_id
stringlengths 2
7
| title
stringclasses 1
value | partition
stringclasses 3
values | language
stringclasses 1
value | meta_information
dict | text
stringlengths 5
1.76k
|
|---|---|---|---|---|---|
c162880
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Верни JSON-представление для этого запуска.
|
||
c162900
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
urllib.urlencode не может работать с юникодом, это хак, чтобы исправить это.
|
||
c162920
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Верните копию данной матрицы, где ключи, ассоциированные с пространственными значениями, отброшены.
|
||
c162940
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Проверьте, является ли данное экземпляр реализацией интерфейса.
|
||
c162960
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Удалить группу из базы данных.
|
||
c162980
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Отправлять уведомление при создании нового узла в соответствии с настройками пользователя
|
||
c163000
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
вернуть все уведомления с пагинацией
|
||
c163020
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создать новый ключ подтверждения по электронной почте и вернуть его.
|
||
c163040
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Извлечь информацию о пользователе
|
||
c163060
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
определите пользователя при добавлении узла
|
||
c163080
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
расширь класс родительского queryset, отфильтровав узлы указанного уровня
|
||
c163100
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
доступ к экземпляру netengine
|
||
c163120
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Разбирает ImportsDataDirectory и возвращает список ImportDescriptorData
|
||
c163140
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Установить аномалии ПВ верхнего и нижнего слоя.
Параметры
----------
q1 : массив
Аномалия ПВ верхнего слоя в пространственных координатах.
q1 : массив
Аномалия ПВ нижнего слоя в пространственных координатах.
|
||
c163160
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Подготовьте любых клиентов для использования.
:возврат: Итерируемый объект клиентов Redis
|
||
c163180
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращает TensorFluent для функции тангенса.
Аргументы:
x: Входной fluent.
Возвращает:
TensorFluent, обертывающий функцию тангенса.
|
||
c163200
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращает TensorFluent для функции сложения prod.
Аргументы:
vars_list: Список переменных, которые будут агрегироваться.
Возвращает:
TensorFluent, обёртывающий функцию сложения prod.
|
||
c163220
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получить название альбома с last.fm.
|
||
c163240
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Применить оператор zip к набору переменных.
Это использует итератор zip в Python для объединения нескольких списков переменных таким образом, чтобы n-я переменная в каждом списке была выровнена.
Аргументы:
переменные: объект переменных
родитель: не используется
|
||
c163260
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращает кортеж тензоров, представляющих инерциальные состояния статей.
Аргументы:
batch_size (Optional[int]): Размер пакета.
Возвращает:
Sequence[tf.Tensor]: Кортеж тензоров.
|
||
c163280
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создает переменные `pvariables`, исходя из списка инициализации, и возвращает список TensorFluents в заданном `ordering`.
Возвращает:
Список пар из имени флюента и тензорном флюенте: Список пар из имени флюента и тензорного флюента.
|
||
c163300
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Запросите указанный метод из API Last.fm.
|
||
c163320
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Оберните публичные функции так, чтобы перехватывать ошибки соединения.
Когда происходит ошибка, это помещает клиент в очередь наказаний, чтобы не пытались его снова вызывать на некоторое время.
|
||
c163340
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Отвечает на запросы GET для пользователей.
|
||
c163360
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Проводить уборку, убедившись, что процесс остановлен, прежде чем мы уберем вещи и уйдем домой.
|
||
c163380
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Добавьте вычисленные значения в каждую строку набора результатов, создавая новую namedtuple.
:param list: список результатов строк
:param cache_context: опциональный дополнительный контекст для кэширования
:return: список с добавленным ingredient.cauldron_extras для всех ингредиентов
|
||
c163400
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Если значение dirty истинно, установите для рецепта флаг dirty. Если ложно, очистите рецепт и все флаги dirty расширений.
|
||
c163420
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
удалить строки с значениями NaN и Inf из x
|
||
c163440
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Преобразуйте массив numpy `nparr` в подходящий словарь записи ImageList.
Возвращает словарь с соответствующим Data, DataType, PixelDepth, который можно вставить в словарь тега dm3 и записать в файл.
|
||
c163460
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Прочитай структуру OlympusSIS и верни в виде словаря.
Никакая спецификация не доступна. Известно только несколько полей.
|
||
c163480
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Декодируйте байты сегмента плитки в массив 5D выходных данных.
|
||
c163500
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вернуть человеко-понятно отсортированный список строк.
Например, для сортировки имен файлов.
>>> natural_sorted(['f1', 'f2', 'f10'])
['f1', 'f2', 'f10']
|
||
c163520
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вернуть серию изображений в файл FluoView.
|
||
c163540
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Прочитайте все оставшиеся страницы из файла.
|
||
c163560
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Прочитайте данные изображения из файла и верните изображение RGB в виде массива NumPy.
|
||
c163580
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Закройте все открытые файлы, если они не используются.
|
||
c163600
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Это возвращает контекст-гард, который автоматически откроет и закроет транзакцию.
|
||
c163620
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Фильтруйте документы с ключом, который удовлетворяет выражению.
|
||
c163640
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Верните статус устройства в виде строки.
|
||
c163660
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращает количество выходных, которые охватывает этот интервал. Включает частичные выходные.
|
||
c163680
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Извлекает ключ, соответствующий конкретной отпечатку пальца, из ответа API Keybase.
|
||
c163700
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Выполните команду и верните её stdout.
Аргументы:
args: аргументы командной строки
env: среда операционной системы, которую использовать
encoding: кодировка, которую использовать для ``stdout``
Возвращает:
выходные данные ``stdout`` команды
|
||
c163720
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Находит основные оси эллипсоидов
|
||
c163740
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Запускает подпроцесс. При необходимости направляет его вывод в наши логи на диске.
|
||
c163760
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Определить штат и округ на основе геохаша координат из твита.
|
||
c163780
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Зарегистрируйте данные HTTP-запроса в удобном для пользователя представлении.
:param method: HTTP-метод
:param url: URL
:param query_params: Параметры запроса в URL
:param headers: Заголовки (словарь)
:param body: Тело (сырое тело, строка)
:return: None
|
||
c163800
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Разделяет строки с помощью разделителя "splitter" и выдает указанную часть по индексу.
Аргументы:
lines: итерируемый объект строк
part_index: индекс части для выдачи
splitter: строка, на которую разбивать строки
Выдает:
указанную часть для каждой строки
|
||
c163820
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Завершить и отчетить в журнал.
|
||
c163840
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Единичный кватернион для вектора и угла
|
||
c163860
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Конвертирует рисунок в формате ``pyplot`` в SVG-тег.
|
||
c163880
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращает SQL-тип столбца, используемый для создания очень больших текстовых столбцов для заданной диалектики.
Аргументы:
dialect: SQLAlchemy класс `Dialect`
Возвращает:
SQL тип данных "очень большой текст", обычно 'LONGTEXT' для MySQL и 'NVARCHAR(MAX)' для SQL Server.
|
||
c163900
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Фырк. Не забыть пришлось реализовывать это, но...
Традиционное округление до целого с помощью метода "округление до ближайшего целого, отдаляющегося от нуля", например,
.. code-block:: none
1.1 -> 1
1.5 -> 2
1.6 -> 2
2.0 -> 2
-1.6 -> -2
и т.д.
... или эквивалентное округление до определённого числа десятичных знаков.
Обратите внимание, что функция round() реализует "банковское округление", которое никогда нам не подходит:
- https://stackoverflow.com/questions/33019698/how-to-properly-round-up-half-float-numbers-in-python # noqa
|
||
c163920
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Переворачивает чётные страницы на 180 градусов.
Возвращает имя выходного файла.
|
||
c163940
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Строка, которая автоматически будет включена в начале URL, сгенерированного для каждого выполняемого HTTP-запроса.
:param value: То, к чему будет установлено подключение, например (http://hostname) или (https://X.X.X.X:port).
|
||
c163960
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
композиционное действие на основе применения роли
|
||
c163980
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Отображает имя файла или удаляет OpenXML файл в зависимости от того, является ли он поврежденным или нет.
Аргументы:
filename: имя файла для проверки
print_good: если ``True``, то отображает имя файла, если файл
похоже на хороший.
delete_if_bad: если ``True``, то удаляет файл, если файл
похоже на поврежденный.
|
||
c164000
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Центры координируют распределение относительно своего среднего значения по всем трем осям. Это используется в качестве входных данных для модели регрессии, так чтобы оно могло быть легко преобразовано в радиальные координаты.
|
||
c164020
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
По умолчанию версия ``repr`` объекта модели Django, используемая для отладки.
|
||
c164040
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Преобразует XML-узел, представляющий таблицу DOCX, в текстовое представление.
Аргументы:
table_node: XML-узел
level: текущий уровень в иерархии XML (используется для рекурсии; начальный уровень равен 0)
config: объект :class:`TextProcessingConfig` для управления
Возвращает:
строковое представление
|
||
c164060
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Внутри "obj" все поля в поле fieldlist устанавливаются в None.
|
||
c164080
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вызовы create_index основаны на fieldspec, если fieldspec имеет indexed = True.
|
||
c164100
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Конвертируйте значение Python в значение базы данных для запросов.
Мы выполняем запросы в UTC, поэтому данная функция преобразует значения времени в UTC.
Вызовы этой функции следуют за вызовами ``get_db_prep_value()``,
которая используется для конвертаций, специфичных для базы данных.
|
||
c164120
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Записывает ключи и значения формы CGI в ``stderr``.
|
||
c164140
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Записывает файл RST в наше назначение с именем файлов RST, создавая при необходимости соответствующие каталоги.
Аргументы:
prefix: такое же, как в :func:`rst_content`
suffix: такое же, как в :func:`rst_content`
heading_underline_char: такое же, как в :func:`rst_content`
method: такое же, как в :func:`rst_content`
overwrite: перезаписать файл, если он уже существует?
mock: притвориться пишущим, но не делайте этого
|
||
c164180
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Корутина-приёмник, которая выводит полученные элементы на stdout.
Аргументы:
sep: Опциональный разделитель, который будет выводиться между полученными элементами.
end: Опциональный терминатор, который будет выводиться после последнего элемента.
file: Опциональный поток, в который будет осуществляться вывод.
flush: Опциональный флаг, который принудительно выполняет отработку после каждого элемента.
|
||
c164200
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вернуть генератор строк для ссылки
|
||
c164220
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Временный маршрут для запроса GetLabel
:param urn: URN для фильтрации ресурса
:param inv: Идентификатор Инвентаря
:return: Ответ на GetLabel запрос
|
||
c164240
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращайте True, если полное квалифицированное имя термина совпадает с аргументом. Если аргумент это список или кортеж, возвращайте True, если какое-либо из имен терминов совпадает.
Либо родительский, либо записывающийся термин может быть '*', например, 'Table.*' или '*.Name', чтобы совпадать с любым значением как для родительского, так и для записывающегося термина.
|
||
c164260
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Проверьте, требуется ли загрузка.
Аргументы:
src_file: Название файла, которое необходимо проверить.
src_root: Путь, в котором мы находим файл.
Возвращает:
True, если требуется скачать что-то, False в противном случае.
|
||
c164280
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Заполнить существующую кампанию значениями по умолчанию для необязательных ключей
:param campaign: словарь
:type campaign: str
:param exclude_nodes: набор узлов для исключения из распределений
:type exclude_nodes: str
:param expandcampvars: следует ли расширить переменные окружения? True по умолчанию
:type expandcampvars: bool
:param frozen: является ли возвращаемая структура данных неизменяемой или нет
:type frozen: bool
:return: объект, указанный в параметре
:rtype: словарь
|
||
c164300
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Выполняйте все действия, но ничего не делайте как дополнение.
|
||
c164320
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Выполнить план.
Аргументы:
план (:obj:`list` of :obj:`actions.Step`): План, который мы хотим выполнить.
Возвращает:
(:obj:`list` of :obj:`actions.Step`): Список неудачных действий.
|
||
c164340
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Конвертировать возвращаемое значение функции в список StepResults.
Все подклассы Step автоматически обертывают результат вызова метода __call__ этой оберткой. Если результат не является списком значений StepResult, создается одно значение.
Возвращает результат `[StepResult.OK]`, или преобразует данный результат в список.
Аргументы:
func: Функция, которую необходимо обернуть.
|
||
c164360
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Наименование устройства в системе.
Чтобы получить описательное имя устройства, используйте :attr:`name`.
Возвращает:
строка: Наименование устройства в системе.
|
||
c164380
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте новый динамический портейдж проект.
Проекты, сгенерированные автоматически, могут использоваться только для компиляционных экспериментов, потому что для них просто нет определённого теста на выполнение. Поэтому мы реализуем символ выполнения как нулевая операция (с легким логированием).
Таким образом, мы избегаем стандартной реализации run(), которую наследуют все проекты.
Аргументы:
name: Название динамического класса.
NAME: Свойство NAME динамического класса.
DOMAIN: Свойство DOMAIN динамического класса.
BaseClass: Базовый класс для использования в динамическом классе.
Возвращает:
Новый класс с установленными свойствами NAME и DOMAIN, который не способен выполнять тесты на выполнение.
Примеры:
>>> from benchbuild.projects.gentoo.portage_gen import PortageFactory
>>> from benchbuild.experiments.empty import Empty
>>> c = PortageFactory("test", "NAME", "DOMAIN")
>>> c
<class '__main__.test'>
>>> i = c(Empty())
>>> i.NAME
'NAME'
>>> i.DOMAIN
'DOMAIN'
|
||
c164400
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Постройте регулярное выражение для извлечения метрики точности из вывода команды
|
||
c164420
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Отправьте команду uchroot без каких-либо настроек.
|
||
c164440
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте отчет из кампании
:param шаблон: Шаблон Jinja для использования. Если не указан, используется ``DEFAULT_TEMPLATE``
:param ostr: выводить файл или имя файла. По умолчанию - стандартный вывод
|
||
c164460
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Новая запись с теми же ключами или с переименованными ключами, если ключ найден в key_map.
|
||
c164480
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Фильтрует компоненты с использованием заданного шаблона регулярных выражений.
Использование::
>>> manager = Manager(("./manager/tests/tests_manager/resources/components/core",))
>>> manager.register_components()
True
>>> manager.filter_components("\w+A$")
[u'core.tests_component_a']
:param pattern: Шаблон фильтрации регулярными выражениями.
:type pattern: unicode
:param category: Фильтр категории.
:type category: unicode
:return: Соответствующие компоненты.
:rtype: list
|
||
c164500
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Устройство, связанное с этим событием.
Для событий добавления/удаления устройства это добавленное или удалённое устройство.
Для всех других событий устройства это устройство, которое вызвало данное событие.
Возвращает:
~libinput.define.Device: Объект устройства.
|
||
c164520
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Номер кольца, которое изменило состояние, с 0 как первым кольцом.
На плитках с одним кольцом, этот метод всегда возвращает 0.
Для событий, не являющихся типом
:attr:`~libinput.constant.EventType.TABLET_PAD_RING`, свойство
вызывает :exc:`AssertionError`.
Возвращает:
int: Индекс кольца, которое изменило состояние.
Поднимает:
AssertionError
|
||
c164540
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Преобразуйте к дате и времени в часовом поясе UTC с учетом смещения.
|
||
c164560
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Объедините все слои вместе.
:rtype: Результат объект класса `Layer`.
|
||
c164580
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Фильтрация словаря по определенным путям, содержащим наборы ключей
Параметры
----------
d : dict
paths : list[str] or list[tuple]
list_of_dicts: bool
рассматривать список словарей как дополнительные ветви
deepcopy: bool
создать глубокую копию значений
Примеры
--------
>>> from pprint import pprint
>>> d = {'a': {'b': 1, 'c': {'d': 2}}, 'e': {'c': 3}}
>>> filter_paths(d, [('c', 'd')])
{'a': {'c': {'d': 2}}}
>>> d2 = {'a': [{'b': 1, 'c': 3}, {'b': 1, 'c': 2}]}
>>> pprint(filter_paths(d2, ["b"], list_of_dicts=False))
{}
>>> pprint(filter_paths(d2, ["c"], list_of_dicts=True))
{'a': [{'c': 3}, {'c': 2}]}
|
||
c164600
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Прочитайте контент в байт-строку.
|
||
c164620
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Преобразовать одиночный элемент в кортеж.
|
||
c164640
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Укрась фазу проекта с помощью изменения рабочего каталога в локальной области.
Аргументы:
sub: Возможно, перейди в подкаталог.
|
||
c164660
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получить высоту слоя по номеру слоя.
:param layer_int:
:return: float, высота почвенного слоя
|
||
c164680
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Итерируйтесь по всем терминам. Свойство self.terms содержит только термины на верхнем уровне. Этот итератор итерируется по всем терминам.
|
||
c164700
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возврат объекта выполняемого задания, соответствующего указанному имени или классу.
|
||
c164720
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте запросы по типу-коду.
Примечания:
Если значение запроса по типу-коду существует в `TYPECODE_VALUE_TO_FIELD_AND_VALUE_PAIRS_MAPPING`, то мы запрашиваем указанное поле вместе с данным значением согласно сопоставлению.
См.: https://github.com/inspirehep/inspire-query-parser/issues/79
В противном случае мы запрашиваем как `document_type`, так и `publication_info`.
|
||
c164740
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Запускает celery-задачу, чтобы убедиться, что данное расписание отключено.
Аргументы:
sender {class} -- Класс модели, всегда Schedule
instance {Schedule} --
Экземпляр расписания, который мы хотим отключить
|
||
c164760
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вычислить, выполняются ли все элементы для каждой группы.
Параметры
----------
values : array_like, [keys, ...]
значения для применения булевого предиката к каждой группе
axis : int, необязательный
альтернативный осевой параметр для значений
Возвращает
-------
unique: ndarray, [группы]
уникальные ключи
reduced : ndarray, [группы, ...], np.bool
массив значений, уменьшенный по группам
|
||
c164780
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращает логический тип для каждого элемента `this`, указывая, присутствует ли он в `that`.
Параметры
----------
this : последовательность, содержащая ключи, доступные к индексации
последовательность элементов для проверки
that : последовательность, содержащая ключи, доступные к индексации
последовательность элементов для сравнения
Возвращает
----------
ndarray, [that.size], bool
возвращает логический тип для каждого элемента в `this`, указывая, присутствует ли он в `that`.
Примечания
----------
Читается как 'this in that'
Аналогично 'that contains this', но с другими характеристиками производительности.
|
||
c164800
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Группирует последовательность входных данных по `function`.
Возвращает итератор над последовательностью кортежей, где первый элемент является результатом `function`, а второй — список элементов, соответствующих этому результату.
Порядок возвращаемого итератора недетерминирован, но порядок элементов в группах сохраняется.
>>> [1, 2, 3, 4, 5, 6] > group_by(X % 2) | list
[(0, [2, 4, 6]), (1, [1, 3, 5])]
|
||
c164820
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Генерирует конфигурацию навигатора для веб-страниц
:param os: ограничивает список операционных систем для генерации
:type os: строка или список/кортеж или None
:param navigator: ограничивает список браузерных движков для генерации
:type navigator: строка или список/кортеж или None
:param device_type: ограничивает возможные операционные системы по типу устройства
:type device_type: список/кортеж или None, возможные значения:
"desktop", "smartphone", "tablet", "all"
:return: пользовательская конфигурация User-Agent
:rtype: словарь с ключами (os, name, platform, oscpu, build_version,
build_id, app_version, app_name, app_code_name,
product, product_sub, vendor, vendor_sub,
user_agent)
:raises InvalidOption: если не удается сгенерировать User-Agent для
любой комбинации разрешенных платформ и навигаторов
:raise InvalidOption: если один из переданных параметров недопустим
|
||
c164840
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Запустите экземпляр серверной части iperf3.
:rtype: экземпляр класса :class:`TestResult`
|
||
c164860
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Объединить значения по умолчанию и общую функциональность ``density_contour`` и ``density_contourf``.
|
||
c164900
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Проверьте, является ли пересечение "игнорируемым" углом.
.. примечание::
Это вспомогательная функция, которая используется только функцией :func:`classify_intersection`.
"Игнорируемым" углом считается такой угол, при котором поверхности в точке пересечения всего "целуются", но их внутренние области не пересекаются.
Мы можем определить это, сравнивая тангенциальные линии из точки пересечения.
.. примечание::
Предполагается, что ``intersection`` смещена к началу кривой, поэтому проверяется только ``s == 0.0`` или ``t == 0.0`` (а не также и ``1.0``).
Аргументы:
intersection (.Intersection): Пересечение для "диагностики".
tangent_s (numpy.ndarray): Тангенциальный вектор (двумерный массив 2 x 1) к первой кривой в точке пересечения.
tangent_t (numpy.ndarray): Тангенциальный вектор (двумерный массив 2 x 1) ко второй кривой в точке пересечения.
edge_nodes1 (Tuple[numpy.ndarray, numpy.ndarray, numpy.ndarray]): Узлы трёх краёв первой поверхности, которой производится пересечение.
edge_nodes2 (Tuple[numpy.ndarray, numpy.ndarray, numpy.ndarray]): Узлы трёх краёв второй поверхности, которой производится пересечение.
Возвращает:
bool: Определяет, следует ли игнорировать угол.
|
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.