_id
stringlengths 2
7
| title
stringclasses 1
value | partition
stringclasses 3
values | language
stringclasses 1
value | meta_information
dict | text
stringlengths 5
1.76k
|
|---|---|---|---|---|---|
c179600
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Найти определенные уровни логирования.
:возвращает: Словарь с именами уровней в качестве ключей и целыми числами в качестве значений.
Вот как выглядит результат по умолчанию (когда
не определены ни пользовательские уровни, ни имена уровней):
>>> find_defined_levels()
{'NOTSET': 0,
'DEBUG': 10,
'INFO': 20,
'WARN': 30,
'WARNING': 30,
'ERROR': 40,
'FATAL': 50,
'CRITICAL': 50}
|
||
c179620
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Найдите наиболее подходящую точку назначения для сообщений журнала системы.
:возвращает: Имя устройства журнала (строка) или кортеж адрес/порт, поддерживаемый классом :class:`~logging.handlers.SysLogHandler`.
На Mac OS X используется :data:`LOG_DEVICE_MACOSX`. Затем проверяется существование :data:`LOG_DEVICE_UNIX`. Если оба устройства файлы не существуют, используется значение по умолчанию, поддерживаемое классом :class:`~logging.handlers.SysLogHandler`.
|
||
c179640
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Удалить и вернуть последний элемент из множества.
Поднимается ошибка KeyError, если множество пустое.
Пример:
>>> oset = OrderedSet([1, 2, 3])
>>> oset.pop()
3
|
||
c179660
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Изучите внутренние части запроса и сделайте вывод, можно ли использовать его WHERE-клаузулу в команде HANDLER.
|
||
c179680
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Найти директивы для класса ``klass`` в строке ``text``.
Возвращается список кортежей ``(метод, аргументы)``.
.. versionadded:: 0.9.0
:param text: Строка, содержащая директивы.
:type text: str
:type klass: объект
:rtype: список
|
||
c179700
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Группируйте значения списка в диапазоны равного значения.
:param int numberOfBands: количество диапазонов, положительное целое число > 2.
:return: биннитизированный список того же размера, что и входной.
|
||
c179720
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Прорисовать скалярную палитру для актора в 3D.
.. подсказка:: |mesh_coloring| |mesh_coloring.py|_
|
||
c179740
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Добавьте точечные скаляры в полидату актора, присвоив им имя.
.. hint:: |mesh_coloring| |mesh_coloring.py|_
|
||
c179760
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Найти все вершины, связанные с входной вершиной, указанной по её индексу.
:param bool returnIds: возвращать идентификаторы вершин вместо координат вершин.
.. hint:: |connVtx| |connVtx.py|_
|
||
c179780
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте 2D многоугольник с `nsides` сторонами радиуса `r`, ориентированный как `normal`.
:param followcam: если `True` текст будет автоматически ориентироваться к активной камере.
Также можно передать объект `vtkCamera`.
:type followcam: bool, vtkCamera
|Многоугольник|
|
||
c179800
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создать сетку из точек на плоскости XY.
Если `mode='fit'`, то фильтр вычисляет наиболее подходящую плоскость и проецирует точки на неё.
.. уловка:: |delaunay2d| |delaunay2d.py|_
|
||
c179820
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Разделите сетку по связности и отсортируйте части по возрастанию площади.
:param int maxdepth: учитывайте только это количество частей сетки.
.. совет: |splitmesh| |splitmesh.py|_
|
||
c179840
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Утилита командной строки для отображения списка вариантов и запроса выбора у пользователя одного из предложенных вариантов.
|
||
c179860
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Фабричный метод возвращает новый MediaPartStream из XML-данных.
|
||
c179880
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращает список медиафайлов из этого раздела библиотеки.
Параметры:
sort (строка): строка для сортировки
|
||
c179900
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Начиная с заданного пути-глоба, удалить все элементы, соответствующие глобу.
Возвращает количество удаленных объектов. Вызывает PathNotFound, если не найдены пути для удаления.
|
||
c179920
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Представляет чип, подобный предложению, но вместо этого связывает его с URL.
|
||
c179940
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Проверяет, имеет ли сущность заданный состояние
|
||
c179960
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Настроить параметры уведомления.
:type transaction: Транзакция
:param transaction: транзакция
:rtype : Транзакция
:return: измененная транзакция
|
||
c179980
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Исполнить операцию DELETE по определённому пути.
:param path: путь
:param callback: функция обратного вызова для выполнения при ответе
:param timeout: таймаут запроса
:return: ответ
|
||
c180000
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращает длину значения.
:rtype : int
|
||
c180020
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращается значение MaxAge ответа.
:rtype : int
:return: опция MaxAge
|
||
c180040
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получить опцию if-none-match запроса.
:возврат: True, если if-none-match присутствует
:тип возвращаемого значения: bool
|
||
c180060
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Обрабатывает ответы на основе их типа
:param транзакция:
:return:
|
||
c180080
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Установите параметр Content-Type ответа.
:тип content_type: int
:параметр content_type: the Content-Type
|
||
c180100
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Добавляет свойства, не связанные с фотометрией, в структуру наблюдений ObservationTree
|
||
c180120
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Загружает ObservationTree из файла.
Вы можете предоставить используемую изохрону; или она будет по умолчанию MIST.
TODO: сохранение и загрузка должны быть исправлены! нужно сохранить тип изохроны, полосы, и т.д.
|
||
c180140
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создание гистограммы выборок предпочтительного свойства.
:param prop:
Предпочтительное свойство (должно быть допустимым столбцом выборок)
:param fig:
Аргумент для :func:`plotutils.setfig` (``None`` или int).
:param histtype, bins, lw:
Передаются в :func:`plt.hist`.
:param **kwargs:
Дополнительные ключевые аргументы передаются в `plt.hist`
:return:
Объект фигуры.
|
||
c180160
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Проходим по распределениям и находим оптимальный параметр для подгонки данных для каждого.
При подгонке распределения к данным заполняется набор таблиц:
- :attr:`df_errors` - сумма квадратичных ошибок между данными и согласованным распределением, т.е., :math:`\sum_i \left( Y_i - pdf(X_i) \right)^2`
- :attr:`fitted_param` - параметры, наиболее подходящие для данных
- :attr:`fitted_pdf` - ПДФ, сгенерированный с помощью параметров, наиболее подходящих для данных
Индексы таблиц содержат название распределения.
|
||
c180180
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Выполнение ланцоцского приближения для сигнала s.
Параметры
----------
f: Фильтр
s : ndarray
Сигнал для приближения.
order : int
Степень ланцоцского приближения. (по умолчанию = 30)
Возвращает
----------
L : ndarray
Ланцоцское приближение s
|
||
c180220
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Удалите избыточные части.
|
||
c180240
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вычислите матрицу терм-тема на основе sampled_topics.
|
||
c180260
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получить индивидуальный ресурс REST
|
||
c180280
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Экспериментально, используйте на свой страх и риск.
|
||
c180300
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получить ключ API NS1 для заданного keyID
:param str keyID: опциональный keyID для получения, или текущий, если не передан
:return: Ключ API для указанного keyID
|
||
c180320
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вернуть новый сырой REST-интерфейс к сетевым ресурсам
:rtype: :py:class:`ns1.rest.ipam.Networks`
|
||
c180340
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте объект высокого уровня DHCPOptions
:param str address_family: Семейство адресов опций. Может быть либо dhcpv4, либо dhcpv6
:param dict options: Словарь, содержащий набор опций для применения к указанному семейству адресов. Примечание: будут применены только указанные. Разрешенные опции можно найти в :attr:`ns1.ipam.DHCPOptions.OPTIONS`
|
||
c180360
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращает множество имен последовательностей (contig), которые являются циклическими.
|
||
c180380
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Верни путь к файлу, абстрагированный от системы контроля версий (VCS).
|
||
c180400
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Решает, должен ли артист быть виден или нет на текущей диаграмме
current_axis : названия осей x и y
|
||
c180420
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Оставь только измерения с заданными ключами.
|
||
c180440
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Экстрактировать имена и значения строк и столбцов.
Параметр:
data : DataFrame | Panel
Возвращает:
col_name, col_values, row_name, row_values
|
||
c180460
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Классный метод форматирования чисел:
- x будет преобразован в число с плавающей точкой и затем использован.
|
||
c180480
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Чтение таблицы из дерева ROOT
|
||
c180500
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Преобразуйте эту серию в `~gwpy.segments.DataQualityFlag`.
Каждое контингентное множество значений `True` группируется в качестве `~gwpy.segments.Segment`, проходящего от GPS-времени первого найденного `True` до GPS-времени следующего `False` (или конца серии).
Параметры
----------
`minlen` : `int`, опционально
минимальное количество последовательных значений `True`, которые определяются как `~gwpy.segments.Segment`. Это полезно для игнорирования отдельных переключений битов, например.
`dtype` : `type`, `callable`
тип выходного элемента сегмента, можно передать тип для простого преобразования или функцию-примитив, которая принимает число с плавающей запятой и возвращает другой числовой тип, по умолчанию — тип `dtype` индекса времени.
`round` : `bool`, опционально
выберите, следует ли округлять каждый `~gwpy.segments.Segment` до его включающих целочисленных границ.
`label` : `str`, опционально
:attr:`~gwpy.segments.DataQualityFlag.label` для выходного флага.
`description` : `str`, опционально
:attr:`~gwpy.segments.DataQualityFlag.description` для выходного флага.
Возвращает
---------
`dqflag` : `~gwpy.segments.DataQualityFlag`
представление сегмента для этого `StateTimeSeries`, интервал определяет известные сегменты, а непрерывные подмножества значений `True` определяют каждый активный сегмент.
|
||
c180520
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Добавьте сегментированную полосу под названием `Plot`, содержащую информацию об состоянии.
По умолчанию сегменты отображаются в группе невысоких горизонтальных осей прямо ниже оси x графика, аналогично цветовой шкале.
Параметры
----------
segments : `~gwpy.segments.DataQualityFlag`
Флаг качества данных или `SegmentList`, обозначающий сегменты состояния для данного Плота
ax : `Axes`, опционально
Специфические оси `Axes` относительно которых следует расположить новые оси, по умолчанию :func:`~matplotlib.pyplot.gca()`
height : `float`, опционально
Высота новых осей, выраженная в виде доли осей-образца.
pad : `float`, опционально
Внутренний отступ между новыми и образцовыми осями, выраженный в виде доли размера осей-образца.
sharex : `True`, `~matplotlib.axes.Axes`, опционально
Либо `True`, чтобы установить ``sharex=ax`` для новых осей сегментов, либо ось для непосредственного использования.
location : `str`, опционально
Расположение для новых осей сегментов, по умолчанию ``'bottom'``, допустимые значения: ``'top'`` или ``'bottom'``.
**plotargs
дополнительные аргументы передаются методу :meth:`~gwpy.plot.SegmentAxes.plot`
|
||
c180540
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Внутренний метод для поиска одного канала
Параметры
----------
connection : `nds2.connection`, необязательный
открытая NDS2 подключение для использования в запросе
name : `str`
имя канала для поиска
ctype : `int`
тип канала NDS2 для сопоставления
dtype : `int`
тип данных NDS2 для сопоставления
sample_rate : `tuple`
заранее отформатированный кортеж скорости (см. `find_channels`)
unique : `bool`, необязательный, по умолчанию: `False`
требуется только один (и единственный) результат для каждого канала
Возвращает
-------
channels : `list` of `nds2.channel`
список объектов каналов NDS2, если `unique=True` дан, то гарантируется, что список содержит только один элемент.
См. также
--------
nds2.connection.find_channels
для документации об основном методе запроса
|
||
c180560
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Генерация строки таблицы из FrEvent
Фильтрация (``selection``) выполняется здесь, а не в читателе таблиц, чтобы обеспечить фильтрацию по столбцам, которые не возвращаются.
|
||
c180580
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Определите путь файла.
Это не выполняет никакой проверки, чтобы убедиться, что файл действительно существует или доступен для чтения.
Параметры
----------
fobj : `file`, `str`, `CacheEntry`, ...
объект файла или путь для анализа
Возвращает
----------
path : `str`
путь к файлу
Поднимает
---------
ValueError
если путь к файлу не может быть определен
Примеры
--------
>>> from gwpy.io.utils import file_path
>>> file_path("test.txt")
'test.txt'
>>> file_path(open("test.txt", "r"))
'test.txt'
>>> file_path("file:///home/user/test.txt")
'/home/user/test.txt'
|
||
c180600
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Установить, содержится ли канал в этом файле кадров
**Требуется:** |LDAStools.frameCPP|_
Параметры
----------
channel : `str`
название канала, который нужно найти
framefile : `str`
путь к файлу GWF для проверки
Возвращает
----------
inframe : `bool`
содержится ли этот канал в оглавлении таблицы для
указанного файла кадров
|
||
c180620
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Преобразование GPS времени в объект `datetime.datetime`.
Аргументы
----------
gps : `LIGOTimeGPS`, `int`, `float`
GPS время, которое нужно преобразовать
Возвращает
---------
datetime : `datetime.datetime`
Соответствующая дата и время в формате ISO для входного GPS времени
Примеры
--------
>>> from_gps(1167264018)
datetime.datetime(2017, 1, 1, 0, 0)
>>> from_gps(1126259462.3910)
datetime.datetime(2015, 9, 14, 9, 50, 45, 391000)
|
||
c180640
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Определите, содержит ли этот `Индекс` линейно возрастающие образцы.
Это также работает для линейного убывания.
|
||
c180660
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Прочитать `DataQualityDict` из файла HDF5
|
||
c180700
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Преобразовать LALUnit в `~astropy.units.Unit`
Параметры
----------
lunit : `lal.Unit`
входная единица
Возврат
-------
unit : `~astropy.units.Unit`
представление Astropy для входной единицы
Поднимается
----------
TypeError
если lunit не может быть преобразован в `lal.Unit`
ValueError
если Astropy не понимает базовые единицы для входных данных
|
||
c180720
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получить относительные пути к файлам для всех файлов в ``scripts_dir``.
|
||
c180740
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Нормализация наложения в физических единицах до количества выборок
Параметры
----------
наложение : `float`, `Quantity`, `None`
наложение в некоторых физических единицах (секунды)
window : `str`
имя функции окна, которая будет использоваться, используется только
если `overlave=None` предоставлено
nfft : `int`
количество выборок, которые будут использоваться в быстром преобразовании Фурье
samp : `Quantity`
частота дискретизации (Гц) данных, которые будут преобразованы
method : `str`
имя метода средневзвешенного значения, по умолчанию: `'welch'`, используется только для возврата `0` в случае `'bartlett'` средневзвешенного значения
Возвращает
-------
noverlap : `int`
количество выборок, которые будут использоваться для перекрытия
|
||
c180760
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вычислите столбец 'новый SNR' в этом групповом таблице HDF5 PyCBC.
|
||
c180780
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Чтение данных из одного или нескольких файлов GWF с помощью API LALFrame
|
||
c180800
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Поймать TypeError и привести `s` и `ns` к типу `int`
|
||
c180820
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Рассчитайте `SpectralVariance` этого `Spectrogram`.
Параметры
----------
bins : `~numpy.ndarray`, необязательный, по умолчанию `None`
массив границ гистограммы, включая правую границу
low : `float`, необязательный, по умолчанию: `None`
левая граница самого низкого амплитудного интервала, используется только в случае, если ``bins`` не указан
high : `float`, необязательный, по умолчанию: `None`
правая граница самого высокого амплитудного интервала, используется только в случае, если ``bins`` не указан
nbins : `int`, необязательный, по умолчанию: `500`
количество бинов, которое нужно сгенерировать, используется только в случае, если ``bins`` не указан
log : `bool`, необязательный, по умолчанию: `False`
вычислить амплитудные интервалы на логарифмической шкале, используется только в случае, если ``bins`` не указан
norm : `bool`, необязательный, по умолчанию: `False`
нормализовать количество бинов к сумме равной единице
density : `bool`, необязательный, по умолчанию: `False`
нормализовать количество бинов, чтобы сумма была равна единице
Возвращает
-------
specvar : `SpectralVariance`
двумерный массив частотно-амплитудных подсчетов
См. также
--------
:func:`numpy.histogram`
для подробной информации об указании границ и весов
|
||
c180840
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Чтение `DataQualityFlag` из JSON-файла segments-web.ligo.org
|
||
c180880
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Постройте график данных для этой серии
Возврат значения
-------
figure : `~matplotlib.figure.Figure`
новая созданная фигура с заполненными Axes.
См. также
--------
matplotlib.pyplot.figure
Документация по аргументам, используемым для создания фигуры
matplotlib.figure.Figure.add_subplot
Документация по аргументам, используемым для создания осях
matplotlib.axes.Axes.plot
Документация по аргументам, используемым для отображения данных
|
||
c180900
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Растянуть каждый из `активных` `Segments` на `x` секунд.
Этот метод вычитает `x` из нижней границы каждого сегмента и добавляет `x` к верхней границе, сохраняя при этом, что каждый `Segment` остается в пределах `известных` границ.
Список `Segment`:attr:`~DataQualityFlag.active` модифицируется на месте.
Параметры
----------
`x` : `float`
количество секунд, на которое надо протянуть каждый `Segment`.
|
||
c180920
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Попытки привязаться к серверу LDAP с использованием учетных данных учетной записи службы.
:Возвращает: Объект привязанного соединения LDAP, если успешно, или ``None``, если неудачно.
|
||
c180940
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Верните темы, которые пользователь изучил, но не достиг золотого уровня, в языке.
|
||
c180960
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вычисляет оператор XOR между двумя строками байтов. Если строки разной длины, то длина результирующей строки будет равна длине кратчайшей.
|
||
c180980
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Инструмент для создания поля формы из поля модели. Когда поле не редактируемо, будет возвращено значение ``None``.
|
||
c181000
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Убедитесь, что параметр `list_display` администратора отображает правильное понятное название для переведенных полей.
Функция :func:`~django.contrib.admin.utils.label_for_field` использует функцию :func:`~django.db.models.Options.get_field_by_name`, чтобы найти поле и его `verbose_name`.
Однако для переведенных полей эта опция отсутствует, поэтому она переключается на чтение атрибута и пытается использовать `short_description`.
В идеале переведенные поля также должны быть в этом списке, чтобы рассматриваться так же, как и обычные поля.
|
||
c181020
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Верните дамп указанного ресурса.
|
||
c181040
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Добавляет протокол `Summary` в файл событий.
Этот метод оборачивает предоставленный `Summary` в протокол `Event` и добавляет его в файл событий.
Параметры:
- `summary`: протокол буфера `Summary`, который может быть опционально сериализован в строку.
- `global_step`: Число
Опциональное значение глобальной шага, которое записывается с `Summary`.
|
||
c181060
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Проверьте, задает ли текущая операция временной производный. dd6x указывает на все производные до 6-го порядка, d5-6x — на 5-й и 6-й производные, d6x — на 6-й порядок только.
|
||
c181080
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Ссылка на проблему GitHub.
Возвращает кортеж из двух частей, содержащий список узлов для вставки в документ и список системных сообщений. Оба могут быть пустыми.
:param name: Имя роли, используемое в документе.
:param rawtext: Полный код маркировки, включая роль.
:param text: Текст, отмеченный ролью.
:param lineno: Номер строки, где rawtext появляется в вводе.
:param inliner: Экземпляр inliner, который нас вызвал.
:param options: Опции директивы для настройки.
:param content: Содержимое директивы для настройки.
|
||
c181100
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Прикладывается функция antsApplyTransforms от ANTs к изображению.
Все входные данные упаковываются в одну кортеж, чтобы они были понятны для многопоточной отображения в функции map.
|
||
c181120
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Пытается получить данные через GET-запрос с использованием ретрайов
|
||
c181140
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращает известных пользователей, представляя их в виде свойства с опцией только для чтения.
|
||
c181160
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Загрузите открытый ключ RSA, который Travis будет использовать для этого репозитория.
Документация по API Travis: http://docs.travis-ci.com/api/#repository-keys
|
||
c181180
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Разрешите тревогу с использованием действительного адреса электронной почты.
|
||
c181200
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте интеграцию для этой службы.
Смотрите: https://v2.developer.pagerduty.com/v2/page/api-reference#!/
Службы/пост_сервисес_ид_интеграцияции
|
||
c181220
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Преобразовать итерируемый объект в список, потенциально генерический.
|
||
c181240
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Замените ресурс, идентифицированный указанным ключом, и верните соответствующий ответ.
:параметр string collection: конечная точка модели :class:`sandman.model.Model`
:rtype: :class:`flask.Response`
|
||
c181260
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Исходя из списка номеров строк, возвращайте список, в котором каждый номер строки встречается только один раз, а строки упорядочены по порядку.
|
||
c181280
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте SSH туннель и выполнитель команд для удалённого хоста
:тип username: str
:параметр username: имя пользователя для аутентификации
:тип password: str
:параметр password: пароль для аутентификации, может использоваться для разблокировки RSA ключа
:тип key: str
:параметр key: путь к RSA ключу для аутентификации
:тип address: str
:параметр address: адрес удалённого хоста
:тип port: int
:параметр port: SSH порт для удалённого хоста
|
||
c181300
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создать конфигурацию на основе аргументов командной строки
:основной тип: :py:class:`argparse.Namespace`
:параметры arguments: аргументы, произведённые методом :py:meth:`Cli.parse_args()`
|
||
c181320
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получить последний манифест, как указано в repomd.xml
:type metadata: dict
:param metadata: словарная представление repomd.xml
|
||
c181340
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Разделить строку акций
|
||
c181360
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вернуть имя вызова для данного узла.
|
||
c181380
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Выводит дерево в поток stdout
|
||
c181400
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
sort_menus идет по элементам и сортирует их в зависимости от их веса.
|
||
c181420
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Добавьте запрос в очередь.
Аргументы:
request (:class:`nyawc.http.Request`): Запрос, который нужно добавить.
Возвращает:
:class:`nyawc.QueueItem`: Созданный элемент очереди.
|
||
c181440
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получить хостнейм по заданному URL.
Аргументы:
url (str): URL, откуда нужно получить хостнейм.
Возвращает:
str: Хостнейм
|
||
c181460
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте ячейки LSTM.
|
||
c181480
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Измените суммарные отчеты и вычисление ошибок на валидационном наборе данных.
Параметры
----------
sess : tf.Session
Объект Tensorflow-сессии.
merged_summaries : tf obj
Объект Tensorflow скопированных суммарных данных.
summary_writer : tf.summary.FileWriter
Объект Tensorflow совокупного писателя отчетов.
epoch : int
Текущая тренировочная эпоха.
feed : dict
Словарь диалога для проверки.
tens : tf.Tensor
Тензор, который требуется отобразить и оценить во время обучения.
Может быть self.accuracy для SupervisedModel или self.cost для UnsupervisedModel.
Возвращает
----------
err : float
Средняя ошибка на валидационном наборе данных.
|
||
c181500
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вычислите потери при восстановлении на тестовой выборке.
Параметры
----------
data : массив-вид
Данные для восстановления.
data_ref : массив-вид
Ссылочные данные.
Возвращает
-------
float: Средняя ошибка.
|
||
c181520
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получить запись коллекции
|
||
c181540
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вспомогательная функция, рассчитывающая минимальное количество точек данных, необходимых для использования lyap_e.
Обратите внимание, что ни один из обязательных параметров не может иметь значение None.
Параметры:
kwargs(dict):
аргументы, используемые для lyap_e (требуется: emb_dim, matrix_dim, min_nb
и min_tsep)
Возвращает:
минимальное количество точек данных, необходимое для вызова lyap_e с заданными параметрами.
|
||
c181560
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Запускает GCS Compose для указанных файлов.
Склеивает между 2 и 32 файлами в один файл. Составные файлы могут даже быть построены из других существующих составных файлов, при условии, что общее количество компонентов не превышает 1024. Подробности см. по ссылке: https://cloud.google.com/storage/docs/composite-objects
Аргументы:
list_of_files: Список строк с именами файлов без ведущих слешей или бакета.
destination_file: Путь к выходному файлу. Должен содержать бакет в пути.
files_metadata: Опционально, метаданные файлов, порядок должен совпадать с list_of_files, см. ссылку для доступных вариантов: https://cloud.google.com/storage/docs/composite-objects#_Xml
content_type: Опционально, используется для указания заголовка содержимого выходного файла.
retry_params: Опционально, api_utils.RetryParams для этого вызова в GCS. Если None, используется стандартный.
_account_id: Используется только внутри.
Вызывает:
ValueError: Если количество файлов не в диапазоне от 2 до 32.
|
||
c181580
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Запишите использование памяти до и после метода.
|
||
c181600
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Отправь объем данных в сервис хранения.
Это утилитарный метод, не изменяющий самого себя.
Аргументы:
data: данные, которые необходимо отправить в строковом формате.
start_offset: начальное смещение данных относительно файла.
file_len: число, если это последние данные, которые необходимо добавить к файлу.
Иначе '*'.
|
||
c181620
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Преобразовать последовательность ICC s15Fixed16 в список с плавающей точкой.
|
||
c181640
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Обертка над jsonschema.validate, возвращающая тот же объект, который был передан.
Аргументы:
request: Запрос, десериализованный из JSON.
schema: Схема jsonschema для валидации.
Поднимает:
jsonschema.ValidationError
|
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.