_id
stringlengths
2
7
title
stringclasses
1 value
partition
stringclasses
3 values
language
stringclasses
1 value
meta_information
dict
text
stringlengths
5
1.76k
c175460
train
{ "resource": "" }
Упрощайте виды компаний до более стандартной формы.
c175480
train
{ "resource": "" }
Создайте пост на блоге. :param blogname: строка, URL блога, на который вы хотите опубликовать пост. :param state: строка, состояние поста. :param tags: список тегов, которые вы хотите применить к посту. :param tweet: строка, настроенный твит, который вы хотите. :param date: строка, мировое время и дата публикации поста. :param format: строка, задает формат поста. HTML или markdown. :param slug: строка, краткое текстовое содержание, добавленное на конец URL поста. :param title: строка, необязательное название поста. :param body: строка, содержимое текстового поста. :returns: словарь, созданный из ответа в формате JSON.
c175500
train
{ "resource": "" }
Обрабатывай файлы и регистрируй ошибки.
c175520
train
{ "resource": "" }
Сохранить ошибки.
c175540
train
{ "resource": "" }
Преобразуйте словари и списки в структуру ruamel.yaml, соответствующую CommentedMaps, CommentedSeqs и данным. Если представлен валидатор и тип неизвестен, его проверяют с помощью валидатора, чтобы увидеть, сможет ли он снова преобразовать его в YAML.
c175560
train
{ "resource": "" }
Загружает параметр законодательства для каталога, содержащего файлы параметров в формате YAML. :param path_to_yaml_dir: Абсолютный путь к каталогу файлов параметров в формате YAML. Пример: >>> self.load_parameters('/path/to/yaml/parameters/dir')
c175580
train
{ "resource": "" }
Создать новый период, начиная с момента. >>> instant(2014).period('month') Period(('month', Instant((2014, 1, 1)), 1)) >>> instant('2014-2').period('year', 2) Period(('year', Instant((2014, 2, 1)), 2)) >>> instant('2014-2-3').period('day', size=2) Period(('day', Instant((2014, 2, 3)), 2))
c175600
train
{ "resource": "" }
Рассчитай значение переменной с использованием атрибута ``calculate_output`` переменной.
c175620
train
{ "resource": "" }
Найдите любые строки заявок, которые были бы считаны дубликатом obj.
c175640
train
{ "resource": "" }
Брутально удаляю все записи для этой модели...
c175660
train
{ "resource": "" }
Получает данные по выставлению счетов Cloudant, опционально для указанного года и месяца. :param int year: Год для запроса, например, 2014. Опциональный параметр. По умолчанию равен None. Если используется, он должен быть сопровожден ``month``. :param int month: Месяц для запроса, который должен быть целым числом от 1 до 12. Опциональный параметр. По умолчанию равен None. Если используется, он должен быть сопровожден ``year``. :возвращает: Данные по выставлению счетов в формате JSON
c175680
train
{ "resource": "" }
Получает информацию о размере диска для указанного поискового индекса в рамках специфицированного дизайн-документа и возвращает словарь. GET databasename/_design/{ddoc}/_search_disk_size/{search_index}
c175700
train
{ "resource": "" }
Извлекает отформатированный документ из указанной базы данных на основе предоставленной функции show. Функции show, например, используются, когда вы хотите получить доступ к базе данных Cloudant непосредственно из браузера и требуется, чтобы данные возвращались в другом формате, например, HTML. Например: .. code-block:: python # Предположим, что 'view001' существует как часть дизайн-документа # 'ddoc001' в удаленной базе данных... # Извлекает отформатированный документ 'doc001', где функция show - 'show001' resp = db.get_show_function_result('ddoc001', 'show001', 'doc001') for row in resp['rows']: # Обработка данных (в текстовом формате). Для получения подробной информации о функциях show, обратитесь к документации `Cloudant на тему функций show <https://console.bluemix.net/docs/services/Cloudant/api/ design_documents.html#show-functions>`_. :param str ddoc_id: Идентификатор дизайн-документа для получения результата. :param str show_name: Имя, используемое для частичной идентификации функции show. :param str doc_id: Идентификатор документа, который нужно показать. :returns: Отформатированные данные результата документа в текстовом формате
c175720
train
{ "resource": "" }
Выполнять вход пользователя на основе файлов cookie.
c175740
train
{ "resource": "" }
Стандартное место для преобразования ответов в JSON. :param response: объект ответа из requests :param **kwargs: параметры, принимаемые функцией json.loads :returns: словарь с JSON-ответом
c175760
train
{ "resource": "" }
Помни начальный кадр. Это используется с pytest, который не использует pdb.set_trace().
c175780
train
{ "resource": "" }
Сформировать пример случайных пар с заменой
c175820
train
{ "resource": "" }
Добавьте метод индексации. Этот метод используется для добавления алгоритмов индексации. Если добавлено несколько алгоритмов, используется объединение наборов пар записей от каждого алгоритма. Параметры ---------- model : список, класс Список и/или класс(ы) алгоритм(ов) индексации из :mod:`recordlinkage.index`.
c175840
train
{ "resource": "" }
Индексировать датафрейм по одному уровню MultiIndex. Аргументы --------- frame : pandas.DataFrame Датафрейм, откуда необходимо выбрать записи. multi_index : pandas.MultiIndex Пандас MultiIndex, где один из уровней используется для выборки из датафрейма. level_i : int, str Уровень MultiIndex, по которому необходимо индексировать. indexing_type : str Тип индексирования. Значение может быть 'label' или 'position'. По умолчанию 'label'.
c175860
train
{ "resource": "" }
Возвратите узлов в дереве с помощью обхода в **предпорядке**. При обходе в **предпорядке** сначала посещается корень, затем левое поддерево, а затем правое поддерево. .. _предпорядок: https://ru.wikipedia.org/wiki/Обход_дерева :return: Список узлов. :rtype: [binarytree.Node] **Пример**: .. doctest:: >>> from binarytree import Node >>> >>> root = Node(1) >>> root.left = Node(2) >>> root.right = Node(3) >>> root.left.left = Node(4) >>> root.left.right = Node(5) >>> >>> print(root) <BLANKLINE> __1 / \\ 2 3 / \\ 4 5 <BLANKLINE> >>> root.preorder [Node(1), Node(2), Node(4), Node(5), Node(3)]
c175880
train
{ "resource": "" }
Возвращает указанное атрибут для указанного поля в классе модели.
c175900
train
{ "resource": "" }
Добавь месторасположение камер на карту
c175920
train
{ "resource": "" }
Экспорт DataFrame в файл .csv
c175940
train
{ "resource": "" }
Оценка точечного эффекта опосредования на основании выборочного bootstrap-контробандирования.
c175960
train
{ "resource": "" }
Коэффициент корреляции между двумя круговыми переменными. Параметры ---------- x : np.array Первая круговая переменная (выражена в радианах) y : np.array Вторая круговая переменная (выражена в радианах) tail : string Укажите, возвращать ли 'одностороннее' или 'двустороннее' значение p. Возвращает ------- r : float Коэффициент корреляции pval : float Неисправленное значение p Заметки ----- Адаптировано из MATLAB-инструментария CircStats (Berens 2009). Используйте функцию np.deg2rad для преобразования углов из градусов в радианы. Обратите внимание, что NaN автоматически удаляются. Примеры -------- Рассчитайте r и значение p для двух круговых переменных >>> from pingouin import circ_corrcc >>> x = [0.785, 1.570, 3.141, 3.839, 5.934] >>> y = [0.593, 1.291, 2.879, 3.892, 6.108] >>> r, pval = circ_corrcc(x, y) >>> print(r, pval) 0.942 0.06579836070349088
c175980
train
{ "resource": "" }
Добавить новое правило :param value: str :param tag: str :return: словарь JSON-ответа
c176000
train
{ "resource": "" }
Верните список значений для данного выбора.
c176020
train
{ "resource": "" }
Строковое представление текущего источника питания.
c176040
train
{ "resource": "" }
Чтение файла GDAL. Открывает любой файл, который GDAL может прочитать, выбирает первую растровую полосу и загружает её и метаданные в массив RichDEM подходящего типа данных. Если вам нужно сделать что-то более сложное, посмотрите исходный код этой функции. Аргументы: - filename (str): название растрового файла для открытия. - no_data (float): опционально, установите значение no_data равным этому. Возвращает: - Массив RichDEM
c176060
train
{ "resource": "" }
форма запроса для оплаты подписки
c176080
train
{ "resource": "" }
Обход отношений с свойствами, соответствующими заданным параметрам. Например: `.match(price__lt=10)` :param kwargs: см. `NodeSet.filter()` для синтаксиса :return: self
c176100
train
{ "resource": "" }
Вызов MERGE с параметрами в виде словаря. Если не существует, будет создано и сохранено новое экземпляр, это атомарная операция. Параметры должны содержать все обязательные свойства, любые необязательные свойства с значениями по умолчанию будут сгенерированы. Обратите внимание, что хук post_create не вызывается после выполнения get_or_create. :param props: словарь свойств для получения или создания сущностей. :тип props: кортеж :параметр relationship: Опционально, отношение для получения/создания, когда новая сущность создается. :параметр lazy: False по умолчанию, задайте True, чтобы получить узлы с идентификатором только, без параметров. :тип возвращаемого значения: список
c176120
train
{ "resource": "" }
Функция возвращает координаты тайла, содержащего указанный географический пункт на заданном уровне масштабирования. :param geopoint: экземпляр входного геопункта :type geopoint: `pywom.utils.geo.Point` :param zoom: уровень масштабирования :type zoom: int :return: кортеж (x, y), содержащий координаты тайла
c176140
train
{ "resource": "" }
Складывает поля объекта в словарь. :возвращает: словарь
c176160
train
{ "resource": "" }
Проверяет, доступна ли в данный момент API погоды OWM (OpenWeatherMap). Для определения доступности службы используется короткий таймаут. :возвращает: bool
c176180
train
{ "resource": "" }
Оценка полинома вдоль указанных осей. Аргументы: poly (Poly): Входной полином. args (numpy.ndarray): Аргумент для оценки. Засканированные значения оставляют переменную нетронутой. Возвращает: (Poly, numpy.ndarray): Если используются засканированные значения, возвращается Poly. В противном случае возвращается numpy массив, соответствующий форме полинома.
c176200
train
{ "resource": "" }
Создать ортогональное полиномиальное разложение на основе разложения Холецкого. Аргументы: order (int): Порядок полиномиального разложения dist (Dist): Пространство распределений, в котором полиномы ортогональны normed (bool): Если True, вместо монических полиномов будут использоваться ортонормированные. sort (str): Аргумент для сортировки, передаваемый в poly.basis. Если используется пользовательская основа, аргумент игнорируется. cross_truncation (float): Использовать гиперболическую схему кросс-трюкнтирования для сокращения количества термов в разложении. Примеры: >>> Z = chaospy.Normal() >>> print(chaospy.around(chaospy.orth_chol(3, Z), 4)) [1.0, q0, 0.7071q0^2-0.7071, 0.4082q0^3-1.2247q0]
c176220
train
{ "resource": "" }
Конструктор для класса Poly.
c176240
train
{ "resource": "" }
Функция на стороне сервера.
c176260
train
{ "resource": "" }
Загрузите значения параметров, заполнив их из кэша. Аргументы: distribution (Dist): Распределение, из которого загружать параметры. method_name (str): Имя метода, для которого должны быть использованы параметры. Обычно «_pdf», «_cdf» или что-то подобное. parameters (:py:data:typing.Any): По умолчанию используемые параметры, если нет кэша для извлечения. Если не указаны, следует использовать внутренние параметры распределения. cache (:py:data:typing.Any): Словарь, содержащий предыдущие оценки из стека. Если параметр содержит распределение, представленное в кэше, оно будет заменено значением из кэша. Если опущено, будет создан новый кэш. cache_key (:py:data:typing.Any) Переопределение ключей кэша для поддержки других целей. Возвращает: То же, что и ``parameters``, если они предоставлены. Параметр ``distribution``, если нет. В любом случае, параметры могут быть обновлены значениями из кэша (если предоставлены) или с помощью ``cache`` если подпись вызова ``method_name`` на ``distribution`` содержит аргумент ``cache``.
c176280
train
{ "resource": "" }
Возвращаются массивы x, y для построения функции постоянной величины. Возвращается минимальное количество прямых линий, если ``eps=0``, в противном случае `resolution_constant_regions` интервалов построения вводится в постоянные регионы, а `resolution_smooth_regions` интервалов построения вводится в гладкие регионы.
c176300
train
{ "resource": "" }
Преобразуйте правило тензорного произведения в генератор многоотсчетной квадратурной формулы.
c176320
train
{ "resource": "" }
Проверьте, что все значения в A оцениваются как True
c176340
train
{ "resource": "" }
Получите данные представления Данные: 1) количество включенных триггеров 2) количество выключенных триггеров 3) количество активированных служб 4) список активированных служб по подключенному пользователю
c176360
train
{ "resource": "" }
Сократить последовательность элементов с использованием функции. API отражает functools.reduce. >>> seq([1, 2, 3]).reduce(lambda x, y: x + y) 6 :param func: Двухаргументная ассоциативная функция для сокращения :param initial: Одиночный необязательный аргумент, действующий как начальное значение :return: Сокращенное значение с использованием func
c176380
train
{ "resource": "" }
Сохраните сжатые данные скомпилированного словаря. :param to_dir: каталог для сохранения данных словаря :compressionlevel: (Необязательно) уровень сжатия gzip. По умолчанию 9
c176400
train
{ "resource": "" }
Возвращает, установлен ли strict в missing_tags.
c176420
train
{ "resource": "" }
Найдите и верните шаблон с указанным именем шаблона. Аргументы: name: имя шаблона.
c176440
train
{ "resource": "" }
Получите идентификатор ядра клиента. Верните строку с идентификатором ядра или None.
c176460
train
{ "resource": "" }
Это конечные точки, которые используются для отображения измерений в дашборде flask-profiler. Примечание: их следует определять после обёртывания пользовательских конечных точек с помощью wrapAppEndpoints() :param app: экземпляр приложения Flask :возврат:
c176480
train
{ "resource": "" }
Эта функция вызывается на каждой строке, при каждом вызове функции, при возврате из функции и при любом исключении во время отладки.
c176500
train
{ "resource": "" }
Перечислите все остановки по файлу `filename`
c176520
train
{ "resource": "" }
Нажатие C-X C-E откроет буфер во внешнем редакторе.
c176540
train
{ "resource": "" }
Вставь указанное завершение.
c176560
train
{ "resource": "" }
Найдите `text` перед курсором и верните позицию относительно позиции курсора. Верните `None`, если ничего не найдено. :param count: Найдите n-е вхождение.
c176580
train
{ "resource": "" }
Запустить приложение, использующее prompt toolkit. :param patch_stdout: Заменить ``sys.stdout`` на прокси, который гарантирует, что выходные данные `print` из других потоков не портят запрос ввода. (Они будут выведены над запросом ввода.) :param return_asyncio_coroutine: Когда True, вернуть asyncio корутины. (Python >3.3) :param true_color: Когда True, использовать цвета 24-бит вместо из 256 цветов. :param refresh_interval: (число; в секундах) Когда указано, обновлять интерфейс каждые несколько секунд.
c176600
train
{ "resource": "" }
Удалить файловый дескриптор чтения из цикла событий.
c176620
train
{ "resource": "" }
Сохраняет текущий рабочий набор пакетов пайпа в файле requirements.txt
c176640
train
{ "resource": "" }
Ширина, которую необходимо сообщить `Window`.
c176660
train
{ "resource": "" }
Остановить захват выходных данных. Это также очищает любые оставшиеся данные в буфере.
c176680
train
{ "resource": "" }
Извлеките LayoutDimension из класса `Window` и предпочтительный размер, полученный из `UIControl`, а затем верните `LayoutDimension`, чтобы сообщить об этом родительскому контейнеру.
c176700
train
{ "resource": "" }
Сбросить таймаут. Запуск новый таймер.
c176720
train
{ "resource": "" }
Вызовите метод watch, чтобы вести журнал топологии модели, градиентов и весов
c176740
train
{ "resource": "" }
Загружает указанный файл из облачного хранилища в текущую директорию активации, если он не существует. `name`: имя файла `run_path`: необязательный путь к другой активации для извлечения файлов `replace`: загружать ли файл даже если он уже существует локально `root`: директория для загрузки файла. По умолчанию — текущий каталог или директория активации, если была вызвана `wandb.init`. Возвращает `None`, если не может найти файл, иначе объект файла, открытого для чтения. Выдает исключение `wandb.CommError`, если не может найти активацию.
c176760
train
{ "resource": "" }
Удалить текст с курсора до конца строки. Если мы находимся в конце строки, это должно удалить символ новой строки. (Таким образом, это позволит удалять несколько строк, выполняя эту команду несколько раз.)
c176780
train
{ "resource": "" }
Отправьте часть файлов на конечную точку потоковой передачи. Аргументы: filename: Имя файла, частью которого является этот кусок. chunk_id: TODO: изменить на 'объем' chunk: Данные файла.
c176800
train
{ "resource": "" }
Запустите функцию в терминале над указателем. Что это делает — сначала скрывает указатель, затем запускает эту вызываемую функцию (которая может безопасно выводить данные в терминал), а затем снова отображает указатель, что вызывает прокрутку выходных данных этой функции выше указателя. Параметры: - func: вызываемый объект, который нужно выполнить. - render_cli_done: Если истина, отображает интерфейс в состоянии 'Завершено' сначала, затем выполняет функцию. Если ложь, сначала стирает интерфейс. - cooked_mode: Если истина (по умолчанию), переключает вход в режим 'cooked' во время выполнения функции. Возвращает: результат выполнения `func`.
c176820
train
{ "resource": "" }
Преобразование Summary Tensorboard в словарь Приемлем либо tensorflow.summary.Summary, либо записан отдельно как строка.
c176840
train
{ "resource": "" }
Сохраняет один срез. АРГУМЕНТЫ o astr_output Имя файла для сохранения среза.
c176860
train
{ "resource": "" }
Отобразите артистов, возвращенных поисковым API. :param artists: API['result']['artists'] :return: объект артиста.
c176880
train
{ "resource": "" }
Сериализация объектов -> примитивов.
c176900
train
{ "resource": "" }
Готовит HTTP-запрос, который будет отправлен.
c176920
train
{ "resource": "" }
Показывайте прогресс загрузки на основе ответа.
c176940
train
{ "resource": "" }
Обратитесь к серверу и обновите состояние этого возобновляемого загрузки. Возвращает: Ответ, если загрузка завершена.
c176960
train
{ "resource": "" }
Привести scope_spec к множеству строк.
c176980
train
{ "resource": "" }
Напечатать без какой-либо форматировки аргументов.
c177000
train
{ "resource": "" }
Создайте серию запросов List, отслеживая токены страниц. Аргументы: service: apitools_base.BaseApiService, Сервис с методом .List(). request: protorpc.messages.Message, Запрос сообщение, соответствующее методу .List() сервиса, с заполненными всеми атрибутами, кроме атрибутов .maxResults и .pageToken. global_params: protorpc.messages.Message, Глобальные параметры запроса для предоставления при вызове указанного метода. limit: int, Максимальное количество записей для вывода. None, если должны быть выведены все доступные записи. batch_size: int, Количество элементов для извлечения на один запрос. method: str, Имя метода, используемого для получения ресурсов. field: str, Поле в ответе, которое будет списком элементов. predicate: lambda, Функция, которая возвращает true для элементов, которые необходимо выдать. current_token_attribute: str, Имя атрибута в сообщении запроса, содержащего токен страницы для запрашиваемой страницы. next_token_attribute: str, Имя атрибута в сообщении ответа, содержащего токен следующей страницы. batch_size_attribute: str, Имя атрибута в сообщении ответа, содержащего максимальное количество возвращаемых результатов. None, если пользовательское указанное количество пакета не поддерживается. Возвращает: protorpc.message.Message, Перечисленные сервисом ресурсы.
c177020
train
{ "resource": "" }
Устанавливает текст запроса; управляет ведением журнала и измерением длины.
c177040
train
{ "resource": "" }
Отправьте запрос в пакет. Аргументы: service: Это класс, который наследует base_api.BaseApiService. method: Строка, указывающая желаемый метод из сервиса. См. пример в документации класса. request: Входное сообщение, соответствующее специфицированному service.method. global_params: Необязательные дополнительные параметры, которые следует передать в методе PrepareHttpRequest. Возвращает: Нет
c177060
train
{ "resource": "" }
Проверь вставку элемента в список.
c177080
train
{ "resource": "" }
Добавьте значения неизвестного перечисления из encoded_message в поле неизвестные. ProtoRPC отклоняется от типичной поведения протокольных буферов здесь и не позволяет неизвестные поля. Бросание исключения при обнаружении неизвестных полей делает невозможным добавление в сервер новых значений перечисления и сохранение совместимости с более старыми клиентами, что для нас не разумно. Мы просто сохраняем непризнанные значения перечисления как поля неизвестные, и все хорошо. Аргументы: message: Протокольное сообщение, которое мы декодировали до этого момента. encoded_message: JSON строку, которую мы декодируем. Возвращает: message, с любыми неизвестными перечислениями, сохраненными как непризнанные поля.
c177100
train
{ "resource": "" }
Означает, что текущая задача должна быть повторена. Перерывает её.
c177120
train
{ "resource": "" }
Обновляет список известных в данный момент очередей и подочередей.
c177140
train
{ "resource": "" }
Ожидает, пока бассейн полностью остановится
c177160
train
{ "resource": "" }
Расширь до узла с буквальным значением, если это базовый тип; иначе просто верни узел.
c177180
train
{ "resource": "" }
Сбрось состояние объекта электронной почты.
c177200
train
{ "resource": "" }
Дано строка, возможно состоящая из нескольких строк, представляющая сообщение SSE. Разберите её и верните объект Event.
c177220
train
{ "resource": "" }
записать значение в массив бит
c177260
train
{ "resource": "" }
Возвращает путь к архиву. :param str filepath: Путь к файлу, который необходимо извлечь или прочитать :return: путь к архиву :rtype: str
c177280
train
{ "resource": "" }
Переключить фокус на родительский элемент текущего сообщения, находящегося в фокусе.
c177300
train
{ "resource": "" }
Помощник с обработкой зашифрованных сообщений. RFC 3156 довольно строг: * ровно два сообщения * первое сообщение типа 'application/pgp-encrypted' * первое содержит 'Version: 1' * второе сообщение типа 'application/octet-stream' * второе содержит зашифрованные и возможно подписанные данные :param original: Оригинальная сверху письмо. Это необходимо для добавления специальных заголовков :type original: :class:`email.message.Message` :param message: Мultipart/signed загрузка, которую нужно проверить :type message: :class:`email.message.Message` :param session_keys: список ключей сессии OpenPGP :type session_keys: [str]
c177320
train
{ "resource": "" }
проверить, указывает ли значение на известный ключ GPG, и вернуть этот ключ в виде объекта ключа GPG.
c177340
train
{ "resource": "" }
Загрузите исторический список из файла и разделите его на строки. - **param path**: путь к файлу, который должен быть загружен - **type path**: str - **param size**: количество строк для загрузки (0 означает ноль строк, < 0 означает все строки) - **type size**: int - **returns**: список элементов истории (строки файла) - **rtype**: list(str)
c177360
train
{ "resource": "" }
Создайте разметку текста для цветовой схемы фона chart -- палитра цветов в виде строки foreground -- цвет для переднего плана схемы colors -- количество цветов (88 или 256) Это перекартирование цветов 8 <= цвет < 16 в высокоразрешение в надежде на большую совместимость.
c177380
train
{ "resource": "" }
Получить плотную обратную матрицу ковариаций. Она используется для вычисления градиентов, но в общем случае её использование не рекомендуется.
c177400
train
{ "resource": "" }
Этот актив можно встраивать?
c177420
train
{ "resource": "" }
Сгенерировать новый код CVC2 для карты. :type user_id: int :type card_id: int :param type_: Тип генерируемого CVC2. Может быть STATIC или GENERATED. :type type_: str :type custom_headers: dict[str, str]|None :rtype: BunqResponseInt
c177440
train
{ "resource": "" }
Создайте новую запись белого списка SDD. :type user_id: int :параметр monetary_account_paying_id: ID банковского счета, с которого вы хотите произвести платеж. :type monetary_account_paying_id: int :параметр request_id: ID запроса, для которого вы хотите добавить в белый список SDD источник. :type request_id: int :параметр maximum_amount_per_month: Максимальная сумма денег, которая может быть списана в рамках белого списка. :type maximum_amount_per_month: object_.Amount :type custom_headers: dict[str, str]|None :rtype: BunqResponseInt
c177460
train
{ "resource": "" }
Извлекает пакет Canari из Plume.
c177480
train
{ "resource": "" }
Возврат числа коэффициентов Тейлора Параметры ---------- n : скалярное целое число Требуемое количество коэффициентов Тейлора Возвращает ------- m : скалярное целое число Вычисленное количество коэффициентов Тейлора: 8 если n ≤ 6 16 если 6 < n ≤ 12 32 если 12 < n ≤ 25 64 если 25 < n ≤ 51 128 если 51 < n ≤ 103 256 если 103 < n ≤ 192