_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.