_id
stringlengths
2
7
title
stringclasses
1 value
partition
stringclasses
3 values
language
stringclasses
1 value
meta_information
dict
text
stringlengths
5
1.76k
c181660
train
{ "resource": "" }
Убедитесь, что каталог версий доступен.
c181680
train
{ "resource": "" }
Вернуть словарь аргументов клиента boto3 с учетом учетных данных из окружения.
c181720
train
{ "resource": "" }
Управляй ролью IAM
c181740
train
{ "resource": "" }
Создайте скрипт вызова стэкера из списка аргументов командной строки. Это стандартный скрипт вызова стэкера с некоторыми изменениями: * Добавляем наши явные аргументы для парсинга в `parse_args` (вместо того чтобы оставлять его пустым) * Переопределяем `sys.argv` * Добавляем путь к встроенному каталогу библиотеки runway в `sys.path`
c181760
train
{ "resource": "" }
Останавливает агента и уничтожает все его поведения.
c181780
train
{ "resource": "" }
Запустить корутину. сначала выполняется корутина on_start, а затем запускается корутина _step, где вызывается тело поведения.
c181800
train
{ "resource": "" }
Создайте объект выбора из различных представлений.
c181820
train
{ "resource": "" }
Функцию для вызова при сохранении или изменении аватаров пользователя.
c181840
train
{ "resource": "" }
Преобразование матрицы переходов в матрицу смежности :param matrix: Матрица, которую необходимо преобразовать :возвращает: матрицу смежности
c181860
train
{ "resource": "" }
Возвращает декоратор, который гарантирует, что метки переменных BQM и все другие указанные аналогичные образцы входных данных являются определенными по индексу и согласованными. Аргументы: var_labels_arg_name (str): Название аргумента, которое пользователь должен использовать для передачи меток индекса для BQM. samples_arg_names (list[str]): Названия ожидаемых входов, аналогичных образцам, которые должны быть индексированы в соответствии с метками, переданными аргументу `var_labels_arg_name`. Возвращает: Декоратор функции.
c181940
train
{ "resource": "" }
Объединить SampleSets. Аргументы: samplesets (iterable[:obj:`.SampleSet`]): Итерабельный объект, содержащий наборы Sample. defaults (dict, опционально): Словарь, где ключи — это имена векторов данных, а значения — соответствующие им значения по умолчанию. Возвращает: :obj:`.SampleSet`: Набор образцов с тем же vartype и той же последовательностью переменных, что и первый в `samplesets`. Примеры: >>> a = dimod.SampleSet.from_samples(([-1, +1], 'ab'), dimod.SPIN, energy=-1) >>> b = dimod.SampleSet.from_samples(([-1, +1], 'ba'), dimod.SPIN, energy=-1) >>> ab = dimod.concatenate((a, b)) >>> ab.record.sample array([[-1, 1], [ 1, -1]], dtype=int8)
c181960
train
{ "resource": "" }
Уникальный идентификатор для директив breathe. .. note:: Этот метод сейчас предполагается, что будет вызван только для узлов, которые находятся в :data:`exhale.utils.LEAF_LIKE_KINDS` (см. также :func:`exhale.graph.ExhaleRoot.generateSingleNodeRST`, где он используется). **Возврат** :class:`python:str` Обычно это будет просто ``self.name``. Однако, для функций, в частности, подпись должна быть включена для различия перегруженных версий.
c181980
train
{ "resource": "" }
Перечисляет все развернутые проекты. Первого класса, сопоставляется с конечной точкой списка проектов Scrapyd.
c182000
train
{ "resource": "" }
Удалите либо необработанный аргументный строковый аргумент, либо объект аргументов. :param Union[str, Arg] item: элемент, который необходимо удалить >>> arguments = TexArgs([RArg('arg0'), '[arg2]', '{arg3}']) >>> arguments.remove('{arg0}') >>> len(arguments) 2 >>> arguments[0] OArg('arg2')
c182020
train
{ "resource": "" }
Подгонка модели BACE Lump, используя последовательность атрибуций кластеров. Параметры ---------- sequences : list(np.ndarray(dtype='int')) Список массивов атрибуций кластерам y : None Не используется, присутствует только для совместимости с sklearn. Возвращает ------- self
c182040
train
{ "resource": "" }
Сохранить произвольный объект Python с помощью pickle. Параметры ---------- value : любой объект Python Объект для сохранения в файл с помощью pickle. filename : строка Имя файла, в который он должен быть сохранён. compress : None Устарело. cache_size : положительное число, необязательно Устарело. См. также -------- load : соответствующий загрузчик
c182060
train
{ "resource": "" }
Внутренняя функция для модификации матрицы нетто-потока путём удаления определённого края, соответствующего узкому месту конкретного пути.
c182080
train
{ "resource": "" }
Сократите матрицу переходных счетов до своей максимальной сильно эргодической подграфа. Матрица счетов определяет граф, где существует направленное ребро между двумя узлами, `i` и `j`, если `counts[i][j] > weight`. Мы затем находим узлы, принадлежащие к наибольшей сильно связанной подграфе этого графа, и возвращаем новую матрицу счетов, сформированную из этих строк и столбцов входной матрицы счетов `counts`. Параметры ---------- counts : np.array, shape=(n_states_in, n_states_in) Входные направленные переходные счеты. weight : float Порог, по которому судится эргодичность входных данных. Необходимо не менее такого количества переходных счетов в обоих направлениях для того, чтобы включить ребро в эргодическую подграфу. verbose : bool Вывести короткое сообщение. Возвращает --------- counts_component : "Сокращенная" версия ``counts``, включающая только состояния в максимальной сильно эргодической подграфе. mapping : dict Сопоставление от "входных" индексов состояний к "выходным" индексам состояний. Семантика ``mapping[i] = j`` заключается в том, что состояние ``i`` из "входного пространства" для матрицы счетов представлено индексом ``j`` в ``counts_component``.
c182100
train
{ "resource": "" }
Загрузить все файлы топологии в память. Это может показать улучшение производительности по сравнению с повторной разборкой файла топологии для каждой дорожки, которую вы пытаетесь загрузить. Обычно у вас значительно меньше (пожалуй, 1) топологий, чем дорожек. Параметры ---------- meta : pd.DataFrame DataFrame метаданных с колонкой под названием 'top_fn' Возвращает ---------- tops : dict Словарь объектов ``md.Topology``, индексируемых значением "top_fn" из ключей.
c182120
train
{ "resource": "" }
Оценка асимптотического стандартного отклонения по элементам в модельных по времени масштабах. Возвращает --------- sigma_timescales : np.array, shape=(n_timescales,) Оцененное асимптотическое стандартное отклонение в модельных по времени масштабах. Ссылки ---------- .. [1] Hinrichs, Nina Singhal, and Vijay S. Pande. "Calculation of распределения собственных чисел и собственных векторов в марковских моделях состояния для молекулярной динамики." J. Chem. Phys. 126.24 (2007): 244101.
c182140
train
{ "resource": "" }
Прочитать набор ресурсов. https://docs.kantarainitiative.org/uma/rec-oauth-resource-reg-v1_0_1.html#read-resource-set :param str token: токен доступа клиента :param str id: идентификатор набора ресурсов :rtype: dict
c182160
train
{ "resource": "" }
Извлечь архив TAR с помощью модуля tarfile Python.
c182180
train
{ "resource": "" }
Извлечь архив ACE.
c182200
train
{ "resource": "" }
Убедитесь, что известен формат и сжатие.
c182220
train
{ "resource": "" }
Искать по шаблону среди архивных членов.
c182240
train
{ "resource": "" }
Попробуйте создать жёсткую ссылку с источника на назначение, и если это не удастся, скопируйте файл. Жёсткие ссылки экономят немного дискового пространства, и создание ссылки должно сразу прекратиться, так как копирование не вовлечено.
c182260
train
{ "resource": "" }
Определение необязательных аргументов с значениями по умолчанию
c182280
train
{ "resource": "" }
Возвращает значения по умолчанию атрибутов для выбросов, которые нужно установить на тест с выбросами. : параметр max_runs: Значение атрибута FlakyNames.MAX_RUNS, который нужно использовать. : тип max_runs: `int` : параметр min_passes: Значение атрибута FlakyNames.MIN_PASSES, который нужно использовать. : тип min_passes: `int` : параметр rerun_filter: Функция-фильтр для определения, следует ли перезапустить тест в случае его неуспешного завершения. : тип rerun_filter: `callable` : возврат: Значения по умолчанию атрибутов для выбросов, которые нужно установить на тест с выбросами. : тип возврата: `dict`
c182300
train
{ "resource": "" }
Отправить рамку сообщения клиенту.
c182340
train
{ "resource": "" }
Фильтр Гаусса OpenCV При этом распространяет значения NaN
c182360
train
{ "resource": "" }
Получение симметричных значений перцентилей Полезно для определения климата, центрированного на 0 для разностных карт
c182380
train
{ "resource": "" }
Данная строка ввода "geom", генерируйте точки с фиксированным интервалом. Полезно для извлечения данных профиля из растровых данных.
c182400
train
{ "resource": "" }
Преобразовать координаты точек x и y в геометрию
c182420
train
{ "resource": "" }
Вычислите медиану из списка даты и времени
c182440
train
{ "resource": "" }
Помощник для обработки методов, функций, генераторов, строк и объектов сырого кода.
c182460
train
{ "resource": "" }
Возвращает значение заданной переменной или заданное значение по умолчанию, если переменная не определена. :тип name: string :параметр name: Название переменной. :тип default: объект :параметр default: Значение по умолчанию. :тип: объект :возвращает: Значение переменной.
c182480
train
{ "resource": "" }
Выполняет предоставленную команду на виртуальном устройстве и возвращает ответ. :type команда: str :param команда: Команда, которая будет выполнена. :rtype: str :return: Ответ виртуального устройства.
c182500
train
{ "resource": "" }
Получает указанный аккаунт. Если аккаунт не указан, производится выбор из стандартного пула. :type account: Account :param account: Добавляемый аккаунт. :type owner: object :param owner: Необязательное описание владельца. :rtype: :class:`Account` :return: Полученный аккаунт.
c182520
train
{ "resource": "" }
Отправляет указанный почтовый ящик. :type mail: Mail :param mail: Объект почты. :type server: string :param server: Адрес сервера почты.
c182540
train
{ "resource": "" }
Возвращает идентификатор процесса из указанного файла, если он существует, или None в противном случае. Выдает исключение при любых других типах ошибок доступа к файлу. :param type путь: str :param путь: Имя pid-файла. :rtype: int или None :return: PID, или None, если файл не был найден.
c182560
train
{ "resource": "" }
Возвращает объекты ProblemFile для всех валидных файлов проблем
c182580
train
{ "resource": "" }
Установите фиксированный цвет и выключите эффекты, чтобы увидеть цвет. :param hue: Компонент оттенка (диапазон 0-1) :param saturation: Компонент насыщенности (диапазон 0-1). Цвет белый для значений близких к 0, остальные значения интерпретируются как максимальная насыщенность. В качестве входных данных используются компоненты цвета HSV без компонента яркости/блеска. Примеры цветов: * Зеленый: set_hs_color(120/360, 1) * Синий: set_hs_color(240/360, 1) * Желтый: set_hs_color(60/360, 1) * Белый: set_hs_color(0, 0)
c182600
train
{ "resource": "" }
Возвращает true, если устройство или любой из его подчинённых не доступен.
c182620
train
{ "resource": "" }
Вычисляет сумму предоставленных чисел.
c182640
train
{ "resource": "" }
SproutTx, ... -> Tx Копирует. Позволяет перезаписывать определенные части.
c182660
train
{ "resource": "" }
str -> int Биткойн использует версию транзакции 2 для сигнализации nSequence. Zcash использует версию транзакции 2 для joinsplit'ов. Мы хотим сигнализировать nSequence, если используем OP_CSV. А если только если это не Zcash.
c182680
train
{ "resource": "" }
Изменить сохраненные команды.
c182740
train
{ "resource": "" }
Найдите области изображения, которые находятся вне твёрдой матрицы. Данная функция использует метод "качающейся шарики" для определения того, где заканчивается внешняя область и начинается пространство пустот. Особенно полезна эта функция для образцов, которые не заполняют весь прямоугольный образец изображения, например, цилиндрические сердцевины или образцы с не параллельными гранями. Параметры ---------- им : ND-массив Изображение пористого материала, где 1 находится в областях пустот и 0 находится в областях твёрдого материала. r : скаляр Радиус "качающегося шарика", который следует использовать. Если значение не задано, то его вычисляют в два раза большие, чем максимальное значение для метрики расстояния. Размер изображения увеличивается во всех направлениях на эту величину, поэтому изображение может стать достаточно большим и непрактичным, если указано слишком большое значение. Возвращает ---------- изображение : ND-массив Булевскую маску, имеющую ту же форму, что и ``им``, где True указано во всех вокселях, идентифицированных как находящиеся *вне* образца.
c182760
train
{ "resource": "" }
Генератор для всех файлов, которые не исключены рекурсивно. Возвращается относительный путь. :тип pattern: str :параметр pattern: шаблон в стиле Unix (похожий на glob/gitignore).
c182780
train
{ "resource": "" }
Удалить отчеты, связанные с заданным item_id. :type item_id: int :param item_id: ID отчета для удаления. :rtype: bool :return: True в случае успешного выполнения, False в противном случае.
c182800
train
{ "resource": "" }
Возвращает маркер OAuth, который можно передать серверу для идентификации. Если FORCE равно False, оно попытается использовать закэшированный маркер или обновить маркер OAuth.
c182820
train
{ "resource": "" }
Переместить все файлы с расширением .py из исходного каталога в каталог назначения внутри архива zip.
c182840
train
{ "resource": "" }
Создайте канал SSL или HTTP поток
c182860
train
{ "resource": "" }
Вернуть путь к указанному кадру в последовательности. Целые числа или строки рассматриваются как номер кадра, и применяется заполнение, все остальные значения проходят без изменений. Примеры: ```python >>> seq.frame(1) /foo/bar.0001.exr >>> seq.frame("#") /foo/bar.#.exr ``` Аргументы: frame (int or str): желаемый номер кадра или символ для прохождения (например, #). Возвращает: str:
c182880
train
{ "resource": "" }
Запрос подписи методом PLAINTEXT :param consumer_secret: Секретное слово потребителя. :type consumer_secret: str :param access_token_secret: Секретный токен доступа (необязательно). :type access_token_secret: str :param method: Нераспознано :type method: str :param url: Нераспознано :type url: str :param oauth_params: Нераспознано :type oauth_params: dict :param req_kwargs: Нераспознано :type req_kwargs: dict
c182920
train
{ "resource": "" }
\x1b[1mНАЗВАНИЕ\x1b[0m rm - Удалить znode \x1b[1mСИНТАКСИС\x1b[0m rm <путь> [путь] [путь] ... [путь] \x1b[1mПРИМЕРЫ\x1b[0m > rm /foo > rm /foo /bar
c182940
train
{ "resource": "" }
не выполняется декодирование строки
c182960
train
{ "resource": "" }
возбуждает исключение `cls.Bad`, если в `keys` обнаружены ошибки
c182980
train
{ "resource": "" }
Убедитесь, что текущая платформа является устройством с эмбеддед Linux.
c183000
train
{ "resource": "" }
Добавьте имя правила централизованной выборочной сборки, если сегмент выбирается из-за этого правила. Данная метода должна использоваться только регистратором.
c183020
train
{ "resource": "" }
Запустите целевой и начальный поллеры один раз после того как адрес X-Ray демона и контекст менеджера на месте.
c183040
train
{ "resource": "" }
Добавьте подсегмент в качестве дочернего подсегмента и увеличьте счетчик ссылок и общий счетчик подсегментов родительского сегмента.
c183060
train
{ "resource": "" }
Получите учетные данные из переменных окружения. Порядок приоритета учетных данных следующий: - Нет учетных данных, если установлено значение переменной окружения DATASTORE_EMULATOR_HOST. - Учетные данные с подписанным JWT для Google API, основанные на переменных окружения DATASTORE_SERVICE_ACCOUNT и DATASTORE_PRIVATE_KEY_FILE. - Учетные данные по умолчанию для Google-приложений: https://developers.google.com/identity/protocols/application-default-credentials. Возвращает: учетные данные или None.
c183080
train
{ "resource": "" }
Установите новые значения гиперпараметров для некоторых блоков. Аргументы: hyperparameters (dict): Словарь, содержащий имена блоков как ключи и словари новых гиперпараметров в качестве значений.
c183100
train
{ "resource": "" }
Набор данных о ценах на жилье в Бостоне.
c183120
train
{ "resource": "" }
Возвращает IP-адрес версии 4 сетевого интерфейса. Если указаны несколько интерфейсов, вернётся адрес первого найденного.
c183140
train
{ "resource": "" }
Хранит загруженный файл в указанном пути.
c183160
train
{ "resource": "" }
Проблема и представляет аккумулятор, используемый в качестве доказательства неаннулированности. :param schemaId: Идентификатор схемы (ссылка на определение схемы утверждений) :param iA: идентификатор аккумулятора :param L: максимальное количество утверждений в аккумуляторе. :return: Поданный общедоступный ключ аккумулятора
c183180
train
{ "resource": "" }
Вычислите среднее значение по ПГВ, ПГА и спектру ускорения для функции отклика, как указано в уравнении 2 на странице 462, с добавлением члена для стиля разлома, как указано в уравнении 5 на странице 465. Также преобразует значения спектра ускорения функции отклика в сейсмическую амплитуду.
c183200
train
{ "resource": "" }
Возвращать информацию о профайлинге в виде таблицы RST. :param pstatfile: путь к файлу .pstat :param n: максимальное количество статистик для извлечения
c183220
train
{ "resource": "" }
Фильтруйте коллекцию сайтов в соответствии с разломом и создавайте объекты контекста. : параметр sites: Экземпляр класса: :class:`openquake.hazardlib.site.SiteCollection`. : параметр rupture: Экземпляр класса: :class:`openquake.hazardlib.source.rupture.BaseRupture`. : возвращает: Кортеж из двух элементов: сайты и величины расстояний контекста. : поднимает ValueError: Если любой из объявленных необходимых параметров (сайт, разлом и параметры расстояния) неизвестен.
c183240
train
{ "resource": "" }
Вычислите максимальную относительную разницу между двумя кривыми. Рассматриваются только значения, большие или равные `min_value`. ``` >>> curve_ref = [0.01, 0.02, 0.03, 0.05, 1.0] >>> curve = [0.011, 0.021, 0.031, 0.051, 1.0] >>> round(max_rel_diff(curve_ref, curve), 2) 0.1 ```
c183260
train
{ "resource": "" }
Возвращает стандартные отклонения для эргодической или нежергодической моделей.
c183280
train
{ "resource": "" }
Реализует уравнение 3.5.1-1, страница 148 для среднего значения, и уравнение 3.5.5-2, страница 151, для общего стандартного отклонения. См. метод :meth:`вышестоящего класса <.base.GroundShakingIntensityModel.get_mean_and_stddevs>`, чтобы ознакомиться с описанием входных и результатных значений.
c183300
train
{ "resource": "" }
Объясните сайты
c183320
train
{ "resource": "" }
Создайте и прикрепите ветви к ``branchset_node`` к ``branchset``. :param branchset_node: То же, что и для метода :meth:`parse_branchset`. :param branchset: Экземпляр класса :class:`BranchSet`. :param validate: Следует ли проверять, что значения неопределенности ветвей являются допустимыми. Проверяет, что у каждой ветви есть допустимое значение :meth:`valid <validate_uncertainty_value>`, уникальный идентификатор и что вес всех ветвей равен 1.0. :return: ``None``, все ветви прикреплены к указанному branchset.
c183340
train
{ "resource": "" }
Если геометрия определена как массив numpy, создать экземпляр класса nhlib.geo.point.Point, иначе, если это уже экземпляр класса, принять класс. :param input_geometry: Входная геометрия (точка) может быть либо i) экземпляром класса nhlib.geo.point.Point, ii) numpy.ndarray [Долгота, Широта] :param float upper_depth: Верхняя сейсмогенная глубина (километры) :param float lower_depth: Нижняя сейсмогенная глубина (километры)
c183360
train
{ "resource": "" }
Извлекает соответствующие коэффициенты для каждого места из таблицы 5 на стр. 208 для каждого места. :raises UserWarning: Если значение vs30 ниже предела для класса местоположения D, так как "места типов E и F [...] уязвимы к замусорению и отказу." стр. 205.
c183380
train
{ "resource": "" }
Возвращает упорядоченный словарь с доступными классами GSIM, индексированный именами классов.
c183400
train
{ "resource": "" }
Рассчитать и вернуть модель ската, что является шестым членом в уравнении 1 на странице 74. Расчет данного члена объяснен в абзаце 'Модель ската', на странице 77.
c183420
train
{ "resource": "" }
Создает график набора точек, размер которых масштабируется в соответствии с данными. :param bool logplot: Выберите масштабирование в зависимости от логарифма (основание 10) даных. :param float smin: Минимальный размер масштаба. :param float sscale: Коэффициент масштабирования.
c183440
train
{ "resource": "" }
Возвращает термин масштабирования по амплитуде генеральной модели предсказаний наклона (GMPE), описанный в уравнении 3.
c183460
train
{ "resource": "" }
Для данного каталога и списка ID кластеров данная функция разделяет каталог на словарь, содержащий индивидуальный каталог событий в каждом кластере. :param numpy.ndarray vcl: Список ID кластеров :возвращает: Словарь экземпляров :class: openquake.hmtk.seismicity.catalogue.Catalogue, где каждый экземпляр является каталогом каждого кластера
c183480
train
{ "resource": "" }
Установить атрибут `nbytes` на объект HDF5, идентифицированный `key`.
c183500
train
{ "resource": "" }
Проверка недопустимых заголовков, то есть новых строк в подзаголовках, отправителе или получателях.
c183520
train
{ "resource": "" }
Функция возвращает генератор, который разбирает итерируемый объект на фрагменты размером n. Последний фрагмент может содержать меньше n элементов. См. http://stackoverflow.com/a/22919323/503377.
c183540
train
{ "resource": "" }
Посетитель для AST узла `FunctionBody`.
c183560
train
{ "resource": "" }
Начните процесс, по сути, выполняет форкирование и вызывает целевую функцию.
c183580
train
{ "resource": "" }
Если ссылка присутствует на сцене, но не загружена, то её необходимо загрузить. .. Note:: Не путайте это с ссылкой или импортом. Загрузка означает, что ссылка уже существует. Однако данные из этой ссылки до сих пор не считывались. Загрузка осуществляет чтение данных из ссылки. Это вызовет метод :meth:`RefobjInterface.load` и установит статус в :data:`Reftrack.LOADED`. :возвращает: None :rtype: None :поднимает исключение: :class:`ReftrackIntegrityError`
c183600
train
{ "resource": "" }
Указано, является ли ссылка на объект refobject заменимой или её следует просто удалить и снова загрузить. Для этого будет вызвано :meth:`ReftypeInterface.is_replaceable`. :параметр `refobj`: объект refobject, который нужно проверить :тип `refobj`: refobj :возвращает: Истина, если заменимый :тип возврата: bool :возбуждает исключений: Нет
c183620
train
{ "resource": "" }
Выполнить монтирование. Для этого требуются права суперпользователя.
c183640
train
{ "resource": "" }
Установить значение для действия.
c183660
train
{ "resource": "" }
Отображение ключевых аргументов.
c183680
train
{ "resource": "" }
Добавить персональный архив пакетов с использованием файла списка.
c183700
train
{ "resource": "" }
Возвращает тег для изображений с установленными зависимостями и требованиями. Теги Docker не могут состоять из 64-байтных шестнадцатеричных строк, поэтому необходимы префиксы. Путем двойного хеширования хеша требований и зависимостей можно сделать финальный тег короче. Префиксы: * Тип изображения: * i – Наследуемый образ * a – Основной образ Arca * Требования: * r – Содержит какие-то требования * s – Не содержит требований * Зависимости: * d – Содержит зависимости * e – Не содержит зависимостей Возможные выходные значения: * Наследуемые образы: * `ise` – без требований * `ide_<hash(requirements)>` – с требованиями * Из основного образа Arca: * `<Arca version>_<Python version>_ase` – без требований и зависимостей * `<Arca version>_<Python version>_asd_<hash(dependencies)>` – только зависимости * `<Arca version>_<Python version>_are_<hash(requirements)>` – только требования * `<Arca version>_<Python version>_ard_<hash(hash(dependencies) + hash(requirements))>` – и требования, и зависимости
c183720
train
{ "resource": "" }
Данная строка markdown - это основа для создания объекта Entry. Часто подклассы захотят настроить те части markdown, где вы вводите значения для атрибутов, таких как public; это можно сделать, переопределив метод process_meta.
c183740
train
{ "resource": "" }
Скопируйте узел и скорректируйте его для смещенной строки и столбца.
c183760
train
{ "resource": "" }
Получает имена всех методов, реализованных в указанном объекте. :param obj: объект для интроспекции. :return: список с именами методов.
c183780
train
{ "resource": "" }
Установите пакет элементов в хранилище состояния.
c183800
train
{ "resource": "" }
Создайте главную страницу, иначе index.html.