_id
stringlengths 2
7
| title
stringclasses 1
value | partition
stringclasses 3
values | language
stringclasses 1
value | meta_information
dict | text
stringlengths 5
1.76k
|
|---|---|---|---|---|---|
c10520
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получите жанры из выпадающего меню групповой навигации Podcasts.
Возвращает:
список: Группы жанров, содержащие подгруппы.
|
||
c10540
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получить список плейлистов библиотеки.
Параметры:
include_songs (bool, Optional): Включить песни в возвращаемых словарях плейлистов.
Значение по умолчанию: ``False``.
Возвращает:
list: Список словарей плейлистов.
|
||
c10560
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получите список песен с радиостанции.
Параметры:
station (str): Словарь радиостанции.
num_songs (int, Возможно, необязательный): Максимальное количество песен для возврата с радиостанции. По умолчанию: ``25``.
recently_played (list, Возможно, необязательный): Список словарей в формате {'id': '', 'type'}, где ``id`` — это ID песни, а ``type`` — 0 для песни из библиотеки и 1 для песни из магазина.
Возвращает:
list: Словари песен с радиостанции.
|
||
c10580
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Преобразовать серию pandas в объект seqrecord Biopython для удобной записи.
Параметры
----------
series : Series
Серия pandas, которую нужно преобразовать
id_col : str
Столбец в таблице, который нужно использовать в качестве метки последовательности
sequence_col : str
Столбец в таблице, который нужно использовать в качестве данных последовательности
extra_data : list
Дополнительные столбцы для использования в строке описания последовательности
Возвращает
-------
seq_records :
Список объектов seqrecord Biopython.
|
||
c10600
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Анализируйте множество каталогов.
Параметры
----------
directories : список str
Список полных путей к каталогам для анализа
|
||
c10620
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Обрабатывать пользовательский запрос фокусировки на вкладке.
Этот метод вызывается, когда фокус устанавливается на прокси
в результате работы пользовательского обработчика перехода фокуса.
Метод можно переопределить в подклассах, если это необходимо.
Параметры
----------
reason : Qt.FocusReason
Значение причины для запроса фокуса.
Возвращает
-------
result : bool
True, если фокус установлен, False в противном случае.
|
||
c10640
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Убедитесь, что виджет скрыт.
Вызов этого метода также установит видимость виджета в False.
|
||
c10660
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Обнови текущий запись памяти с заданным словарем данных.
Аргументы:
data (dict): Словарь данных для обновления атрибутов запись.
|
||
c10680
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Простой декоратор метода класса.
Проверяет, связан ли клиент в данный момент.
:param meth: вызываемый оригинальный метод
|
||
c10700
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Анализируйте данные
Анализируйте предоставленное содержимое. Каждый раз, когда токен распознаётся, вы даете 2-тупл (например, с помощью yield), содержащий его имя и распарсенное значение.
В случае ошибки выдается исключение ParseError.
:param text: двоичная строка, содержащая данные для анализа.
|
||
c10720
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Преобразовать строку в байты.
|
||
c10740
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получить все записи и при необходимости отфильтровать их.
:param include_draft: возвращать черновики или нет
:param limits: другие ограничения для атрибутов результата,
должен быть словарем со строковыми или списочными значениями
:return: итерируемый объект Post
|
||
c10760
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Это задает страну для обнаружения номерных знаков. Например, указание страны на "us" для Соединенных Штатов или "eu" для Европы.
Параметр:
- `country`: Строка в кодировке unicode/ascii (Python 2/3) или массив байтов (Python 3)
Возвращает: None
|
||
c10780
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Разберите часть предварительного просмотра контента,
и верните разобранный строку и информацию о наличии дополнительного контента или его отсутствии.
Если часть предварительного просмотра совпадает с исходной частью,
второй элемент возвращаемого кортежа будет False, иначе True.
:param raw_content: исходный контент
:rtype: tuple(разобранный строка, наличие дополнительного контента или его отсутствие)
|
||
c10800
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Переведите атрибуты и свойства в словарь, чтобы они могли быть сериализованы.
|
||
c10820
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вызовите предоставленную функцию с предоставленными аргументами и верните общее время выполнения в виде вещественного числа в секундах. Точность возвращенного значения зависит от точности `time.time()` на вашей платформе.
Аргументы:
func: функция для выполнения.
*args: позиционные аргументы, которые нужно передать в функцию.
**kwargs: именные аргументы, которые нужно передать в функцию.
Возвращает:
Время выполнения функции в виде вещественного числа в секундах.
|
||
c10840
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Удаляет задачу из очереди задач.
|
||
c10860
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
верните конфиг в контексте, который вызывает метод close для каждого элемента, когда он выходит из области видимости
|
||
c10880
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вычислите среднее и стандартное отклонение из набора данных для использования в будущих операциях масштабирования.
:param X: Матрица данных для масштабирования.
:type X: numpy.ndarray, размерности [n_samples, n_features]
:param y: Обозначает чистопроходное использование для совместимости со Scikit-learn «Pipeline».
:type y: None
:return: Подготовленный объект.
:rtype: pyChemometrics.ChemometricsScaler
|
||
c10900
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте ключ безопасности MDF из имени и единиц.
|
||
c10920
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Верните кортеж с количеством ожидающих процессов и общим количеством.
|
||
c10940
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Исполняет команду с помощью subprocess.Popen и перенаправляет вывод в AETROS и stdout.
Анализирует также stdout для вызовов API, совершаемых через stdout.
Используйте аргумент read_line для чтения stdout команды построчно.
Используйте stdin, возвращенный процессом, для взаимодействия с командой.
:возврат: subprocess.Popen
|
||
c10960
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Изменить размер изображения.
Параметры
----------
arr : ndarray
Массив изображения для изменения размера.
size : int, float или кортеж
* int - Процент текущего размера.
* float - Доля текущего размера.
* кортеж - Размер выходного изображения.
interp : str, необязательный параметр
Интерполяция, используемая для изменения размера ('nearest', 'lanczos', 'bilinear', 'bicubic' или 'cubic').
mode : str, необязательный параметр
Режим изображения PIL ('P', 'L' и т.д.), в который необходимо преобразовать `arr` перед изменением размера.
Возвращает
-------
imresize : ndarray
Массив измененного размера изображения.
Смотри также
--------
toimage : Явно используется для преобразования `arr` в соответствие с `mode`.
scipy.ndimage.zoom : Более общая реализация, которая не использует PIL.
|
||
c10980
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Дан идентификатор определения учетных данных, верните его номер последовательности схемы.
В случае ввода, который не является определением учетных данных, вызывайте BadIdentifier.
:param cd_id: идентификатор определения учетных данных
:возврат: номер последовательности
|
||
c11000
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
JSON-форматированный печатник, независимо от того, закодирован ли он в формате JSON или нет.
:param dumpit: объект для красивого вывода
:param elide_to: можно указать максимальную длину, включая многоточие ('...')
:return: красивый вывод в формате JSON
|
||
c11020
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получить ключ схемы для схемы по номеру последовательности, если известен, None — если такой схемы нет в кеше.
:param seq_no: номер последовательности
:return: соответствующий ключ схемы или None
|
||
c11040
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получите локальную информацию об DID, используя локальный DID или ключ проверки. При отсутствии такого локального DID возбудите исключение AbsentRecord.
:param loc: DID или проверочный ключ
:return: DIDInfo для локального DID
|
||
c11060
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Удалите сериализованную информацию бассейна, если она существует. Воздержитесь от удаления открытого узлового бассейна.
|
||
c11080
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создать реестр отзывов, если необходимо, для идентификатора реестра отзывов входного параметра;
открыть файл читателя концов реестра отзыва и сохранить его в кэше.
:param rr_id: идентификатор реестра отзывов
:param rr_size: если необходим новый реестр отзывов, его размер (по умолчанию, согласно RevRegBuilder.create_rev_reg())
|
||
c11100
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Проверяет, был ли создан экземпляр модели в базе данных.
Например::
>>> with self.assert_instance_created(Article, slug='lorem-ipsum'):
... Article.objects.create(slug='lorem-ipsum')
|
||
c11120
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Разъяните пакет в текущем каталоге.
|
||
c11140
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Добавляет информацию в последовательность для более удобного отладки. В настоящее время только индексная свойство для каждой точки в последовательности.
|
||
c11160
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получить имя стандартной категории из имени файла в межплатформенном виде
|
||
c11180
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Относительный путь для поиска изображений для данной записи
|
||
c11200
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Отобразить страницу вступления.
Аргументы:
entry_id -- Числовой идентификатор вступления для отображения
slug_text -- Ожидаемый текст слага URL
category -- Ожидаемая категория
|
||
c11220
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Оболочка для определения общего размера и кадра обрезки
Возвращает кортеж в формате (размер, кадр)
|
||
c11240
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получает предыдущую страницу, учитывая порядок сортировки.
|
||
c11260
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте условие WHERE для текущих видимых записей
Аргументы:
date -- Дата, относительно которой нужно сгенерировать условие (по умолчанию используется текущее время)
|
||
c11280
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Верните список поддерживаемых штатов в стране.
|
||
c11300
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Скачать страницу в виде строки
|
||
c11320
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Если сопоставитель уникально видел описанное совпадение с именем, вернуть его значение. В противном случае вернуть None.
Если установлено имя камеры, то поиск будет ограничен законодателями с соответствующей камерой. Если имя камеры равно None, поиск будет проведен во всех камерах.
|
||
c11340
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создает путь, если его нет.
|
||
c11360
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Приведение к норме ранга с целью соответствия схеме.
|
||
c11380
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Заполните ключ ``dois``.
Также заполняется ключ ``persistent_identifiers`` побочными эффектами.
|
||
c11400
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Заполните поле MARC номер 260.
|
||
c11420
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Наполните поле «удаленные записи».
|
||
c11440
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Удалите префиксы с графа ради воспроизводимости.
|
||
c11460
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Ищет файлы Cython и генерирует расширения при необходимости.
Параметры
----------
srcdir : str
Путь к корню исходного каталога для поиска.
prevextensions : список объектов `~distutils.core.Extension`
Расширения, которые уже определены. Любые .pyx файлы, уже присутствующие здесь, будут проигнорированы.
extincludedirs : список str или None
Каталоги, которые следует включить как аргумент `include_dirs` для созданных объектов расширений `~distutils.core.Extension`.
Возвращает
----------
exts : список объектов `~distutils.core.Extension`
Новые необходимые расширения для компиляции всех .pyx файлов (не включая те, которые уже в `prevextensions`).
|
||
c11480
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Обновите таблицу датафрейма и удалите столбец.
Размер сетки измените для правильного отображения.
|
||
c11500
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
открыть окно для импорта произвольного файла в рабочий каталог
|
||
c11520
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Извлекай таблицу с возрастными данными для любых данных возраста и производи запись в табличах specimens, samples, sites, locations.
Не перезаписывай существующие возрастные данные.
|
||
c11540
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Завершить работу приложения
|
||
c11560
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Возвращает имя некорректной таблицы или False, если ошибок не найдено.
Сначала вызывает функцию validate_df, а затем анализирует её вывод.
|
||
c11580
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Требуется ли смещение наклона для массива с рядами фиксированных компонент (деклинации, наклона, направления наклона и самого наклона пласта)?
Параметры
----------
input : деклинация, наклонение, направление наклона пласта и наклонение пласта
вложенный массив вида [[dec1, inc1, bed_az1, bed_dip1], [dec2, inc2, bed_az2, bed_dip2]...]
Возвращает
-------
dec, inc : массивы поврежденной деклинации и наклонения
|
||
c11600
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Сгенерируйте случайный выбор из распределения Фишера с средним склонением 0 и наклоном 90 с заданным каппой.
Параметры
----------
k : каппа (параметр точности) распределения
k может быть одним числом или массивом значений
Возвращает
----------
dec, inc : склонение и наклон случайного выбора из распределения Фишера
если k является массивом, dec, inc возвращаются как массивы, в противном случае, как единичные значения
|
||
c11620
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Преобразует магический журнал обратно в формат SIO mag
|
||
c11640
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Пройдись по файлам данных и перечисли все в формате словаря.
|
||
c11660
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вычислить предсказанное наклонение с использованием уравнения соленоида, исходя из широты.
Параметр
----------
широта : широта в градусах
Возвращает
-------
nаклонение : наклонение, рассчитанное с использованием уравнения соленоида
|
||
c11680
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Удалите два проблемных символа из любого файла
|
||
c11700
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Добавьте правильно отформатированный выпадающий список для заданного col_label, если это необходимо.
Иначе ничего не делайте.
|
||
c11720
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Верни список всех заголовков для заданной группы
|
||
c11740
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Прочитать файл pmag_results.txt.
Преобразовать информацию в словари для каждого элемента.
Затем добавить её в объект элемента как объект.results_data.
|
||
c11760
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Сбрасывает данные GUI и обновляет отображение GUI, такие как графики, поля и логгер.
Параметры
----------
warn_user : bool — если True, будет отображать диалог предупреждения для пользователя с запросом о сбросе данных
reset_interps : bool — определяет, будут ли интерпретации считаны для таблиц PMAG, или оставлены без изменений.
|
||
c11780
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Сообщение об ошибке, если не введено допустимое число в диалоговое окно критериев,
поле ввода.
|
||
c11800
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Удаляет текущий интерпрет.
Параметры
----------
event : событие wx.ButtonEvent, которое вызвало это функцию
|
||
c11820
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Если файл предпочтений в формате JSON существует, считайте его.
|
||
c11840
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
размеры направлений собственных векторов матрицы S
Параметры
________
fignum : номер фигуры matplotlib
Vs : вложенный список собственных векторов
symsize : размер в пунктах для символа
title : заголовок для графика
|
||
c11860
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Измените этот объект `specimens_list`, чтобы управлять тем, какие интерпретации по образцам отображаются в логгере этого объекта.
@param: event -> событие `wx.ComboBoxEvent`, которое вызвало эту функцию.
|
||
c11880
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Выбирает весь сетку и копирует её в буфер обмена.
|
||
c11900
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Сохраните только объекты, которые можно сохранить (пиклить).
|
||
c11920
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Для обработки исключений после смерти программы напечатайте баннер и включите постмортемное отладочное протоколирование.
|
||
c11940
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создавать идентификатор на основе поля.
|
||
c11960
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Ожидайте сообщения SBP.
Параметры
----------
msg_type : int
Тип сообщения SBP.
timeout : float
Срок ожидания
|
||
c11980
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Если в src_dir есть папка "resources", её содержимое архивируется, и архивированный файл загружается на платформу.
|
||
c12000
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Требует ли работа кодирования изображения в формат Base64
|
||
c12020
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Специфицирует указанное исключение.
|
||
c12040
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создает временный проект, который необходим для построения базового рабочего процесса для глобального рабочего процесса. Возвращает словарь с названиями регионов в качестве ключей и идентификаторами проектов в качестве значений.
Регионы, в которых будут создаваться проекты, могут быть:
i. регионы, указанные в dxworkflow.json "regionalOptions",
ii. регионы, указанные в качестве аргумента "dx build",
iii. текущий проект контекста, если ни один из вышеперечисленных не установлен.
Если аргументы и dxworkflow.json указывают на регионы, они должны совпадать.
|
||
c12060
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Сериализует все состояния в формат JSON.
Возвращает:
все состояния в формате, совместимом с JSON.
|
||
c12080
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Записать одну запись.
Аргументы:
data: данные записи для записи в виде строки, массива байт или последовательности байт.
|
||
c12100
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Добавить задачу в очередь.
|
||
c12120
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте новое состояние части.
Аргументы:
mapreduce_id: уникальный идентификатор mapreduce в виде строки.
shard_number: номер части, для которой необходимо создать состояние части.
Возвращает:
новый экземпляр состояния части, готовый к вставке в хранилище данных.
|
||
c12140
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Для скромного завершения рабочей задачи.
Установите текущее состояние шарда в "неудача". Логика контроллера будет заниматься остальными шардами и всем MR.
|
||
c12160
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Определить новую задачу обратного вызова статуса обновления.
Аргументы:
mapreduce_state: состояние Mapreduce как model.MapreduceState.
mapreduce_spec: спецификация Mapreduce как MapreduceSpec.
serial_id: идентификатор вызова как int.
queue_name: очередь, на которой планировать эту задачу. Используются текущая очередь выполнения, если не указано иное.
|
||
c12180
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создает экземпляр этого InputReader для указанного описания локуса.
|
||
c12200
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получить ключи пространства имен.
|
||
c12220
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Получить диапазон свойств из фильтров, предоставленных пользователем.
Этот метод также проверяет, что есть только один закрытый диапазон для одного свойства.
Аргументы:
filters: фильтры, предоставленные пользователем. Каждый фильтр должен быть списком или кортежем в формате (<имя_свойства_в_строке>, <оператор_запроса_в_строке>, <значение_определённого_типа>). Тип значения должен соответствовать типу свойства.
model_class: класс модели для типа сущности, на которую применяются фильтры.
Возвращает:
кортеж (свойство, начальный_фильтр, финальный_фильтр). свойство — это пол модели, касающееся диапазона, начальный_фильтр и финальный_фильтр определяют начало и конец диапазона. (None, None, None), если никакой диапазон не найден.
Поднимает (вызывает):
BadReaderParamsError: если какой-либо фильтр невалиден по любым причинам.
|
||
c12240
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Выполняет начальную настройку VaspJob, в том числе переопределяет любые параметры и выполняет резервное копирование.
|
||
c12260
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Удаляет поле.
|
||
c12280
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создайте новое сообщение.
|
||
c12300
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Конвертация сообщения pointcloud2 в глубинное изображение.
|
||
c12320
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вспомогательная функция для загрузки набора цветных изображений, изображений глубины и оптических параметров камеры бликового эффекта (IR).
Словарь конфигурации должен содержать следующие ключи:
- prestored_data — Если равно 1, используйте виртуальный сенсор, иначе используйте реальный сенсор.
- prestored_data_dir — Путь к директории заранее сохраненных данных для виртуального сенсора.
- sensor/frame — Координатная ссылка (frame of reference) для сенсора.
- sensor/device_num — Номер устройства для реального Kinect.
- sensor/pipeline_mode — Режим потока пакетов для реального сенсора Kinect.
- num_images — Количество изображений, которые нужно сгенерировать.
Параметры
----------
cfg : :obj:`dict`
Словарь конфигурации.
Возвращает
----------
:obj:`tuple` из :obj:`list` :obj:`ColorImage`, :obj:`list` :obj:`DepthImage`, :obj:`CameraIntrinsics`
Набор цветных изображений и изображений глубины, а также оптические параметры веб-камеры IR для сенсора Kinect.
|
||
c12340
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Вернуть градиент как пару numpy-массивов.
Возвращает
---------
:obj:`tuple` of :obj:`numpy.ndarray` of float
Градиенты изображения вдоль каждого измерения.
|
||
c12360
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Нарисуйте белый прямоугольник на изображении.
Параметры
----------
:obj:`autolab_core.Box`
2D прямоугольник для рисования на изображении.
Возвращает
-------
:obj:`ColorImage`
Новое изображение, которое идентично текущему, но с нарисованным в нем белым прямоугольником.
|
||
c12380
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Выполняет операцию OR с другим бинарным изображением.
Параметры
----------
binary_im : :obj:`BinaryImage`
бинарное изображение для операции OR
Возвращает
-------
:obj:`BinaryImage`
OR текущего бинарного изображения и другого изображения
|
||
c12400
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Создаёт PointCloudImage из файла.
Параметры
----------
filename : :obj:`str`
Файл, из которого необходимо загрузить данные. Должен быть одним из форматов .png, .jpg, .npy или .npz.
frame : :obj:`str`
Строка, представляющая систему координат, в которой находится новое изображение.
Возвращает
-------
:obj:`PointCloudImage`
Новое PointCloudImage.
|
||
c12420
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Считывает объекты-заглушки из списка репозиториев, имен ссылок и хэшей коммитов.
Результатом будет датафрейм со всеми объектами-заглушками в указанных коммитах, которые находятся в указанных ссылках и принадлежат указанным репозиториям.
>>> blobs_df = engine.blobs(repo_ids, ref_names, hashes)
Вызов этой функции без аргументов аналогичен:
>>> engine.repositories.references.commits.tree_entries.blobs
:param repository_ids: список идентификаторов репозиториев для фильтрации (опционально)
:type repository_ids: список строк
:param reference_names: список имен ссылок для фильтрации (опционально)
:type reference_names: список строк
:param commit_hashes: список хэшей для фильтрации (опционально)
:type commit_hashes: список строк
:rtype: BlobsDataFrame
|
||
c12440
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Объемлет API для проверки
|
||
c12460
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Присваивает переданное значение соответствующему типу значений protobuf
|
||
c12480
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Удалить детектор.
Аргументы:
detector_id (строка): идентификатор детектора.
|
||
c12520
|
train
|
{
"resource": ""
}
|
Отображать оповещения, подобные команде "top" в Unix.
|
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.