержащий веса [H, W, Cin, Cout]
name: метка для TensorBoard
Возвращает:
изображение всех весов | ||
c135980 | train | {
"resource": ""
} | Обновление из параметров командной строки. | ||
c136000 | train | {
"resource": ""
} | Декоратор, который выполняет мемоизацию на методах. Он хранит кэш в самом объекте-экземпляре. | ||
c136020 | train | {
"resource": ""
} | Поместите изображение.
Аргументы:
name (str):
val (np.ndarray): 2D, 3D (HWC) или 4D (NHWC) массив numpy изображений в диапазоне [0, 255]. Если количество каналов равно 3, предполагается, что это RGB. | ||
c136040 | train | {
"resource": ""
} | Получите переменную, используемую в этом башне.
Имя не должно содержать префикс области видимости переменной башни.
Когда у башни одинаковые области видимости переменной и имени, это эквивалентно:
:meth:`get_tensor`. | ||
c136060 | train | {
"resource": ""
} | Инициализирует Ray на основе переменных окружения и внутренних дефолтов. | ||
c136080 | train | {
"resource": ""
} | Предварительная обработка числовых функций для очистки данных и выбора числовых индексов.
Аргументы:
axis: '0' для столбцов и '1' для строк.
Возвращает:
Кортеж, в который входит возвращаемое значение (если есть), индексы для применения функций и очищенный Manager. | ||
c136100 | train | {
"resource": ""
} | Рассчитывает, истинны ли какие-либо или все значения.
Возвращает:
Новый объект QueryCompiler, содержащий булевы значения или булево значение. | ||
c136120 | train | {
"resource": ""
} | Возвращает первые n столбцов.
Аргументы:
n: Целое число, которое содержит количество столбцов для возврата.
Возвращает:
DataManager, содержащий первые n столбцов исходного DataManager. | ||
c136140 | train | {
"resource": ""
} | Разделите результат Pandas равномерно на основе предоставленного количества разделений.
Аргументы:
- axis: Ось, по которой следует проводить разбиение.
- num_splits: Количество равномерных разбиений для создания.
- result: Результат вычисления. Это должно быть DataFrame Pandas.
- length_list: Список длин, на которые с... | ||
c136160 | train | {
"resource": ""
} | Конвертация глобального индекса в блочный индекс и локальный индекс.
Примечание: Этот метод в основном используется для конвертации глобального индекса в индекс раздела (по указанной оси) и локальный индекс (полезный для `iloc` или подобных операций).
Аргументы:
axis: Ось, по которой получ... | ||
c136180 | train | {
"resource": ""
} | Используйте оптимизированный пайплайн для оценки вероятностей классов для набора признаков.
Параметры
----------
признаки: массивный {n_samples, n_features}
Матрица признаков тестового набора
Возвращает
-------
массивный: {n_samples, n_target}
Ве... | ||
c136200 | train | {
"resource": ""
} | Преобразуйте данные, добавив два виртуальных признака.
Параметры
----------
X: numpy ndarray, форма {n_samples, n_components}
Новые данные, где n_samples является количеством образцов, а n_components — количеством компонентов.
y: None
Не используется
Возвращает
---------
X_transformed: массив-подобный, форма ... | ||
c136240 | train | {
"resource": ""
} | Список состояний кластеров, принадлежащих этой таблице.
Например:
.. literalinclude:: snippets_table.py
:start-after: [START bigtable_get_cluster_states]
:end-before: [END bigtable_get_cluster_states]
:rtype: dict
:returns: Словарь состояний кластеров для этой таблицы. Ключи — это идентификаторы кластеров, а... | ||
c136260 | train | {
"resource": ""
} | Обеспечивает, что `predefined` присутствует в списке заранее определенных JSON значений:
:type predefined: str
:param predefined: название заранее определенных прав доступа
:type predefined: str
:param predefined: проверенное JSON название заранее определенных прав доступа
:ra... | ||
c136280 | train | {
"resource": ""
} | Доступ к членам роли bigtable.viewer
Например:
.. literalinclude:: snippets.py
:start-after: [START bigtable_viewers_policy]
:end-before: [END bigtable_viewers_policy] | ||
c136300 | train | {
"resource": ""
} | Верните строку модели полностью квалифицированной. | ||
c136320 | train | {
"resource": ""
} | Преобразовать правило GC в протоколе в коренное объектное представление.
:type gc_rule_pb: :class:`.table_v2_pb2.GcRule`
:param gc_rule_pb: Правило GC, которое нужно преобразовать.
:rtype: :class:`GarbageCollectionRule` or :data:`NoneType <types.NoneType>`
:returns: Экземпляр одного из коренных правил... | ||
c136400 | train | {
"resource": ""
} | Обновить поле свойств этого объекта.
Этот метод обновит только указанное поле и не затронет другие поля.
Он **не** загрузит свойства обратно с сервера. Поведение локальное, и синхронизация выполняется через :meth:`patch`.
:type name: str
:param name: Имя поля, которое нужно обновить.
... | ||
c136420 | train | {
"resource": ""
} | Верните строку датасета с полным квалификацией. | ||
c136440 | train | {
"resource": ""
} | Верните строку полностью квалифицированного тематического блока. | ||
c136480 | train | {
"resource": ""
} | Вернуть ссылающиеся таблицы из статистики задания, если они доступны.
Смотрите:
https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/jobs#statistics.query.referencedTables
:rtype: список из словарей
:returns: упорядоченные описания плана запроса, или пустой список,
... | ||
c136500 | train | {
"resource": ""
} | Обновите состояние текущего объекта в соответствии с операцией.
:тип operation_pb:
:class:`~google.longrunning.operations_pb2.Operation`
:param operation_pb: Протокол, который нужно разобрать. | ||
c136520 | train | {
"resource": ""
} | Сработать всем обработчикам, зарегистрированным к этому Future.
Метод вызывается внутренне пакетом после завершения выполнения пакета.
Аргументы:
message_id (str): Идентификатор сообщения в виде строки. | ||
c136540 | train | {
"resource": ""
} | Поставьте все фильтры в один общий прототип-фильтр protobuf.
Это может быть фильтр с единственным полем или унарный фильтр, он может быть составным фильтром или может быть `None`.
Returns:
google.cloud.firestore_v1beta1.types.\
StructuredQuery.Filter: "Общий" фильтр, представляющий фильтры текущего запроса. | ||
c136560 | train | {
"resource": ""
} | Метки, назначенные этому контейнеру.
См.
https://cloud.google.com/storage/docs/json_api/v1/buckets#labels
:type mapping: :class:`dict`
:param mapping: Имеющиеся в наличии соответствия между названием и значением (строка->строка) для метки контейнера. | ||
c136620 | train | {
"resource": ""
} | Гарантирует, что входной параметр является кортежем или списком.
Это фактически сокращает тип разрешенных итерируемых типов до очень короткого белого списка: списки и кортежи.
:type arg_name: str
:param arg_name: Название аргумента, используемое в сообщении об ошибке.
:type tuple_or_list: последовательность типа s... | ||
c136640 | train | {
"resource": ""
} | Документ, владеющий текущей коллекцией.
Возвращает:
Optional[~.firestore_v1beta1.document.DocumentReference]: Родительский документ, если текущая коллекция не является верхнеуровневой. | ||
c136660 | train | {
"resource": ""
} | Поддерживайте все сданым в аренду контракты, которые управляются.
Этот метод изменяет срок признания для всех управляемых идентификаторов признания, затем ждет почти всего этого времени (но с дрожанием), и повторяет. | ||
c136680 | train | {
"resource": ""
} | Помощник для преобразования строки или TableReference в Table.
Эта функция оставляет Table и другие виды объектов без изменений. | ||
c136720 | train | {
"resource": ""
} | Выполнить SQL-запрос.
См.
https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/jobs#configuration.query
Аргументы:
query (str):
SQL-запрос для выполнения. По умолчанию используется стандартный SQL-диалект. Используйте параметр ``job_config`` для изменения диалектов.
Ключевые аргументы:
job_confi... | ||
c136740 | train | {
"resource": ""
} | Добавьте обратный вызов для выполнения после завершения операции.
Если операция еще не завершена, это начнет вспомогательный поток для опроса статуса операции в фоновом режиме.
Аргументы:
fn (Callable[Future]): Обратный вызов, который следует выполнить после завершения операции. | ||
c136780 | train | {
"resource": ""
} | Проверяет, имеет ли «path» правильную форму.
Определяет, что все элементы в «path» являются строками.
Аргументы:
path (Tuple[str, ...]): Элементы в пути к коллекции или документу.
is_collection (bool): Указывает, представляет ли «path» документ или коллекцию.
Вызывает:
ValueError: в случае, если
... | ||
c136800 | train | {
"resource": ""
} | Парсинг объекта `BatchGetDocumentsResponse` protobuf:
Аргументы:
get_doc_response (~google.cloud.proto.firestore.v1beta1.\
firestore_pb2.BatchGetDocumentsResponse): Отдельный ответ (из
потока), содержащий ответ на запрос к документу.
reference_map (Dict[str, .DocumentReferen... | ||
c136820 | train | {
"resource": ""
} | Верните полностью квалифицированную строку типа project_stored_info_type. | ||
c136860 | train | {
"resource": ""
} | Проверьте, существует ли уже кластер.
Например:
.. literalinclude:: snippets.py
:start-after: [START bigtable_check_cluster_exists]
:end-before: [END bigtable_check_cluster_exists]
:rtype: bool
:returns: True, если кластер существует, иначе False. | ||
c136880 | train | {
"resource": ""
} | Верните объект ``SchemaField``, который был десериализован из словаря.
Аргументы:
api_repr (Mapping[str, str]): Сериализованное представление объекта ``SchemaField``, такое как то, что выводится методом :meth:`to_api_repr`.
Возвращает:
google.cloud.biquery.schema.SchemaField:
... | ||
c136920 | train | {
"resource": ""
} | Удалить одну или несколько строк таблицы.
:param table: имя таблицы, которую необходимо изменить.
:param keyset: ключи/диапазоны, идентифицирующие строки для удаления. | ||
c136960 | train | {
"resource": ""
} | Обнаруживайте ошибки для унарных и потоковых-унарных gRPC callables. | ||
c136980 | train | {
"resource": ""
} | Вернуть полностью квалифицированную строку notification_channel_descriptor. | ||
c137000 | train | {
"resource": ""
} | Преобразует аргументы позиционных параметров в ключевой путь с указанием их типов и идентификаторов.
:type path_args: tuple
:param path_args: Кортеж, полученный из позиционных аргументов. Должен состоять из чередующихся списков типов (строки) и частей ИД/имени (целые числа или строки).
:rtype:... | ||
c137020 | train | {
"resource": ""
} | Вернуть значение, которое является N-им процентилем в гистограмме.
Аргументы:
percent (Union[int, float]): Искомый процентиль. По умолчанию обычные реализации используют ``99``.
Возвращает:
int: Значение, соответствующее запрашиваемому процентилю. | ||
c137040 | train | {
"resource": ""
} | Верните полностью квалифицированную строку словаря. | ||
c137060 | train | {
"resource": ""
} | Запустить тестовый набор для снипетов. | ||
c137080 | train | {
"resource": ""
} | Потоковая передача пакетов обновлений и удалений документов в порядке.
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНО: Интерфейс этого метода может измениться в будущем.
Пример:
```python
from google.cloud import firestore_v1beta1
client = firestore_v1beta1.FirestoreClient()
database = client.database_root_path('[PROJECT]', '[DATABASE]')
reques... | ||
c137120 | train | {
"resource": ""
} | Возвращает список строковых названий всех доступных GPU | ||
c137140 | train | {
"resource": ""
} | Установите устройство перед следующим fprop, чтобы создать новый граф на указанном устройстве. | ||
c137160 | train | {
"resource": ""
} | Запускает одну защитную работу.
Аргументы:
work_id: ID для выполняемой работы
Возвращает:
elapsed_time_sec, submission_id - время выполнения и ID отправки
Возбуждает исключение:
WorkerError: если возникла ошибка во время выполнения. | ||
c137180 | train | {
"resource": ""
} | Загружает целевые классы. | ||
c137200 | train | {
"resource": ""
} | Возвращает команду извлечения на основе расширения имени файла. | ||
c137220 | train | {
"resource": ""
} | Сохраняет ошибки для указанных деталей в файл.
Аргументы:
work: экземпляр либо AttackWorkPieces, либо DefenseWorkPieces
output_file: имя выходного файла | ||
c137240 | train | {
"resource": ""
} | Создать список подач от Строкиру и сохранить их в хранилище данных.
Должно вызываться только один раз (обычно хозяином) во время оценки конкурса. | ||
c137260 | train | {
"resource": ""
} | Метод помощи, загружающий набор данных и определяющий диапазон обрезки.
Аргументы:
dataset_dir: расположение набора данных.
epsilon: максимально допустимый размер адверсарной искажения. | ||
c137280 | train | {
"resource": ""
} | Выберите дельту на масштабе расстояния между x и изменённым образцом. | ||
c137300 | train | {
"resource": ""
} | Выбрать следующий не претендованный фрагмент работы, чтобы его выполнить.
Попытка претендовать на фрагмент работы выполняется с использованием транзакции Cloud Datastore, поэтому любой фрагмент работы может быть претендован только одновременно одним работником.
Аргументы:
worker_id: ID текущего работник... | ||
c137320 | train | {
"resource": ""
} | Сгенерируйте график линейной экстраполяции.
Аргументы:
- `log_prob_adv_array`: Массив numpy, содержащий логарифм вероятностей.
- `y`: Тензор `tf` в качестве заполнителя для меток.
- `file_name`: Имя файла для графика.
- `min_epsilon`: Минимальное значение эпсилон на интервале.
- `max_epsilon`: Максимальное значение эп... | ||
c137340 | train | {
"resource": ""
} | Пропустить значение, ограниченное длиной. Возвращает новая позиция. | ||
c137360 | train | {
"resource": ""
} | удалять узлы из списка | ||
c137400 | train | {
"resource": ""
} | Найдите значение в списке, которое соответствует значению compare. | ||
c137420 | train | {
"resource": ""
} | Верните значения указанного признака. | ||
c137440 | train | {
"resource": ""
} | Переводит данные. | ||
c137460 | train | {
"resource": ""
} | Определите выходы конфигурации сети.
Параметры
----------
output_names: [str]
Список имен выходов сети.
output_dims: [tuple]
Список размерностей выходов сети. Порядок элементов в output_dims совпадает с порядком в output_names.
Примеры
--------
... | ||
c137480 | train | {
"resource": ""
} | Добавьте параметры предварительной обработки в объект нейронной сети.
Параметры
---------
- image_input_names: [строка]
Имя входных бленов, которые являются изображениями.
- is_bgr: булево | dict()
Порядок каналов для входных бленов, которые являются изображениями. BGR, если True, в противном случае RGB. Чтоб... | ||
c137500 | train | {
"resource": ""
} | Преобразовать модель DictVectorizer в спецификацию protobuf.
Параметры
----------
model: DictVectorizer
Это обученная модель DictVectorizer.
input_features: str
Имя столбца входных данных.
output_features: str
Имя столбца выходных данных.
Возвращает
-------
mo... | ||
c137520 | train | {
"resource": ""
} | Преобразует продолжительность в миллисекунды. | ||
c137540 | train | {
"resource": ""
} | Вычислите магнитуду кратковременного преобразования Фурье.
Аргументы:
сигнал: 1D np.array временного сигнала в домене времени.
fft_length: Размер FFT для применения.
hop_length: Шаг (в образцах) между каждым блоком, переданным в FFT.
window_length: Длина каждого блока образцов, передаваемого в FFT.
... | ||
c137560 | train | {
"resource": ""
} | Возвращает название модуля, соответствующее 'jamfile-location'. Если для этого расположения еще не существует соответствующей модульной ассоциации, привязывается имя по умолчанию к этому расположению. | ||
c137580 | train | {
"resource": ""
} | Вставьте новый_слой после слоя, позиция которого равна layer_idx. Параметры нового слоя сохраняются в слое Keras, называемом new_keras_layer. | ||
c137600 | train | {
"resource": ""
} | Предоставьте идентификатор с постоянным хранением для "сохранения" объектов GLC по ссылке.
Возвращаемное значение
None для всех объектов, которые не являются объектами GLC.
Параметры
obj: Название объекта, для которого извлекается идентификатор постоянного хранения.
Возвращаемое значение
None, если объект не явля... | ||
c137620 | train | {
"resource": ""
} | Перевод слой сепарабельной свертки из Keras в CoreML.
Параметры
----------
keras_layer: слой
Объект слоя Keras.
builder: NeuralNetworkBuilder
Объект построителя нейронной сети. | ||
c137640 | train | {
"resource": ""
} | Возвращает свойства, которые не являются зависимостями. | ||
c137680 | train | {
"resource": ""
} | Сгенерировать определение или отмену макроса | ||
c137700 | train | {
"resource": ""
} | Гарантирует, что у всех «целей» есть типы. Если это не так, выходит с ошибкой. | ||
c137720 | train | {
"resource": ""
} | Осуществляет неполное сохранение существующего SFrame в директорию. Этот сохранённый SFrame может ссылаться на SFrames в других местах той же файловой системы для некоторых ресурсов.
Параметры
---------
filename : строка
Место для сохранения SFrame. Либо локальная директория, либо удалённый URL.
См. также
-------... | ||
c137740 | train | {
"resource": ""
} | Получает FileDescriptor по имени файла.
Аргументы:
file_name: Путь к файлу для получения описателя.
Возвращает:
FileDescriptor для указанного файла.
Поднимает исключение:
KeyError: если файл не найден в пуле. | ||
c137760 | train | {
"resource": ""
} | Преобразовать общую деревообразную модель в спецификацию protobuf.
В настоящее время поддерживается:
* Регрессионная модель деревьев решений
Параметры
----------
model: str | Booster
Путь на диске, где находится JSON-репрезентация XGBoost-модели или
обращение к модели XGBoost.
feature_names : список строк ... | ||
c137780 | train | {
"resource": ""
} | Проверяет, нужно ли исправлять файлы, используемые в качестве входных данных при предварительной обработке контейнеров MPL в их вариативной форме. | ||
c137800 | train | {
"resource": ""
} | Создать конструктор для кодировщика для полей с плавающей запятой.
Это аналогично StructPackEncoder, но перехватывает ошибки, которые могут возникнуть при передаче непрерывных значений с плавающей запятой в struct.pack, и пытается повторно закодировать эти значения.
Аргументы:
wire_type: Тип проводной линии поля... | ||
c137820 | train | {
"resource": ""
} | Возвращается новый SGraph с только выбранными полями. Другие поля игнорируются, в то время как поля, которые не существуют в SGraph, также пропускаются.
Параметры
----------
fields : строка|список [строка]
Единое имя поля или список имен полей для выбора.
Возвращает
---------
out : SGraph
Новый граф, данные вершин и ... | ||
c137840 | train | {
"resource": ""
} | Найти первую строку, соответствующую регулярному выражению, и вернуть объект соответствия | ||
c137860 | train | {
"resource": ""
} | Выйти с ошибкой, если свойство не является допустимым. | ||
c137880 | train | {
"resource": ""
} | Проверяет, можно ли найти 'command' либо в пути, либо как полное имя существующего файла. | ||
c137900 | train | {
"resource": ""
} | Возвращает класс протокольного сообщения ответа.
Аргументы:
method_descriptor: Описание метода, для которого возвращается класс протокольного сообщения ответа.
Возвращает:
Класс, представляющий протокольное сообщение выходного сообщения указанного метода. | ||
c137920 | train | {
"resource": ""
} | Вычислите значение сложной функции расстояния для двух словарей, обычно строк SFrame.
Параметры
----------
distance: list[list] — сложная функция расстояния. Сложные функции расстояния — это взвешенная сумма стандартных функций расстояния, каждая из которых применяется к своему собственному подмножеству признаков. Сло... | ||
c137940 | train | {
"resource": ""
} | Предоставьте информацию о строке, укоротите её при необходимости. | ||
c137960 | train | {
"resource": ""
} | Создайте контекст парсинга XML RelaxNG для буфера памяти,
ожидаемого содержащего файл XML RelaxNG. | ||
c137980 | train | {
"resource": ""
} | Находит первый дочерний узел данного элемента, который является узлом элемента. Обратите внимание, что обработка ссылок на сущности отличается от спецификации W3C по навигации по элементам DOM, так как у нас нет обратных ссылок от содержимого сущностей к ссылкам на сущности. | ||
c138000 | train | {
"resource": ""
} | DTD HTML разрешает тегу автоматически закрывать другие теги.
Список соответствующих тегов хранится в массиве htmlStartClose.
Данная функция проверяет, закрывается ли тег автоматически кем-то из его дочерних элементов. | ||
c138020 | train | {
"resource": ""
} | Создание элемента инструкции по обработке. |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.