_id
stringlengths 2
7
| title
stringclasses 1
value | partition
stringclasses 3
values | language
stringclasses 1
value | meta_information
dict | text
stringlengths 5
1.76k
|
|---|---|---|---|---|---|
c171160
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Обработчик сигналов для вывода стек-трейса и некоторых интересных значений.
|
||
c171180
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Эта функция вызывается машиной состояний сегментации, когда она завершила работу с информацией об устройстве.
|
||
c171200
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
привязаться к локальной сети.
|
||
c171220
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Эта функция вызывается для каждого нижележащего пакета, связанного с транзакцией.
|
||
c171240
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Верните метку, закодированную посредством программного обеспечения.
|
||
c171260
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Генератор активных подписок.
|
||
c171280
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Добавить IOCB в очередь.
Обычно это делается функцией, которая фильтрует запросы и направляет их на обработку соответствующему потоку.
|
||
c171300
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Активирует все действия, предназначенные для активации в состоянии доски из `source`.
|
||
c171320
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Проверяем, безопасно ли использовать файл в указанном пути в качестве файла состояния.
Контролируется, чтобы у группы и других нет разрешений на файл, и что текущий пользователь является владельцем файла.
|
||
c171340
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Рассчитывает корень Меркла для заданного списка элементов.
|
||
c171360
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Проанализируйте узел XML Tiled и верните словарь, который представляет свойство tiled "свойство".
:param node: элемент etree
:return: словарь
|
||
c171380
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
```python
Извлеките уровень изображения из узла ElementTree XML
:param node: узел XML ElementTree
:return: self
|
||
c171400
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вычисляет кривую мощности кластера ветряных турбин.
Кривая мощности агрегируется из кривых мощностей ветряных электростанций и ветряных турбин с помощью функции :func:`power_plant.assign_power_curve`. В зависимости от параметров модели ветряных турбин кластера кривые мощностей могут быть сглажены и/или учтены потери от турбулентности.
Параметры
----------
weather_df : pandas.DataFrame
Датафрейм с временными рядами скорости ветра `wind_speed` в м/с, а также длины турбулентности `roughness_length` в м, а также, в зависимости от выбранной модели `power_output_model`, `density_model` и `standard_deviation_model`, опциональная температура `temperature` в К, давление `pressure` в Па, плотность `density` в кг/м³ и интенсивность турбулентности `turbulence_intensity`. Столбцы Датафрейма имеют MultiIndex, где первый уровень содержит название переменной (например, wind_speed), а второй уровень содержит высоту, на которую он применяется (например, 10, если было измерено на высоте 10 м). См. документацию функции :func:`TurbineClusterModelChain.run_model` для примера того, как создать Датафрейм weather_df.
Возвращает
---------
self
|
||
c171420
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Сгенерировать сигнатуру вызова
:param path:
:param data:
:param nonce:
:return: строка подписи
|
||
c171460
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Распаковывает указанное значение, чтобы
оно могло быть развернуто по внутренним виджетам.
Аргументы:
value:
:см.:LocalizedValue, чтобы отобразить данный
виджет.
Возвращает:
Все значения для отображения во внутренних виджетах.
|
||
c171480
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Присвойте либо запрошенный порт, либо случайный свободный порт для использования приложением.
|
||
c171500
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Разрешите указанный префикс до известного пространства имен.
@param prefix: Объявленный префикс
@type prefix: basestring
@return: Пространство имен, которое было сопоставлено с префиксом I{prefix}
@rtype: (I{prefix}, I{name})
|
||
c171520
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Удалите ведущий и хвостовой пробел.
@return: self
@rtype: L{Element}
|
||
c171540
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Пройти по дереву, ища совпадения.
Параметры:
node: Узел для поиска совпадений.
Тип: L{SchemaObject}
list: Список для заполнения.
Тип: список
|
||
c171560
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Проверьте, работает ли ZAP.
|
||
c171580
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Помощник для получения идентификатора контекста и идентификатора пользователя по заданным именам.
|
||
c171600
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Распечатываем предупреждения в указанном формате.
|
||
c171620
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Преобразовать время в структуру timeval C-стиля.
|
||
c171640
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создай событие из вращения колесика прокрутки модуля AppKit.
|
||
c171660
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Останови вибрацию.
|
||
c171680
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Покажите изображение на дисплее.
|
||
c171700
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращает плоское словарь из словаря вложенных словарей и списков.
`keep_iter` будет обрабатывать итерируемые объекты как допустимые значения, одновременно их плоскости.
|
||
c171720
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Сетевой корень содержит ведущие соединения в сети и может использоваться для улучшения визуализации сети. Эта функция вычисляет корень заданной взвешенной и неориентированной матрицы связей CIJ на основе алгоритма, основанного на минимальном остовном дереве.
Параметры
----------
CIJ : матрица NxN np.ndarray
взвешенная неориентированная матрица связей
avgdeg : int
желаемая средняя степень корня
Возвращает
----------
CIJtree : матрица NxN np.ndarray
матрица связей минимального остовного дерева CIJ
CIJclus : матрица NxN np.ndarray
матрица связей минимального остовного дерева плюс самые сильные связи до некоторой средней степени 'avgdeg'. Идентична CIJtree, если требования по степени уже выполнены.
Примечания
----------
Примечание: узлы с нулевой силой выбрасываются.
Примечание: CIJclus будет иметь суммарную среднюю степень точно равной (или очень близкую к) 'avgdeg'.
Примечание: Назначение 'avgdeg' по-другому обрабатывается, чем у Hagmann и др., 2008.
|
||
c171740
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
```python
numpy.squeeze() уменьшит массив с одним элементом до нулеворазмерного "массива",
что не всегда желательно.
Эта функция выполняет операцию сжатия, но гарантирует, что в выводе будет не менее
1 измерения.
```
|
||
c171760
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получает сущности из последовательности.
Аргументы:
seq (list): последовательность меток.
Возвращает:
list: список (тип_фрагмента, начало_фрагмента, конец_фрагмента).
Пример:
>>> from seqeval.metrics.sequence_labeling import get_entities
>>> seq = ['B-PER', 'I-PER', 'O', 'B-LOC']
>>> get_entities(seq)
[('PER', 0, 1), ('LOC', 3, 3)]
|
||
c171780
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Сеид ОСП из списка известных учетных записей AWS.
|
||
c171800
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получите список учетных записей, для которых один или несколько сервисов были включены.
|
||
c171820
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Преобразовывает любые элементы ввода в их эквивалентные геотипы, если задана система координат.
|
||
c171840
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Проверка, представляет ли crs действительную сетку, проекцию или строку ESPG.
(Код скопирован из https://github.com/fmaussion/salem)
Примеры
-------
>>> p = check_crs('+units=m +init=epsg:26915')
>>> p.srs
'+units=m +init=epsg:26915 '
>>> p = check_crs('wrong')
>>> p is None
True
Возвращает
----------
Действительный crs, если это возможно, иначе None
|
||
c171860
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Подтвердите, следует ли выполнять предложенный план.
|
||
c171880
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Показать, каков объем перемещения между двумя назначениями.
:param ct: Топология кластера кластеров.
:param base_assignment: Назначение кластера для сравнения с этим.
|
||
c171900
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Преобразовать строку в положительное целое число.
|
||
c171920
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращает данные указанного узла.
|
||
c171940
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получить group_id групп, которые размещены в Kafka.
|
||
c171960
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Дан инициализированный KafkaConsumer, временная метка и список тем,
процедура ищет смещения для указанных тем с помощью временной метки. Возвращаемое смещение для каждого раздела — это самое раннее смещение, у которого временная метка больше или равна заданной временной метке в соответствующем разделе.
Аргументы:
consumer (KafkaConsumer): инициализированный потребитель kafka-python
timestamp (int): миллисекунды Unix эпохи. Единицей должны быть миллисекунды
с начала эпохи (полуночь 1 января 1970 года по UTC)
topics (list): список тем, смещения которых необходимо получить.
Возвращает:
``{TopicPartition: OffsetAndTimestamp}``: отображение от раздела
к временной метке и смещению первого сообщения с временной меткой больше или равной целевой временной метке.
Возвращает ``{TopicPartition: None}`` для конкретных разделов-тем, если:
1. В сообщениях не поддерживаются временные метки
2. Нет разделов после заданной временной метки
3. В разделе данных нет
Возможные исключения:
ValueError: Если целевая временная метка отрицательная
UnsupportedVersionError: Если брокер не поддерживает поиск смещений по временной метке.
KafkaTimeoutError: Если выполнить запрос не удалось в период request_timeout_ms
|
||
c171980
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Команда `replica_unavailability` проверяет количество не доступных реплик для обмена сообщениями на всех брокерах в кластере Kafka.
|
||
c172000
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Проверить целостность файлов журналов Kafka в кластере.
Дата и время начала и окончания должны быть в формате, установленном регулярным выражением TIME_FORMAT_REGEX.
:param data_path: путь к папке с журналами на брокере
:type data_path: str
:param java_home: JAVA_HOME брокера
:type java_home: str
:param check_replicas: также проверяет файла реплик
:type check_replicas: bool
:param batch_size: размер порции
:type batch_size: int
:param minutes: проверять файлы, изменённые за последние N минут
:type minutes: int
:param start_time: проверять файлы, изменённые после start_time
:type start_time: str
:param end_time: проверять файлы, изменённые до end_time
:type end_time: str
|
||
c172020
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Преобразуйте результат команды INFO Redis в Python-словарь
|
||
c172040
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Слушать сообщения на каналах, к которым этот клиент подписан.
|
||
c172060
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Установить указанное поле битов и вернуть его предыдущее значение.
|
||
c172080
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Верните разность наборов, указанных параметром ``keys``.
|
||
c172100
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Перенаправляйте входящие запросы на HTTPS.
|
||
c172120
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Ищу путь для объединения пары.
|
||
c172140
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Начать процесс отправки электронного письма.
Предоставив адрес электронной почты пользователя, письмо будет отправлено с:
- Ссылкой (по умолчанию, send:"link"). После этого пользователь может аутентифицироваться, открыв эту ссылку, и он будет автоматически войти в приложение. Опционально, вы можете добавить или переопределить параметры в ссылке (например, scope, redirect_uri, protocol, response_type и т.д.) с помощью словаря auth_params.
- Кодом верификации (send:"code"). После этого вы можете аутентифицироваться с этим пользователем, используя адрес электронной почты в качестве имени пользователя и код в качестве пароля.
Аргументы:
client_id (str): Идентификатор клиента приложения.
email (str): Адрес электронной почты.
send (str, optional): Может быть: 'link' или 'code'. По умолчанию 'link'.
auth_params (dict, optional): Параметры для добавления или переопределения.
|
||
c172160
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вход в систему с использованием токена доступа социального провайдера
Учитывая токен доступа социального провайдера и указанную установку,
он выполнит аутентификацию на провайдере и вернет словарь с
токеном доступа и id_token. В настоящее время этот конечный точка работает только для
Facebook, Google, Twitter и Weibo.
Аргументы:
client_id (str): идентификатор клиента приложения.
access_token (str): токен доступа социального провайдера.
connection (str): тип подключения (например: 'facebook')
Возвращает:
Словарь с ключами 'access_token' и 'id_token'.
|
||
c172180
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Запросить смену пароля для указанного пользователя.
|
||
c172200
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Добавляет новую подпись к объекту.
:param key: Ключ (:class:`jwcrypto.jwk.JWK`), соответствующий для
указанной "alg".
:param alg: Необязательное имя алгоритма. Если уже указано в защищенном
или незащищенном заголовке, можно безопасно опустить.
:param potected: Защищенный заголовок (необязательно).
:param header: Незащищенный заголовок (необязательно).
:raises InvalidJWSObject: если на объекте не установлен полезный
груз, или предоставлены неверные заголовки.
:raises ValueError: если ключ не является объектом :class:`JWK`.
:raises ValueError: если алгоритм отсутствует или не указан в
одном из заголовков.
:raises InvalidJWAAlgorithm: если алгоритм неверен, неизвестен или
иначе не поддерживается.
|
||
c172220
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создает фактический URL-адрес запроса с соответствующим запросом, если таковой имеется.
Возвращает:
None: Но модифицирует self.path, который содержит окончательный
путь запроса, отправленный на сервер.
|
||
c172240
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Обновляет свойства авторизованного спортсмена.
http://strava.github.io/api/v3/athlete/#update
:param city: Город, в котором проживает спортсмен
:param state: Штат, в котором проживает спортсмен
:param country: Страна, в которой проживает спортсмен
:param sex: Пол спортсмена
:param weight: Вес спортсмена в кг (float)
:return: Обновленный спортсмен
:rtype: :class:`stravalib.model.Athlete`
|
||
c172280
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Удалите все сохраненные в кэше объекты из базы данных.
|
||
c172300
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Верните рейтинг указанного предмета.
|
||
c172320
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Уничтожь потребительский агрегат.
|
||
c172340
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Утверждает, что DataFrame имеет известную форму.
Параметры
==========
df : DataFrame
shape : кортеж
(n_rows, n_columns). Используйте None или -1, если вам не важно о дименсии.
Возвращает
=========
df : DataFrame
|
||
c172360
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Удаляет место из базы данных Google Places.
Ключевые аргументы:
place_id -- Текстовый идентификатор, который уникально идентифицирует это
Место, вернувшееся в результате запроса Найти Место.
sensor -- Булевый флаг, обозначающий, находится ли местоположение на устройстве,
использующем его сенсор местоположения (по умолчанию False).
|
||
c172380
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Установить осведомленность о пикселях, чтобы захватить полноэкранный режим на мониторах с высоким разрешением DPI.
|
||
c172400
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращает точную копию предоставленного состояния. Реализовано в соответствии со self.copy_strategy, одной из:
* deepcopy: использует copy.deepcopy (медленно, но надежно)
* slice: использует «фрагменты» списков (быстрее, но работает только если состояние подобно списку)
* method: использует метод копирования состояния
|
||
c172420
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Исходя из расположения "среднего змея", разделите разницу на две части и рекурсивно обработайте их.
Аргументы:
text1: Старая строка для сравнения.
text2: Новая строка для сравнения.
x: Индекс точки разделения в text1.
y: Индекс точки разделения в text2.
deadline: Время, до которого следует прекратить, если операция не завершена.
Возвращает:
Массив кортежей разницы.
|
||
c172440
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Принимает две строки Unicode, содержащие XML.
|
||
c172460
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Нормализуйте значение r.
Переопределить.
Этот метод вызывается на каждом этапе обучения.
Например:
self.r_df = self.r_df.r_value / self.r_df.r_value.sum()
|
||
c172480
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Фильтрация с использованием std.
Аргументы:
scored_list: Список результатов оценки.
Возвращает:
Список отфильтрованных результатов.
|
||
c172500
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращает время, когда ``abspath`` был последний раз изменен.
Может быть переопределен в подклассах. Должен возвращать объект `~datetime.datetime` или None.
|
||
c172520
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Измените тело запроса для совместимости с более старыми клиентами distutils
Из-за ошибки в библиотеке Python distutils запрос POST отправляется с использованием \n в качестве разделителя вместо \r\n, который требуется спецификацией HTTP. Это нарушает парсер Django-форм, и поэтому мы должны написать специальный парсер.
Эта ошибка была исправлена в Python 2.7.4 и 3.4:
http://bugs.python.org/issue10510
|
||
c172540
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Внутренний цикл для параллельной обработки.
:type tr: obspy.core.trace
:param tr: Трейс для поиска триггеров.
:type parameters: list
:param parameters: Список классов параметров триггера для трейса.
:type max_trigger_length: float
:param max_trigger_length: Максимальная длина триггера.
:type despike: bool
:param despike: Устранение скачков.
:type debug: int
:param debug: Уровень отладки.
:return: trigger
:rtype: list
|
||
c172560
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Верните функцию многопоточности с использованием func
|
||
c172580
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Проверьте все журналы в дереве каталогов на ошибки временных меток.
:type директория: str
:param директория: Каталог, в пределах которого осуществляется поиск
:type time_thresh: float
:param time_thresh: Временной порог в секундах
:возвращает: Список экземпляров :class:`datetime.datetime` для которых отклонение во времени превышает порог, например, времена, когда данные подвергаются сомнению.
:rtype: list
|
||
c172600
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте временный каталог, выдайте его имя, выполните очистку при выходе.
|
||
c172620
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Разбуксируй группу обнаружений, обязательно соблюдая требуемое разделение между ними.
Разбуксировка происходит между событиями, обнаруженными разными (или теми же) шаблонами. Если обнаружено несколько аномалий в течение интервала trig_int, то предпочтительная задетектированная аномалия определяется параметром metric. Это может быть либо среднее коэффициент корреляции одной станции, которое рассчитывается как Detection.detect_val / Detection.no_chans, либо результирующая сумма кросс-канальной корреляции, которая просто равна Detection.detect_val.
:type trig_int: float
:param trig_int: Минимальное разделение обнаружений в секундах.
:type metric: str
:param metric: Какой метрикой сортировать пики. Либо 'avg_cor', что применяет среднюю корреляцию одного источника, либо 'cor_sum', что применяет общую сумму корреляции по всем каналам.
:type timing: str
:param timing:
Либо 'detect' либо 'origin' для разбуксировки на основе либо времени обнаружения, либо времени происхождения.
.. Warning::
Работает напрямую с объектом, поэтому, если вам нужно сохранить оригинал, то запускайте это на копии объекта!
.. rubric:: Пример
>>> party = Party().read()
>>> len(party)
4
>>> declustered = party.decluster(20)
>>> len(party)
3
|
||
c172640
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте племя шаблонов.
Примечание: см. `eqcorrscan.core.template_gen` для доступных методов.
Параметры:
- `method`: метод генерации племени.
- `kwargs`: аргументы для заданного метода.
- `lowcut`: (тип: `float`) нижняя частота (Гц). Если установлено в `None`, нижняя частотная срезка не будет применяться.
- `highcut`: (тип: `float`) верхняя частота (Гц). Если установлено в `None`, верхняя частотная срезка не будет применяться.
- `samp_rate`: (тип: `float`) новая частота дискретизации в Гц.
- `filt_order`: (тип: `int`) степень фильтра (число углов).
- `prepick`: (тип: `float`) время предвозвестника в секундах.
- `save_progress`: (тип: `bool`) определяет, необходимо ли сохранять результативные данные на каждом шаге или нет. Полезно для долгосрочных процессов.
Примечания:
- Методы `from_contbase`, `from_sfile` и `from_sac` не поддерживаются методом `Tribe.construct` и должны использовать `Template.construct`.
- Метод `multi_template_gen` не поддерживается, так как параметры обработки потока неизвестны. Используйте `from_meta_file` вместо этого.
- Шаблоны будут называться в соответствии с их начальным временем.
|
||
c172660
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Необходимо для систем Windows - функции, определённые в libutils.def.
|
||
c172680
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Внутренняя функция для завершения работы с графиком.
К возможным аргументам относятся:
:тип title: str
:тип show: bool
:тип save: bool
:тип savefile: str
:тип return_figure: bool
|
||
c172700
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Принимая аргументы через CLI, можно создать список указанных проектов.
|
||
c172720
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Прикрываются ли все поля идентификатора счета шифрованием?
|
||
c172740
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Матчает заданный транзакционный протокол.
Аргументы:
transaction (dict): Транзакция, которую необходимо выполнить.
private_keys (:obj:`str` | :obj:`list` | :obj:`tuple`): Один или
несколько приватных ключей, которые будут использоваться для
выполнения транзакции.
Возвращает:
dict: Выполненную транзакционную нагрузку, готовую к отправке в
федерацию BigchainDB.
Исключения:
:exc:`~.exceptions.MissingPrivateKeyError`: Если приватный ключ
отсутствует.
|
||
c172760
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Разделить путь на диск, корень и остальную часть.
|
||
c172780
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возврат строки как байтового или универсального текста в зависимости от типа совпадения, предполагая, что строка — это строка в кодировке ASCII.
|
||
c172800
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Поиск указанного объекта файловой системы, разрешая все ссылки.
Аргументы:
file_path: Указывает цель FakeFile объект, который нужно получить.
follow_symlinks: Если `False`, разрешается сама ссылка,
иначе объект, на который она указывает.
allow_fd: Если `True`, `file_path` может быть открытым дескриптором файла.
Возвращает:
FakeFile объект, соответствующий `file_path`.
Возможные исключения:
IOError: если объект не найден.
|
||
c172820
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращает время создания фиктивного файла.
Аргументы:
path: путь к фиктивному файлу.
Возвращает:
(int, float) время создания фиктивного файла в виде количества
секунд с начала эпохи.
Поднимает:
OSError: если файл не существует.
|
||
c172840
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Проверьте, существует ли файл и имеет ли он указанные разрешения.
Аргументы:
path: (str) Путь к файлу.
mode: (int) Разрешения, представленные как комбинация с помощью bitwise-OR комбинации os.F_OK, os.R_OK, os.W_OK, и os.X_OK.
dir_fd: Если не `None`, это дескриптор файла каталога, с `path` относящимся к этому каталогу.
Добавлено в Python 3.3.
follow_symlinks: (bool) Если `False` и `path` указывает на символическую ссылку, сама ссылка запрашивается, а не объект, который она ссылается.
Добавлено в Python 3.3.
Возвращает:
bool, `True`, если файл доступен, `False` в противном случае.
|
||
c172860
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Список namedtuples, представляющий варианты названия аффиляции с количеством документов, которые ссылаются на этот вариант.
|
||
c172880
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вернуть список EIDs автора, используя ScopusSearch.
|
||
c172900
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Загрузить конфигурацию из файла или stdin.
Если `filename` равно `None` или "-", то конфигурация считывается из stdin.
Возвращает: Отовар `ConfigDict`.
Выдает исключение `ConfigError`, если возникает ошибка при загрузке конфигурации.
|
||
c172920
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
cr-report
Использование: cr-report [--show-output] [--show-diff] [--show-pending] <session-file>
Вывод красиво отформатированного отчета о результатах тестов и некоторых базовых статистических данных.
опции:
--show-output Отображение вывода выполнения тестов
--show-diff Отображение различий мутантов
--show-pending Отображение результатов для не завершенных задач
|
||
c172940
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Ищите WorkItems в `work_db`, которые не должны быть изменены из-за метаданных spor.
Для каждого WorkItem найдите якоря для файла/строки/столбцов элемента. Если существует якорь с метаданными, содержащими `{mutate: False}`, то WorkItem отмечается как ОТМЕНЕНО.
|
||
c172960
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Экспортируйте журнал доверия в файл trustdb.
Если в текущей директории пользователи GnuPG уже существует файл :file:`trustdb.gpg`, он будет переименован в :file:`trustdb.gpg.bak`.
:параметр string trustdb: Путь к файлу trustdb.gpg. Если не указан, по умолчанию используется `trustdb.gpg` в текущей директории пользователей GnuPG.
|
||
c172980
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Найти абсолютный путь к бинарному файлу GnuPG.
Также запустить проверки, что бинарный файл не является символической ссылкой, и проверку, что у нашего процесса реальный uid есть разрешения на выполнение.
:param str binary: Путь к бинарному файлу GnuPG.
:raises: :exc:`~exceptions.RuntimeError` если похоже, что GnuPG не установлен.
:rtype: str
:returns: Абсолютный путь к бинарному файлу GnuPG для использования, если не произошли исключения.
|
||
c173000
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Найти ключ пользователя на основе их адреса электронной почты.
:param str email: Адрес электронной почты для поиска.
:param bool secret: Если True, провести поиск в тайной keyring.
|
||
c173020
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Прочитать одну строку JSON и записать измененный JSON обратно.
|
||
c173040
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Решите, содержится ли ``метод`` в МРО (Методы наследования родителей) объекта ``object``.
|
||
c173060
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Функция для расширенных строк форматирования с частичным форматированием
Эта функция использует строки форматирования с группами, заключенными в квадратные скобки. Группа, заключенная в квадратные скобки, становится частью результата только в том случае, если все поля внутри группы оцениваются как True в логических контекстах.
Группы могут быть вложенными. Поля в вложенной группе не считаются полями во внешней группе, то есть внешняя группа будет оцениваться как пустая строка, даже если бы вложенная группа стала кандидатом для форматирования. Отсюда следует, что вложенность эквивалентна логическому или для всех внешних групп с группой, содержащей их внутри.
Экранированные квадратные скобки, то есть \[ и \], копируются буквально в вывод.
:param string: строка форматирования
:param kwargs: ключевые аргументы, предоставляющие данные для строки форматирования
:returns: отформатированная строка
|
||
c173080
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создает объект typedesc из объявления переменной.
|
||
c173100
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Регистрирует уникальное описание типа
|
||
c173120
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Конструируем сферические колпачковые функции Слепиана.
Использование
-------------
x = Slepian.from_cap(theta, lmax, [clat, clon, nmax, theta_degrees,
coord_degrees, dj_matrix])
Возвращаемое значение
----------------------
x : экземпляр класса Slepian
Параметры
---------
theta : float
Угловой радиус области локализации сферического колпачка (по умолчанию в градусах).
lmax : int
Частотный диапазон сферических гармоник для функций Слепиана.
clat, clon : float, необязательный, по умолчанию = None
Широта и долгота центра повёрнутых сферических колпачковых функций Слепиана (по умолчанию в градусах).
nmax : int, необязательный, по умолчанию (lmax+1)**2
Количество функций Слепиана для вычисления.
theta_degrees : bool, необязательный, по умолчанию = True
Истина, если theta указан в градусах.
coord_degrees : bool, необязательный, по умолчанию = True
Истина, если clat и clon указаны в градусах.
dj_matrix : матрица ndarray, необязательный, по умолчанию = None
Матрица вращения djpi2, вычисленная вызовом к djpi2.
|
||
c173140
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Верните коэффициенты сферических гармоник относительно tпира i в виде экземпляра класса SHCoeffs.
Использование
-------------
clm = x.to_shcoeffs(itaper, [normalization, csphase])
Возвращает
----------
clm : экземпляр класса SHCoeffs
Параметры
---------
itaper : int
Номер tпира, где itaper=0 — это наиболее сосредоточенный.
normalization : str, опционально, по умолчанию = '4pi'
Нормализация выходного класса: '4pi', 'ortho' или 'schmidt' для геодезических tирдинитированных, ортонормальных или semi-нормированных коэффициентов Схмидта, соответственно.
csphase : int, опционально, по умолчанию = 1
Конвенция фазы Кондона-Шортли: 1 для исключения фазового фактора или -1 для его включения.
|
||
c173180
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Преобразуйте фактический класс SHCoeffs (реальной компоненты) в класс с комплексной компонентой.
|
||
c173220
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
С помощью API для задач вы можете получить набор ресурсов, представляющих задачу в рамках работы.
Параметры:
- `str job_id`: ID рабочей операции.
- `str type`: тип задачи, допустимые значения - m или r. m для задачи карты или r для задачи сворачивания.
Возвращает: объект ответа API с JSON-данными.
Тип возврата: :py:class:`yarn_api_client.base.Response`
|
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.