_id stringlengths 2 7 | title stringclasses 1 value | partition stringclasses 3 values | language stringclasses 1 value | meta_information dict | text stringlengths 5 1.76k |
|---|---|---|---|---|---|
c248220 | train | {
"resource": ""
} | Выполняйте все необходимые действия при начале задачи.
Параметры:
task_name (str): название начинающейся задачи
record (logging.LogRecord): журнал с полной информацией
Возвращает:
None | ||
c248240 | train | {
"resource": ""
} | Загружает указанный поток конфигурации в словарь, пытаясь использовать разные форматы при необходимости.
Аргументы:
virt_fd (str): файловый объект, который содержит конфигурацию виртуализации, которую нужно загрузить.
Возвращает:
dict: загруженная конфигурация виртуализации | ||
c248260 | train | {
"resource": ""
} | Сгенерировать пару ключей SSH с этим префиксом.
Возвращает:
None
Генерирует:
RuntimeError: если не удается создать ключи | ||
c248280 | train | {
"resource": ""
} | Временный способ настройки хостовских скриптов
TODO:
удалить, как только опция "ovirt-scripts" будет устаревшей
Аргументы:
host_metadata (dict): метаданные хоста для настройки скриптов
Возвращает:
dict: обновленные метаданные | ||
c248300 | train | {
"resource": ""
} | проверь разрешения пользователя | ||
c248320 | train | {
"resource": ""
} | Верните объединение двух наборов длин волн.
Объединение рассчитывается с использованием `numpy.union1d`, если один или оба из них равны `None`.
Соединенный результат иногда может содержать числа, которые почти равны, но различаются на уровне как 1E-14. Эти близко расположенные значения могут вызвать проблемы из-за эффективно дублирующихся значений длины волны. Следовательно, значения длины волны, различия между которыми меньше или равны ``pysynphot.spectrum.MERGETHRESH`` (по умолчанию равны 1E-12), считаются одинаковыми.
Параметры
---------
- `waveset1`, `waveset2` : array_like или `None`
Наборы длин волн для объединения.
Возвращает
----------
- `MergedWaveSet` : array_like или `None`
Объединенный набор длин волн. Он равен `None`, если оба входных значения равны `None`. | ||
c248340 | train | {
"resource": ""
} | Преобразуйте длины волны внутреннее представление ангстрем. Для внутреннего использования только. | ||
c248360 | train | {
"resource": ""
} | Сопоставьте имя файла с его фактическим путем.
Параметры
----------
filename : str
Имя файла для поиска.
Возвращает
-------
path : str
Полный путь к файлу в каталоге данных. | ||
c248380 | train | {
"resource": ""
} | Выполняем hmmalign и преобразуем вывод в формате выравнивания fasta.
Параметры
----------
hmm: str
путь к файлу hmm
sequences: str
путь к файлу с последовательностями для выравнивания
output_file: str
записываем последовательности в этот файл
Возвращает
-------
ничего | ||
c248400 | train | {
"resource": ""
} | Извлеките `reads_to_extract` из `database_fasta_file` и поместите их в `output_file`.
Параметры
---------
`reads_to_extract`: Iterable строк
Идентификаторы чтений, которые необходимо извлечь
`database_fasta_file`: строка
Путь к файлу FASTA, содержащему чтения
`output_file`: строка
Путь к файлу, куда их поместить
Возвращает
---------
Ничего | ||
c248420 | train | {
"resource": ""
} | Удалить последовательности из файла выравнивания, имена которых указаны в `sequence_names`.
Параметры
----------
sequence_names: список строк
имена последовательностей для удаления
input_alignment_file: строка
путь к файлу выравнивания для удаления
output_alignment_file: строка
путь к файлу выравнивания для записи
Возвращает
---------
int: количество последовательностей, записанных в файл | ||
c248440 | train | {
"resource": ""
} | Получить список всех имен коллекций в выбранной базе данных | ||
c248460 | train | {
"resource": ""
} | Печатает все состояния и их вероятности стационарного состояния. Не рекомендуется для больших пространств состояний. | ||
c248480 | train | {
"resource": ""
} | Сохраняет последовательность QR-кодов в `out`.
Если `out` - это имя файла, этот метод модифицирует имя файла и добавляет
«<Количество QR-кодов>-<Текущий QR-код>» к нему.
«structured-append.svg» становится (если последовательность содержит два QR-кода):
«structured-append-02-01.svg» и «structured-append-02-02.svg».
Пожалуйста, обратите внимание, что использование файла или файлоподобного объекта может привести к
неправильному формату сериализации, поскольку все QR-коды записываются в один выходной поток.
См. :py:meth:`QRCode.save()` для подробного перечисления параметров. | ||
c248500 | train | {
"resource": ""
} | Берёт терминатор.
:param buff: Байт-буфер.
:param capacity: Символьная емкость.
:param ver: ``None`` если записывается QR-код, «M1», «M2», «M3» или «M4» если записывается микроскопический QR-код.
:param length: Длина потока бит данных. | ||
c248520 | train | {
"resource": ""
} | Возвращает константу для указанного уровня ошибки.
Эта функция возвращает `None`, если предоставленный параметр равен `None` и `accept_none` установлен в `True` (по умолчанию `False`). Если `error` равен `None` и `accept_none` установлен как `False`, или если предоставленный параметр не может быть сопоставлен с допустимым уровнем ошибки QR-кода, будет вызвано исключение `ErrorLevelError`.
:param error: Строка или `None`.
:param bool accept_none: Указывает, принимается ли `None` как уровень ошибки.
:rtype: int | ||
c248540 | train | {
"resource": ""
} | Скопируйте несчитающиеся поля из исходной информации. | ||
c248560 | train | {
"resource": ""
} | Выберите оставшиеся контейнеры, которые не были приоритизированы для начала | ||
c248580 | train | {
"resource": ""
} | Обратный вызов инициирован при получении сообщения от RabbitMQ, и оно передаётся в индекс Elasticsearch. | ||
c248600 | train | {
"resource": ""
} | Переопределено для предотвращения выбора пользователя слишком многих экземпляров. | ||
c248620 | train | {
"resource": ""
} | Получить количество доступных ЦПУ | ||
c248640 | train | {
"resource": ""
} | Найдите путь к установке ArcGIS Desktop.
Ключи для проверки:
- НАСТРОЙКИ_РЕГИСТРА_НАСТР (HKLM)/SOFTWARE/ESRI/ArcGIS 'RealVersion' — это версия, на основе которой можно продолжить по следующему пути:
- НАСТРОЙКИ_РЕГИСТРА_НАСТР (HKLM)/SOFTWARE/ESRI/DesktopXX.X 'InstallDir'. Где XX.X — это версия.
Может понадобиться проверить также НАСТРОЙКИ_РЕГИСТРА_НАСТР (HKLM)/SOFTWARE/Wow6432Node/ESRI. | ||
c248660 | train | {
"resource": ""
} | Изменяет все стили узлов | ||
c248680 | train | {
"resource": ""
} | Найти библиотеку или фреймворк, использующий семантику dyld | ||
c248700 | train | {
"resource": ""
} | Определите местоположение по умолчанию кэша.
Это возвращает переменную окружения ``PYTHON_EGG_CACHE``, если она установлена.
В противном случае на Windows она возвращает подкаталог 'Python-Eggs' из каталога 'Application Data'. На всех остальных системах это '~/.python-eggs'. | ||
c248720 | train | {
"resource": ""
} | Добавь узел типа cls в граф, если он еще не существует под заданным именем. | ||
c248740 | train | {
"resource": ""
} | Восстанавливает ранее скрытую вершину обратно в граф. | ||
c248760 | train | {
"resource": ""
} | Декодируйте бинарную строку в список в памяти.
Дано, что S - это бинарная строка. | ||
c248780 | train | {
"resource": ""
} | Процесс будет обрабатывать флаги и задавать атрибуты в объект соответствующим образом.
Объект "obj" получит атрибуты, названные в соответствии с флагами, предоставленными в "flags", и значениями истинно/ложно, соответствующими результатам применения каждого значения флага из "flags" к flag_field. | ||
c248800 | train | {
"resource": ""
} | Заменить функцию представления на обычную и мобильную версии.
Например::
def view():
...
@mobilized(view)
def view():
...
Вторая функция — это мобильная версия представления. Оригинальная функция перезаписывается, а декоратор выбирает соответствующую функцию на основе ``request.MOBILE``. | ||
c248820 | train | {
"resource": ""
} | Если приемник сигнала возвращает значение, мы заменяем исходное значение последним вернутым значением.
:param original: Исходное значение
:param results: Результаты из сигнала | ||
c248840 | train | {
"resource": ""
} | Анализируйте аргументы строки запроса или родительские включения для включений.
:параметр включений: Словарь аргументов строки запроса или включений. | ||
c248860 | train | {
"resource": ""
} | Установите заголовок Cookie. | ||
c248880 | train | {
"resource": ""
} | Установите значение параметра системы на определенное значение. | ||
c248900 | train | {
"resource": ""
} | Создайте новое устройство оповещения на основе команды панели. | ||
c248920 | train | {
"resource": ""
} | Объедините список фактов в формате XML с основным документом файлом и очистите.
Метод `toxml` должен взять на себя перевод всего в кодировке UTF-8. | ||
c248940 | train | {
"resource": ""
} | Массив Лоренца | ||
c248960 | train | {
"resource": ""
} | Дифференциальный сечение
dsigma/dEg = Amax(Tp) * F(Tp,Egamma) | ||
c249000 | train | {
"resource": ""
} | Получить список всех отпусков. | ||
c249040 | train | {
"resource": ""
} | Создает ExperimentPool на основе всех параметров произведения.
:param environments: например, [('simple_arm', 'default'), ('simple_arm', 'high_dimensional')]
:type environments: список пар (название среды, имя конфигурации)
:param babblings: например, ['motor', 'goal']
:type babblings: список режимов работы голосов
:param interest_models: например, [('random', 'default')]
:type interest_models: список пар (название модели интересов, имя конфигурации)
:param sensorimotor_models: например, [('non_parametric', 'default')]
:type sensorimotor_models: список пар (название модели сенсоромоторной обратной связи, имя конфигурации)
:param evaluate_at: индексы, определяющие, когда проводить оценку
:type evaluate_at: список из int
:param bool same_testcases: следует ли использовать одни и те же тестовые случаи для всех экспериментов | ||
c249060 | train | {
"resource": ""
} | Обновите изотропный эволюционный путь
:type es: CMAEvolutionStrategy | ||
c249080 | train | {
"resource": ""
} | сохраняет данные логгера в другой набор файлов, для `switch=True` также префикс имени логгера меняется на новое значение | ||
c249100 | train | {
"resource": ""
} | Мультимодальная функция Швefel с доменом [-500..500] | ||
c249120 | train | {
"resource": ""
} | Проверяет и нормализует индекс диапазона ячеек.
>>> _clean_index(0, 10)
0
>>> _clean_index(-10, 10)
0
>>> _clean_index(10, 10)
Traceback (most recent call last):
...
IndexError: Индекс ячейки вне диапазона.
>>> _clean_index(-11, 10)
Traceback (most recent call last):
...
IndexError: Индекс ячейки вне диапазона.
>>> _clean_index(None, 10)
Traceback (most recent call last):
...
TypeError: Индексы ячеек должны быть целыми числами, передан NoneType. | ||
c249140 | train | {
"resource": ""
} | Собрание листов в этом документе. | ||
c249160 | train | {
"resource": ""
} | Попробуйте разобрать `v` как валюта; отфильтруйте по коду страны.
Если `v` — числовое значение, попробуйте `by_code_num()`; в противном случае попробуйте:
1) если `v` — 3-буквенный заглавный текст: `by_alpha3()`
2) точное совпадение символа: `by_symbol()`
3) точное совпадение кода страны: `by_country()`
4) нечеткое совпадение по значениям символов на основе их некоторого правила: `by_symbol_match()`
Параметры:
- `v`: либо iso4217 числовой код, либо строка.
- `country_code`: Опционально, iso3166 alpha2 код страны.
Возвращает:
- Список объектов `Currency`, найденных по указанным критериям. | ||
c249180 | train | {
"resource": ""
} | Создайте подмножество случайных фраз, время для которых составляет приблизительную часть от полного корпуса. Фразы выбираются по такому принципу, чтобы суммарная продолжительность всех фраз составляла примерно такую же долю, как и полный корпус.
Аргументы:
relative_duration (float): Значение от 0 до 1. (например, 0.5 создаст подмножество, длительность которого составляет примерно 50% от полного корпуса)
balance_labels (bool): Если True, метки выбранных фраз будут столь же сбалансированы, насколько это возможно. Таким образом, количество/продолжительность каждой метки внутри подмножества будет равным.
label_list_ids (list): Список идентификаторов списков меток. Если не указано ничего, учитываются все списки меток для их балансировки. В противном случае учитываются только те, которые входят в список.
Возвращает:
Subview: Подмножество, обозначающее подмножество. | ||
c249200 | train | {
"resource": ""
} | Вернуть строку, в которой все метки объединены вместе.
Порядок меток определяется их начальной позицией.
Если перекрытие между двумя метками больше ``overlap_threshold``, выбрасывается исключение.
Аргументы:
- delimiter (str): Строка, используемая для соединения двух последовательных меток.
- overlap_threshold (float): Максимальное перекрытие между двумя последовательными метками.
Возвращает:
- str: Строка, в которой все метки объединены вместе.
Пример:
```python
>>> ll = LabelList(idx='some', labels=[
>>> Label('a', start=0, end=4),
>>> Label('b', start=3.95, end=6.0),
>>> Label('c', start=7.0, end=10.2),
>>> Label('d', start=10.3, end=14.0)
>>> ])
>>> ll.join(' - ')
'a - b - c - d'
``` | ||
c249220 | train | {
"resource": ""
} | Вернуть словарь, содержащий количество секунд,
каждая значение-метка которой встречается в этом возгласе.
Аргументы:
label_list_ids (list): Если не равно None, учитываются только метки из
списков меток, у которых есть идентификатор, содержащийся
в этом списке.
Возвращает:
dict: Словарь, содержащий количество секунд
со значением метки в качестве ключа. | ||
c249240 | train | {
"resource": ""
} | Создайте экземпляр загрузчика с указанным именем.
Аргументы:
type_name: Имя загрузчика.
Возвращает:
Экземпляр загрузчика указанного типа. | ||
c249260 | train | {
"resource": ""
} | Создайте буфер для каждого этапа в пайплайне. | ||
c249280 | train | {
"resource": ""
} | Чтение аудиофайла по кадрам. Кадры выдаются друг за другом.
Аргументы:
file_path (str): Путь к файлу для чтения.
frame_size (int): Количество выборок в каждом кадре.
hop_size (int): Количество выборок между двумя кадрами.
start (float): Время начала в секундах, с которого нужно читать.
end (float): Время окончания в секундах, до которого читать.
`inf` означает до конца файла.
buffer_size (int): Количество выборок, которое нужно загрузить в память одновременно
и вернуть как один блок.
Точное количество загруженных выборок зависит от размера блока
используемой библиотеки audioread. Таким образом, оно может быть
в x раз больше, где x обычно равно 1024 или 4096.
Возвращает:
Генератор: Генератор, который выдает кортеж для каждого кадра.
Первый элемент — это кадр, а второй элемент — логическое значение,
указывающее, является ли это последним кадром. | ||
c249300 | train | {
"resource": ""
} | Открыть файл и вернуть объект, похожий на файл.
:param str filename: Относительный относительный к корню хранилища имя файла
:param str mode: Режим открытия, ((r|w)b?)
:raises FileNotFound: Если пытаетесь прочесть файл, который не существует | ||
c249320 | train | {
"resource": ""
} | Контекстный менеджер для использования в ситуациях, когда нужно создавать сущности при упаковке и распаковке. | ||
c249340 | train | {
"resource": ""
} | Получите словарь, описывающий изменения всех графов.
Ключи — это названия графов. Их значения — это словари новых значений атрибутов этих графов, с `None` для удалённых ключей. В этих графических словарях также есть специальные ключи 'node_val' и 'edge_val', описывающие изменения в атрибутах вершин и рёбер, а также 'nodes' и 'edges', полные булевых значений, указывающих на то, существует ли вершина или ребро. | ||
c249360 | train | {
"resource": ""
} | Генератор для времен последовательных событий слияния
Аргументы:
``backward`` (``bool``): ``True`` для движения назад во времени (т.е. от листьев к корню), иначе ``False`` | ||
c249380 | train | {
"resource": ""
} | Выполните обход в порядке сложения (inorder traversal) объектов ``Node`` в этом ``Tree``.
Аргументы:
- ``leaves`` (``bool``): ``True`` для включения листьев, в противном случае ``False``.
- ``internal`` (``bool``): ``True`` для включения внутренних узлов, в противном случае ``False``. | ||
c249400 | train | {
"resource": ""
} | Подсчитайте, сколько узлов уже есть у персонажа, чье имя начинается с тех же букв. | ||
c249420 | train | {
"resource": ""
} | Внутренний. Связь с внутренними функциями вызывается. | ||
c249440 | train | {
"resource": ""
} | Если возможно, передай обработку касания, в противном случае выберите что-то. | ||
c249460 | train | {
"resource": ""
} | Создайте справочник, содержащий статистику узла, подготовленную для сериализации с помощью pickle'а. | ||
c249480 | train | {
"resource": ""
} | Сделай так, чтобы мои данные точно соответствовали правилам в моем правилене на текущий момент. | ||
c249500 | train | {
"resource": ""
} | Перебрать всех моих аватаров, независимо от того, какому персонажу они принадлежат. | ||
c249520 | train | {
"resource": ""
} | Создайте таблицы и индексы по мере необходимости. | ||
c249540 | train | {
"resource": ""
} | Если карточку тащат, убирайте другие карточки в сторону, чтобы показать место, куда новоприбывшая карточка окажется, если вы её бросите. | ||
c249580 | train | {
"resource": ""
} | Функция преобразует "s" в объект типа bytes, аналогичный django.utils.encoding.force_bytes | ||
c249600 | train | {
"resource": ""
} | Постройте выбранные режимы разложения SVD
Все режимы будут отображены, ключевое слово 'modes' используется только для определения референсных режимов для расчета общей шкалы для визуализации
В первую очередь работа self.calc_svd() происходит, а затем результат отображается в интерактивной фигуре | ||
c249620 | train | {
"resource": ""
} | Объедините небольшой проанализированный результат с большим, эта функция изменит оригинальный «to». | ||
c249640 | train | {
"resource": ""
} | Заполните атрибуты экземпляров с использованием входного словаря.
Входной словарь должен быть правильно оформлен.
На практике он должен быть результатом возвращения аналогичного класса в виде dict().
Параметры
----------
fd : dict
Правильно оформленный словарь, из которого считываются атрибуты
sep : str
Разделитель, используемый для оформления ключей fd (см. self.to_dict())
strip : int
Флаг, указывающий, насколько "обтяжено" должно быть полученное объект (см. self.strip()) | ||
c249660 | train | {
"resource": ""
} | Показывать имена флагов и обрабатывать размер словаря. | ||
c249680 | train | {
"resource": ""
} | Возвращает True, если запись является каталогом. | ||
c249700 | train | {
"resource": ""
} | Чтение нулевым копированием напрямую в буфер. | ||
c249720 | train | {
"resource": ""
} | Помощник по преобразованию объектов, отличных от стандартных, в JSON.
Использование:
simplejson.dumps(data, default=_to_json_default) | ||
c249760 | train | {
"resource": ""
} | Получите пользователя с подписанного токена. | ||
c249780 | train | {
"resource": ""
} | Загрузите параметры, сохраненные в файле ``filename``.
Команда ``p = nonlinear_fit.load_p(filename)`` используется для восстановления значений параметров подгонки, сохраненных с помощью ``fit.dump_p(filename)`` (или ``fit.dump_pmean(filename)``, где ``fit`` имеет тип
:class:`lsqfit.nonlinear_fit`. Структура возвращаемых параметров ``p`` совпадает с структурой ``fit.p`` (или ``fit.pmean``). | ||
c249800 | train | {
"resource": ""
} | Найти записи журнала потоков, связанные с конкретными IP или IP-адресами. | ||
c249820 | train | {
"resource": ""
} | Поиск соответствия между наблюдаемыми и симулированными течениями.
В файле первый столбец содержит наблюдаемые течения, второй — симулированные.
Пример::
33.5, 77.2
34.7, 73.0
Параметры
----------
observed_simulated_file: str
Путь к csv файлу с наблюдаемыми и симулированными течениями.
out_file: str, необязательно
Путь к файлу вывода. Если не указан, результат будет выведен в консоль.
Пример:
.. code:: python
from RAPIDpy.postprocess import find_goodness_of_fit_csv
find_goodness_of_fit_csv(
'/united_kingdom-thames/flows_kingston_gage_noah.csv') | ||
c249840 | train | {
"resource": ""
} | Это создает все таблицы весов сетки ECMWF, используя метод, основанный на весе площади, с использованием RAPID_Toolbox от Esri.
Параметры
----------
in_catchment: str
Путь к файлу шейпбокса бассейна.
catchment_river_id: str
Название поля с идентификатором реки (например, 'DrainLnID' или 'LINKNO').
rapid_output_folder: str
Путь к папке, где будет сгенерирована вся выходная информация RAPID.
rapid_connect_file: str
Путь к файлу связей RAPID.
file_geodatabase: str, опционально
Путь к файле геодатабазы. Если вы используете этот параметр,
in_drainage_line - это имя класса гидрографических элементов сети (ПУСКАЛОСТЬ: Не всегда стабильно с GDAL).
Пример::
from RAPIDpy.gis.workflow import CreateAllStaticECMWFFiles
CreateAllStaticECMWFFiles(
in_catchment="/path/to/catchment.shp",
catchment_river_id="DrainLnID",
rapid_output_folder="/path/to/rapid/output",
rapid_connect_file="/path/to/rapid_connect.csv",
) | ||
c249860 | train | {
"resource": ""
} | Преобразует растровую зональную карту в полигон и затем присоединяет её. Присоединяет объекты на основании атрибута LINKNO. | ||
c249880 | train | {
"resource": ""
} | Убедитесь, что пользователи являются сотрудниками.
Помимо других условий формы PasswordResetForm убедитесь, что пользователь является сотрудником перед отправкой сообщения о сбросе пароля.
:param email: Текстовый адрес электронной почты.
:return: Список пользователей. | ||
c249900 | train | {
"resource": ""
} | Воспроизводит логику в ModelAdmin.forfield_for_foreignkey, заменяя
виджет на измененный выше, инициализируя его с помощью дочернего
админ-сайта. | ||
c249920 | train | {
"resource": ""
} | Создает экземпляр содержимого из класса плагина содержимого.
:param content_plugin_class: Класс плагина содержимого.
:param page: Экземпляр fluent_page, на основе которого создается
экземпляр содержимого.
:param placeholder_name: Название заглушки, определенное в шаблоне.
[ПО УМОЛЧАНИЮ: основной]
:param kwargs: Дополнительные ключевые аргументы, используемые в
создании экземпляра содержимого.
:return: Созданный экземпляр содержимого. | ||
c249940 | train | {
"resource": ""
} | Публикация значимых действий массово | ||
c249960 | train | {
"resource": ""
} | Возвращать сам, если этот объект является черновиком, в противном случае возвращать копию черновика опубликованного элемента. | ||
c249980 | train | {
"resource": ""
} | Переместите данные поля из нескольких уровней внутри гнездованных полей `ModelSubSerializer` в общий словарь проверенных данных. | ||
c250000 | train | {
"resource": ""
} | Создайте HttpResponse для SQL-запросов в профилировочной сессии.
_Сообщества день_ должны содержать объект pstats.Stats для сеанса hotshot.
_Запросы_ должны содержать список SQL-запросов. | ||
c250020 | train | {
"resource": ""
} | Возвращайте множество, содержащее все прокси-классы моделей, которые являются предками указанного класса.
ЗАМЕЧАНИЕ: данная реализация предназначена для Django 1.7, в других версиях, особенно 1.8+, она может работать иначе. | ||
c250040 | train | {
"resource": ""
} | Генератор для парсинга файла requirements.txt
Поддерживает части расширенного формата pip (URL Git) | ||
c250060 | train | {
"resource": ""
} | Временно перенаправьте stdout и stderr в другой поток.
Это может быть полезно для захвата сообщений для удобного анализа или
для перенаправления и эффективного игнорирования их, с местом назначения в
виде чего-то, например, открытого os.devnull.
:param FileIO[str] stream: временная прокси-система для стандартных потоков | ||
c250080 | train | {
"resource": ""
} | Запрашивают повышенные права доступа для набора календарей.
:param tuple permissions - набор словарей со значениями доступа к календарю,
каждый из которых должен содержать значения для `calendar_id` и `permission_level`
:param string redirect_uri - урл, на который перенаправить конечного пользователя после того,
как тот либо предоставит, либо откажет возможности в повышении прав.
В случае обычных учетных записей:
После выполнения этого вызова конечный пользователь будет обязан предоставить
расширенные разрешения на свой календарь с помощью адреса, возвращённого в ответе.
В случае учетных записей сервиса:
После выполнения этого вызова расширенные разрешения будут предоставлены при условии,
что соответствующий диапазон был разрешен для учетной записи.
:return: ответ с расширенными разрешениями.
:rtype: ``dict`` | ||
c250100 | train | {
"resource": ""
} | Дайте имена файлов категории, запросив MediaWiki API. | ||
c250120 | train | {
"resource": ""
} | Запрашивает ESI с помощью URL конечной точки.
Метод не помечен как "приватный", так как его _можно_ использовать
потребляющим кодом, однако, возможно, проще вызвать метод `get_op` вместо этого.
Аргументы:
path: непосредственный URL путь ESI
data: данные для вставки в URL
Возвращает:
Данные ESI | ||
c250140 | train | {
"resource": ""
} | Вернуть вектор положения и скорости для заданной даты и времени. | ||
c250160 | train | {
"resource": ""
} | Создает новый проект.
Возвращает его уникальный идентификатор в DocumentCloud
Пример использования:
>> documentcloud.projects.create("The Ruben Salazar Files") | ||
c250180 | train | {
"resource": ""
} | Сохраните изменения, внесенные в объект на documentcloud.org.
Согласно документации DocumentCloud, редактировать можно следующие поля:
* название
* описание
* document_ids
Ничего не возвращает. | ||
c250200 | train | {
"resource": ""
} | Извлечь текст из файла PDF | ||
c250220 | train | {
"resource": ""
} | Чтобы определить, использовать ли формат с суффиксом `.tar.gz` или `.tgz`, | ||
c250240 | train | {
"resource": ""
} | Подготовьте набор массивов для построения с использованием `pcolor`.
Значения, возвращаемые данным функциям, подходят для непосредственной передачи в `matplotlib.pcolor`, так что пиксели будут правильно центрированы.
Параметры
---------
xi : 1D или 2D массив
Массив координат X.
yi : 1D или 2D массив
Массив координат Y.
zi : 2D массив (необязательно, устарело)
Если `zi` не равен `None`, он возвращается без изменений в выходных данных.
Возвращает
----------
X : 2D массив
Размерность X для `pcolor`
Y : 2D массив
Размерность Y для `pcolor`
zi : 2D массив
Если параметр `zi` не равен `None`, он возвращается без изменений. | ||
c250260 | train | {
"resource": ""
} | Верните серого оттенка версию цветовой карты.
`Источник`__
__ https://jakevdp.github.io/blog/2014/10/16/how-bad-is-your-colormap/ | ||
c250280 | train | {
"resource": ""
} | Принимает список nD массивов и возвращает новый список nD массивов.
Новый список имеет тот же порядок, что и старый. Если один индексированный элемент в старом массиве является нан, то каждый элемент для этого индекса во всех новых массивах в списке будет нан.
Параметры
----------
*arrs : nD массивы.
Возвращает
---------
список
Список nD массивов в том же порядке, что и дано, с синхронизированными индексами nan. |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.