_id
stringlengths
2
7
title
stringclasses
1 value
partition
stringclasses
3 values
language
stringclasses
1 value
meta_information
dict
text
stringlengths
5
1.76k
c206740
train
{ "resource": "" }
Получить статистику блока. Работает только в тестовом режиме.
c206760
train
{ "resource": "" }
Верните ``x`` минус ``y``.
c206780
train
{ "resource": "" }
Вернуть True, если x не равно y, и False в противном случае. Эта функция возвращает True, когда x и/или y равны NaN.
c206800
train
{ "resource": "" }
Возвратить гиперболический секанс x.
c206820
train
{ "resource": "" }
Верните значение функции Бесселя первого рода порядка 1 в x.
c206840
train
{ "resource": "" }
Используется неявное преобразование для двоичных операций, сравнений, функций и т. д. Возвращаемое значение должно быть экземпляром BigFloat.
c206860
train
{ "resource": "" }
Соединить список картацианов в одну молекулу. Обертка вокруг функции :func:`pandas.concat`. По умолчанию значения совпадают с теми, что используются в функции pandas, за исключением ``verify_integrity``, которое устанавливается в true в случае этой библиотеки. Аргументы: ignore_index (sequence, bool, int): если это булево значение, оно ведет себя так же, как в описании метода :meth:`pandas.DataFrame.append`. Если это последовательность, она становится новым индексом. Если это целое число, ``range(ignore_index, ignore_index + len(new))`` становится новым индексом. keys (sequence): если переданы несколько уровней, должен содержать кортежи. Строить иерархический индекс, используя переданные ключи как наружный уровень. Возвращает: Cartesian:
c206900
train
{ "resource": "" }
Примеры значений из предсказательного распределения заданного скрытого состояния. :param Y: Список ограничений, применяемых при выборке. Каждое ограничение представлено тройкой (r, d, v): r — индекс строки, d — индекс столбца и v — значение ограничения. :type Y: список списков :param Q: Список значений, которые нужно выбрать. Каждое значение представлено двойкой (r, d): r — индекс строки, d — индекс столбца. :type Q: список списков :param n: количество выборок для получения :type n: int :возвращает: список вещественных чисел. Выборки в том же порядке, что и в Q
c206920
train
{ "resource": "" }
Вернуться к себе без указанных фрагментов. Аргументы: fragments: Либо список объектов :class:`~chemcoord.Cartesian`, либо один объект :class:`~chemcoord.Cartesian`. use_lookup (bool): Использовать переменную-предопределение для метода :meth:`~chemcoord.Cartesian.get_bonds`. По умолчанию указано в ``settings['defaults']['use_lookup']``. Возвращает: list: Список содержащий объекты :class:`~chemcoord.Cartesian`.
c206940
train
{ "resource": "" }
Получить сопоставление для заданного ресурса или схемы предмета. :param schema: ресурс или схема типа словаря/списка элемента
c206960
train
{ "resource": "" }
Тест на отсутствие документа для ресурса. :параметр resource: имя ресурса
c206980
train
{ "resource": "" }
Получить адрес из пакета приватных ключей
c207000
train
{ "resource": "" }
Возвращает True, если детали, объем и тип не установлены, что соответствует исходному значению для ``is_empty``; возвращает False, если хотя бы один из полей не пуст.
c207020
train
{ "resource": "" }
Инициализируйте XmlObject из строки. Если указан класс xmlclass, создайте экземпляр этого класса вместо :class:`~eulxml.xmlmap.XmlObject`. Это должен быть подкласс XmlObject. Конструктору будет передано одно узло. Если включена проверка и заданный подкласс :class:`XmlObject` имеет определенную XSD_SCHEMA, парсер будет настроен на проверку в соответствии с указанным схема. В противном случае, парсер будет настроен на проверку с использованием DTD, и будет ожидаться декларация типа документа в содержимом xml. :param string: содержимое xml, которое необходимо загрузить, в виде строки :param xmlclass: подкласс :class:`~eulxml.xmlmap.XmlObject` для инициализации :param validate: логическое значение, включить проверку; по умолчанию false :rtype: экземпляр :class:`~eulxml.xmlmap.XmlObject`, запрошенный
c207040
train
{ "resource": "" }
Верните последовательность, закодированную в DER Основано на коде из python-ecdsa (https://github.com/warner/python-ecdsa) от Брайана Уорнера. Подлежит лицензии MIT.
c207060
train
{ "resource": "" }
Определить, существует ли данная конфигурационная файл.
c207080
train
{ "resource": "" }
Точка входа Коннора. См. справку для получения дополнительной информации.
c207100
train
{ "resource": "" }
Запускает программу 'configure' в рабочем каталоге. Аргументы: mandatory (bool): Выбрасывает исключение, если 'configure' завершается с ошибкой или файл 'configure' отсутствует.
c207120
train
{ "resource": "" }
Возвращает кортеж из двух элементов, содержащий предпочтения пользователя по подписке, которые нужно отобразить в интерфейсе. Сообщения одинаковых типов объединяются в одну строку. Первый элемент: Список заголовков мессенджеров. Второй элемент: Словарь предпочтений пользователя, индексированный заголовками типов сообщений. Значения в словаре (предпочтения) — списки кортежей: (псевдоним предпочтения, флаг поддерживает ли мессенджер, флаг, подписан ли пользователь) Пример: {'My message type': [('test_message|smtp', True, False), ...]} :param User user: :param callable|None message_filter: Callable, принимающий объект сообщения для фильтрации отдельных типов сообщений :param callable|None messenger_filter: Callable, принимающий объект мессенджера для фильтрации мессенджеров :rtype: tuple
c207140
train
{ "resource": "" }
Обрабатывает запрос пользователя на отмену подписки. :param Request request: Экземпляр запроса :param Message message: Экземпляр модели сообщения :param Dispatch dispatch: Экземпляр модели диспетчера :param bool hash_is_valid: Флаг, указывающий, что пользователь предоставил правильную подпись запроса :param str redirect_to: URL-адрес перенаправления :rtype: list
c207160
train
{ "resource": "" }
Зарегистрируйте шаблон URL в путях для последующего сопоставления. Возможно добавить любой объект к шаблону для его дальнейшего извлечения. К примеру, словарь с методами и обратными вызовами. Любую вещь вообще можно добавить. Порядок регистрации не имеет значения. Добавление URL первым или последним не имеет значения. :param url: URL :param anything: Буквально любое. Что угодно.
c207180
train
{ "resource": "" }
Ограничьте списком доступных к загрузке файлов для текущего пользователя.
c207200
train
{ "resource": "" }
Основная операция исполнителя. Возвращает True, если задача была загружена и выполнена. Возвращает False, если невозможно выгрузить задачу.
c207220
train
{ "resource": "" }
возвращает стандарт, игнорируя внешние 'quant' процентили
c207240
train
{ "resource": "" }
Примените ограничение к населению :param constraint: Ограничение для применения. :type constraint: :class:`Constraint` :param selectfrac_skip: (опционально) Если ``True``, то данное ограничение будет исключено из рассмотрения при уменьшении
c207260
train
{ "resource": "" }
Обновите экран при необходимости и освободите блокировку, чтобы поток receiveThread мог продолжить работу.
c207280
train
{ "resource": "" }
Укороченная версия названия модели Словарь, определённый в ``populations.py``:: SHORT_MODELNAMES = {'Planets': 'pl', 'EBs': 'eb', 'HEBs': 'heb', 'BEBs': 'beb', 'Blended Planets': 'bpl', 'Specific BEB': 'sbeb', 'Specific HEB': 'sheb'}
c207300
train
{ "resource": "" }
Ограничения для каждой популяции См. :func:`vespa.stars.StarPopulation.constrain_property`; все аргументы, переданные этой функции для каждой популяции.
c207320
train
{ "resource": "" }
Удалить комментарии. Удалить комментарии по идентификаторам, указанным во втором столбце: список комментов Марва.
c207340
train
{ "resource": "" }
Сгенерировать случайный тип и примеры для него. :param valid: Сгенерировать действительные примеры? :type valid: bool :return: тип, генератор-примеров :rtype: тип, генератор
c207360
train
{ "resource": "" }
Проверяет, являются ли записи в словаре объектами-матрицами. Если да, это вызывает функцию todict для их преобразования в вложенные словари.
c207380
train
{ "resource": "" }
Инверсная кросспектральная плотность. .. math:: \mathbf{G}(f) = \mathbf{A}(f) \mathbf{C}^{-1} \mathbf{A}'(f)
c207400
train
{ "resource": "" }
Вычислить значимость, учитывая скорректированную на ложные открытия ошибку. Эта функция определяет, какие из p-значений в `p` можно считать значимыми. Корректировка на множественное сравнение выполняется путём контроля ложного открытия обнаружений (FDR). Ложное открытие обнаружений (FDR) — это максимальная доля p-значений, которые неверно считаются значимыми [1]_. Параметры ---------- p : массив, размер (каналы, каналы, nfft) p-значения. alpha : число (значение вещественного типа) Максимальный уровень ложного обнаружения. Возвращает ---------- s : массив, dtype=bool, размер (каналы, каналы, nfft) Значимость каждого p-значения. Ссылки ------ .. [1] Y. Benjamini, Y. Hochberg. Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing. J. Royal Stat. Soc. Series B 57(1): 289-300, 1995.
c207420
train
{ "resource": "" }
Вычислите меру спектральной связности. Параметры ---------- measure_name : str Название измеряемой меры связности. См. :class:`Connectivity` для поддерживаемых мер. plot : {False, None, Figure object}, optional Включено и где изобразить связность. Если установлено в **False**, ничего не изображается. В противном случае установите объект Figure. Если установлено в **None**, создается новая фигура. Возвращает ------- measure : массив, shape = [n_channels, n_channels, nfft] Значения меры связности. fig : Figure object Экземпляр фигуры, в которой была нарисована графика. Возвращается только в том случае, если `plot` не установлено в **False**. Исключения ---------- RuntimeError Если экземпляр :class:`Workspace` не содержит подогнанную VAR модель.
c207440
train
{ "resource": "" }
Извлечь из агрегированного ответа DSL значения для каждого измерения :return: список с значениями в агрегированном ответе DSL
c207460
train
{ "resource": "" }
Добавьте новый том Возвращает ID добавленного тома. `metadata` должны быть словарём, содержащим метаданные тома:: { "_language" : "it", # язык метаданных "key1" : "value1", # атрибут "key2" : "value2", ... "keyN" : "valueN" } Единственный обязательный ключ - `_language` `attachments` должны быть массивом словарей:: { "file" : "/prova/una/path/a/caso", # путь или указатель файла "name" : "nome_buffo.ext", # имя файла (с расширением) [необязательно, если указан путь] "mime" : "application/json", # MIME-тип файла [необязательно] "notes" : "this file is awesome" # заметки, которые будут прикреплены к этому файлу [необязательно] }
c207480
train
{ "resource": "" }
Рассчитать метрики для раздела «деятельность проекта» обогащённого индекса вопросов GitHub. Возвращает словарь, содержащий ключ «metric». Этот ключ содержит метрики для этого раздела. :param index: объект индекса :param start: начальная дата для получения данных :param end: конечная дата до которой получать данные :return: словарь с значением метрик
c207500
train
{ "resource": "" }
вернуть двумерный массив (ndarray) из библиотеки модели
c207520
train
{ "resource": "" }
Создайте объект агрегации CLAUSE и добавьте его в словарь агрегации. :param field: поле в индексе, которое следует агрегировать :возвращает: self, что позволяет методу быть цепочечным с другими методами
c207540
train
{ "resource": "" }
Добавьте новый том в Libreant. Метаданные тома берутся из файла в формате JSON, путь к которому необходимо передать в качестве аргумента. Отправка "-" в качестве аргумента приведет к чтению файла из стандартного потока ввода. Язык является исключением, так как он должен быть установлен с помощью ключа --language. Для каждого вложения необходимо добавить --file И --notes. Посмотрите примеры: - Добавление тома без метаданных. Конечно, это кажется без смысла, но вы можете сделать это: `libreant-db insert-volume -l en - <<<'{}'` - Добавление тома без вложений: `libreant-db insert-volume -l en - <<EOF { "title": "Как создавать тома", "actors": ["devs Libreant", "заговор открытого доступа"] } EOF` - Добавление тома с одним вложением, но без метаданных: `libreant-db insert-volume -l en -f /path/book.epub --notes 'плохое качество'` - Добавление тома с двумя вложениями, но без метаданных: `libreant-db insert-volume -l en -f /path/book.epub --notes 'плохое качество' -f /path/someother.epub --notes 'предварительная печать'`
c207560
train
{ "resource": "" }
```markdown Сгенерируйте столбчатую диаграмму с тремя столбцами в каждой позиции x и сохраните её в файле с именем file_name. :param title: название, которое будет использоваться в диаграмме :param labels: список меток для оси x :param data1: значения для первых столбцов :param file_name: имя файла, в который необходимо сохранить диаграмму :param data2: значения для вторых столбцов :param data3: значения для третьих столбцов :param legend: легенда, которая будет отображаться в диаграмме :return:
c207580
train
{ "resource": "" }
Создайте объект запроса es_dsl с диапазоном даты и фильтрами. :param date_field: поле с датой :param start: дата начала, которая должна быть объектом datetime.datetime :param end: конечная дата, которая должна быть объектом datetime.datetime :param filters: словарь с фильтрами, которые нужно применить :return: DSL запрос, содержащий необходимые параметры Пример: {'query': {'bool': {'filter': [{'range': {'DATE_FIELD': {'gte': '2015-05-19T00:00:00', 'lte': '2018-05-18T00:00:00'}}}], 'must': [{'match_phrase': {'first_name': 'Jhon'}}, {'match_phrase': {'last_name': 'Doe'}}, {'match_phrase': {'Phone': 2222222}} ]}}}
c207600
train
{ "resource": "" }
Создать список имен целевых регионов :param service: :param chosen_regions: :param partition_name: :return:
c207620
train
{ "resource": "" }
Классическая визуализация диаграммы с прямоугольными столбцами.
c207640
train
{ "resource": "" }
Проверьте, какие учетные записи AWS настроены для набора стеков CloudFormation, попытавшись вступить в роль выполнения набора стеков. :param credentials: Учетные данные AWS, которые следует использовать при вызове sts:assumerole :param org_account_ids: Список учетных записей AWS, для которых следует проверить конфигурацию Stackset :return: Список ID учетных записей, в которых было возможно вступить в роль выполнения набора стеков
c207660
train
{ "resource": "" }
Дешифровать хеш, блок-таблицу или сектор.
c207680
train
{ "resource": "" }
Не используйте это на самом деле, это просто пример.
c207700
train
{ "resource": "" }
Преобразуйте URL в правильный стиль в зависимости от его сайта.
c207720
train
{ "resource": "" }
Возвращает NFA, который читает объединение NFA, указанных в качестве входных данных. Пусть \(A_1 = (Σ, S_1, S_1^0, ρ_1, F_1)\) и \(A_2 = (Σ, S_2, S_2^0, ρ_2, F_2)\) — два NFA. Здесь представлен NFA \(A_∨ = (Σ, S, S_0, ρ, F)\), который недетерминировано выбирает между \(A_1\) или \(A_2\) и выполняет его на входной строке. Он определяется как: • \(S = S_1 ∪ S_2\) • \(S_0 = S_1^0 ∪ S_2^0\) • \(F = F_1 ∪ F_2\) • \(ρ = ρ_1 ∪ ρ_2\), то есть \((s, a, s') ∈ ρ\) если \([s ∈ S_1\ и\ (s, a, s') ∈ ρ_1]\) ИЛИ \([s ∈ S_2\ и\ (s, a, s') ∈ ρ_2]\) Обратите внимание на избежание имени состояний NFA, общих случайно, в таком случае используйте функцию \(:mod:`PySimpleAutomata.NFA.rename_nfa_states`\). :параметры: - :dict nfa_1: первый входной NFA; - :dict nfa_2: второй входной NFA. :возвращает: - *dict* представляющий объединенный NFA.
c207740
train
{ "resource": "" }
Импортирует автомат конечного состояния (DFA) из файла в формате DOT. Из файлов в формате DOT распознаются следующие атрибуты: • nodeX shape=doublecircle → принимающий узел; • nodeX root=true → начальный узел; • edgeX label="a" → действие в алфавите; • fake [style=invisible] → заглушка-невидимый узел, указывающий на начальное состояние (эти узлы будут пропущены); • fake-> S [style=bold] → заглушка-переход для отображения стрелки, указывающей на начальное состояние (он будет пропущен). Запрещены следующие имена: • 'fake' используется в графических целях для отображения стрелки начального состояния; • 'sink' используется как дополнительное состояние при завершении DFA; • 'None' используется при отсутствии начального состояния. Запрещенные символы: • " • ' • ( • ) • пробелы :параметр str input_file: путь к файлу в формате DOT; :возвращает: *(dict)*, представляющий автомат конечного состояния (DFA).
c207760
train
{ "resource": "" }
Сохранить только связанные поля модели. Пример: наследующиеся модели: A -> B -> C. Модель B имеет один-ко-многим связь с BMany. После инспекции BMany будет иметь ссылки на B и C. Сохранить только B. Родительская модель A не может быть использована (она не будет в полях). :param list fields: поля модели. :return list fields: отфильтрованные поля.
c207780
train
{ "resource": "" }
Запись данных в транспортное средство. Данные кодируются с использованием кодека SBC и инкапсулируются в RTP перед записью в описательный файл транспорта. :param array{byte} data: Полезные данные для кодирования, инкапсуляции и передачи.
c207800
train
{ "resource": "" }
Обработайте данные QueryDict. Существуют ожидаемые аргументы: distinct, fields, filter, include, page, sort Параметры ---------- querydict : django.http.request.QueryDict MultiValueDict с аргументами запроса. Возвращает ---------- result : dict словарь в формате {ключ: значение}. Поднимает --------- ValueError Если в аргументах есть неизвестный ключ.
c207820
train
{ "resource": "" }
Тестирует, является ли T переходной матрицей. Параметры ---------- T : ndarray shape=(n, n) матрица для теста tol : float допуск для проверки Возвращает ------- Логическое значение : bool True, если все элементы находятся в интервале [0, 1] и сумма каждой строки T равна 1. False, если нет.
c207840
train
{ "resource": "" }
Определите, указывает ли данное имя файла на плотную матрицу или разреженную матрицу. Если имя пути имеет формат xxx.coo.yyy, верните True, иначе False.
c207880
train
{ "resource": "" }
Используйте матрицу A для распространения вектора x. Параметры ---------- A : матрица (M, M) scipy.sparse Матрица пропагатора x : ndarray (M, ) или scipy.sparse matrix Вектор для распространения N : int Количество шагов для распространения Возвращает ------- y : ndarray (M, ) или scipy.sparse matrix Распространенный вектор
c207900
train
{ "resource": "" }
Реализация матрицы переходов
c207920
train
{ "resource": "" }
Тензор коварианции для апостериорного распределения необратимой матрицы переходов. Параметры ---------- C : матрица (M, M) в виде ndarray или scipy.sparse Матрица наблюдений k : int (по умолчанию) Возвращает только ковариационную матрицу для элементов k-й строки матрицы переходов Возвращает ------- cov : матрица (M, M, M) в виде ndarray Тензор ковариаций для апостериорного распределения матрицы переходов Примечания ----- Апостериор для необратимых матриц переходов записывается как .. math:: \mathbb{P}(T|C) \propto \prod_{i=1}^{M} \left( \prod_{j=1}^{M} p_{ij}^{c_{ij}} \right) Каждая строка матрицы переходов распределена по дискретному распределению Дирихле с параметрами, заданными наблюдаемыми переходными счётчиками :math:`c_{ij}`. Тензор ковариации :math:`\text{cov}[p_{ij},p_{kl}]=\Sigma_{i,j,k,l}` равен нулю при :math:`i \neq k`, таким образом, возвращаются только :math:`\Sigma_{i,j,i,l}`.
c207940
train
{ "resource": "" }
Регламент проведения матча.
c207960
train
{ "resource": "" }
Добавьте опции для командной строки и файла конфигурации.
c208000
train
{ "resource": "" }
Аргументы команды.
c208020
train
{ "resource": "" }
Вернуть пути файлов jp2 заданного диапазона для всех гранул.
c208040
train
{ "resource": "" }
Получить код WOEID, соответствующий местоположению. Аргументы: location: (строка) местоположение (например, 23454 или Берлин, Германия). Возвращает: строку, содержащую код WOEID, соответствующий местоположению, или None, если код WOEID не найден. Исключения: urllib.error.URLError: urllib.request не смог открыть URL (Python 3). urllib2.URLError: urllib2 не смог открыть URL (Python 2). xml.etree.ElementTree.ParseError: xml.etree.ElementTree не смог разобрать XML документ.
c208060
train
{ "resource": "" }
Получить конкретный статус :type status: str :param status: Статус для отображения :rtype: dict :return: Словарь, содержащий описание статуса
c208080
train
{ "resource": "" }
Точка входа из командной строки (CLI).
c208100
train
{ "resource": "" }
Сохраняет образ Docker из удаленного репозитория в локальные файлы. Для повышения производительности используется Docker-клиент командной строки на хосте, которая генерирует gzip-файл в формате тар и загружает его. :param image: Имя или идентификатор образа. :type image: unicode :param filename: Имя файла для хранения локального файла. Если оно не указано, будет использовано имя «<image>.tar.gz» в текущем рабочем каталоге. :type filename: unicode
c208120
train
{ "resource": "" }
Преобразовать строку формулы.
c208140
train
{ "resource": "" }
Решите проблему с текущей целью.
c208160
train
{ "resource": "" }
Анализирует структурированное определение реакции, полученное из файла YAML. Возвращает объект ReactionEntry.
c208180
train
{ "resource": "" }
Давать кортежи обменных соединений. Каждое обменное соединение представляет собой кортеж: соединение, идентификатор реакции, нижние и верхние пределы потоков.
c208200
train
{ "resource": "" }
Сделайте подсистемы реакций отдельными файлами. Если в подсистеме есть несколько реакций свыше порогового значения, она получает отдельный YAML-файл. Все остальные реакции, не имеющие подсистемы или принадлежащие подсистеме, которая не достигает порогового значения, добавляются в общий файл реакций. Аргументы: model: :class:`psamm_import.model.MetabolicModel`. dest: выходной путь для файлов модели. writer: :class:`psamm.datasource.native.ModelWriter`. split_subsystem: Разделите реакции на несколько файлов по подсистемам.
c208220
train
{ "resource": "" }
Вернуть копию модели
c208240
train
{ "resource": "" }
Принудительно привести значение к нужному типу для коллекции или вернуть его, если оно уже имеет нужный тип.
c208260
train
{ "resource": "" }
Возвращает количество элементов в упорядоченном наборе с ключом ``name``, чьи оценки находятся в пределах от ``score_start`` до ``score_end``. Аналогично **Redis.ZCOUNT** .. note:: Диапазон составляет [``score_start``, ``score_end``] :param string name: название zset :param int score_start: минимальная оценка, связанная с ключами (включая), пустая строка ``''`` означает -inf :param int score_end: максимальная оценка (включая), связанная с ключами, пустая строка ``''`` означает +inf :возвращает: количество ключей в указанном диапазоне :rtype: int >>> ssdb.zcount('zset_1', 20, 70) 3 >>> ssdb.zcount('zset_1', 0, 100) 6 >>> ssdb.zcount('zset_1', 2, 3) 0
c208280
train
{ "resource": "" }
Декоратор для создания свойства с заданными границами.
c208300
train
{ "resource": "" }
Запустить команду изменчивости притока
c208320
train
{ "resource": "" }
Возврат пределов потока для записи реакции. Обнаружение пределов потока, указанных с использованием нестандартных параметров кинетического закона, которые используются многими каркасными SBML-моделями до FBC. Пределы потоков возвращаются в виде пары нижних и верхних пределов. Возвращенный предел равен None, если не определен. Аргументы: entry: :class:`SBMLReactionEntry`.
c208340
train
{ "resource": "" }
Возвращает идентификатор указанного имени пользователя и создает его в первую очередь, если он не существует. Также создается дефолтная группа. :param username: Имя пользователя. :type username: unicode :param uid_preset: Идентификатор пользователя, который нужно установить в случае создания нового пользователя. :type uid_preset: int или unicode :param groupnames: Дополнительные имена групп, к которым нужно добавить пользователя. Если пользователь существует, эти имена групп будут добавлены к существующим назначениям. :type groupnames: итерируемый объект :param system: Создать системного пользователя. :type system: bool :param no_login: Запретить вход пользователя и группы, и пропустить создание домашнего каталога. По умолчанию ``True``. :type no_login: bool :param no_password: Не устанавливать пароль для нового пользователя. :type: no_password: bool :param gecos: Предоставить информацию GECOS и подавить запрос. :type gecos: unicode :param id_dependent: Если пользователь уже существует, но его id не совпадает с `uid_preset`, будет выброшено исключение. :type id_dependent: bool :return:
c208380
train
{ "resource": "" }
Ограничение частотой команду функции. :param wait: Как долго ждать между командами. :param reps: Сколько раз отправлять команду. :returns: Декоратор.
c208400
train
{ "resource": "" }
Снять все нелокальные элементы и сохранить их в удаленное хранилище.
c208420
train
{ "resource": "" }
Синхронизировать репозиторий в указанных окружениях
c208440
train
{ "resource": "" }
Преобразуйте адрес группы KNX и верните адрес как целое число. Это позволяет преобразовать синтаксис адресации групп KNX x/x/x и x/x в числовой адрес KNX группы.
c208460
train
{ "resource": "" }
Синхронизировать RPM из REMOTE в LOCAL путь. Возвращает True, если элемент требовал синхронизацию, False, если он уже существовал локально. TODO: Удалить дублирующийся код в Cart.py:sync_remotes()
c208480
train
{ "resource": "" }
Определите, существует ли пользователь в указанной среде.
c208500
train
{ "resource": "" }
Верни `n` списков заданной длины из данного списка `l`
c208520
train
{ "resource": "" }
Добавляет слушателя к сообщениям, полученным на определенном адресе Если будут получены некоторые сообщения KNX с KNX буса, этот слушатель будет вызван методом func(address, data). Для заданного адреса может быть несколько слушателей.
c208560
train
{ "resource": "" }
Рисует нижнюю часть счета-фактуры
c208600
train
{ "resource": "" }
Преобразовывает идентификаторы в формате camelCase в snake_case.
c208620
train
{ "resource": "" }
Программа выдает фоновые знания в форме Пролога для Алефа.
c208640
train
{ "resource": "" }
Подготовьте экземпляр разоблачителя capstone для заданной цели и синтаксиса. Аргументы: syntax(AsmSyntax): Синтаксис ассемблера (Intel или AT&T). цель(~pwnypack.target.Target): Цель для создания экземпляра разоблачителя. Используется глобальная цель, если этот аргумент равен ``None``. Возвращает: Экземпляр дизассемблера capstone. Исключения: NotImplementedError: Если указанная цель не поддерживается.
c208660
train
{ "resource": "" }
Поиск возможных предложений. Возвращаемые предложения всегда имеют хотя бы один документ, соответствующий им. Аргументы: sentence --- ключевые слова (одиночные строки), по которым мы хотим предложений Возврат: Массив наборов ключевых слов. Каждый набор ключевых слов (отраженный в одной строке) представляет собой предложения.
c208680
train
{ "resource": "" }
Вернуть все остановки, посещённые рейсами данной структуры.
c208700
train
{ "resource": "" }
При очень текучем контуре трудно сказать, какой аккорд соответствует конкретному интервалу. Эта функция помечает контуры высоты тона интервалами, делая предположение на основе характеристик контура и его мелодического контекста. Параметры: :param window: размер окна, за которое оценивается контекст, в миллисекундах. :param hop: размер шага, в миллисекундах.
c208720
train
{ "resource": "" }
Преобразовать изображение PIL в поверхность Cairo
c208740
train
{ "resource": "" }
Краткая утилита для добавления значения октета в субдерево MIB.
c208760
train
{ "resource": "" }
Запускает TreeLiker с заданными параметрами. :param cleanup: удаляет временные файлы после завершения :param printOutput: выводит результат алгоритма в терминал
c208780
train
{ "resource": "" }
Проверьте, что указанный файл выглядит как директория, содержащая множество файлов формата pdf.
c208800
train
{ "resource": "" }
Возвращает в качестве целого числа расстояние Левенштейна между двумя строками, `s1` и `s2`. http://ru.wikipedia.org/wiki/Расстояние_Левенштейна Расстояние Левенштейна (или редакционное расстояние) — это количество изменений (то есть вставок, удалений, замен), необходимых для преобразования одной строки в другую. Например, расстояние Левенштейна между "kitten" и "sitting" равно 3, так как требуется три изменения для превращения одной строки в другую, и не существует способа сделать это меньшими чем три изменения: ``` kitten -> sitten -> sittin -> sitting ```
c208820
train
{ "resource": "" }
Создайте блок текста из захваченных строк и очистите текст _text.
c208840
train
{ "resource": "" }
Возвращает данные о собрании.