_id stringlengths 2 7 | title stringclasses 1 value | partition stringclasses 3 values | language stringclasses 1 value | meta_information dict | text stringlengths 5 1.76k |
|---|---|---|---|---|---|
c112620 | train | {
"resource": ""
} | Запишите список ``values`` в память по адресу ``addr`` в DataBank.
:param addr: Адрес для записи
:param values: список значений для записи
:except IndexError: Выдается, если диапазон адресов выходит за пределы допустимого диапазона | ||
c112640 | train | {
"resource": ""
} | Загружает сохраненную в формате pickled версию классификатора, сохраненную в `filepath`. | ||
c112660 | train | {
"resource": ""
} | Проверьте, является ли состояние валидным. | ||
c112680 | train | {
"resource": ""
} | Обёртка для итерации по массиву NumPy | ||
c112700 | train | {
"resource": ""
} | Преобразование одной команды рисования пути в объекты линий и кривых | ||
c112720 | train | {
"resource": ""
} | Частная функция, используемая для обучения стекинговой модели. | ||
c112740 | train | {
"resource": ""
} | Частная рекурсивная функция для построения дерева решений.
Параметры
----------
y_true : матрица индикаторов с обозначением bool
Истинные значения (правильные) меток.
X : массив, подобный массиву, форма = [n_samples, n_features]
Входные образцы.
cost_mat : массив, подобный массиву, форма = [n_samples, 4]
Матрица затрат задачи классификации,
где столбцы представляют затраты: ложных срабатываний, ложных отсутствий,
истинных срабатываний и истинных отсутствий для каждого примера.
Возвращает
-------
Tree : Объект
Контейнер дерева решений
Примечание: это не та же структура, что и объект sklearn.tree.tree | ||
c112760 | train | {
"resource": ""
} | Проверьте состояние одного или нескольких запросов на место экземпляров EC2.
:param requests: Список идентификаторов запросов на место экземпляра EC2.
:type requests: list
:param tags:
:type tags: dict
:return: Список библиотечных экземпляров экземпляра boto.ec2.instance.Instance, созданных при этом, что-то вроде запросов в объекте параметров (None, если запрос все еще открыт, boto.ec2.instance.Reservation, если запрос больше не открыт).
:rtype: list | ||
c112780 | train | {
"resource": ""
} | Проверяет, может быть ли выполнямый деплой завершен. | ||
c112800 | train | {
"resource": ""
} | Уничтожить один или несколько узлов.
:param nodes: Узлы для уничтожения.
:type nodes: ``list``
:return: Список узлов, которые не смогли быть завершены.
:rtype: ``list`` | ||
c112820 | train | {
"resource": ""
} | Преобразует координаты Север, Восток, Вниз в целевую широту, долготу и высоту
Параметры
----------
n : float или numpy.ndarray[float]
Северная NED координата (метры)
e : float или numpy.ndarray[float]
Восточная NED координата (метры)
d : float или numpy.ndarray[float]
Нижняя NED координата (метры)
lat0 : float
Геодезическая широта наблюдателя
lon0 : float
Геодезическая долгота наблюдателя
h0 : float
Высота наблюдателя над геодезической елипсоидой (метры)
ell : Ellipsoid, необязательный
Справочная елипсоида
deg : bool, необязательный
Ввод/вывод в градусах (False: ввод/вывод в радианах)
Результаты
-------
lat : float
Целевая геодезическая широта
lon : float
Целевая геодезическая долгота
h : float
Высота цели над геодезической елипсоидой (метры) | ||
c112840 | train | {
"resource": ""
} | Обрабатывает событие типа MODIFY DynamoDB. | ||
c112860 | train | {
"resource": ""
} | Поочерёдно выдавать фрагменты размером n из списка событий. | ||
c112880 | train | {
"resource": ""
} | Добавляет членов категории и подкатегории в данные. | ||
c112900 | train | {
"resource": ""
} | возвращает HTML-тег img | ||
c112920 | train | {
"resource": ""
} | обновить или назначить новые данные для точки данных | ||
c112960 | train | {
"resource": ""
} | Просто создайте объект для нашего псевдо обратного подключения | ||
c112980 | train | {
"resource": ""
} | Расшифровать пакет ESP
@param esp: зашифрованный пакет ESP
@param key: секретный ключ, используемый для шифрования
@param icv_size: длина ICV, используемая для проверки целостности
@return: действительный пакет ESP, зашифрованный с использованием этого алгоритма
@raise IPSecIntegrityError: если проверка целостности не удалась с помощью алгоритма AEAD | ||
c113000 | train | {
"resource": ""
} | СЕКЦИЯ 9.1.21 ОТЧЕТ О МЕРОВЫХ РАБОТАХ | ||
c113020 | train | {
"resource": ""
} | ИНФОРМАЦИЯ О СИСТЕМЕ ТИП 7 Раздел 9.1.41 | ||
c113040 | train | {
"resource": ""
} | ЗАПРОС ОБ УСЛУГЕ СЕКЦИЯ 9.2.9 | ||
c113060 | train | {
"resource": ""
} | УСТАНОВКА Раздел 9.3.9.2 | ||
c113100 | train | {
"resource": ""
} | АКТИВАЦИЯ ЗАПРОСА КОНТЕКСТА PDP В разделе 9.5.1 | ||
c113120 | train | {
"resource": ""
} | Преобразовать IP-адрес из двоичной формы в текстовое представление | ||
c113140 | train | {
"resource": ""
} | Генератор, который записывает newline-delimited JSON в файл и возвращает элементы из итерируемого объекта. | ||
c113160 | train | {
"resource": ""
} | Объединяет два отчета gcov для файла в один, добавляя количество вызовов на каждой строке. | ||
c113180 | train | {
"resource": ""
} | Определите количество меток определенного типа в группе.
Аргументы::
tag тип метки, которые нужно найти в группе
Возвращает::
количество членов, идентифицированных этим типом метки
Эквивалент в C-библиотеке: Vnrefs | ||
c113200 | train | {
"resource": ""
} | Получить стандартные строковые атрибуты набора данных.
Аргументы::
нет аргументов
Возвращает::
кортеж из 4-х элементов, содержащий:
- метку набора данных в виде строки (атрибут 'long_name')
- единицы измерения набора данных (атрибут 'units')
- формат вывода набора данных (атрибут 'format')
- систему координат набора данных (атрибут 'coordsys')
Значения, возвращаемые функцией 'getdatastrs', являются частью так называемых "стандартных" атрибутов SDS. Эти 4 значения соответствуют соответственно следующим атрибутам::
long_name, units, format, coordsys .
Эквивалент в библиотеке C: SDgetdatastrs | ||
c113220 | train | {
"resource": ""
} | Создать и инициализировать единое поле vdata, возвращая
ссылку на номер vdata.
Аргументы::
fieldName Имя единственного поля в vadata для создания
values Последовательность значений для хранения в поле. Каждое
значение может само быть последовательностью, в таком случае
поле станет многозначным (все вторичные последовательности
должны быть одинаковой длины)
data_type Тип значений (один из констант HC.xxx). Все значения
должны быть одного типа
vName Имя vdata для создания
vClass Класс vdata (строка)
Возвращает::
Ссылку на номер vdata
Аналог в C-библиотеке: VHstoredata / VHstoredatam | ||
c113240 | train | {
"resource": ""
} | Создайте папку для анализа.
Этот метод создаёт папку в случае, если она не была создана, и удаляет файл в папке, если папка уже существовала. | ||
c113260 | train | {
"resource": ""
} | Создать тип данных на основе словаря.
Аргументы:
data: Данные в формате словаря.
{
"name": имя типа данных в виде строки
"data_type": классное имя типа данных в виде строки
"base_unit": базовая единица измерения типа данных
} | ||
c113280 | train | {
"resource": ""
} | Преобразуйте это собрание так, чтобы в нём остались только временные метки, соответствующие шагу времени. | ||
c113320 | train | {
"resource": ""
} | Проверьте, включено ли время в период анализа.
Верните True, если время находится в этом периоде анализа, иначе верните False.
Аргументы:
time: Дата и время, которое нужно проверить.
Возвращает:
Логическое значение. True, если время входит в период анализа. | ||
c113340 | train | {
"resource": ""
} | Напишите файл WEA.
WEA содержит значения излучаемой мощности из файла epw и используется gendaymtx для генерации неба. | ||
c113360 | train | {
"resource": ""
} | Создать DDY из словаря.
Аргументы:
данные = {
"location": схема ladybug Location,
"design_days": [] // список схем ladybug DesignDay
} | ||
c113380 | train | {
"resource": ""
} | Инициализировать RevisedClearSkyCondition на основе периода анализа. | ||
c113400 | train | {
"resource": ""
} | Проверяйте входное значение при каждом вызове get_aligned_collection. | ||
c113420 | train | {
"resource": ""
} | создали netcon для записи скачков | ||
c113440 | train | {
"resource": ""
} | Импортировать правила подключения из электронной таблицы Excel | ||
c113460 | train | {
"resource": ""
} | Получите итератор для объектов, группируемых в этом бакете.
Args:
prefix: необязательный префикс для сопоставления объектов.
delimiter: необязательная строка для симуляции директорий похожих семантик. Возвращаемые объекты
будут теми, чьи имена не содержат делимитатора после префикса. Оставшиеся объекты будут возвращены с обрезанными
именами после делимитатора, с удалением дубликатов (т.е. в качестве псевдодиректорий).
Returns:
Итерируемый список объектов в этом бакете. | ||
c113480 | train | {
"resource": ""
} | Прогнозирование с использованием сохраненной модели в формате SavedModel.
Аргументы:
model_dir: директория, содержащая сохраненную модель
input_csvlines: список строк в формате CSV
Возвращает:
Словарь в виде tensor_name:prediction_list. Обратите внимание, что значение всегда является списком, даже если в input_csvlines была только одна строка. | ||
c113500 | train | {
"resource": ""
} | Отправьте обратно, когда все указанные задания завершены или истекает время ожидания.
Аргументы:
jobs: задание или список заданий, на которые нужно ждать.
timeout: время ожидания в секундах. None (по умолчанию) означает отсутствие таймаута.
Возвращает:
Список заданий, которые теперь завершены, или None, если заданий не было. | ||
c113520 | train | {
"resource": ""
} | Реализует магию мониторинга ячеек для IPython Notebook.
Аргументы:
line: содержимое строки хранения.
Возвращает:
Результат выполнения ячейки. | ||
c113540 | train | {
"resource": ""
} | Разбирает строку в словарь аргументов, расширяя метапеременные из пространства имен. | ||
c113560 | train | {
"resource": ""
} | Используйте онлайн предсказания.
Запускает онлайн предсказательные задачи в облаке и выводит результаты на экран. Для запуска предсказаний на больших наборах данных или сохранения результатов используйте local_batch_prediction или batch_prediction.
Аргументы:
- model_name: имя развернутой модели
- model_version: версия развернутой модели
- data: список строк в формате CSV или Pandas DataFrame, соответствующих схеме модели.
Прежде чем использовать эту функцию, модель должна быть создана. Это можно сделать, запустив две команды gcloud:
1) gcloud beta ml models create NAME
2) gcloud beta ml versions create VERSION --model NAME \\
--origin gs://BUCKET/training_dir/model
или использовать следующие команды datalab:
1) импорт google.datalab как datalab
model = datalab.ml.ModelVersions(MODEL_NAME)
model.deploy(version_name=VERSION,
path='gs://BUCKET/training_dir/model')
Обратите внимание, что модель должна находиться на GCS. | ||
c113580 | train | {
"resource": ""
} | Внутренний помощник собирает все зависимости задачи и возвращает эквивалентный в Airflow синтаксис Python для их спецификации. | ||
c113600 | train | {
"resource": ""
} | Выдает запрос для получения списка таблиц.
Args:
dataset_name: название набора данных для перечисления.
max_results: необязательное максимальное количество таблиц для извлечения.
page_token: необязательный токен для продолжения извлечения.
Возвращает:
Объект с обработанными результатами.
Поднимает:
Исключение, если произошла ошибка при выполнении операции. | ||
c113620 | train | {
"resource": ""
} | Создайте функцию predict_fn, которую можно использовать с LIME для объяснения данных табличного типа. | ||
c113640 | train | {
"resource": ""
} | Вспомогательная функция для _get_data, которая обрабатывает списки словарей. | ||
c113660 | train | {
"resource": ""
} | Издает запрос на вставку данных в таблицу.
Args:
table_name: имя таблицы в виде кортежа компонентов.
rows: данные для заполнения таблицы в виде списка словарей.
Returns:
Объект с разобранным результатом.
Raises:
Исключение, если произошла ошибка при выполнении операции. | ||
c113680 | train | {
"resource": ""
} | Экспортирует таблицу в GCS; блокирует до завершения.
Аргументы:
destination: цель URI(и). Может быть одним URI или списком.
format: формат для экспортируемых данных; один из 'csv', 'json' или 'avro' (по умолчанию 'csv').
csv_delimiter: для CSV-экспортов, разделитель полей. По умолчанию ','.
csv_header: для CSV-экспортов, нужно ли включать начальную строку заголовка. По умолчанию true.
compress: нужно ли сжимать данные на экспорте. Сжатие не поддерживается для формата AVRO. По умолчанию False.
Сообщает:
Объект Job для завершенной задачи экспорта, если она была успешно начата; в противном случае None. | ||
c113720 | train | {
"resource": ""
} | Если задано имя переменной или таблицы, получите Систему наименования классификационных данных (КСНа), если она существует. | ||
c113740 | train | {
"resource": ""
} | Создает граф предсказаний и экспортирует модель.
Аргументы:
last_checkpoint: Путь к последнему файлу чекпоинта с обучением.
output_dir: Путь к каталогу, используемому для выхода модели. | ||
c113780 | train | {
"resource": ""
} | Реализует подкоманду магии BigQuery dataset, используемую для работы с наборами данных
Поддерживаемая синтаксис:
%bq datasets <command> <args>
Команды:
{list, create, delete}
Аргументы:
args: вариативные аргументы, следующие за '%bq datasets command'. | ||
c113800 | train | {
"resource": ""
} | Получите идентификатор по умолчанию проекта.
Возвращает: идентификатор по умолчанию проекта, если таковой имеется, или None. | ||
c113820 | train | {
"resource": ""
} | Удали дистанционные наборы данных, чтобы не произошло утечки конфиденциальной информации. | ||
c113840 | train | {
"resource": ""
} | Возвращает путь к кулинарной книге для данного имени кулинарной книги. | ||
c113860 | train | {
"resource": ""
} | Использовать все действительные ``Ticket`` для указанного пользователя. Это выполняется при выходе пользователя из системы, чтобы гарантировать, что все выданные билеты больше не действительны для будущих попыток аутентификации. | ||
c113880 | train | {
"resource": ""
} | Верните все поля объекта пользователя, которые не входят в список игнорируемых полей. | ||
c113900 | train | {
"resource": ""
} | Убедитесь, что исходные файлы V8 установлены и актуальны. | ||
c113920 | train | {
"resource": ""
} | Система наложения или снятия огневого контроля. | ||
c113940 | train | {
"resource": ""
} | Сделать запрос на вход. | ||
c113960 | train | {
"resource": ""
} | Запрос на информацию о сенсоре одной камеры.
:param blink: Экземпляр Blink.
:param network: ID сети модуля синхронизации.
:param camera_id: Идентификатор камеры для запроса информации о сенсоре. | ||
c113980 | train | {
"resource": ""
} | Внутренняя, одноизображенческая версия @see local_histogram
Заметка: значения вне диапазона гистограммы не учитываются.
Заметка: константа режима "mode" недоступна, вместо неё предоставляется режим "ignore".
Заметка: по умолчанию тип возвращаемых данных — float. | ||
c114000 | train | {
"resource": ""
} | Проверяет, можно ли преобразовать изображение, из которого были извлечены указанные ориентировочные точки, в узнаваемое стандартное пространство интенсивности без потери информации. | ||
c114020 | train | {
"resource": ""
} | Добавляет строку s в переменную окружения PYSPARK_SUBMIT_ARGS | ||
c114040 | train | {
"resource": ""
} | Автоматически запускает индикатор прогресса. | ||
c114060 | train | {
"resource": ""
} | возвращает предварительный просмотр содержимого запроса. | ||
c114080 | train | {
"resource": ""
} | поместить объект во внешний хранилище | ||
c114100 | train | {
"resource": ""
} | Напишите текст для отображения. Обратите внимание, что текст может включать переносы строк. | ||
c114120 | train | {
"resource": ""
} | Метод, который принимает электронную почту и создает связанные сущности.
Аргументы:
---------
e: Электронная почта для проверки.
Возвращает:
--------
Три различных значения: электронную почту, алиас и домен в виде списка. | ||
c114140 | train | {
"resource": ""
} | Метод для предположения полезного пути по списку доменов или поддоменов.
Аргументы:
----------
fDomains: список строк, содержащий домены и (опционально) прозвище.
fFuzzStruct: список строк, содержащий преобразования, которые необходимо выполнить.
Возвращает:
----------
dict: словарь вида `{"domain": "url"}`. | ||
c114160 | train | {
"resource": ""
} | Функция, выполняющая саму перечислительную операцию. | ||
c114200 | train | {
"resource": ""
} | Проверьте уникальность указанного элемента element_id для текущей страницы.
Верните None, если экземпляр еще не связан с страницей. | ||
c114220 | train | {
"resource": ""
} | Обёртка вокруг np.fromfile для поддержки любых объектов вида файлов | ||
c114240 | train | {
"resource": ""
} | Прочитать метаданные объекта и обновить информацию об объекте | ||
c114260 | train | {
"resource": ""
} | Получите таблицу kgXref для сборки 37.
Возвращает
-------
pandas.DataFrame
Таблица kgXref, если загрузка была успешной, иначе None | ||
c114280 | train | {
"resource": ""
} | Исключает значения, имеющие одинаковые индексы с фиксированными параметрами, из вывода функции `func`. Функция `func` должна возвращать гессиан скалярной функции.
Параметры:
:param func: функция гессиана, которую необходимо обернуть. Предполагается, что это гессиан скалярной функции.
Возвращает:
гессиан, соответствующий только свободным параметрам. | ||
c114300 | train | {
"resource": ""
} | Численно интегрируйте систему дифференциальных уравнений.
:параметры args: Упорядоченные аргументы для параметров и независимых
переменных
:ключевые параметры kwargs: Ключевые аргументы для параметров и независимых
переменных
:возврат: | ||
c114320 | train | {
"resource": ""
} | Проверьте, существует ли шаблон. | ||
c114340 | train | {
"resource": ""
} | Сгенерировать возможные варианты написания для данного слова с учетом допустимого расстояния редактирования до двух, если это необходимо.
Аргументы:
word (str): Слово, для которого необходимо вычислить кандидатов на возможное написание.
Возвращает:
set: Множество слов, которые являются возможными кандидатами. | ||
c114360 | train | {
"resource": ""
} | Получите список доступных визуализаторов
Ответы с JSON-списком доступных визуализаторов | ||
c114380 | train | {
"resource": ""
} | Обнови временное состояние во время открытия или закрытия. | ||
c114400 | train | {
"resource": ""
} | Верните список, содержащий виртуальный памятный адрес, длину инструкции и код дизассемблирования для данного бинарного буфера. | ||
c114420 | train | {
"resource": ""
} | Верните атрибут применимого флага файла для файла BFD, который обрабатывается. | ||
c114460 | train | {
"resource": ""
} | Функция для генерации словаря, содержащего коды стран ISO_3166-1 на
имена стран.
Аргументы:
is_legacy_xml (:obj:`bool`): Нужно ли использовать старый список
кодов стран (iso_3166-1_list_en.xml).
Возвращает:
dict: Парное сопоставление кодов стран в качестве ключей
к именам стран в качестве значений. | ||
c114480 | train | {
"resource": ""
} | Возвращает pandas Series с индексами условий столбцов df.
Аргументы:
df: pandas DataFrame со столбцами для диагностики | ||
c114500 | train | {
"resource": ""
} | Перечислите все доступные бэкенды. | ||
c114520 | train | {
"resource": ""
} | Получение соответствующих хэштегов, аккаунтов и статусов. При выполнении поиска выполняются обращения с помощью webfinger, если параметр `resolve` установлен в `True`. Полнотекстовый поиск доступен только если поддерживается инстансом, и он ограничивается статусами, на которые отвечал или был упомянут наблюдавшийся пользователь.
`result_type` может быть одним из "accounts" (аккаунты), "hashtags" (хэштеги) или "statuses" (статусы), для поиска только одного из этих типов объектов.
Укажите `account_id` для получения результатов только для аккаунта с указанным идентификатором.
`offset`, `min_id` и `max_id` можно использовать для пагинации.
Возвращает словарь с результатами поиска, содержащий теги в виде словарей хэштегов. | ||
c114540 | train | {
"resource": ""
} | Обновите профиль для текущего залогиненного пользователя.
Для профиля пользователя:
'note' — это биография пользователя.
'avatar' и 'header' представляют собой изображения. Аналогично загрузке медиа, возможно, вместо изображений можно передать данные изображения и тип MIME, либо имя файла с изображением.
'locked' указывает, нужно ли пользователю вручную одобрять запросы на подписку.
Параметр 'fields' может быть списком до четырех паримени-значение для отображения в профиле пользователя в форме неструктурированной информации.
Функция возвращает обновленный `user dict` для залогиненного пользователя. | ||
c114560 | train | {
"resource": ""
} | Все JSON хуки. Используются в анализе запросов. | ||
c114580 | train | {
"resource": ""
} | Обрабатывает события "клавиша вверх" на указателе | ||
c114600 | train | {
"resource": ""
} | Установите параметр 'фактического шага' для заданного шаблона.
Аргументы:
* patternnumber (целое число): 0-7
* value (целое число): 0-7 | ||
c114620 | train | {
"resource": ""
} | Создайте битовый шаблон, используемый для записи отдельных битов.
Это по сути хранилище числовых констант.
Аргументы:
* functioncode (int): может быть 5 или 15
* value (int): может быть 0 или 1
Возвращает:
Битовый шаблон (строка).
Поднимает:
TypeError, ValueError | ||
c114660 | train | {
"resource": ""
} | Экспорт датафрейма в формат, легко импортируемый в R
Поля индекса по умолчанию объединяются с символом "@", поля столбцов — с точкой "."
:param df:
:param f:
:param index_join:
:param columns_join:
:return: | ||
c114680 | train | {
"resource": ""
} | Создать MultiIndex на основе списка меток и сопоставляющегося regex.
Предоставить словарь уровней иерархии и соответствующий regex для извлечения этого уровня из образцовой метки.
:param df:
:param indices: Кортежи индексов ('label', 'regex'), соответствующих комбинаций
:param strip: Обрезать эти строки из меток перед сопоставлением (например, заголовки)
:param axis=1: Ось (1 = столбцы, 0 = строки)
:return: | ||
c114700 | train | {
"resource": ""
} | Сохранить настройки в JSON-файле
Аргументы:
- filename (строка): имя файла для сохранения | ||
c114720 | train | {
"resource": ""
} | Сначала задается связь экземпляров с конфигурациями конвейеров, затем генерируются файлы шаблонов.
Стоит заметить:
- jsondata: Объекты JSON, содержащие шаблоны. | ||
c114740 | train | {
"resource": ""
} | Проверьте, существует ли функция-лямбда.
Возвращает:
Истина, если функция существует
Ложь, если функции не существует | ||
c114760 | train | {
"resource": ""
} | Создать задачу Spinnaker.
Аргументы:
task_data (str): Определение задачи JSON.
Возвращает:
str: Идентификатор задачи Spinnaker.
Выброс:
AssertionError: Ошибка ответа от Spinnaker. |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.