_id
stringlengths
2
7
title
stringclasses
1 value
partition
stringclasses
3 values
language
stringclasses
1 value
meta_information
dict
text
stringlengths
5
1.76k
c16760
train
{ "resource": "" }
Получить ссылку, которая будет работать для текущего пользователя.
c16780
train
{ "resource": "" }
Эта функция проверяет, что поля имеют правильные значения. :param definition: словарь, содержащий скалярные свойства. :raises ParserError: если в поле определения скаляра содержится неожиданное значение.
c16800
train
{ "resource": "" }
График трендов для категории машины.
c16820
train
{ "resource": "" }
Счет был сохранен.
c16840
train
{ "resource": "" }
Вернуть "True", если объект реализует минимальный API логгера, необходимый для декоратора 'trace'.
c16860
train
{ "resource": "" }
Добавьте группу возможных конфигураций в кэш. Аргументы: cur (:class:`sqlite3.Cursor`): Курсор sqlite3. Эта функция должна запускаться в пределах блока `with`. feasible_configurations (dict[tuple[int]]): Набор возможных конфигураций. Каждый ключ должен быть кортежем присваивания переменных. Значениями являются относительные энергии. encoded_data (dict, опционально): Если предоставляется словарь, он будет заполнен сериализованными данными. Это полезно для предотвращения кодирования одной и той же информации много раз. Примеры: >>> feasible_configurations = {(-1, -1): 0.0, (+1, +1): 0.0} >>> with pmc.cache_connect(':memory:') as cur: ... pmc.insert_feasible_configurations(cur, feasible_configurations)
c16880
train
{ "resource": "" }
Определим своё собственное умножение для произведения смещения и спинов. Это позволяет очищать лог-код, а также проверять значения. Аргументы: spin (int): -1 или 1 bias (:class:`pysmt.shortcuts.Symbol`): Смещение Возвращает: spins * bias
c16900
train
{ "resource": "" }
Получить представление о блоке Аргументы: mri: MRI контроллера, который отвечает за блок Возвращает: Block: Блок, который мы контролируем
c16920
train
{ "resource": "" }
Принимает крюк и опционально вызывает функцию hook.run на нём.
c16940
train
{ "resource": "" }
Присвойте значение атрибуту и подождите окончания.
c16960
train
{ "resource": "" }
Зарегистрировать измененные данные по конкретному пути Аргументы: path (list): Путь изменений, относительно блока data (object): Новые данные
c16980
train
{ "resource": "" }
Зарегистрируйте существующую AttributeModel для добавления к Блоку
c17000
train
{ "resource": "" }
Вычислить следующую точку итерации, которую показать ДМ Параметры ---------- ref_point : список целых чисел Точка отсчёта, заданная ДМ
c17020
train
{ "resource": "" }
Сравнить папки.
c17040
train
{ "resource": "" }
Проанализировать список шаблонов.
c17060
train
{ "resource": "" }
Обновление текущей папки медиа. Возвращает список файлов, скопированных, или вызывает исключение.
c17080
train
{ "resource": "" }
Сохранить выбранную секцию. Это сохранит выбранную секцию, а также её прямые подстраницы, полученные через параметр ?child_of запроса. Параметр ?descendant_of, вероятно, лучше подходит, так как он получит все страницы под этой частью дерева. Проблема в том, что это потребует возможность пройти по дереву и воссоздать родительские-дочерние отношения после их импорта.
c17100
train
{ "resource": "" }
Создать профиль HLS
c17120
train
{ "resource": "" }
Возвращает видео или None.
c17140
train
{ "resource": "" }
Создать транскрипт видео. Аргументы: video_id(unicode): Идентификатор, указывающий на объект данных видео. language_code(unicode): Код языка. file_format(unicode): Формат файла транскрипта. content(InMemoryUploadedFile): Содержимое транскрипта. provider(unicode): Поставщик транскрипта (по умолчанию 'custom', если не указан).
c17160
train
{ "resource": "" }
Создает XML для транскриптов. Для каждого элемента транскрипта также создается связанный файл транскрипта в курсе OLX. Аргументы: video_id (str): ID видео. video_el (Element): Объект lxml Element. static_dir (str): Каталог для хранения файла транскрипта. resource_fs (SubFS): Файловая система для хранения транскриптов. Возвращает: Объект lxml Element с информацией о транскриптах.
c17180
train
{ "resource": "" }
Верните список активных субмассивов.
c17200
train
{ "resource": "" }
Опубликуйте событие. Опубликовано событие для всех подписчиков и событие сохраняется с объектом. Аргументы: event_type (str): Тип события event_data (dict, опционально): Опциональные данные события object_type (str): Тип объекта object_id (str): Идентификатор объекта object_key (str, опционально): Ключ, используемый для хранения объекта. Если None, предполагается, что ключ имеет вид <тип объекта>:<идентификатор объекта> origin (str): Источник или издатель события.
c17220
train
{ "resource": "" }
Обновите значение указанного блока id и поля
c17240
train
{ "resource": "" }
Метод проверки состояния здоровья, возвращающий простое время устройства.
c17260
train
{ "resource": "" }
Вернуть список этапов рабочего процесса. Возвращает: dict, ресурсы указанного pb
c17280
train
{ "resource": "" }
Получить словарь всех известных определений рабочих процессов. Возвращает list[dict]
c17300
train
{ "resource": "" }
Получить свойство объекта расписания.
c17320
train
{ "resource": "" }
Получить уровень репликации сервиса. Аргументы: service_id (str): Идентификатор сервиса Docker Swarm Возвращает: str, уровень репликации сервиса
c17340
train
{ "resource": "" }
Обрабатывает события, связанные с общим состоянием SDP. Эта функция запускает цикл обработки событий, который непрерывно проверяет и отвечает на события изменения состояния SDP.
c17360
train
{ "resource": "" }
Получите все значения в списке, хранящемся под ключом. Аргументы: ключ (str): Ключ, где хранится список. транзакция (bool): True, начните блок транзакции. По умолчанию — False. Возвращает: список: значения в списке, упорядоченные по индексу списка.
c17380
train
{ "resource": "" }
Обновите определение рабочего процесса конфигурации PB. Аргументы: pb_config (dict): Словарь конфигурации PB Вызывает: RunTimeError, если определение рабочего процесса (идентификатор, версия), указанное в sbi_config, неизвестно.
c17400
train
{ "resource": "" }
Сбросьте журналирование для процесса сервиса. Все зарегистрированные сообщения направляются на фронтенд. Если требуется какая-либо фильтрация, она должна производиться на стороне сервиса.
c17420
train
{ "resource": "" }
Функция для внедрения параметров командной строки в OptionParser Python.
c17440
train
{ "resource": "" }
Преобразуйте правую часть уравнения в операции с матрицами CVXOPT.
c17460
train
{ "resource": "" }
Создайте объект Cookies на основе данных заголовков ответа.
c17480
train
{ "resource": "" }
настройте список вызовов после того, как файл дела был распарсен и автоматические модели JIT загружены
c17500
train
{ "resource": "" }
Установите атрибут существующего параметра. Используйте для изменения атрибута, унаследованного от родительских моделей. См. описание аргументов в self.param_define.
c17520
train
{ "resource": "" }
Проверьте согласованность данных Vn и Vdcn, если они подключены к Бусу или Узлу. :return None
c17540
train
{ "resource": "" }
Документ справки по созданию классов
c17560
train
{ "resource": "" }
Возвращает индекс листового автобуса, индекс линии и внешний ключ линии. Возвращает --------- (list, list, list) или DataFrame
c17580
train
{ "resource": "" }
Подпишитесь на канал. Полученные сообщения должны быть подтверждены.
c17600
train
{ "resource": "" }
Выполните поиск в ботс.инфо для разрешения botid в userid. Аргументы: botid (строка): ID бота Slack для поиска. Возвращает: строка: значение userid
c17620
train
{ "resource": "" }
Антипроскальзывающий лимиттер для состояния переменных. Сбрасывает ограниченные переменные и дифференциальные уравнения. :param xidx: индексы переменных состояния :param xmin: нижняя граница :param xmax: верхняя граница :type xidx: матрица, список :type xmin: матрица, число с плавающей точкой, целое число, список :type xmax: матрица, число с плавающей точкой, целое число, список
c17640
train
{ "resource": "" }
Функция, которая чем чаще вызывается, тем дольше и дольше ждёт. Она может использоваться для постепенного снижения скорости запуска служб, если они неудачно завершаются.
c17660
train
{ "resource": "" }
Сохраните конфигурацию системы и процедур в файл с форматом rc. Параметры --------- file_path : str путь к файлу конфигурации. Пользователя будут просить подтвердить, если файл уже существует. Возвращает ------- None
c17680
train
{ "resource": "" }
Попробуйте автоматически преобразовать строки, форматированные как таблицы, в вложенные структуры списков. Для этого функция фактически применяет функцию genfromtxt ко всем файлам в выходных данных и передает ей дополнительные kwargs. Аргументы: result (dict): результат, который нужно разобрать. dtypes (dict): словарь, содержащий спецификацию dtype для выполнения парсинга для каждого доступного имени файла. В документации numpy по genfromtxt более подробно описано, как форматировать эти данные.
c17700
train
{ "resource": "" }
Запустите одну симуляцию, используя возможности SimulationRunner. Эта функция используется ParallelRunner'ом в методе run_simulations для размещения процесса выполнения симуляций по списку параметров. Аргументы: parameter (dict): комбинация параметров для симуляции.
c17720
train
{ "resource": "" }
Вычислите массив площадей треугольников, заданных тремя массивами вершин треугольников. `p1`, `p2`, `p3` — три массива размером N×2, содержащие вершины треугольников.
c17740
train
{ "resource": "" }
Удалите все пиксели из изображения, кроме точек разветвления изображение - скелетированное изображение mask - маска пикселей, которые исключены из рассмотрения 1 0 1 -> ? 0 ? 0 1 0 -> 0 1 0 0 1 0 -> 0 ? 0
c17760
train
{ "resource": "" }
Медианный фильтр с октаэдрической формой data - массив данных, который нужно отфильтровать с помощью медианного фильтра. mask - маска значимых пикселей в данных radius - радиус круга, вписанного в фильтрующий октаэдрический многоугольник percent - концептуально, упорядочить значимые пиксели в октаэдрическом многоугольнике, их подсчитать и выбрать пиксель с индексом, равным percent * count / 100. Проще говоря, 50 означает медиану. возвращает отфильтрованный массив. В областях, где фильтр среднего не пересекается с маской, результат фильтрации не определен, но на практике это будет самым низким значением в допустимой области.
c17780
train
{ "resource": "" }
Оценка решения уравнения Пуассона Уравнение Пуассона решается для векторного поля градиентов, равного h^2/4, и, в данном контексте, используется граничное условие, при котором x равно нулю для фоновых пикселей. Также мы приравниваем h^2/4 к 1, чтобы показать, что каждый пиксель находится на расстоянии 1 от своих соседей. Оценивание завершается после max_iter итераций или если процент фронтальных пикселей, заданный процентилем, отличается от прошлого значения на меньшую долю, чем коэффициент сходимости. Некоторые идеи взяты из Gorelick, "Репрезентация и классификация образов с использованием уравнения Пуассона", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, том 28, № 12, 2006 image - двоичное изображение с фронтальными пикселями, обозначенными как True gradient - заданное величиной градиента между соседними по четырем сторонам пикселями max_iter - максимальное количество итераций на данном уровне convergence - целевое доля из прошлого и последующего значения percentile - измерение сходимости для заданного процентиля
c17800
train
{ "resource": "" }
Рассчитывает затраты на назначение между обнаружениями и 'пустыми' местами. Чем меньше затраты, тем лучше. @param detections_1: список ячеек размером n в предыдущей кадре @param detections_2: список ячеек размером m в текущем кадре @return: матрица затрат (n+m)x(n+m), расширенная затратами на сопоставление ячеек с пустотой
c17820
train
{ "resource": "" }
1. Измерение информации о корреляции
c17840
train
{ "resource": "" }
Ограниченная многофакторная оптимизация Левенберга-Маркуарта Минимизируйте сумму квадратов заданной функции с использованием алгоритма Левенберга-Маркуарта. Ограничения на параметры применяются с помощью преобразований переменных, как описано в руководстве пользователя MINUIT авторов Фреда Джеймса и Маттиаса Винклера. Параметры: * func - функция, которую нужно вызвать для оптимизации. * x0 - начальная оценка для минимизации. * bounds - пара (min, max) для каждого элемента x, задающая границы для этого параметра. Используйте None для min или max, если границы в данном направлении отсутствуют. * args - любые дополнительные аргументы для вызова функции func передаются в этот кортеж. Возвращает: (x, {cov_x, infodict, mesg}, ier) Возвращает параметры, описанные в функции scipy.optimize.leastsq. Параметры x и con_v скорректированы с учетом преобразования переменных, infodict не скорректирован. Дополнительные аргументы ключевые слова передаются напрямую в алгоритм scipy.optimize.leastsq.
c17860
train
{ "resource": "" }
Возвращает список имен всех баз данных для этой экземпляра.
c17880
train
{ "resource": "" }
Используется функциями случайных значений для выбора персонажа.
c17900
train
{ "resource": "" }
Конвертирует идентификатор снимка, переданного как снимок, в объект CloudBlockStorageSnapshot.
c17920
train
{ "resource": "" }
Возвращает список всех тревог, созданных для этой сущности.
c17940
train
{ "resource": "" }
Возвращает размер объекта-подобного файлу.
c17960
train
{ "resource": "" }
Возвращает список имен всех контейнеров с поддержкой CDN.
c17980
train
{ "resource": "" }
Создает менеджера для управления взаимодействием с контейнерами.
c18000
train
{ "resource": "" }
Данный итерируемый объект просматривается для отображения контента пользователю. Если опциональный параметр `attr` не равен None, то атрибут каждого просматриваемого объекта будет выведен. Функция завершит работу программы, если пользователь выберет опцию выхода.
c18020
train
{ "resource": "" }
Удалить активы CDN **Аргументы:** - `service_id`: ID службы, от которой необходимо удалить. - `url`: URL, по которому необходимо удалить активы. - `all`: Когда значение True, удаляются все активы, ассоциированные с `service_id`. Необходимо указывать как `url`, так и `all` одновременно нельзя.
c18040
train
{ "resource": "" }
Возвращает настройку перманентности сеанса для указанного балансировщика нагрузки.
c18080
train
{ "resource": "" }
Создает клиента для работы с очередями.
c18100
train
{ "resource": "" }
При просмотре результатов поддомена, это вернет следующую страницу, используя тот же лимит. Если больше нет результатов, будет вызвано исключение NoMoreResults.
c18120
train
{ "resource": "" }
Возвращает пользователя, указанного по ID, пользовательскому имени или email. Поскольку более одного пользователя может иметь один и тот же email, поиск по этому термину вернет список из одного или более объектов User. Поиск по пользовательскому имени или ID вернет одного пользователя. Если ищется user_id, который не принадлежит текущему аккаунту, будет вызвано исключение Forbidden. При поиске по пользовательскому имени или email будет вызвано исключение NotFound, если не найден совпадающий пользователь.
c18140
train
{ "resource": "" }
Удаляет указанный вебхук из этой политики.
c18160
train
{ "resource": "" }
Дана область, возвращает конечную точку для данной области или конечную точку для области ALL, если не найдено совпадение. Если не найдено совпадения, возвращается None, и обработка проблемы оставляется на усмотрение вызывающего метода.
c18180
train
{ "resource": "" }
ТОЛЬКО ДЛЯ АДМИНИСТРАТОРОВ. Удаляет арендатора из системы. Операции отмены нет, поэтому вы должны быть уверены, что арендатор, который вы указываете, действительно тот арендатор, который вы хотите удалить.
c18200
train
{ "resource": "" }
Загрузить набор фактов в базу данных CLIPS. C эквивалент команды CLIPS load-facts. Факты можно загрузить из строки или из текстового файла.
c18220
train
{ "resource": "" }
Найти класс по его имени.
c18240
train
{ "resource": "" }
Извлеките класс. Приблизительный эвристический аналог команды CLIPS undefclass на Python. Объект больше не может быть использован после вызова этого метода.
c18260
train
{ "resource": "" }
Баги исправляют контекст для добавления функций-утилит. Настроено base_url и функция-утилита get_url().
c18280
train
{ "resource": "" }
Отправите команду на паузу приемнику через HTTP POST.
c18300
train
{ "resource": "" }
Объедините видеоклипы и выведите готовый видеофайл в директорию вывода.
c18320
train
{ "resource": "" }
Краткий способ замены ожидающего Order MarketIfTouched в Лицевом счете Аргументы: accountID : идентификатор Лицевого счета orderID : идентификатор стопового Order MarketIfTouched для замены kwargs : аргументы для создания MarketIfTouchedOrderRequest Возвращает: v20.response.Response, содержащий результаты отправки запроса
c18340
train
{ "resource": "" }
Создаёт аккуратный XML-файл с использованием DOCTYPE, и сжимает его, если это необходимо.
c18360
train
{ "resource": "" }
Создайте список строк, включающий всю информацию. Каждая строка состоит из нескольких RunResults.
c18380
train
{ "resource": "" }
Запустить обработчик ограничений по памяти. @return Ничего или обработчик ограничений по памяти для вызова cancel().
c18400
train
{ "resource": "" }
Сжать файл до приблизительно maxSize байт путём удаления строк из середины файла.
c18420
train
{ "resource": "" }
Создать словарь свойств->Ожидаемый результат из информации, закодированной в имени файла.
c18440
train
{ "resource": "" }
Прочитайте строки файла из указанной подсистемы. Не включайте название подсистемы в название параметра. Вызывайте только этот метод, если указанная подсистема доступна.
c18460
train
{ "resource": "" }
Создать командную строку для выполнения из имени исполняемого файла, пользовательских опций и входного файла для анализа. Этот метод можно переопределить, например, если некоторые опции должны быть включены или порядок аргументов необходимо изменить. Все пути, передаваемые в этот метод (исполняемый файл, задачи и свойственный файл), являются либо абсолютными, либо относительными и уже сделаны относительно указанного рабочего каталога. @param executable: путь к исполняемому файлу инструмента (обычно результат выполнения executable()). @param options: список опций в том же порядке, что и в XML-файле. @param tasks: список задач, которые должны быть проанализированы с помощью инструмента за один запуск. В большинстве случаев у нас есть только один входной файл. @param propertyfile: содержит спецификацию для верификатора. @param rlimits: Этот словарь содержит ресурсные ограничения для запуска, например: ограничение времени, мягкое ограничение времени, жесткое ограничение времени, ограничение памяти, ограничение ядер процессора. Все записи в rlimits являются необязательными, поэтому проверяйте наличие перед использованием!
c18480
train
{ "resource": "" }
Инициализировать подсистемы аутентификации.
c18500
train
{ "resource": "" }
Парсинг умной поисковой строки для VRF Это вспомогательная функция для умного поиска VRF для упрощенного модульного тестирования парсера.
c18520
train
{ "resource": "" }
Расширьте словарь запроса метки в предложении WHERE. Если вам нужно добавить префикс к каждому ссылке на столбец в виде имени таблицы, она может быть предоставлена через аргумент table_name.
c18540
train
{ "resource": "" }
Возвращает список совпадений имен пулов
c18560
train
{ "resource": "" }
Поиск VRF. Сопоставляется с функцией :py:func:`nipap.backend.Nipap.search_vrf` в фонте базы данных. Пожалуйста, обратитесь к документации функции фонта базы данных за информацией относительно аргументов ввода и возвращаемых значений.
c18580
train
{ "resource": "" }
Получите префиксные данные из NIPAP
c18600
train
{ "resource": "" }
Исполнить выходных в формате сообщения, содержащих уровень жесткость 'ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ'. Чтобы передать информацию об исключении, используйте ключевое слово argument exc_info со значением true, например: await logger.warning("Хьюстон, у нас есть некоторая проблема", exc_info=1)
c18620
train
{ "resource": "" }
Проверяет, допустим ли запрос из Layers или QueryLayers.
c18640
train
{ "resource": "" }
декоратор для кодирования и декодирования геометрий
c18660
train
{ "resource": "" }
Нарисуй каждую видимую сетку в сцене с точки зрения камеры сцены и освещенную ее светом.
c18700
train
{ "resource": "" }
Настройка сетевых параметров, специфичных для платформы
c18720
train
{ "resource": "" }
Разрешите входную информацию, введенную в виде значений опций, с конфигурационными значениями. Если предоставлены значения опций (переданные как `variable`), они возвращаются без изменений. Если `variable` равно None, сначала ищем значение в конфигурации. Если не найдено конфигурационное значение, выбрасывается ошибка. Параметры --------- variable: строка или числовое Значение, введенное пользователем в качестве ввода. variable_name: строка Название переменной, для ясности в сообщении об ошибке. config_key: строка Ключ в конфигурации, значение которого может быть использовано для заполнения переменной. config: ConfigParser Содержит ключи/значения в .apparatecfg
c18740
train
{ "resource": "" }
Возвращает информацию о праве за демаркационной линией для указанного раздела. Может вернуть null, если права не были созданы в магазине для указанного раздела. :param partition_id: Идентификатор раздела. :type partition_id: str :return: Информация о праве для раздела, или `None`. :rtype: ~azure.eventprocessorhost.lease.Lease
c18760
train
{ "resource": "" }
Обновляет статус насоса и записывает обновление в консоль.
c18780
train
{ "resource": "" }
Инициализирует контрольную точку раздела и хранилище аренды, а затем вызывает run async.