_id
stringlengths
2
7
title
stringclasses
1 value
partition
stringclasses
3 values
language
stringclasses
1 value
meta_information
dict
text
stringlengths
5
1.76k
c160840
train
{ "resource": "" }
Инициализируйте фуриозный контекст и реестр. ЗАМЕЧАНИЕ: Не запускайте этот метод напрямую.
c160860
train
{ "resource": "" }
Обработчик события "env-get-outdated" в Sphinx. Этот обработчик дает расширению Sphinx возможность указать, что определенный набор документов устарел и требует повторной отрисовки. На данный момент реализация довольно глупа и всегда утверждает, что нужно перерисовывать все, что использует директиву. В какой-то момент стоит сделать его умнее и понять, какие модули используют связанные обработчики, и действительно ли они были обновлены с момента последней отрисовки данного документа.
c160880
train
{ "resource": "" }
Разрешает зависимости с помощью глобального кубка и передает их с возможностью передачи необязательных параметров.
c160900
train
{ "resource": "" }
Запускает этапы рендеринга узла экземпляра
c160920
train
{ "resource": "" }
Получает все параметры из подписи функции. :param func: Функция, которую нужно просмотреть. :param signature: Экземпляр inspect.Signature. :возвращает: Именованный кортеж, содержащий информацию о всех, необязательных, обязательных и логических параметрах функции.
c160940
train
{ "resource": "" }
Возвращает словарь с объектами флагов, связанными с заданными модельными объектами. Словарь индексирован по идентификаторам объектов. Каждая запись в словаре содержит список связанных объектов флагов. :param list, QuerySet objects_list: :param User user: :param int status: :rtype: dict
c160960
train
{ "resource": "" }
Выполнить поток, который запускает пользовательскую команду на устройстве :param custom_command: команда, которую нужно выполнить на устройстве :param is_config: если True, то выполнять команду в режиме конфигурации :return: вывод выполнения команды
c160980
train
{ "resource": "" }
При наличии ошибки статуса механизм обработки переносит пакет со значениями в AsyncException, который затем преобразуется в сериализуемый словарь.
c161000
train
{ "resource": "" }
Создайте сущность `cls` из контекста.
c161020
train
{ "resource": "" }
Вызывает метод узла или экземпляра узла
c161040
train
{ "resource": "" }
Удалить коды ANSI из результата студента.
c161060
train
{ "resource": "" }
Вернуть контекстную работу из словаря, полученного методом Context.to_dict.
c161080
train
{ "resource": "" }
Получить предпочитаемое расширение формата набора данных :param str ds_format: Формат набора данных (ожидается, что это одно из `csv` или `xml`) :rtype: str
c161100
train
{ "resource": "" }
Используется для установки значения атрибута списка, гарантируя, что один и тот же элемент не будет добавлен дважды.
c161120
train
{ "resource": "" }
Мы завершили обработку одного элемента. Выведите его.
c161140
train
{ "resource": "" }
Дана ``зашифрованная информация`` с допустимым заголовком, возвращает длину зашифрованной информации включительно с расширением зашифрованного текста.
c161160
train
{ "resource": "" }
Получите производителя и модельный номер. На более старых версиях ядра Linux без /sys/class/dmi/id это требует корневого доступа.
c161180
train
{ "resource": "" }
Рассчитайте сокращённые элементы матрицы для списка точечных состояний. Эта функция вычисляет сокращённые элементы матрицы .. math:: \langle N,L,J||T^1(r)||N',L',J'\rangle для заданного списка точечных состояний. Мы вычисляем сокращённые элементы матриц, приведённые в [SteckRb87]_, для линий D1 и D2 в рубидии. >>> g = State("Rb", 87, 5, 0, 1/Integer(2)) >>> e1 = State("Rb", 87, 5, 1, 1/Integer(2)) >>> e2 = State("Rb", 87,5 , 1, 3/Integer(2)) >>> red = calculate_reduced_matrix_elements([g, e1, e2], convention=2) >>> print(red[0][1]) 2.99207750426 >>> print(red[0][2]) 4.22698361868
c161200
train
{ "resource": "" }
Возвращает возможные данные обратного разбрасывания. В этом отчете включены только данные "syn ack" и они суммируются по исходному порту. : param date: дополнительная строка (в формате Y-M-D) или объект datetime.date() : param rows: опциональное количество возвращаемых строк (по умолчанию 1000) : возвращает: список -- данные обратного разбрасывания.
c161220
train
{ "resource": "" }
Извлекаются компоненты матрицы векторного оператора. >>> r = define_r_components(2) >>> vector_element(r, 1, 0) Matrix([ [x_{21}], [y_{21}], [z_{21}]])
c161240
train
{ "resource": "" }
Возвращает преобразование фазы θᵢ. Преобразование фазы определено в таком виде, чтобы: θ₁ + ω_level₁ = 0. >>> xi = np.zeros((1, 2, 2)) >>> xi[0, 1, 0] = 1.0 >>> xi[0, 0, 1] = 1.0 >>> rm = np.zeros((3, 2, 2)) >>> rm[0, 1, 0] = 1.0 >>> rm[1, 1, 0] = 1.0 >>> rm[2, 1, 0] = 1.0 >>> phase_transformation(2, 1, rm, xi) [-ω₁, -ω₁ - ϖ₁]
c161260
train
{ "resource": "" }
Функция для построения графиков вещественных матриц.
c161280
train
{ "resource": "" }
Сгенерировать DDL из данных источников с именами. :args: Строка или список строк, которые следует разобрать для аргументов :namespace: Пространство имен, из которого извлекать аргументы :file: Записать в этот открытый объект файла (по умолчанию stdout)
c161300
train
{ "resource": "" }
Вернуть маску там, где находятся X во всех записях таблицы маршрутизации. Например, `01XX` и `XX1X` имеют общих X только в LSBit (младший бит), для этого ввода этот метод вернет `0b0001`:: >>> from rig.routing_table import RoutingTableEntry >>> entries = [ ... RoutingTableEntry(set(), 0b0100, 0xfffffff0 | 0b1100), # 01XX ... RoutingTableEntry(set(), 0b0010, 0xfffffff0 | 0b0010), # XX1X ... ] >>> print("{:#06b}".format(get_common_xs(entries))) 0b0001
c161320
train
{ "resource": "" }
Излучайте этот сигнал от имени `sender`, передавая kwargs. Это расширение `Signal.send`, которое меняет одно: исключения, возникающие при вызове получателя, логируются, но не приводят к сбою.
c161340
train
{ "resource": "" }
Верните директорию кэша, в которую можно записывать данные во время сборки, обычно для Jupyter-ноутбука, который генерирует много файлов для каждого выполнения.
c161360
train
{ "resource": "" }
Возвращает структуры данных из iterstruct в виде строк JSON
c161380
train
{ "resource": "" }
Распакуйте запись маршрутизационной таблицы, прочитанную с машины SpiNNaker. Параметры ---------- packet : bytes Байты, содержащие упакованную маршрутизационную таблицу. Возвращает ------- (:class:`~rig.routing_table.RoutingTableEntry`, app_id, core) или None Кортеж, содержащий запись маршрутизационной таблицы, app_id, связанный с этой записью, и номер ядра, связанный с этой записью; или None, если запись маршрутизационной таблицы помечена как неиспользуемая.
c161400
train
{ "resource": "" }
Получить значение IPTag. Параметры ---------- iptag : int Индекс IPTag, который нужно получить Возвращает ------- :py:class:`.IPTag` IPTag, возвращенный из SpiNNaker.
c161420
train
{ "resource": "" }
Получите общую информацию о доступных ресурсах на чипе. Возвращает --------- `py:class: `.ChipInfo` Имянной кортеж, содержащий количество работающих ядер, состояния всех работающих ядер, набор работающих связей и размер самого большого свободного блока в SDRAM и SRAM.
c161460
train
{ "resource": "" }
Генерируйте сокращенный набор параметров для для заливки. Параметры ---------- targets : {(x, y) : set([c, ...]), ...} Для каждого используемого чипа множество номеров ядер, на которые должно быть загружено приложение. Например, вывод функции :py:func:`~rig.place_and_route.util.build_application_map`, индексированной по приложению. Выдает ------ (region, core mask) Пара целых чисел, которые представляют регион машины SpiNNaker и маску ядер выбранных ядер в этом регионе для использования в заливке приложения. Оба `region` и `core_mask` представляют собой целые числа, которые являются представлениями полей битов, понятных SCAMP. Пары выдаются в порядке, удобном для прямого использования с методом заливки ядер выбором (FFCS) SCAMP для загрузки.
c161480
train
{ "resource": "" }
Создайте копию этой данных структуры.
c161500
train
{ "resource": "" }
Подключите указанный вход к проводу.
c161520
train
{ "resource": "" }
Напечатать границы тайла.
c161540
train
{ "resource": "" }
Создайте и привяжите обработчики событий.
c161560
train
{ "resource": "" }
Высота пикселя в единицах SRID на определённом уровне масштабирования. - масштаб: уровень масштабирования
c161580
train
{ "resource": "" }
Верните также Тайлы, если границы пересекают антимеридиан.
c161600
train
{ "resource": "" }
Получите набор тегов для заданного поля. .. note:: Указанное поле должно быть доступно с учетом текущей множества определённых значений. Параметры --------- field : str Поле, теги которого нужно прочитать. Возвращает --------- set([tag, ...]) Поднимает исключения -------------------- UnavailableFieldError Если поле не существует или не доступно.
c161620
train
{ "resource": "" }
Получить пользователя.
c161640
train
{ "resource": "" }
Преобразуй граф, содержащий несвязанные подграфы, в список связанных подграфов. Возвращает -------- [(сеть([вершина, ...]), ...)]
c161660
train
{ "resource": "" }
Высший ранговый волшебник, который является конкатенацией нескольких других волшебников. Результатирующие данные — это объединение всех выходов волшебников.
c161680
train
{ "resource": "" }
Фильтрация REL отношений по префиксу Параметры: prefix: строка для завершения bel_fmt: короткий, средний, длинный формат BEL spec: спецификация BEL Возвращает: список: список BEL отношений, соответствующих префиксу
c161700
train
{ "resource": "" }
Рекурсивно выравнивание BEL энтитетов в AST BEL с использованием API-эндпоинта ЗАМЕТКА: - используется первый ортолог, возвращенный в результатах BEL.bio API (который может вернуть более одного ортолога) Аргументы: ast (BEL): AST BEL endpoint (str): URL-адрес эндпоинта с заполнителем для термина ID Возвращает: BEL: AST BEL
c161720
train
{ "resource": "" }
Генерирует хэш на основе конкретных полей для метода.
c161740
train
{ "resource": "" }
Преобразуйте аннотации в формат nanopub_bel аннотаций.
c161760
train
{ "resource": "" }
Загрузите термины в Elasticsearch и ArangoDB Forceupdate создаст новый индекс в Elasticsearch независимо от того, существует ли уже индекс с версией ресурса. Аргументы: fo: файл obj - файл терминологии metadata: словарь, содержащий метаданные терминологии forceupdate: проведите полное обновление - например, не игнорируйте индексы Elasticsearch, если их версия ID совпадает
c161780
train
{ "resource": "" }
Собирайте статистику на файлах nanopub. В качестве вводного файла может быть json, jsonl или yaml, а также он может быть сжат gzip.
c161800
train
{ "resource": "" }
Отправьте IP-адрес для списка предыдущих вредоносных доменных ассоциаций
c161820
train
{ "resource": "" }
Возвращает числовой код первого символа в строке текста.
c161840
train
{ "resource": "" }
Настройте информацию о группировке, которую нам нужно из `edges`.
c161860
train
{ "resource": "" }
Установить новое состояние без проверки, разрешена ли транзиция.
c161880
train
{ "resource": "" }
Предположим, что путь указывает на распакованное исходное распределение и получаем версию.
c161900
train
{ "resource": "" }
Создает файл YAML
c161920
train
{ "resource": "" }
Получить шаблон ссылки для типа в виде упорядоченного словаря. Данные кэшируются в Zotero.item_template() после первого вызова API.
c161940
train
{ "resource": "" }
Запустить команду внутри указанной папки. :param string command: команда для выполнения. :param string folder: папка, где нужно выполнить команду. :return: код возврата процесса. :rtype: Tuple[int, str]
c161960
train
{ "resource": "" }
Пробуем преобразование любого значения в булево значение
c161980
train
{ "resource": "" }
Разрешите тег с использованием etcd так, чтобы текущий экземпляр указывал на конкретное последнее образ. Обратите внимание, что разрешение псевдонимов не учитывает компонент реестра.
c162000
train
{ "resource": "" }
Объединить заголовки столбцов в связанные группы.
c162020
train
{ "resource": "" }
Создайте базовое имя артефакта. Сборки названы base.tar.bz2, информация содержится в base.json, оболочка — base.jsshell.zip...
c162040
train
{ "resource": "" }
Записывает сообщение только в случае, если уровень логирования очень подробный. :param str|list[str] message: Сообщение.
c162060
train
{ "resource": "" }
Декоратор для отправки функции корутинного исполнения в качестве NewTask в self.loop с управлением ограничением. Используйте частоту callback по умолчанию цикла.
c162080
train
{ "resource": "" }
Получить количество ядер процессора.
c162100
train
{ "resource": "" }
Инвентаризационный выход будет содержать только имя сервера и идентификатор сессии, если указан ключ. Сохраните тот же формат, что и для полного инвентаря, для согласованности.
c162120
train
{ "resource": "" }
Анализирует содержимое CSS и возвращает очищенный CSS в виде строки. :returns: Очищенный CSS :rtype: str
c162140
train
{ "resource": "" }
Внутренняя вызов функции для разбора XML определения устройства. :param urlOfXMLDefinition: URL к XML определениям устройств :param xml: XML содержимое для разбора
c162160
train
{ "resource": "" }
Отправьте публичный ключ для запроса токена. Когда мы вызываем эту функцию, у нас уже есть ключ RSA в self.key. board: доска Discourse, на которую следует опубликовать сообщение.
c162180
train
{ "resource": "" }
`generate_keypair` используется некоторыми вспомогательными функциями, которые требуют пару ключей. Функция следует использовать, если у клиента нет атрибута `self.key`. Мы генерируем ключ и возвращаем его. Мы используем `pycryptodome` (версия 3.7.2). Параметры ======== `keypair_file`: полный путь к файлу, где сохранить пару ключей.
c162200
train
{ "resource": "" }
Запустить команды в среде Django CMS :param app: приложение :param argv: аргументы (по умолчанию sys.argv) :param extra_args: список дополнительных аргументов
c162220
train
{ "resource": "" }
Функция пытается удалить файл; в случае сбоя она выводит исключение. :param local_file_name: имя удаляемого файла
c162240
train
{ "resource": "" }
Самоубийство через несколько секунд
c162260
train
{ "resource": "" }
Подделай интерфейс BaBLE с некоторыми контроллерами.
c162280
train
{ "resource": "" }
Подготовьте объект изображения SimpleITK и преобразуйте данные в беззнаковые типы. Simple ITK с версией выше 1.0.0 не может записывать знаковые int16. Эта функция проверяет версию SimpleITK и использует обходной путь с использованием Rescale Intercept и Rescale Slope. :param data3d: :return:
c162300
train
{ "resource": "" }
Проверьте переменную окружения, чтобы убедиться, что она установлена и не пуста. :param envvar: Переменная окружения для проверки. :returns: True, если переменная окружения установлена и не пуста. :raises: KeyError, если переменная окружения не установлена или пуста. .. versionadded:: 0.0.12
c162320
train
{ "resource": "" }
Загружает сохраненную процедуру в экземпляр MySQL. Возвращает метаданные сохраненной процедуры, если процедура успешно загружена. В противном случае возвращает False. :rtype: dict[str,str]|bool
c162340
train
{ "resource": "" }
Найти первый подходящий ключ в словаре. :param dd: :param value: :return:
c162360
train
{ "resource": "" }
Убирает большинство переменных из SQL-запроса и заменяет их на X или N для чисел. Базируется на DatabaseBase::generalizeSQL из MediaWiki. :тип sql str|None :возврат str
c162380
train
{ "resource": "" }
Параметры отображения для select2.
c162400
train
{ "resource": "" }
Удаляет атрибут DefaultAttribute 'attribute' из 'node', если выполнены заданные условия. Предупреждение: НЕ проверяется, является ли атрибут действительным для переданного типа элемента для повышения производительности!
c162420
train
{ "resource": "" }
Обновить свойства устройства.
c162440
train
{ "resource": "" }
Вернуть секунд оставшегося времени до нагрева.
c162460
train
{ "resource": "" }
Сохраняет десериализованный объект модели. Использует save_base для того, чтобы избежать выполнения кода в методе model.save() и чтобы не активировать сигналы (если raw=True).
c162480
train
{ "resource": "" }
Возвращает экземпляр обернутой модели.
c162520
train
{ "resource": "" }
Отправьте сообщение на панель Elk.
c162540
train
{ "resource": "" }
Проверяет, совпадает ли указанный переключатель с предоставленным значением. Параметры ---------- name : str Название параметра для извлечения value : str | None Значение(я) переключателя для сопоставления, если это не булевый переключатель
c162560
train
{ "resource": "" }
Тестируем равенство содержимого файлового набора с другим файловым набором. Если формат файлового набора реализует метод 'contents_equal', то он используется для определения равенства; в противном случае для сравнения используется прямое сравнение контрольных сумм. Параметры --------- other : Fileset Другой файловый набор для сравнения
c162580
train
{ "resource": "" }
Задачи обратного вызова при изменении атрибута элемента
c162600
train
{ "resource": "" }
Вернуть заблокированную экземплярную модель в `db.session`. :param instance_or_pk: Экземпляр этого класса модели, или первичный ключ. Составной первичный ключ может быть передан как кортеж. :param read: Если `True`, получается механизм блокировки в режиме чтения, а не записи.
c162620
train
{ "resource": "" }
Декоратор для функций, которые оцениваются только один раз.
c162640
train
{ "resource": "" }
Рассчитать ша256-хэкс-дайджест файла. :param path: Путь к файлу, хэш-дайджест которого вы хотите рассчитать. :type path: str :returns: Ша256-хэкс-дайджест указанного файла. :rtype: builtin_function_or_method
c162660
train
{ "resource": "" }
Метод с использованием оболочки и временного файла. Это, надеюсь, быстро.
c162680
train
{ "resource": "" }
Найдите необходимую информацию о сервере города.
c162700
train
{ "resource": "" }
Метод утилитарного пользования для выполнения той же задачи, что и задача на SLURM, но локально и в неблокирующем режиме.
c162720
train
{ "resource": "" }
На группы рассортировать список строк, соединяя пары на основе таких, в которых между каждым парами есть разница всего в одном символе.
c162740
train
{ "resource": "" }
Выполняйте факторы `before_run` и помещайте в очередь факторы `on_start`. :param tornado.ioloop.IOLoop io_loop: цикл для запуска приложения.
c162760
train
{ "resource": "" }
Настройте аргументы-ключевые слова для POST-запросов Open311.
c162780
train
{ "resource": "" }
Создать скрипт и вернуть объект FilePath, указывающий на указанный выше скрипт.
c162800
train
{ "resource": "" }
уничтожает существующий кластер
c162820
train
{ "resource": "" }
Разверните интересную информацию об этой рамке.
c162840
train
{ "resource": "" }
Вернуть шаблон ввода с указанным ID. Это используется для привязки ID шаблона ввода к экземпляру InputTemplate.
c162860
train
{ "resource": "" }
Выдайте HTTP-запрос и проанализируйте XML-ответ CLAM, это низкоуровневая функция, вызываемая всеми более высокими методами связи в этом классе, используйте их вместо этого.