_id
stringlengths 2
7
| title
stringclasses 1
value | partition
stringclasses 3
values | language
stringclasses 1
value | meta_information
dict | text
stringlengths 5
1.76k
|
|---|---|---|---|---|---|
c156780
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Удалите группу из БД полностью.
Если у группы есть атрибуты, используйте purge_data, чтобы попытаться удалить данные. Если к этим данным больше не прикреплены другие ресурсы группы, они будут удалены.
|
||
c156800
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Для заданного атрибута или набора атрибутов вернуть все ресурсы и сценарии ресурсов в сети.
|
||
c156820
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Добавьте список обобщенных атрибутов, которые затем можно использовать для создания
атрибута ресурса и поместить их в тип.
.. code-block:: python
(Attr){
id = 1020
name = "Test Attr"
dimen = "very big"
}
|
||
c156840
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Настроить права доступа к проекту для списка пользователей, идентифицированных по их именам пользователей.
Флаг чтения ('Y' или 'N') устанавливает права на чтение, флаг записи устанавливает права на запись. Если флаг чтения установлен в 'N', то автоматически нет доступа на запись или разрешения на общее использование.
|
||
c156860
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Убедитесь, что шаги времени в временном ряде равны. Если задана ограничение, они должны быть равны указанному ограничению.
Значение — это pandas DataFrame.
|
||
c156880
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получить роль по её ID.
|
||
c156900
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получите все элементы этой группы в данном сценарии.
|
||
c156920
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получить конкретный шаблон ресурса по имени.
|
||
c156940
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Преобразовать значение или список значений из одной единицы измерения в другую.
Для этого обе единицы должны соответствовать одной и той же физической величине.
|
||
c156960
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Преобразование ответного нагруженного в телегу из DynamoDB в коренного словаря
:param dict values: Ответный нагруженный в телегу из DynamoDB
:rtype: dict
:raises ValueError: если встречен неподдерживаемый код типа
|
||
c156980
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте файлы заголовков ENVI
Параметры
----------
data: str or dict
файл или словарь, из которых получить информацию
filename: str
файл HDR для записи
Возвращает
-------
|
||
c157000
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Инициализировать хранилища данных для этого экземпляра анализа.
Это создает экземпляры класса :class:`.Datastore` в ``data`` и ``class_data``, где домены хранилищ данных — это текущий ID и имя класса этого анализа соответственно.
Перезаписывайте этот метод, чтобы использовать другие сервисы баз данных.
|
||
c157020
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Загрузить примерные данные
|
||
c157040
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Общая географическая информация изображения.
Возвращает
-------
dict
Словарь с ключами `xmin`, `xmax`, `xres`, `rotation_x`, `ymin`, `ymax`, `yres`, `rotation_y`
|
||
c157060
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращает понятное для человека строковое представление объекта, если он был создан с использованием строителя с указанными позиционными и ключевыми аргументами.
Это утилита, которая помогает реализовывать пользовательские методы `__repr__()`. Например:
```python
>>> class Animal(object):
... def __init__(self, hit_points, color, **kwargs):
... self.hit_points = hit_points
... self.color = color
... self.hostile = kwargs.get("hostile", False)
... def __repr__(self):
... return obj_repr(self, self.hit_points, self.color, hostile=self.hostile)
>>> dog = Animal(2.3, "purple")
>>> repr(dog)
"Animal(2.3, 'purple', hostile = False)"
```
|
||
c157080
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Расширьте словарь данных с использованием шаблона и стиля.
УСТАРЕЛО -- Удалите эту функцию полностью в пользу expand(d, style=style)
Стиль — это экземпляр класса Template, который факторизирует общие строки в нескольких "телах" шаблонов.
Аргументы:
template: Экземпляр класса Template для внутреннего "содержания страницы"
style: Экземпляр класса Template для внешнего "стиля страницы"
data: Словарь данных, содержащий ключ 'body' (или body_subtree
|
||
c157100
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
пересечение двух объектов Vector
Параметры
----------
obj1: Vector
первый объект Vector; данное объект переопределяется в систему координат obj2, если это необходимо
obj2: Vector
второй объект Vector
Возвращает
-------
Vector
пересечение obj1 и obj2
|
||
c157120
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создать анализ с заданным именем и суффиксом.
Если не существует, создает каталог верхнего уровня для анализов и файлы __init__.py и index.yaml в него.
|
||
c157140
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Проверьте определения задач в известных файлах Zuul.
|
||
c157160
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Инициализируйте кэш репозиториев, используемый для веб-скрапинга.
Извлекает список репозиториев с их провайдером и последним временем скрапинга
из Elasticsearch.
Этот список можно использовать для проверки, какие репозитории нужно задраить (например, после
определенного периода времени).
|
||
c157180
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Выйти из сеанса vSphere сервера.
|
||
c157200
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Удаляет выбранные элементы.
|
||
c157220
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получает возможный закэшированный кодированный вариант для file_path.
Поднимает исключение KeyError, если кодировка для указанного пути файла не закэширована.
:param file_path: путь к файлу для поиска
:возвращает: Закэшированная кодировка.
|
||
c157240
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вставить команду, заменив текущий буфер ввода, и отобразить её в текстовом редакторе.
|
||
c157260
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Записывает список объектов req в указанный файл.
|
||
c157280
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Удаляет декорацию слова под курсором
|
||
c157300
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Настройте меню "Недавние файлы" и менеджер
|
||
c157320
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Сохранить текущий редактор. Если editor.file.path равен None, будет показан диалог сохранения файла.
|
||
c157340
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Статический вспомогательный метод, который показывает диалог редактирования кодировок. Если диалог был принят, новые кодировки добавляются в настройки.
:param parent: родительский виджет
:return: True в случае успеха, False в противном случае
|
||
c157360
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Переопределяет событие нажатия мыши для отправки сигнала mouse_pressed.
:param event: объект QMouseEvent
|
||
c157380
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Выбирает следующее вхождение.
:return: True в случае успеха, false, если невозможно выбрать вхождение.
|
||
c157400
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Входная точка для консольного скрипта gcp-devrel-py-tools.
|
||
c157420
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращает все списки контактов, сохраненные в вашем аккаунте.
:param offset: Количество списков, чтобы пропустить.
:param limit: Максимальное количество списков для возврата.
:return: Найденные списки контактов как словарь.
|
||
c157440
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Запустите данное выражение несколько раз и верните статистику времени выполнения.
Аргументы:
- fail-if: выражение, приводящее к завершению работы cr8 с ошибкой, если оно оценивается как истинное.
- Выражение может содержать шаблоны для форматирования:
- runtime_stats
- statement
- meta
- concurrency
- bulk_size
- Например:
--fail-if "{runtime_stats.mean} > 1.34"
|
||
c157460
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Генерируйте bulk_size до достижения num_records или пока active не станет false.
>>> gen = _bulk_size_generator(155, 50, [True])
>>> list(gen)
[50, 50, 50, 5]
|
||
c157480
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Определите является ли заданный путь файлом, каталогом или другим типом. Сравните с целевым типом, чтобы проверить, соответствует ли он тому, который нужен.
:param str path: Путь
:param str target: Заданный тип
:return bool: Путь соответствует ожидаемому типу (True) или не соответствует (False)
|
||
c157500
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Проверьте, передаётся ли параметр проверки SSL в URI.
>>> _verify_ssl_from_first(['https://myhost:4200/?verify_ssl=false'])
False
>>> _verify_ssl_from_first(['https://myhost:4200/'])
True
>>> _verify_ssl_from_first([
... 'https://h1:4200/?verify_ssl=False',
... 'https://h2:4200/?verify_ssl=True'
... ])
False
|
||
c157520
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Измените вложенные элементы данных paleoModel. Перезаписать данные на месте.
- :param list models: Метаданные
- :param str crumbs: Путь
- :return dict _models: Метаданные
|
||
c157540
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получите список всех названий в LiPD-библиотеке.
| Пример
| names = lipd.getLipdNames(D)
:возвращает список f_list: Список файлов
|
||
c157560
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получить имя таблицы, имя переменной и значения столбцов из метаданных палеонтологии.
:param dict sections: Метаданные
:param str crumbs: Строка пути
:param dict csvs: Csv
:return dict sections: Метаданные
:return dict csvs: Csv
|
||
c157580
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создать модуль Python для работы с языками.
|
||
c157600
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Обновить сохраненные значения для устройства.
|
||
c157620
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Убедитесь в правильности настроек, а затем отправьте запрос PUT.
|
||
c157640
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Проверяет, существует ли указанный тип файла локально
Параметры
----------
filetype : str
Параметр типа файла.
remote : bool
Если True, проверяет наличие файла на удалённом сервере
Возвращает
-------
exists : bool
Логическое значение, указывающее, существует ли файл.
|
||
c157660
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Загрузить различия на сервер код-ревью.
Загружает текущие изменения для заданного изменения на сервер.
|
||
c157680
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Разбирает поле продолжения в формате Unicode.
Эти поля имеют вид '<Name, First>' или '<Name, Last>'.
Вместо явного указания диапазона в одной строке таблицы некоторые таблицы Unicode используют две строки: одну для первого
кодового значения диапазона и одну для последнего. Описание первой строки будет '<Name, First>' вместо 'Name', а второй
— '<Name, Last>'.
'\<Name, First\>' → ('Name', 'First')
'\<Name, Last\>' → ('Name', 'Last')
'Anything else' → ('Anything else', None)
Аргументы:
s: строка поля продолжения
Возвращает:
пара: имя и ('First', 'Last', или None)
|
||
c157700
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Добавьте набор файлов с сертификатом в Certipy.
Используя все значения по умолчанию, Certipy будет управлять созданием путей к файлам для хранения этих файлов на диске и автоматически вызывает метод `save` для всех созданных TLSFiles, где это имеет смысл.
|
||
c157720
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте новый класс PySQLQuery
@param PySQLConnectionObj: Объект соединения, представляющий вашу строку подключения.
@param commitOnEnd: По умолчанию False. При завершении запроса вы хотите ли автоматически выполнить фиксацию? Это однократная автоматическая фиксация.
@author: Nick Verbeck
@since: 5/12/2008
@updated: 7/19/2008 - Добавлено поддержка commitOnEnd
|
||
c157740
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Удалите грани и вершины для заданных сегментов, оставив все остальное.
Аргументы:
segments_to_remove: список сегментов, вершины которых будут удалены
|
||
c157760
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Конвертируйте сетку из одной системы единиц в другую.
Эти вызовы эквивалентны:
- mesh.convert_units(from_units='cm', to_units='m')
- mesh.scale(.01)
|
||
c157780
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Отразить заданную таблицу из базы данных.
|
||
c157800
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получите данные о распределении и отобразите последний раздел распределения, то есть "демонстрации", "приложения" или "темы".
|
||
c157820
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Перечислите все доступные файлы JSON.
|
||
c157840
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Добавьте функцию в качестве наблюдателя.
Аргументы:
func: Функция, которую нужно зарегистрировать в качестве наблюдателя.
identify_observed: См. раздел документации для add_observer.
Возвращает:
True, если функция добавлена, иначе возвращает False.
|
||
c157860
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Контекстное управление для создания нового индекса на основе заданного псевдонима. Дает вызывающему возможность индексировать его и затем направить псевдоним на новый индекс.
Аргументы:
index_name (str) Имя псевдонима, который должен указывать на новый индекс.
index_config (dict) Конфигурация для нового индекса.
Выдает: (name) Полное имя нового индекса.
|
||
c157880
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вызвать ошибку, если значение не является словарём
|
||
c157900
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вернуть цель с трансформациями, если таковые имеются
|
||
c157920
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Пройтись по полям отношений и настроить атрибуты тени
|
||
c157940
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вернуть все сообщения об ошибках в виде словаря
|
||
c157960
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получить запись сущности с именем сущности
|
||
c157980
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вернуть общее количество записей
|
||
c158000
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Инициализирует матрицу M на основе данных и набора меток кластеров.
Центры кластеров устанавливаются в среднее значение каждого кластера.
Аргументы:
data (массив): гены x клетки
clusters (массив): одномерный массив целых чисел (0...k-1)
k (int): количество кластеров
|
||
c158020
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получите идентификатор варианта в формате chrom_pos_ref_alt.
|
||
c158040
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Данное задание заключается в получении строки профиля для каждого образца в VCF в соответствии с вариантами профиля из базы данных.
Аргументы:
adapter (MongoAdapter): Адаптер для MongoDB
vcf_file (str): Путь к файлу VCF
Возвращает:
profiles (dict(str)): Профили (представленные в виде строк) для каждого образца в VCF.
|
||
c158060
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получите обновленную информацию о устройствах
|
||
c158080
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Включи свет ночника
|
||
c158100
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Добавьте несколько вариантов в коллекцию `profile_variant` в базе данных.
Аргументы:
- `profile_variants(list(models.ProfileVariant))`
|
||
c158120
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Итерация по строкам ввода. Пропуск комментариев.
|
||
c158140
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получите решение методом наименьших квадратов для линейного матричного уравнения.
Аргументы:
A (array_like): Коэффициентная матрица.
b (array_like): Значения элементов ряда.
Возвращает:
:class:`numpy.ndarray`: Решение методом наименьших квадратов.
|
||
c158160
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Обработчик для всех сигналов.
Этот метод должен использоваться для обработки всех сигналов для процесса. Он отвечает за запуск соответствующих обработчиков сигналов, зарегистрированных с помощью метода 'handle', за исключением сигналов завершения работы. Сигналы завершения работы должны активировать метод 'shutdown'.
|
||
c158180
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращает упорядоченный список типов данных.
:return: список типов данных
|
||
c158200
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Инициализирован перегруженный конструктор для создания объекта GenometricSpace на основе памятных данных и мета-переменных.
Индексы данных и мета-датафреймов должны быть одинаковыми.
:param data: Данный модель данных
:param meta: Метаданные
:возврат: Объект GenometricSpace
|
||
c158220
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получите абсолютный путь файла PID.
|
||
c158240
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Добавьте данные в файл по указанному пути.
Входные данные:
- file_path: Путь к файлу-цели.
- data: Объект Python, который нужно сериализовать с помощью pickle.
|
||
c158260
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Читайте или формируйте и сохраняйте семена узлов для обучения и тестирования.
Входные данные:
- node_label_matrix: Узловая-метка грунтовой истины в формате разреженной матрицы SciPy.
- labelled_node_indices: Массив NumPy, содержащий индексы помеченных узлов.
- number_of_categories: Количество категорий/классов в процессе обучения.
- memory_path: Каталог, где хранятся результаты.
- percentage: Процент помеченных образцов, которые будут использованы для обучения.
Выход:
- folds: Генератор, содержащий наборы обучения/тестирования.
|
||
c158280
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Настройка линейного классификатора поддерживающих векторов (SVM) с использованием библиотеки LIBLINEAR на основанные на графах метки функции.
Один-против-Остальных: http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.multiclass.OneVsRestClassifier.html
LinearSVC: http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.LinearSVC.html
Входные данные: - feature_matrix: основанные на графах метки функции в формате массива NumPy или риджулерной матрицы SciPy.
- node_label_matrix: дополнительная информация о метках узлов в виде риджулерной матрицы формата SciPy.
- svm_hardness: штраф за ошибку.
- fit_intercept: центрирование данных в соответствии со scikit-learn.
- number_of_threads: количество потоков для обучения многозадачным схемам.
- classifier_type: строка, должна выбрать одну из возможностей: * LinearSVC (LibLinear)
* LogisticRegression (LibLinear)
* RandomForest
Выход: - model: обученный ансамбль многозадачных линейных моделей SVM методом One-vs-All в стиле scikit-learn.
|
||
c158300
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте AuthTicket для указанной службы.
|
||
c158320
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте нагрузку ответа HTTP и передайте её писателю.
|
||
c158340
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Принимайте аргументы и ключевые аргументы (kwargs), которые ей передаются, и форматируйте в стиле прототипа.
|
||
c158360
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Часто допускается ошибка — не инициализировать класс schematics. Нужно это исправить, просто вызвав конструктор по умолчанию.
|
||
c158380
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
преобразовать transmute_path
к совместимому с Tornado регулярному выражению,
и вернуть объект url Tornado.
|
||
c158400
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Объедините параметры с левой стороны с правой стороной при совместимости.
|
||
c158420
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Примеры объектов можно создать напрямую.
|
||
c158440
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получает подробный отчет о закодированных и начисляемых минутах за определенный период.
**Предупреждение**: `start_date` и `end_date` должны быть объектами типа `datetime.date`.
Пример:
```python
import datetime
start = datetime.date(2012, 12, 31)
end = datetime.today()
data = z.report.minutes(start, end)
```
https://app.zencoder.com/docs/api/reports/minutes
|
||
c158460
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Проверьте длину списка.
:параметр: Список значений.
:вааренды: Возбуждение исключения :class:`halogen.exception.ValidationError`, когда длина списка меньше минимального значения или больше максимального.
|
||
c158480
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
При работе с словарём убедитесь, что ключи являются строками Unicode, а не байтами.
|
||
c158500
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Настройка Wi-Fi.
Камера не подключится к точке доступа, если вы не вставите кабель.
|
||
c158520
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получите HDU изображения по указанному URI на VOSpace, возможно, используя режим "вырезать".
Если вырезка поворачивает изображение, то нужно также повернуть ключевые слова datasec. Кроме того, datasec необходимо сместить, чтобы отразить используемую область вырезки.
@param uri: URI в VOSpace изображения HDU, которое необходимо получить.
@param cutout: Параметр "вырезка" службы данных CADC, который будет использован при получении наблюдения.
@return: fits.HDU
|
||
c158540
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Запустите сценарий завода на этой комбинации экспозиций
|
||
c158560
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
r"""Слияние базовых данных и дополнительных словарей.
:param data: Основные данные.
:param \*additional: Дополнительные словари для слияния с основным словарём.
"""
|
||
c158580
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Парсит массив PV из заголовка FITS astropy.
Аргументы:
header: astropy.io.fits.header.Header
Заголовок, содержащий значения PV.
Возвращает:
cd: 2D массив (list(list(float)))
[[PV1_0, PV1_1, ... PV1_N], [PV2_0, PV2_1, ... PV2_N]]
Обратите внимание, что N зависит от порядка подгонки. Например, подгонка третьего порядка идет до PV?_10.
|
||
c158600
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Поиск полей истории заголовка в поисках даты обработки FLIPS.
|
||
c158640
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Очистите участок и затем снова нарисуйте его.
|
||
c158660
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте порты с предыдущим индексом порта.
:param port_handler: Информация о порте для регистрации.
В зависимости от типа слота и типа карточки необходимо зарегистрировать
порты LAN с предыдущим индексом в таблицу VIOM.
|
||
c158680
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Пройтись по файлам .eff Jean-Marc Оссо.
Файлы эффективности поступают "частями" и предназначены для использования при различных "суточных темпах" движения.
|
||
c158700
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте JSON-данные для инициатора iSCSI.
Ожидаемые JSON-данные для инициатора iSCSI следующие:
```
{
"DHCPUsage": {},
"Name": {},
"IPv4Address": {},
"SubnetMask": {},
"GatewayIPv4Address": {},
"VLANId": {}
}
```
|
||
c158720
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Подготовьте словарь для журналирования, подходящий для `logging.config.dictConfig`.
**Использование**::
from logging.config import dictConfig
dictConfig(default_logging_dict('yourlogger'))
:param \*loggers: Включите журналирование для каждого логгера в последовательности.
:param \*\*kwargs: Настройте дополнительные параметры логгера с помощью аргументов, заданных ключевыми словами.
|
||
c158740
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Обработайте входные данные конфигурации рейда.
:param target_raid_config: информация о рейде узла
:param raid_input: информация о рейде для создания через eLCM
:raises ELCMValueError: возбуждение исключения, если входные данные некорректны
:return: raid_input: входные данные для создания конфигурации рейда
{
"Server":{
"HWConfigurationIrmc":{
"@Processing":"execute",
"Adapters":{
"RAIDAdapter":[
{
"@AdapterId":"RAIDAdapter0",
"@ConfigurationType":"Addressing",
"LogicalDrives":{
"LogicalDrive":[
{
"@Number":0,
"@Action":"Create",
"RaidLevel":"1"
}
]
}
}
]
},
"@Version":"1.00"
},
"@Version":"1.01"
}
}
|
||
c158760
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
На основе набора строк восстановите заголовок MOP.
|
||
c158780
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получите вывод команды ipmiraw и порядковые номера.
: параметр ipmicmd: объект команды IPMI.
: возвращает: Список кортежей, содержащих порядковый номер и вывод команды ipmiraw.
|
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.