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# payments/views.py import stripe import json from django.conf import settings # new from django.contrib.sites.shortcuts import get_current_site from django.http.response import JsonResponse, HttpResponse from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt # new from django.views.generic.base import TemplateView from accounts.models import User # new @csrf_exempt @csrf_exempt @csrf_exempt
[ 2, 7524, 14, 33571, 13, 9078, 198, 11748, 39858, 198, 11748, 33918, 198, 198, 6738, 42625, 14208, 13, 10414, 1330, 6460, 1303, 649, 198, 6738, 42625, 14208, 13, 3642, 822, 13, 49315, 13, 19509, 23779, 1330, 651, 62, 14421, 62, 15654, ...
3.224
125
import random,sys, pygame as pg from tkinter import Tk,messagebox size = width, height = 400,600 pg.init() Tk().wm_withdraw() black = 0,0,0 white = 255,255,255 orange = 255,165,0 green = 0,255,0 screen = pg.display.set_mode(size) pg.display.set_caption("Wordle") titleFont = pg.font.SysFont("bahnschrift", 35) textFont = pg.font.SysFont("bahnschrift", 25) wordSet = [] with open("dict.txt","r") as file: for line in file.readlines(): wordSet.append(line[:-1]) chosenWord = random.choice(wordSet) print("Word:",chosenWord) row = column = 0 boxes = [] wordleText = make_text(titleFont,"WORDLE",width/2,50) currentAttempt = "" for i in range(6): boxes.append([]) for j in range(5): boxes[-1].append(InputBox(j * 50 + 70,i * 50 + 150,50,50)) while True: screen.fill(black) screen.blit(wordleText[0],wordleText[1]) for i in boxes: for j in i: j.draw() for event in pg.event.get(): if event.type == pg.QUIT: sys.exit() elif event.type == pg.KEYDOWN: if pg.key.name(event.key).isalpha() and column != 5 and len(pg.key.name(event.key)) == 1: currentAttempt += pg.key.name(event.key) boxes[row][column].set_letter(f" {pg.key.name(event.key)} ") column += 1 elif event.key == pg.K_BACKSPACE and column != 0: currentAttempt = currentAttempt[:-1] column -= 1 boxes[row][column].set_letter("") elif event.key == pg.K_RETURN and currentAttempt in wordSet: for pos,character in enumerate(currentAttempt): if character == chosenWord[pos]: boxes[row][pos].colour = green elif character in chosenWord: boxes[row][pos].colour = orange if currentAttempt == chosenWord: messagebox.showinfo("Wordle","Well done! You've won") break elif row == 5: messagebox.showinfo("Wordle",f"Unlucky, the word was {chosenWord}") break row += 1 column = 0 currentAttempt = "" pg.display.flip()
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1.979557
1,174
import pkg_resources from lzw3.commons.utils import read_textual_file def read_textual_resource(res: str) -> str: """ Reads the content of the given resource. The resource is loaded relatively to the path "res/" using pkg_resources of setuptools. Args: res (str): the path of the resource relative to "res/" Returns: str: the content of the resource file """ return read_textual_file(pkg_resources.resource_filename(__name__, res))
[ 11748, 279, 10025, 62, 37540, 198, 198, 6738, 300, 89, 86, 18, 13, 9503, 684, 13, 26791, 1330, 1100, 62, 5239, 723, 62, 7753, 628, 198, 4299, 1100, 62, 5239, 723, 62, 31092, 7, 411, 25, 965, 8, 4613, 965, 25, 198, 220, 220, 220,...
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167
layer_info = \ {1: {'B': 1, 'K': 64, 'C': 3, 'OY': 112, 'OX': 112, 'FY': 3, 'FX': 3, 'SY': 2, 'SX': 2, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 1}, 2: {'B': 1, 'K': 64, 'C': 64, 'OY': 112, 'OX': 112, 'FY': 3, 'FX': 3, 'SY': 1, 'SX': 1, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 1}, 3: {'B': 1, 'K': 128, 'C': 64, 'OY': 112, 'OX': 112, 'FY': 3, 'FX': 3, 'SY': 1, 'SX': 1, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 1}, 4: {'B': 1, 'K': 128, 'C': 128, 'OY': 56, 'OX': 56, 'FY': 1, 'FX': 1, 'SY': 1, 'SX': 1, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 1}, 5: {'B': 1, 'K': 4, 'C': 2, 'OY': 56, 'OX': 56, 'FY': 3, 'FX': 3, 'SY': 1, 'SX': 1, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 1}, 6: {'B': 1, 'K': 4, 'C': 2, 'OY': 56, 'OX': 56, 'FY': 3, 'FX': 3, 'SY': 1, 'SX': 1, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 1}, 7: {'B': 1, 'K': 4, 'C': 2, 'OY': 56, 'OX': 56, 'FY': 3, 'FX': 3, 'SY': 1, 'SX': 1, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 1}, 8: {'B': 1, 'K': 4, 'C': 2, 'OY': 56, 'OX': 56, 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'G': 1}, 16: {'B': 1, 'K': 4, 'C': 2, 'OY': 56, 'OX': 56, 'FY': 3, 'FX': 3, 'SY': 1, 'SX': 1, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 1}, 17: {'B': 1, 'K': 4, 'C': 2, 'OY': 56, 'OX': 56, 'FY': 3, 'FX': 3, 'SY': 1, 'SX': 1, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 1}, 18: {'B': 1, 'K': 4, 'C': 2, 'OY': 56, 'OX': 56, 'FY': 3, 'FX': 3, 'SY': 1, 'SX': 1, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 1}, 19: {'B': 1, 'K': 4, 'C': 2, 'OY': 56, 'OX': 56, 'FY': 3, 'FX': 3, 'SY': 1, 'SX': 1, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 1}, 20: {'B': 1, 'K': 4, 'C': 2, 'OY': 56, 'OX': 56, 'FY': 3, 'FX': 3, 'SY': 1, 'SX': 1, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 1}, 21: {'B': 1, 'K': 4, 'C': 2, 'OY': 56, 'OX': 56, 'FY': 3, 'FX': 3, 'SY': 1, 'SX': 1, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 1}, 22: {'B': 1, 'K': 4, 'C': 2, 'OY': 56, 'OX': 56, 'FY': 3, 'FX': 3, 'SY': 1, 'SX': 1, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 1}, 23: {'B': 1, 'K': 4, 'C': 2, 'OY': 56, 'OX': 56, 'FY': 3, 'FX': 3, 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{'B': 1, 'K': 16, 'C': 8, 'OY': 14, 'OX': 14, 'FY': 3, 'FX': 3, 'SY': 1, 'SX': 1, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 1}, 1900: {'B': 1, 'K': 16, 'C': 8, 'OY': 14, 'OX': 14, 'FY': 3, 'FX': 3, 'SY': 1, 'SX': 1, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 1}, 1901: {'B': 1, 'K': 16, 'C': 8, 'OY': 14, 'OX': 14, 'FY': 3, 'FX': 3, 'SY': 1, 'SX': 1, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 1}, 1902: {'B': 1, 'K': 16, 'C': 8, 'OY': 14, 'OX': 14, 'FY': 3, 'FX': 3, 'SY': 1, 'SX': 1, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 1}, 1903: {'B': 1, 'K': 16, 'C': 8, 'OY': 14, 'OX': 14, 'FY': 3, 'FX': 3, 'SY': 1, 'SX': 1, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 1}, 1904: {'B': 1, 'K': 16, 'C': 8, 'OY': 14, 'OX': 14, 'FY': 3, 'FX': 3, 'SY': 1, 'SX': 1, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 1}, 1905: {'B': 1, 'K': 16, 'C': 8, 'OY': 14, 'OX': 14, 'FY': 3, 'FX': 3, 'SY': 1, 'SX': 1, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 1}, 1906: {'B': 1, 'K': 16, 'C': 8, 'OY': 14, 'OX': 14, 'FY': 3, 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1936: {'B': 1, 'K': 16, 'C': 8, 'OY': 14, 'OX': 14, 'FY': 3, 'FX': 3, 'SY': 1, 'SX': 1, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 1}, 1937: {'B': 1, 'K': 16, 'C': 8, 'OY': 14, 'OX': 14, 'FY': 3, 'FX': 3, 'SY': 1, 'SX': 1, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 1}, 1938: {'B': 1, 'K': 16, 'C': 8, 'OY': 14, 'OX': 14, 'FY': 3, 'FX': 3, 'SY': 1, 'SX': 1, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 1}, 1939: {'B': 1, 'K': 16, 'C': 8, 'OY': 14, 'OX': 14, 'FY': 3, 'FX': 3, 'SY': 1, 'SX': 1, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 1}, 1940: {'B': 1, 'K': 16, 'C': 8, 'OY': 14, 'OX': 14, 'FY': 3, 'FX': 3, 'SY': 1, 'SX': 1, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 1}, 1941: {'B': 1, 'K': 16, 'C': 8, 'OY': 14, 'OX': 14, 'FY': 3, 'FX': 3, 'SY': 1, 'SX': 1, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 1}, 1942: {'B': 1, 'K': 16, 'C': 8, 'OY': 14, 'OX': 14, 'FY': 3, 'FX': 3, 'SY': 1, 'SX': 1, 'SFY': 1, 'SFX': 1, 'PY': 0, 'PX': 0, 'G': 1}, 1943: {'B': 1, 'K': 16, 'C': 8, 'OY': 14, 'OX': 14, 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271,975
from __future__ import unicode_literals import unittest import os import time from os.path import join from fs.opener import open_fs from moya.template.moyatemplates import MoyaTemplateEngine from moya.archive import Archive from moya.settings import SettingsContainer
[ 6738, 11593, 37443, 834, 1330, 28000, 1098, 62, 17201, 874, 198, 198, 11748, 555, 715, 395, 198, 11748, 28686, 198, 11748, 640, 198, 6738, 28686, 13, 6978, 1330, 4654, 198, 198, 6738, 43458, 13, 404, 877, 1330, 1280, 62, 9501, 198, 67...
3.675676
74
#!/usr/bin/env python import math from .feature import Feature from ..model import disambiguation from ..process.candidates import CandidateGenerator from nel import logging log = logging.getLogger() @Feature.Extractable class EntityProbability(LogFeature): """ Entity prior probability. """ @classmethod @Feature.Extractable class NameProbability(LogFeature): """ Conditional probability of an entity given the mentioned name. """ @classmethod
[ 2, 48443, 14629, 14, 8800, 14, 24330, 21015, 198, 11748, 10688, 198, 198, 6738, 764, 30053, 1330, 27018, 198, 6738, 11485, 19849, 1330, 595, 4131, 328, 2288, 198, 6738, 11485, 14681, 13, 46188, 37051, 1330, 40327, 8645, 1352, 198, 198, ...
3.537879
132
import uuid from django.db import models from backoffice.manager import group from backoffice.models import UpdatedCreated, UserLogin
[ 11748, 334, 27112, 198, 198, 6738, 42625, 14208, 13, 9945, 1330, 4981, 198, 198, 6738, 736, 31810, 13, 37153, 1330, 1448, 198, 6738, 736, 31810, 13, 27530, 1330, 19433, 41972, 11, 11787, 47790, 628 ]
4.029412
34
# encoding=utf-8 # Author: Yu-Lun Chiang # Description: Test NewsCrawler import logging import pytest from collections import namedtuple from src.crawler.media import sina from src.utils.struct import NewsStruct logger = logging.getLogger(__name__) TEST_DATA = namedtuple( typename="TEST_DATA", field_names=[ "name", "link", "expected_output", ], ) TEST_DATA_1 = TEST_DATA( name="新浪新聞_1", link="https://news.sina.com.tw/article/20210318/37931108.html", expected_output=NewsStruct( title="營運創高＋高現金殖利率，IC通路至上、堡達、安馳「高而不貴」", content="\n 【財訊快報記者張家瑋報導】半導體族群陸續公布2020年財報與盈餘分配，IC通路商去年財報表現不僅令人驚豔，為近年來最佳成績，潛在高現金殖利率、低本益比更是值得重視，包括：至上( 8112 )、堡達( 3537 )、安馳( 3528 )現金殖利率均在6.4%至7%之間，相對於IC設計股王矽力-KY( 6415 )現金殖利率僅0.43%，IC通路族群真正凸顯「高而不貴」價值，具半導體產業高成長特性同時，又有高現金殖利率保本優勢。　　目前IC通路商已公布去年財報暨盈餘分派，業績高成長同時，又具備高現金殖利率潛在價值，現金股利最高者為崇越( 5434 )8元，其次為崇越電( 3388 )4.3元、至上3元、安馳2.9元、堡達2.5元。以今日開盤參考價計算，最高者為至上的現金殖利率7.04%、堡達6.84%、安馳6.42%、崇越6.25%，最低者茂綸( 6227 )也有5.07%。 　　對照於股后矽力去年業績續創新高，稅後純益32.78元，年增40.9%，每股稅後純益35.72元，IC通路去年受惠於疫情帶動宅經濟需求，業績表現絲毫不遜色，崇越去年稅後純益20.68億元，年增20.09%，每股稅後純益11.38元，營收、獲利雙雙創高，而至上、安馳每股稅後純益分別在4.22、3.18元也創下新高，同樣展現半導體產業高成特性。 　　法人指出，當大盤振幅劇烈時，高現金殖利率、低本益比、配發率穩定加上營收成長的個股普遍受到法人買盤青睞，股價短線回測也具備下檔支撐；當大盤止跌回穩時，高現金殖利率股仍擁有籌碼面的優勢，資金湧入助漲個股的空間更大。 　　目前尚未公布盈餘分派包括：增你強( 3028 )、大聯大( 3702 )、文曄( 3036 )、敦吉( 2459 )、華立( 3010 )等，去年業績均表現不俗，維持過去高現金殖利率配發，相當值得期待。今年業績展望，至上今年持續受惠中國手機品牌市占率重新洗牌，OPPO、小米、Vivo、榮耀、傳音等搶食商機，帶動至上記憶體拉貨動能強勁。安馳則因下游客戶積極建立安全庫存水位，今年兩大產品線均推出新款高階整合方案，並開發國防、車載及醫療等利基型的高階整合方案，整體營運可望維持穩健成長動能。 \n", keywords=["財訊快報", "財經", "新浪新聞中心"], category="新浪新聞中心_財經", media="新浪新聞", datetime="2021-03-18T12:10:09+08:00", link="https://news.sina.com.tw/article/20210318/37931108.html", ), ) TEST_DATA_2 = TEST_DATA( name="新浪新聞_2", link="https://news.sina.com.tw/article/20210415/38230928.html", expected_output=NewsStruct( title="建通國際高雄港S19號碼頭動土典禮  獲指定為煤炭船優先靠泊的環保碼頭", content="\n 【焦點傳媒社/總社長孫崇文報導】 建通國際股份有限公司於高雄港洲際二期S19號碼頭，今(15)日舉辦開工動土典禮，為因應環保趨勢，配合臺灣國際商港長期規劃，及提高裝卸作業效率，以縮短船舶在港時間，增加貨主商業流通之彈性，進一步提升高雄港競爭力，建新國際(8367)攜手台通光電(8011)、環臺國際及安順裝卸成立建通國際股份有限公司，針對逸散性貨物帶來台中港安順裝卸104號專用碼頭的成功經驗，共同打造高雄港第一座「不落地、不揚塵、密閉式」的低汙染高效率碼頭。 燃煤自古即為民生經濟之重要基石，具有價格低廉，來源分散且供應無虞的優點，時至今日仍深受仰賴。 按國際能源總署(IEA)2018年所發布之預測，至2040年全球將持續維持0.1%年成長率，期盼在政府環境保護政策全方位、標準化的有效控管下，可以兼顧民生經濟及生活品質的需求，讓人民吃得飽又活得好。 順應大勢所趨，建通國際積極建設S19號碼頭，獲指定為煤炭船優先靠泊的環保碼頭，且具備承做熟白料貨物之彈性。興建計畫斥資14億元，並取得經濟部「中小企業加速投資行動方案」審查通過的肯定，布置包含兩座密閉式煤倉、三部自動化專利卸煤機、成熟的輸送帶設備，及智慧化即時監控系統，軟硬體兼備，以實現重環保、高效率、智慧化的核心目標，提供更友善環境且便捷的煤炭儲轉服務，預計於2022年第四季投入營運，期盼帶來一股新氣象，為環境、航港、貨主及股東創造多贏局面。   延伸閱讀：【焦點傳媒社】  \n\t\t\t ", keywords=["焦點傳媒社", "社會", "新浪新聞中心"], category="新浪新聞中心_社會", media="新浪新聞", datetime="2021-04-15T14:04:38+08:00", link="https://news.sina.com.tw/article/20210415/38230928.html", ), ) TEST_DATA_LIST = [TEST_DATA_1, TEST_DATA_2] @pytest.fixture(scope="module") @pytest.mark.parametrize( argnames="name, link, expected_output", argvalues=[tuple(t) for t in TEST_DATA_LIST], ids=[ f"{t.name}, {t.link[:50]+'...' if len(t.link) > 50 else t.link}" for t in TEST_DATA_LIST ], )
[ 2, 21004, 28, 40477, 12, 23, 198, 2, 6434, 25, 10605, 12, 43, 403, 609, 15483, 198, 2, 12489, 25, 6208, 3000, 34, 39464, 198, 198, 11748, 18931, 198, 11748, 12972, 9288, 198, 6738, 17268, 1330, 3706, 83, 29291, 198, 6738, 12351, 13,...
0.769903
4,120
""" SQL Lite: based on a file rather than a web serviceself. Therefore, you don't have to have SQL Lite installedself. You can totally use Python to Python sends SQL to interact with the DB 5 steps 1. Connect to DB 2. Cursor (pointer to rows in the DB) 3. SQL query 4. Commit changes to DB 5. Close connection """ import sqlite3 import psycopg2 update(11, 6, "Water Glass") #delete("Wine Glass") print(view())
[ 37811, 198, 17861, 27395, 25, 1912, 319, 257, 2393, 2138, 621, 257, 3992, 2594, 7046, 13, 198, 26583, 11, 345, 836, 470, 423, 284, 423, 16363, 27395, 6589, 944, 13, 198, 1639, 460, 6635, 779, 11361, 284, 198, 198, 37906, 12800, 16363,...
3.21374
131
import sys sys.path.insert(0, '../glados/resources') # Import a module from other directory import re from testrail.testrail import testrail_api_glados
[ 11748, 25064, 198, 17597, 13, 6978, 13, 28463, 7, 15, 11, 705, 40720, 4743, 22484, 14, 37540, 11537, 1303, 17267, 257, 8265, 422, 584, 8619, 198, 198, 11748, 302, 198, 6738, 1332, 30224, 13, 9288, 30224, 1330, 1332, 30224, 62, 15042, ...
3.422222
45
""" JSV is a simple library for representing many JSON objects with a similar structure. It is intended to replace json lines, csv, and other similar formats. Basic write usage >>> import jsv >>> data = [{'key_1': 1}, {'key_1': ['any','json','object'], 'other_key': None}] >>> with jsv.JSVWriter('out.jsv', 'at', {'_': '{"key_1"}'}) as w: ... for rec in data: ... w.write(rec) The resulting file will be: .. code-block:: text #_ {"key_1"} {1} {["any","json","object"],"other_key":null} Basic read usage: >>> with jsv.JSVReader('out.jsv') as r: ... for tid, obj in r.items(): ... print('{0}: {1}'.format(tid, obj)) The output will be: .. code-block:: text _: {'key_1': 1} _: {'key_1': ['any', 'json', 'object'], 'other_key': None} Usage with multiple templates: >>> data = [('t1', {'key_1': 1}),('t2', [{'key_2': 2}, {'key_2': None}])] >>> with jsv.JSVWriter('out.jsv', 'wt') as w: ... w['t1'] = '{"key_1"}' ... w['t2'] = '[{"key_2"}]' ... for tid, rec in data: ... w.write(rec, tid) The resulting file will be: .. code-block:: text #t1 {"key_1"} #t2 [{"key_2"}] @t1 {1} @t2 [{2},{null}] """ from .template import JSVTemplate, JSVRecordDecodeError, JSVTemplateDecodeError from .template_io import JSVCollection, JSVReader, JSVWriter from .__version__ import __description__, __url__, __version__, __commit_hash__, __author__, __author_email__ from .__version__ import __license__, __copyright__
[ 37811, 198, 20120, 53, 318, 257, 2829, 5888, 329, 10200, 867, 19449, 5563, 351, 257, 2092, 4645, 13, 632, 318, 5292, 284, 6330, 33918, 198, 6615, 11, 269, 21370, 11, 290, 584, 2092, 17519, 13, 198, 198, 26416, 3551, 8748, 628, 220, ...
2.360305
655
# TOCANDO UM MP3 — Faça um programa em Python que abra e reproduza áudio de um arquivo MP3. import pygame pygame.init() pygame.mixer.music.load('song.mp3') pygame.mixer.music.play() input('') pygame.event.wait() # import playsound # playsound.playsound('')
[ 2, 309, 4503, 6981, 46, 44352, 4904, 18, 851, 18350, 50041, 23781, 1430, 64, 795, 11361, 8358, 450, 430, 304, 8186, 4496, 6184, 94, 463, 952, 390, 23781, 610, 421, 23593, 4904, 18, 13, 198, 198, 11748, 12972, 6057, 198, 198, 9078, 6...
2.524272
103
from apps.events.models import Season # TODO refactor
[ 6738, 6725, 13, 31534, 13, 27530, 1330, 7369, 628, 198, 198, 2, 16926, 46, 1006, 11218, 198 ]
3.352941
17
import numpy as np from itertools import zip_longest # x = '789456123' # y = '898989898989' x = '11' y = '1111' x_arr = list(map(int, reversed(x))) y_arr = list(map(int, reversed(y))) print(x_arr) print(y_arr) mul = karatsuba(x_arr, y_arr) print(mul) print(''.join(map(str, reversed(mul))))
[ 11748, 299, 32152, 355, 45941, 198, 6738, 340, 861, 10141, 1330, 19974, 62, 6511, 395, 198, 198, 2, 2124, 796, 705, 40401, 29228, 10163, 6, 198, 2, 331, 796, 705, 23, 4089, 4089, 4089, 4089, 42520, 6, 198, 198, 87, 796, 705, 1157, ...
2.176471
136
import unittest from declension import Declension, DeclensionResult if __name__ == "__main__": unittest.main()
[ 11748, 555, 715, 395, 198, 6738, 2377, 3004, 1330, 16691, 3004, 11, 16691, 3004, 23004, 198, 198, 361, 11593, 3672, 834, 6624, 366, 834, 12417, 834, 1298, 198, 220, 220, 220, 555, 715, 395, 13, 12417, 3419 ]
3.108108
37
""" freesolv dataset loader. """ import os import deepchem as dc from deepchem.molnet.load_function.molnet_loader import TransformerGenerator, _MolnetLoader from deepchem.data import Dataset from typing import List, Optional, Tuple, Union FREESOLV_URL = 'https://deepchemdata.s3.us-west-1.amazonaws.com/datasets/freesolv.csv.gz' FREESOLV_TASKS = ['y'] def load_freesolv( featurizer: Union[dc.feat.Featurizer, str] = dc.feat.MATFeaturizer(), splitter: Union[dc.splits.Splitter, str, None] = 'random', transformers: List[Union[TransformerGenerator, str]] = ['normalization'], reload: bool = True, data_dir: Optional[str] = None, save_dir: Optional[str] = None, **kwargs ) -> Tuple[List[str], Tuple[Dataset, ...], List[dc.trans.Transformer]]: """Load Freesolv dataset The FreeSolv dataset is a collection of experimental and calculated hydration free energies for small molecules in water, along with their experiemental values. Here, we are using a modified version of the dataset with the molecule smile string and the corresponding experimental hydration free energies. Random splitting is recommended for this dataset. The raw data csv file contains columns below: - "mol" - SMILES representation of the molecular structure - "y" - Experimental hydration free energy Parameters ---------- featurizer: Featurizer or str the featurizer to use for processing the data. Alternatively you can pass one of the names from dc.molnet.featurizers as a shortcut. splitter: Splitter or str the splitter to use for splitting the data into training, validation, and test sets. Alternatively you can pass one of the names from dc.molnet.splitters as a shortcut. If this is None, all the data will be included in a single dataset. transformers: list of TransformerGenerators or strings the Transformers to apply to the data. Each one is specified by a TransformerGenerator or, as a shortcut, one of the names from dc.molnet.transformers. reload: bool if True, the first call for a particular featurizer and splitter will cache the datasets to disk, and subsequent calls will reload the cached datasets. data_dir: str a directory to save the raw data in save_dir: str a directory to save the dataset in References ---------- .. [1] Łukasz Maziarka, et al. "Molecule Attention Transformer." NeurIPS 2019 arXiv:2002.08264v1 [cs.LG]. .. [2] Mobley DL, Guthrie JP. FreeSolv: a database of experimental and calculated hydration free energies, with input files. J Comput Aided Mol Des. 2014;28(7):711-720. doi:10.1007/s10822-014-9747-x """ loader = _FreesolvLoader(featurizer, splitter, transformers, FREESOLV_TASKS, data_dir, save_dir, **kwargs) return loader.load_dataset('freesolv', reload)
[ 37811, 198, 69, 6037, 349, 85, 27039, 40213, 13, 198, 37811, 198, 11748, 28686, 198, 11748, 2769, 15245, 355, 30736, 198, 6738, 2769, 15245, 13, 43132, 3262, 13, 2220, 62, 8818, 13, 43132, 3262, 62, 29356, 1330, 3602, 16354, 8645, 1352,...
3.085313
926
import json import requests def get_recommendation_suggest(seed_keyword): """get the list of auto-complete suggestions of google search""" try: url = f'http://suggestqueries.google.com/complete/search?client=firefox&q={seed_keyword}' headers = {'User-agent': 'Mozilla/5.0'} response = requests.get(url, headers=headers) keywords_result_list = json.loads(response.content.decode('utf-8')) keywords_result_list = keywords_result_list[1] return keywords_result_list except ValueError: return "invalid input"
[ 11748, 33918, 198, 11748, 7007, 198, 198, 4299, 651, 62, 47335, 437, 341, 62, 47811, 7, 28826, 62, 2539, 4775, 2599, 198, 220, 220, 220, 37227, 1136, 262, 1351, 286, 8295, 12, 20751, 11776, 286, 23645, 2989, 37811, 198, 220, 220, 220,...
2.64977
217
#!/usr/bin/env python3 import json import os import re import requests if __name__ == '__main__': download()
[ 2, 48443, 14629, 14, 8800, 14, 24330, 21015, 18, 198, 198, 11748, 33918, 198, 11748, 28686, 198, 11748, 302, 198, 11748, 7007, 628, 628, 198, 198, 361, 11593, 3672, 834, 6624, 705, 834, 12417, 834, 10354, 198, 220, 220, 220, 4321, 341...
2.790698
43
from juriscraper.OpinionSite import OpinionSite from datetime import date from datetime import datetime from datetime import timedelta
[ 6738, 8174, 2304, 38545, 13, 46, 11635, 295, 29123, 1330, 29525, 29123, 198, 6738, 4818, 8079, 1330, 3128, 198, 6738, 4818, 8079, 1330, 4818, 8079, 198, 6738, 4818, 8079, 1330, 28805, 12514, 628 ]
4.121212
33
import System import ClientAPI import SAWorld import SAUtil # This function is an event handler that runs when the world has been initialized. # Register an event handler that will run when the world has been initialized. ClientAPI.World.RegisterEventHandler('WorldInitialized', WorldInitHandler)
[ 11748, 4482, 198, 11748, 20985, 17614, 198, 11748, 14719, 10603, 198, 11748, 14719, 18274, 346, 198, 198, 2, 770, 2163, 318, 281, 1785, 21360, 326, 4539, 618, 262, 995, 468, 587, 23224, 13, 198, 220, 220, 220, 220, 198, 2, 17296, 281,...
4.222222
72
#!/usr/bin/python import csv import sys from lib.config import get_or_create as get_or_create_config from lib.rest import REST_CONFIG_FIELDS, api_get, api_get_paged config = get_or_create_config('config.ini', 'bamboo', REST_CONFIG_FIELDS) auth = (config['username'], config['password']) base_path = config['url'] writer = csv.writer(sys.stdout) for response_json in api_get_paged('/plan', {'expand': 'plans.plan.branches'}, 'plans', base_path=base_path, auth=auth): plans = response_json['plan'] for plan in plans: branch_keys = [plan['key']] + [branch['key'] for branch in plan['branches']['branch']] for branch_key in branch_keys: result_resp = api_get('/result/%s' % branch_key, {'expand': 'results.result.plan'}, base_path=base_path, auth=auth).json() latest_row = latest_result_row(result_resp['results']['result']) if latest_row is not None: writer.writerow(latest_row)
[ 2, 48443, 14629, 14, 8800, 14, 29412, 198, 198, 11748, 269, 21370, 198, 11748, 25064, 198, 198, 6738, 9195, 13, 11250, 1330, 651, 62, 273, 62, 17953, 355, 651, 62, 273, 62, 17953, 62, 11250, 198, 6738, 9195, 13, 2118, 1330, 30617, 6...
2.472868
387
l = int(input()) evenChk, oddChk = 0, 0 for i in range(0, l): number = int(input()) if number % 2 == 0: evenChk += 1 else: oddChk += 1 if evenChk > oddChk: print("READY FOR BATTLE ") else: print("NOT READY")
[ 75, 796, 493, 7, 15414, 28955, 198, 10197, 1925, 74, 11, 5629, 1925, 74, 796, 657, 11, 657, 198, 198, 1640, 1312, 287, 2837, 7, 15, 11, 300, 2599, 198, 220, 220, 220, 1271, 796, 493, 7, 15414, 28955, 628, 220, 220, 220, 611, 127...
2.03252
123
import re from collections import Counter
[ 11748, 302, 198, 6738, 17268, 1330, 15034, 628 ]
5.375
8
from aocd import data from aoc.utils import ints from aoc.year2019.intcode import Intcode if __name__ == '__main__': main()
[ 6738, 257, 420, 67, 1330, 1366, 198, 198, 6738, 257, 420, 13, 26791, 1330, 493, 82, 198, 6738, 257, 420, 13, 1941, 23344, 13, 600, 8189, 1330, 2558, 8189, 628, 628, 628, 628, 198, 361, 11593, 3672, 834, 6624, 705, 834, 12417, 834, ...
2.686275
51
from os import listdir extentions = ['html', 'css', 'js', 'png', 'gif', 'mp3', 'woff', 'woff2'] black_list = ['.git', 'sw.js', 'old', 'CNAME', 'CACHE', '_base', 'anim'] data = '' search('') print('Finished\n') with open('CACHE', 'w') as f: f.write(data)
[ 6738, 28686, 1330, 1351, 15908, 198, 198, 2302, 298, 507, 796, 37250, 6494, 3256, 705, 25471, 3256, 705, 8457, 3256, 705, 11134, 3256, 705, 27908, 3256, 705, 3149, 18, 3256, 705, 86, 2364, 3256, 705, 86, 2364, 17, 20520, 198, 13424, 6...
2.26087
115
from ultron.actions import Action from ultron.helpers.twitter_helper import load_api
[ 6738, 3789, 1313, 13, 4658, 1330, 7561, 198, 6738, 3789, 1313, 13, 16794, 364, 13, 6956, 62, 2978, 525, 1330, 3440, 62, 15042, 628 ]
3.583333
24
from django.conf.urls import url, include from . import views urlpatterns = [ url(r'^landing/?$', views.LandingView.as_view(), name='landing'), url(r'^registration/?$', views.RegistrationView.as_view(), name='registration'), url(r'^legal_notice/?$', views.LegalNoticeView.as_view(), name='legal_notice'), ]
[ 6738, 42625, 14208, 13, 10414, 13, 6371, 82, 1330, 19016, 11, 2291, 198, 198, 6738, 764, 1330, 5009, 198, 198, 6371, 33279, 82, 796, 685, 198, 220, 220, 220, 19016, 7, 81, 6, 61, 1044, 278, 20924, 3, 3256, 5009, 13, 22342, 278, 76...
2.767241
116
from tkapi.util import queries if '__main__' == __name__: example_geschenken_fractieleden_actief()
[ 6738, 256, 74, 15042, 13, 22602, 1330, 20743, 628, 198, 198, 361, 705, 834, 12417, 834, 6, 6624, 11593, 3672, 834, 25, 198, 220, 220, 220, 1672, 62, 3212, 6607, 3464, 62, 69, 974, 8207, 31829, 62, 529, 2086, 3419, 198 ]
2.585366
41
import click import collections import operator @click.command() @click.option("--part", default=2, help="Part of the challenge (either 1 or 2)") if __name__ == "__main__": main()
[ 11748, 3904, 198, 11748, 17268, 198, 11748, 10088, 628, 198, 31, 12976, 13, 21812, 3419, 198, 31, 12976, 13, 18076, 7203, 438, 3911, 1600, 4277, 28, 17, 11, 1037, 2625, 7841, 286, 262, 4427, 357, 31336, 352, 393, 362, 8, 4943, 628, ...
3.096774
62
# # Copyright 2018 Dynatrace LLC # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. '''Support for :mod:`.sdkctypesiface` and :code:`setup.py`.''' # This file is imported from setup.py so it must not refer to any other local # modules import os from os import path import sys WIN32 = os.name == 'nt' IS64BIT = sys.maxsize > 2 ** 32 DLL_BASENAME = 'onesdk_shared'
[ 2, 198, 2, 15069, 2864, 39530, 265, 16740, 11419, 198, 2, 198, 2, 49962, 739, 262, 24843, 13789, 11, 10628, 362, 13, 15, 357, 1169, 366, 34156, 15341, 198, 2, 345, 743, 407, 779, 428, 2393, 2845, 287, 11846, 351, 262, 13789, 13, 1...
3.380392
255
import logging import threading import traceback from hashlib import sha1 from django.conf import settings from django.contrib import messages from django.contrib.auth.decorators import login_required from django.core.mail import send_mail from django.db import transaction from django.shortcuts import render from account.models import User from account.payment import reward_problem_ac from migrate.forms import MigrateForm from problem.models import ProblemRewardStatus from problem.statistics import invalidate_problem from submission.models import Submission from submission.util import SubmissionStatus from .models import OldUser logger = logging.getLogger(__name__) @login_required
[ 11748, 18931, 198, 11748, 4704, 278, 198, 11748, 12854, 1891, 198, 6738, 12234, 8019, 1330, 427, 64, 16, 198, 198, 6738, 42625, 14208, 13, 10414, 1330, 6460, 198, 6738, 42625, 14208, 13, 3642, 822, 1330, 6218, 198, 6738, 42625, 14208, 1...
3.982857
175
from django.urls import path from django.contrib.auth import views as auth_views from ..base.views import CustomerListView, PartnerDetailView, PartnerCreateView, PartnerUpdateView, DeletePartner, ProviderListView from ..base.views import CompanyListView from ..base.views import ProductListView, ProductDetailView, ProductCreateView, ProductUpdateView, DeleteProduct from ..base.views import UserListView, UserDetailView, UserCreateView, UserUpdateView, DeleteUser, ChangePasswordForm, DoChangePassword from ..base.views import EmployeeListView, EmployeeDetailView, EmployeeCreateView, EmployeeUpdateView, DeleteEmployee from ..base.views import DepartmentListView, DepartmentDetailView, DepartmentCreateView, DepartmentUpdateView, DeleteDepartment urlpatterns = [ path('users', UserListView.as_view(), name='users'), path('user/add/', UserCreateView.as_view(), name='user-add'), path('user/<int:pk>/', UserDetailView.as_view(), name='user-detail'), path('user/<int:pk>/update', UserUpdateView.as_view(), name='user-update'), path('user/<int:pk>/delete/', DeleteUser, name='user-delete'), path('user/change-password/<int:pk>', ChangePasswordForm, name='password-change'), path('user/change-password-confirm/<int:pk>', DoChangePassword, name='do-change-password'), path('products', ProductListView.as_view(), name='products'), path('product/add/', ProductCreateView.as_view(), name='product-add'), path('product/<int:pk>/', ProductDetailView.as_view(), name='product-detail'), path('Product/<int:pk>/update', ProductUpdateView.as_view(), name='product-update'), path('Product/<int:pk>/delete/', DeleteProduct, name='product-delete'), path('companies', CompanyListView.as_view(), name='companies'), path('partners', CustomerListView.as_view(), name='partners'), path('provider', ProviderListView.as_view(), name='provider'), path('partner/add/', PartnerCreateView.as_view(), name='partner-add'), path('partner/<int:pk>/', PartnerDetailView.as_view(), name='partner-detail'), path('partner/<int:pk>/update', PartnerUpdateView.as_view(), name='partner-update'), path('partner/<int:pk>/delete/', DeletePartner, name='partner-delete'), path('employee', EmployeeListView.as_view(), name='employee'), path('employee/add/', EmployeeCreateView.as_view(), name='employee-add'), path('employee/<int:pk>/', EmployeeDetailView.as_view(), name='employee-detail'), path('employee/<int:pk>/update', EmployeeUpdateView.as_view(), name='employee-update'), path('employee/<int:pk>/delete/', DeleteEmployee, name='employee-delete'), path('department', DepartmentListView.as_view(), name='department'), path('department/add/', DepartmentCreateView.as_view(), name='department-add'), path('department/<int:pk>/', DepartmentDetailView.as_view(), name='department-detail'), path('department/<int:pk>/update', DepartmentUpdateView.as_view(), name='department-update'), path('department/<int:pk>/delete/', DeleteDepartment, name='department-delete'), ]
[ 6738, 42625, 14208, 13, 6371, 82, 1330, 3108, 198, 6738, 42625, 14208, 13, 3642, 822, 13, 18439, 1330, 5009, 355, 6284, 62, 33571, 198, 6738, 11485, 8692, 13, 33571, 1330, 22092, 8053, 7680, 11, 35532, 11242, 603, 7680, 11, 35532, 16447...
3.061245
996
import numpy as np from typing import Tuple from IMLearn.metalearners.adaboost import AdaBoost from IMLearn.learners.classifiers import DecisionStump from utils import * import plotly.graph_objects as go from plotly.subplots import make_subplots def generate_data(n: int, noise_ratio: float) -> Tuple[np.ndarray, np.ndarray]: """ Generate a dataset in R^2 of specified size Parameters ---------- n: int Number of samples to generate noise_ratio: float Ratio of labels to invert Returns ------- X: np.ndarray of shape (n_samples,2) Design matrix of samples y: np.ndarray of shape (n_samples,) Labels of samples """ ''' generate samples X with shape: (num_samples, 2) and labels y with shape (num_samples). num_samples: the number of samples to generate noise_ratio: invert the label for this ratio of the samples ''' X, y = np.random.rand(n, 2) * 2 - 1, np.ones(n) y[np.sum(X ** 2, axis=1) < 0.5 ** 2] = -1 y[np.random.choice(n, int(noise_ratio * n))] *= -1 return X, y if __name__ == '__main__': np.random.seed(0) fit_and_evaluate_adaboost(0) fit_and_evaluate_adaboost(0.4)
[ 198, 11748, 299, 32152, 355, 45941, 198, 6738, 19720, 1330, 309, 29291, 198, 6738, 314, 5805, 451, 77, 13, 28469, 451, 2741, 13, 324, 34748, 455, 1330, 47395, 45686, 198, 6738, 314, 5805, 451, 77, 13, 35720, 364, 13, 4871, 13350, 1330...
2.463415
492
import gym import time import argparse import numpy as np class DynamicProgramming(object): """An implementation of the policy iteration, value iteration.""" if __name__ == "__main__": # Configurations parser = argparse.ArgumentParser(description='Traditional RL algorithms in FrozenLake environment') parser.add_argument('--algo', type=str, default='pi', help='select an algorithm among policy iteration (pi), value iteration (vi)') args = parser.parse_args() # Initialize environment env = gym.make('FrozenLake-v0', is_slippery=False) obs_num = env.observation_space.n act_num = env.action_space.n print('State number:', obs_num) print('Action number:', act_num) env.render() start_time = time.time() dp = DynamicProgramming(env, obs_num, act_num) if args.algo == 'pi': pi_table = dp.policy_iteration(start_time) elif args.algo == 'vi': pi_table = dp.value_iteration(start_time) sum_returns = 0. episode_return = dp.run(pi_table) sum_returns += episode_return print('---------------------------------------') print('EpisodeReturn:', episode_return) print('SumReturns:', sum_returns) print('---------------------------------------')
[ 11748, 11550, 198, 11748, 640, 198, 11748, 1822, 29572, 198, 11748, 299, 32152, 355, 45941, 198, 198, 4871, 26977, 15167, 2229, 7, 15252, 2599, 198, 220, 220, 37227, 2025, 7822, 286, 262, 2450, 24415, 11, 1988, 24415, 526, 15931, 198, 1...
2.909091
429
BONDS = { "aliases": { "tesouro prefixado": "LTN", "ltn": "LTN", "tesouro prefixado com juros semestrais": "NTN-F", "ntn-f": "NTN-F", "ntnf": "NTN-F", "tesouro ipca+": "NTN-B Principal", "ntn-b principal": "NTN-B Principal", "ntnbp": "NTN-B Principal", "ntnb princ": "NTN-B Principal", "ntnb principal": "NTN-B Principal", "tesouro ipca+ com juros semestrais": "NTN-B", "ntn-b": "NTN-B", "ntnb": "NTN-B", "tesouro selic": "LFT", "lft": "LFT", "tesouro igpm+ com juros semestrais": "NTN-C", "ntn-c": "NTN-C", "ntnc": "NTN-C" }, "metadata": { "LFT": { "start-year": 2002 }, "LTN": { "start-year": 2002 }, "NTN-C": { "start-year": 2002 }, "NTN-B": { "start-year": 2003 }, "NTN-B Principal": { "start-year": 2005 }, "NTN-F": { "start-year": 2004 } }, "columns-rename": { "Dia": "RefDate", "Taxa Compra Manhã": "BuyYield", "Taxa Compra 9:00": "BuyYield", "Taxa Venda Manhã": "SellYield", "Taxa Venda 9:00": "SellYield", "PU Compra 9:00": "BuyPrice", "PU Compra Manhã": "BuyPrice", "PU Venda 9:00": "SellPrice", "PU Venda Manhã": "SellPrice", "PU Base 9:00": "BasePrice", "PU Base Manhã": "BasePrice", "PU Extrato 9:00": "BasePrice" }, "description": ( "This JSON provides some metadata about bonds and other helping " "information."), }
[ 33, 1340, 5258, 796, 1391, 198, 220, 220, 220, 366, 7344, 1386, 1298, 1391, 628, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 366, 4879, 280, 305, 21231, 4533, 1298, 366, 27734, 45, 1600, 198, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 366, 2528, 7...
1.747673
967
from django.db import models
[ 6738, 42625, 14208, 13, 9945, 1330, 4981, 628, 628 ]
3.555556
9
# Copyright (c) 2018 Cisco and/or its affiliates. # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at: # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. """Map utilities library.""" import ipaddress from resources.libraries.python.VatExecutor import VatExecutor class Map(object): """Utilities for manipulating MAP feature in VPP.""" @staticmethod def map_add_domain(vpp_node, ip4_pfx, ip6_pfx, ip6_src, ea_bits_len, psid_offset, psid_len, map_t=False): """Add map domain on node. :param vpp_node: VPP node to add map domain on. :param ip4_pfx: Rule IPv4 prefix. :param ip6_pfx: Rule IPv6 prefix. :param ip6_src: MAP domain IPv6 BR address / Tunnel source. :param ea_bits_len: Embedded Address bits length. :param psid_offset: Port Set Identifier (PSID) offset. :param psid_len: Port Set Identifier (PSID) length. :param map_t: Mapping using translation instead of encapsulation. Default False. :type vpp_node: dict :type ip4_pfx: str :type ip6_pfx: str :type ip6_src: str :type ea_bits_len: int :type psid_offset: int :type psid_len: int :type map_t: bool :returns: Index of created map domain. :rtype: int :raises RuntimeError: If unable to add map domain. """ translate = 'map-t' if map_t else '' output = VatExecutor.cmd_from_template(vpp_node, "map_add_domain.vat", ip4_pfx=ip4_pfx, ip6_pfx=ip6_pfx, ip6_src=ip6_src, ea_bits_len=ea_bits_len, psid_offset=psid_offset, psid_len=psid_len, map_t=translate) if output[0]["retval"] == 0: return output[0]["index"] else: raise RuntimeError('Unable to add map domain on node {}' .format(vpp_node['host'])) @staticmethod def map_add_rule(vpp_node, index, psid, dst, delete=False): """Add or delete map rule on node. :param vpp_node: VPP node to add map rule on. :param index: Map domain index to add rule to. :param psid: Port Set Identifier. :param dst: MAP CE IPv6 address. :param delete: If set to True, delete rule. Default False. :type vpp_node: dict :type index: int :type psid: int :type dst: str :type delete: bool :raises RuntimeError: If unable to add map rule. """ output = VatExecutor.cmd_from_template(vpp_node, "map_add_del_rule.vat", index=index, psid=psid, dst=dst, delete='del' if delete else '') if output[0]["retval"] != 0: raise RuntimeError('Unable to add map rule on node {}' .format(vpp_node['host'])) @staticmethod def map_del_domain(vpp_node, index): """Delete map domain on node. :param vpp_node: VPP node to delete map domain on. :param index: Index of the map domain. :type vpp_node: dict :type index: int :raises RuntimeError: If unable to delete map domain. """ output = VatExecutor.cmd_from_template(vpp_node, "map_del_domain.vat", index=index) if output[0]["retval"] != 0: raise RuntimeError('Unable to delete map domain {} on node {}' .format(index, vpp_node['host'])) @staticmethod def get_psid_from_port(port, psid_len, psid_offset): """Return PSID from port.:: 0 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 +-----------+-----------+-------+ Ports in | A | PSID | j | the CE port set | > 0 | | | +-----------+-----------+-------+ | a bits | k bits |m bits | :param port: Port to compute PSID from. :param psid_len: PSID length. :param psid_offset: PSID offset. :type port: int :type psid_len: int :type psid_offset: int :returns: PSID. :rtype: int """ ones = 2**16-1 mask = ones >> (16 - psid_len) psid = port >> (16 - psid_len - psid_offset) psid &= mask return psid @staticmethod def _make_ea_bits(ipv4_net, ipv4_host, ea_bit_len, psid_len, psid): """ _note_: host(or prefix) part of destination ip in rule prefix, + psid :param ipv4_net: IPv4 domain prefix. :param ipv4_host: Destination IPv4 address. :param ea_bit_len: EA bit length. :param psid_len: PSID length. :param psid: PSID. :type ipv4_net: ipaddress.IPv4Network :type ipv4_host: ipaddress.IPv4Address :type ea_bit_len: int :type psid_len: int :type psid: int :returns: Number representing EA bit field of destination IPv6 address. :rtype: int """ v4_suffix_len = ipv4_net.max_prefixlen - ipv4_net.prefixlen v4_suffix = int(ipv4_net.network_address) ^ int(ipv4_host) if ipv4_net.prefixlen + ea_bit_len <= 32: ea_bits = v4_suffix >> (v4_suffix_len - ea_bit_len) return ea_bits else: q_len = ea_bit_len - v4_suffix_len # p_bits = v4_suffix << q_len # option 1: psid right padded p_bits = v4_suffix << psid_len # option 2: psid left padded if q_len < psid_len: raise Exception("invalid configuration: q_len < psid_len") ea_bits = p_bits | psid ea_bits <<= q_len - psid_len # option 2: psid left padded return ea_bits @staticmethod def _make_interface_id(rule_net, dst_ip, ea_bit_len, psid): """ _note_: if prefix or complete ip (<= 32), psid is 0 :param rule_net: IPv4 domain prefix. :param dst_ip: Destination IPv4 address. :param ea_bit_len: EA bit length. :param psid: PSID. :type rule_net: ipaddress.IPv4Network :type dst_ip: ipaddress.IPv4Address :type ea_bit_len: int :type psid: int :returns: Number representing interface id field of destination IPv6 address. :rtype: int """ if rule_net.prefixlen + ea_bit_len < 32: v4_suffix_len = rule_net.max_prefixlen - rule_net.prefixlen v4_suffix = int(rule_net.network_address) ^ int(dst_ip) ea_bits = v4_suffix >> (v4_suffix_len - ea_bit_len) address = int(rule_net.network_address) >> v4_suffix_len address <<= ea_bit_len address |= ea_bits address <<= 32 - rule_net.prefixlen - ea_bit_len address <<= 16 elif rule_net.prefixlen + ea_bit_len == 32: address = int(dst_ip) << 16 else: address = int(dst_ip) << 16 address |= psid return address return address @staticmethod def compute_ipv6_map_destination_address(ipv4_pfx, ipv6_pfx, ea_bit_len, psid_offset, psid_len, ipv4_dst, dst_port): """Compute IPv6 destination address from IPv4 address for MAP algorithm. (RFC 7597):: | n bits | o bits | s bits | 128-n-o-s bits | +--------------------+-----------+---------+-----------------------+ | Rule IPv6 prefix | EA bits |subnet ID| interface ID | +--------------------+-----------+---------+-----------------------+ |<--- End-user IPv6 prefix --->| :param ipv4_pfx: Domain IPv4 preffix. :param ipv6_pfx: Domain IPv6 preffix. :param ea_bit_len: Domain EA bits length. :param psid_offset: Domain PSID offset. :param psid_len: Domain PSID length. :param ipv4_dst: Destination IPv4 address. :param dst_port: Destination port number or ICMP ID. :type ipv4_pfx: str :type ipv6_pfx: str :type ea_bit_len: int :type psid_offset: int :type psid_len: int :type ipv4_dst: str :type dst_port: int :returns: Computed IPv6 address. :rtype: str """ ipv6_net = ipaddress.ip_network(unicode(ipv6_pfx)) ipv4_net = ipaddress.ip_network(unicode(ipv4_pfx)) ipv4_host = ipaddress.ip_address(unicode(ipv4_dst)) ipv6_host_len = ipv6_net.max_prefixlen - ipv6_net.prefixlen end_user_v6_pfx_len = ipv6_net.prefixlen + ea_bit_len psid = Map.get_psid_from_port(dst_port, psid_len, psid_offset) rule_v6_pfx = int(ipv6_net.network_address) >> ipv6_host_len ea_bits = Map._make_ea_bits(ipv4_net, ipv4_host, ea_bit_len, psid_len, psid) interface_id = Map._make_interface_id(ipv4_net, ipv4_host, ea_bit_len, psid) address = rule_v6_pfx << ea_bit_len address |= ea_bits # add EA bits if end_user_v6_pfx_len > 64: # If the End-user IPv6 prefix length is larger than 64, # the most significant parts of the interface identifier are # overwritten by the prefix. mask = (2**128-1) >> end_user_v6_pfx_len interface_id &= mask address <<= (128 - end_user_v6_pfx_len) address |= interface_id # add Interface ID bits return str(ipaddress.ip_address(address)) @staticmethod def compute_ipv6_map_source_address(ipv6_pfx, ipv4_src): """Compute IPv6 source address from IPv4 address for MAP-T algorithm. :param ipv6_pfx: 96 bit long IPv6 prefix. :param ipv4_src: IPv4 source address :type ipv6_pfx: str :type ipv4_src: str :returns: IPv6 address, combination of IPv6 prefix and IPv4 address. :rtype: str """ ipv6_net = ipaddress.ip_network(unicode(ipv6_pfx)) ipv4_host = ipaddress.ip_address(unicode(ipv4_src)) address = int(ipv6_net.network_address) address |= int(ipv4_host) return str(ipaddress.ip_address(address))
[ 2, 15069, 357, 66, 8, 2864, 28289, 290, 14, 273, 663, 29116, 13, 198, 2, 49962, 739, 262, 24843, 13789, 11, 10628, 362, 13, 15, 357, 1169, 366, 34156, 15341, 198, 2, 345, 743, 407, 779, 428, 2393, 2845, 287, 11846, 351, 262, 13789...
1.95182
5,770
#*************************************************************************** # _ _ ____ _ # Project ___| | | | _ \| | # / __| | | | |_) | | # | (__| |_| | _ <| |___ # \___|\___/|_| \_\_____| # # Copyright (C) 1998 - 2020, Daniel Stenberg, <daniel@haxx.se>, et al. # # This software is licensed as described in the file COPYING, which # you should have received as part of this distribution. The terms # are also available at https://curl.se/docs/copyright.html. # # You may opt to use, copy, modify, merge, publish, distribute and/or sell # copies of the Software, and permit persons to whom the Software is # furnished to do so, under the terms of the COPYING file. # # This software is distributed on an "AS IS" basis, WITHOUT WARRANTY OF ANY # KIND, either express or implied. # #*************************************************************************** """ Simple HTTP POST using the easy interface """ import sys import ctypes as ct import libcurl as lcurl from curltestutils import * # noqa sys.exit(main())
[ 2, 17174, 17174, 4557, 8162, 198, 2, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 4808, 220, 220, 4808, 220,...
2.653759
439
# coding: utf-8 # # Import Bibliotecas # In[1]: get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline') from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.feature_selection import RFE from sklearn.linear_model import LogisticRegression import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np pd.options.display.max_rows = 999 # # Importação base de dados # In[2]: horse = pd.read_csv('horse.csv',sep=',') Tipos = horse.dtypes #Mostra os tipos das variáveis Estatisticas = horse.describe(include='all') #Mostra estatisticas das variáveis # In[3]: horse # In[4]: Estatisticas # # Tratamento Missing Values # In[5]: qtd_nan = [0 for x in range(horse.shape[1])] i= 0 while i < horse.shape[1]: qtd_nan[i] = horse.loc[ (pd.isna(horse.iloc[:,i])) , list(horse)[i] ].shape[0] i = i+1 # In[6]: #Alterando MissingValues Numéricos para o valor da média horse_new = horse.fillna(horse.mean()) #alterando MissingValues Categoricos para o valor mais frequente i= 0 while i < horse.shape[1]: horse_new[list(horse)[i]] = horse_new[list(horse)[i]].fillna(Estatisticas.iloc[2,:][i]) i = i+1 Estatisticas_new = horse_new.describe(include='all') #Mostra estatisticas das variáveis # In[7]: horse_new.dtypes # In[8]: Estatisticas_new # # Convertendo categóricos para numéricos # ### Apenas mudando o tipo da variável para numerico # In[9]: #http://pbpython.com/categorical-encoding.html Approach #2 i= 0 while i < horse.shape[1]: if horse_new[list(horse)[i]].dtypes == 'O': horse_new[list(horse)[i]] = horse_new[list(horse)[i]].astype('category') i = i+1 Estatisticas_new = horse_new.describe(include='all') #Mostra estatisticas das variáveis # In[10]: Estatisticas_new # In[11]: horse_new.dtypes # ### Utilizando o metodo de dumies e retirando a coluna de "outcome" # In[12]: #http://pbpython.com/categorical-encoding.html Approach #3 horse_dummies = horse_new.drop('outcome', axis = 1) cols = horse_dummies.columns[horse_dummies.dtypes.eq("category")] #Variavel que possui todas as colunas em formato de Objeto horse_dummies = pd.get_dummies(horse_dummies, columns=list(cols)) Estatisticas_dummies = horse_dummies.describe(include='all') horse_dummies = pd.concat((horse_dummies,horse_new.outcome), axis = 1) # In[13]: print(horse_dummies.dtypes) # # Arrumando base de teste # In[14]: horseTest = pd.read_csv('horseTest.csv',sep=',') EstatisticasTest = horseTest.describe(include='all') #Mostra estatisticas das variáveis #Alterando MissingValues Numéricos para o valor da média horseTest = horseTest.fillna(horseTest.mean()) #alterando MissingValues Categoricos para o valor mais frequente i= 0 while i < horseTest.shape[1]: horseTest[list(horseTest)[i]] = horseTest[list(horseTest)[i]].fillna(EstatisticasTest.iloc[2,:][i]) i = i+1 #Categorizando i= 0 while i < horseTest.shape[1]: if horseTest[list(horseTest)[i]].dtypes == 'O': horseTest[list(horseTest)[i]] = horseTest[list(horse)[i]].astype('category') i = i+1 #"Dumificando" horseTest_dummies = horseTest.drop('outcome', axis = 1) cols = horseTest_dummies.columns[horseTest_dummies.dtypes.eq("category")] #Variavel que possui todas as colunas em formato de Objeto horseTest_dummies = pd.get_dummies(horseTest_dummies, columns=list(cols)) EstatisticasTest_dummies = horseTest_dummies.describe(include='all') horseTest_dummies = pd.concat((horseTest_dummies,horseTest.outcome), axis = 1) # In[15]: EstatisticasTest_dummies # In[16]: horseTest_dummies.dtypes # # KNN # In[17]: x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(horse_dummies.drop('outcome', axis = 1), horse_dummies['outcome'], random_state = 0) # In[18]: print(x_train.shape) print(x_test.shape) # In[19]: tamanho = 100 maior_knn = 0 pos = 0 vet =[] for i in range(1,tamanho): knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors = i) knn.fit(x_train, y_train) result = knn.score(x_test, y_test) vet.append(result) if result > maior_knn: maior_knn = result pos = i # In[20]: print(maior_knn, pos) # In[21]: knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors = pos) knn.fit(x_train, y_train) # In[22]: knn.score(horseTest_dummies.drop('outcome', axis = 1), horseTest_dummies.outcome) # # Adicionando Logistic Regression # In[23]: result_lr = 0 melhor_qty = 0 resultados = [] for j in range(1,len(horse_dummies)): model = LogisticRegression() feature_qty = j dataset = horse_dummies rfe = RFE(model, feature_qty) rfe = rfe.fit(dataset.drop('outcome', axis = 1), dataset.outcome.values) col = [] for i in range(0,rfe.support_.size): if rfe.support_[i] == True: col.append(i) dataset_after_rfe = dataset[dataset.columns[col]] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(dataset_after_rfe, dataset['outcome'], random_state = 0) tamanho = 100 maior_knn = 0 pos = 0 vet =[] for i in range(1,tamanho): knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors = i) knn.fit(x_train, y_train) result = knn.score(x_test, y_test) vet.append(result) if result > maior_knn: maior_knn = result pos = i knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors = pos) knn.fit(x_train, y_train) TESTE = horseTest_dummies[list(dataset[dataset.columns[col]].columns)] h = knn.score(TESTE, horseTest_dummies.outcome) resultados.append(h) if h > result_lr: result_lr = h melhor_qty = j # In[24]: print(result_lr, melhor_qty) # In[25]: model = LogisticRegression() #Selecao de 10 atributos feature_qty = melhor_qty dataset = horse_dummies rfe = RFE(model, feature_qty) rfe = rfe.fit(dataset.drop('outcome', axis = 1), dataset.outcome.values) col = [] for i in range(0,rfe.support_.size): if rfe.support_[i] == True: col.append(i) dataset_after_rfe = dataset[dataset.columns[col]] # In[26]: dataset[dataset.columns[col]].columns # In[27]: dataset_after_rfe.dtypes # In[28]: x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(dataset_after_rfe, dataset['outcome'], random_state = 0) # In[29]: print(x_train.shape) print(x_test.shape) # In[30]: tamanho = 100 maior_knn = 0 pos = 0 vet =[] for i in range(1,tamanho): knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors = i) knn.fit(x_train, y_train) result = knn.score(x_test, y_test) vet.append(result) if result > maior_knn: maior_knn = result pos = i # In[31]: print(maior_knn, pos) # In[32]: knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors = pos) knn.fit(x_train, y_train) # In[33]: TESTE = horseTest_dummies[list(dataset[dataset.columns[col]].columns)] # In[34]: knn.score(TESTE, horseTest_dummies.outcome)
[ 198, 2, 19617, 25, 3384, 69, 12, 23, 198, 198, 2, 1303, 17267, 347, 29142, 313, 721, 292, 198, 198, 2, 554, 58, 16, 5974, 628, 198, 1136, 62, 541, 7535, 22446, 5143, 62, 1370, 62, 32707, 10786, 6759, 29487, 8019, 3256, 705, 45145,...
2.293276
3,004
"""This module provides some capabilities to check the integrity of the package.""" import os from boupy.check.custom_exceptions import UserError def check_consistency(init_dict): """This function performs some basic checks regarding the integrity of the user's request. There should be no uncontrolled terminations of the package once these checks are passed. """ # Distribute details agents = init_dict["SIMULATION"]["agents"] periods = init_dict["SIMULATION"]["periods"] share = init_dict["SIMULATION"]["share"] # This are just two example for a whole host of tests. for key in [agents, periods]: if key <= 0: msg = "The specified number of {} needs to be larger than zero.".format(key) raise UserError(msg) if (share <= 0) | (share > 0.9): msg = ( "The specified share of treated individuals have to be large" " than 0.0 and smaller than 0.9.".format(key) ) raise UserError(msg) def check_presence_init(fname): """This function checks whether the model initialization file does in fact exist.""" if not os.path.isfile(fname): msg = "{}: There is no such file or directory.".format(fname) raise UserError(msg)
[ 37811, 1212, 8265, 3769, 617, 9889, 284, 2198, 262, 11540, 286, 262, 5301, 526, 15931, 198, 11748, 28686, 198, 198, 6738, 35833, 9078, 13, 9122, 13, 23144, 62, 1069, 11755, 1330, 11787, 12331, 628, 198, 4299, 2198, 62, 5936, 396, 1387, ...
2.853604
444
# Created by Hansi at 7/6/2021 import editdistance import numpy as np from scipy.optimize import linear_sum_assignment def find_best_match(cluster, groundtruth_event, exact_match=True, cluster_n=None): """ Find best match (event duplicate) for the event cluster wrt the given event parameters ----------- :param cluster: list List of words belong to a cluster :param groundtruth_event: list Ground truth tokens correspond to an event :param exact_match: boolean, optional True- exact match between cluster word and gt label False- match if edit distance between cluster word and gt label is less than 2 :param cluster_n: None or int, optional If given, only consider top n words in the cluster. :return: float, object missed_proportion(#misses/n), MatchedCluster """ # if cluster_n is mentioned, prune cluster to only consider top n words if cluster_n and len(cluster) > cluster_n: cluster = cluster[:cluster_n] matches = [] # array of [missed_proportion, MatchedCluster] # sample ground truth_event: # [[[1st half,first half,first-half,half time,half-time,halftime,half,ht][1-0]], # [[1st half,first half,first-half,half time,half-time,halftime,half,ht][1][0]]] for keywords in groundtruth_event: # iterate through the keyword combinations of the given event matched_labels = [] keyword_tp = 0 keyword_n = len(keywords) # sample keywords: [[1st half,first half,first-half,half time,half-time,halftime,half,ht][1-0]] for synset in keywords: matched_elements = [] # sample syn set: [1st half,first half,first-half,half time,half-time,halftime,half,ht] for element in synset: splits = element.split() if len(splits) > 1: # if more than one token available, all tokens need to be matched splits_n = len(splits) matched = [] for split in splits: for word in cluster: if exact_match: if split == word: matched.append(word) break else: if editdistance.eval(split, word) < 2: matched.append(word) break if len(matched) == splits_n: matched_elements.append(" ".join(matched)) else: for word in cluster: if exact_match: if element == word: matched_elements.append(word) break else: if editdistance.eval(element, word) < 2: matched_elements.append(word) break # count TPs in event duplicate, if at least 1 token in the syn set is matched. if len(matched_elements) > 0: keyword_tp += 1 matched_labels.append(matched_elements) match = MatchedCluster(cluster, keywords, matched_labels, keyword_n, keyword_tp) missed_proportion = (keyword_n - keyword_tp) / keyword_n # missed_proportion = #misses/n matches.append([missed_proportion, match]) # sort matches by missed_proportion in ascending order matches = sorted(matches, key=lambda x: x[0]) # best match is the one with minimum missed_proportion return matches[0][0], matches[0][1] def eval_keywords(dict_clusters, dict_gt_events, exact_match=True, cluster_n=None, coverage_percentage=None, coverage_n=None, one_cluster_m_events=False): """ Evaluate word clusters with ground truth parameters ----------- :param dict_clusters: dictionary Dictionary of clusters {cluster_key: list of cluster words} :param dict_gt_events: dictionary Dictionary of GT events {event_key: event words} Sample event words: [[[1st half,first half,first-half,half time,half-time,halftime,half,ht][1-0]], [[1st half,first half,first-half,half time,half-time,halftime,half,ht][1][0]]] :param exact_match: boolean, optional Boolean to indicate match type. True - exact match False - match if edit distance < 2 :param cluster_n: None or int, optional If given, only consider top n words in the cluster. :param coverage_percentage: None or float, optional Percentage of GT labels need to be covered by a cluster to consider it as a match. :param coverage_n: None or int, optional Number of GT labels need to be contained in a cluster to consider it as a match. Given a coverage_percentage, coverage_n will be ignored. If no coverage_percentage or coverage_n is given, 100% coverage will be considered for a match. :param one_cluster_m_events: boolean, optional Indicate the allowance to match one cluster with many events True - one cluster can be matched with many events :return: int, int, dictionary, dictionary Total GT labels (keywords) Total true positives (keywords) Dictionary of {event_k: {cluster_k: [#miss/n (missed_proportion), MatchedCluster]}} Summarises the all matched clusters to events. {cluster_k: [#miss/n (missed_proportion), MatchedCluster]} is sorted by missed_proportion in ascending order. Dictionary of {event_k: cluster_k} Summarises best cluster match to events """ dict_matched_clusters = dict() # {event_k: {cluster_k: [#miss/n (missed_proportion), MatchedCluster]}} dict_event_cluster = dict() # {event_k: cluster_k} for event_k in dict_gt_events.keys(): temp_dict_matched_clusters = dict() # {cluster_k: [#miss/n (missed_proportion), MatchedCluster]} for cluster_k in dict_clusters.keys(): # find best match (event duplicate) for the cluster missed_proportion, matched_cluster = find_best_match(dict_clusters[cluster_k], dict_gt_events[event_k], exact_match, cluster_n) # if coverage percentage is given if coverage_percentage: if matched_cluster.keyword_tp / matched_cluster.keyword_n >= coverage_percentage: temp_dict_matched_clusters[cluster_k] = [missed_proportion, matched_cluster] # if coverage count is given elif coverage_n: if matched_cluster.keyword_tp >= coverage_n: temp_dict_matched_clusters[cluster_k] = [missed_proportion, matched_cluster] else: if matched_cluster.keyword_tp == matched_cluster.keyword_n: temp_dict_matched_clusters[cluster_k] = [missed_proportion, matched_cluster] # if any cluster match found for the GT event if len(temp_dict_matched_clusters.keys()) > 0: # sort matched clusters by missed_proportion in ascending order temp_dict_matched_clusters = dict(sorted(temp_dict_matched_clusters.items(), key=lambda e: e[1][0])) dict_matched_clusters[event_k] = temp_dict_matched_clusters # If a single cluster can be matched with multiple events if one_cluster_m_events: for k, v in dict_matched_clusters.items(): dict_event_cluster[k] = list(v.keys())[0] # If a single cluster cannot be matched with multiple events else: cluster_ks = dict_clusters.keys() cost_matrix = [] # cost = missed_proportion, rows = events, columns = clusters for event_k in dict_gt_events: event_costs = [] for cluster_k in cluster_ks: if event_k in dict_matched_clusters and cluster_k in dict_matched_clusters[event_k]: event_costs.append(dict_matched_clusters[event_k][cluster_k][0]) else: event_costs.append(1) # no cluster words matched with the event keywords cost_matrix.append(event_costs) cost_matrix = np.array(cost_matrix) # Hungarian algorithm (Kuhn-Munkres) for solving the assignment problem row_ind, col_ind = linear_sum_assignment(cost_matrix) for i in range(len(row_ind)): # only consider clusters matched to events # no keyword matches -> missed_proportion = 1 if cost_matrix[row_ind[i], col_ind[i]] < 1: dict_event_cluster[row_ind[i]] = col_ind[i] total_keyword_tp = 0 total_keyword_n = 0 for event_k, cluster_k in dict_event_cluster.items(): total_keyword_n += dict_matched_clusters[event_k][cluster_k][1].keyword_n total_keyword_tp += dict_matched_clusters[event_k][cluster_k][1].keyword_tp return total_keyword_n, total_keyword_tp, dict_matched_clusters, dict_event_cluster
[ 2, 15622, 416, 13071, 72, 379, 767, 14, 21, 14, 1238, 2481, 198, 11748, 4370, 30246, 198, 11748, 299, 32152, 355, 45941, 198, 6738, 629, 541, 88, 13, 40085, 1096, 1330, 14174, 62, 16345, 62, 562, 16747, 628, 198, 198, 4299, 1064, 62...
2.27029
4,029
import concurrent.futures import csv import math from ipaddress import ip_address, IPv4Address import bisect from urllib.parse import urlencode, quote_plus import itertools from .constants import * from .helpers import * rir_file = [rir + ".csv" for rir in list(RIR_URL_MAPPING.keys())] # Parse RIR file data data = list(itertools.chain( parse_rir_file(rir_file[0]), parse_rir_file(rir_file[1]), parse_rir_file(rir_file[2]), parse_rir_file(rir_file[3]), parse_rir_file(rir_file[4]) )) data.sort(key=lambda r: r['ip_low']) keys = [r['ip_low'] for r in data]
[ 11748, 24580, 13, 69, 315, 942, 198, 11748, 269, 21370, 198, 11748, 10688, 198, 6738, 20966, 21975, 1330, 20966, 62, 21975, 11, 25961, 19, 20231, 198, 11748, 47457, 478, 198, 6738, 2956, 297, 571, 13, 29572, 1330, 2956, 11925, 8189, 11,...
2.52381
231
# Copyright 2013-2022 Lawrence Livermore National Security, LLC and other # Spack Project Developers. See the top-level COPYRIGHT file for details. # # SPDX-License-Identifier: (Apache-2.0 OR MIT) from spack import * class RAssertiveReflection(RPackage): """assertive.reflection: Assertions for Checking the State of R A set of predicates and assertions for checking the state and capabilities of R, the operating system it is running on, and the IDE being used. This is mainly for use by other package developers who want to include run-time testing features in their own packages. End-users will usually want to use assertive directly.""" homepage = "https://bitbucket.org/richierocks/assertive.reflection" url = "https://cloud.r-project.org/src/contrib/assertive.reflection_0.0-5.tar.gz" list_url = "https://cloud.r-project.org/src/contrib/Archive/assertive.reflection" version('0.0-5', sha256='c2ca9b27cdddb9b9876351afd2ebfaf0fbe72c636cd12aa2af5d64e33fbf34bd') depends_on('r@3.0.0:', type=('build', 'run')) depends_on('r-assertive-base@0.0-7:', type=('build', 'run'))
[ 2, 15069, 2211, 12, 1238, 1828, 13914, 45036, 3549, 2351, 4765, 11, 11419, 290, 584, 198, 2, 1338, 441, 4935, 34152, 13, 4091, 262, 1353, 12, 5715, 27975, 38162, 9947, 2393, 329, 3307, 13, 198, 2, 198, 2, 30628, 55, 12, 34156, 12, ...
2.809877
405
import torch import torchvision from Fcos_seg.utils.box_list import BoxList
[ 628, 198, 11748, 28034, 198, 11748, 28034, 10178, 198, 198, 6738, 376, 6966, 62, 325, 70, 13, 26791, 13, 3524, 62, 4868, 1330, 8315, 8053, 628, 628, 628, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 198, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 2...
2.137255
51
"""Auto-generated file, do not edit by hand. 878 metadata""" from ..phonemetadata import NumberFormat, PhoneNumberDesc, PhoneMetadata PHONE_METADATA_878 = PhoneMetadata(id='001', country_code=878, international_prefix=None, general_desc=PhoneNumberDesc(national_number_pattern='1\\d{11}', possible_length=(12,)), voip=PhoneNumberDesc(national_number_pattern='10\\d{10}', example_number='101234567890', possible_length=(12,)), number_format=[NumberFormat(pattern='(\\d{2})(\\d{5})(\\d{5})', format='\\1 \\2 \\3')])
[ 37811, 27722, 12, 27568, 2393, 11, 466, 407, 4370, 416, 1021, 13, 807, 3695, 20150, 37811, 198, 6738, 11485, 746, 261, 19261, 14706, 1330, 7913, 26227, 11, 14484, 15057, 24564, 11, 14484, 9171, 14706, 198, 198, 11909, 11651, 62, 47123, ...
2.879781
183
# https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/49993 # 스킬트리 skill = 'CBD' skill_trees = ["BACDE", "CBADF", "AECB", "BDA"] cnt = 0 for tree in skill_trees: if is_validate(tree, skill) == True: cnt += 1 print(cnt)
[ 2, 3740, 1378, 23065, 11056, 13, 1073, 13, 38584, 14, 35720, 14, 66, 39975, 14, 1270, 14, 1203, 684, 14, 28324, 6052, 198, 2, 23821, 232, 97, 169, 8955, 169, 232, 116, 167, 99, 105, 198, 198, 42401, 796, 705, 34, 14529, 6, 198, ...
1.957627
118
""" MIT License Copyright (c) 2021 Thomas Leong Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in the Software without restriction, including without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so, subject to the following conditions: The above copyright notice and this permission notice shall be included in all copies or substantial portions of the Software. THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE. """ import torch import torch.nn.functional as F from torch import nn if __name__ == '__main__': from torchinfo import summary input_shape = (1, 3, 128, 64) model = Market1501TripletMiniVGG( input_shape, embedding_dim=32, conv_blocks=2, ) summary(model, (input_shape, input_shape, input_shape))
[ 37811, 198, 36393, 13789, 198, 198, 15269, 357, 66, 8, 33448, 5658, 1004, 506, 198, 198, 5990, 3411, 318, 29376, 7520, 11, 1479, 286, 3877, 11, 284, 597, 1048, 16727, 257, 4866, 198, 1659, 428, 3788, 290, 3917, 10314, 3696, 357, 1169,...
3.388095
420
import dj_database_url DEBUG = True TEMPLATE_DEBUG = True SECRET_KEY = 'this is my secret key' # NOQA TEST_RUNNER = 'django.test.runner.DiscoverRunner' DATABASES = { 'default': dj_database_url.config(default='postgres:///localized_fields') } DATABASES['default']['ENGINE'] = 'psqlextra.backend' LANGUAGE_CODE = 'en' LANGUAGES = ( ('en', 'English'), ('ro', 'Romanian'), ('nl', 'Dutch') ) INSTALLED_APPS = ( 'localized_fields', 'tests', ) # set to a lower number than the default, since # we want the tests to be fast, default is 100 LOCALIZED_FIELDS_MAX_RETRIES = 3 LOCALIZED_FIELDS_EXPERIMENTAL = False
[ 11748, 42625, 62, 48806, 62, 6371, 198, 198, 30531, 796, 6407, 198, 51, 3620, 6489, 6158, 62, 30531, 796, 6407, 198, 198, 23683, 26087, 62, 20373, 796, 705, 5661, 318, 616, 3200, 1994, 6, 220, 1303, 8005, 48, 32, 198, 198, 51, 6465,...
2.394737
266
import discord import asyncio from steam_parser import SteamEventParser from datetime import datetime
[ 11748, 36446, 198, 11748, 30351, 952, 198, 198, 6738, 13324, 62, 48610, 1330, 9094, 9237, 46677, 198, 6738, 4818, 8079, 1330, 4818, 8079, 198 ]
4.291667
24
import SiCroF world=SiCroF.SiCroF() world.setDomainList("~/SiCroF/Debug_domainlist.txt") world.setIfaceList("~/SiCroF/Debug_Ifacelist.txt") world.exportFortranScript()
[ 11748, 15638, 35403, 37, 198, 198, 6894, 28, 42801, 35403, 37, 13, 42801, 35403, 37, 3419, 198, 6894, 13, 2617, 43961, 8053, 7203, 93, 14, 42801, 35403, 37, 14, 27509, 62, 27830, 4868, 13, 14116, 4943, 198, 6894, 13, 2617, 1532, 558, ...
2.522388
67
import numpy as np import multipledispatch as md dot = md.Dispatcher('dot') dot.add((object, object), np.dot) tensordot = md.Dispatcher('tensordot') tensordot.add((object, object), np.tensordot) where = md.Dispatcher('where') where.add((object,), np.where) where.add((object, object, object), np.where) nanmin = md.Dispatcher('nanmin') nanmin.add((object,), np.nanmin) nanmax = md.Dispatcher('nanmax') nanmax.add((object,), np.nanmax) nansum = md.Dispatcher('nansum') nansum.add((object,), np.nansum) nanprod = md.Dispatcher('nanprod') nanprod.add((object,), np.nanprod) transpose = md.Dispatcher('transpose') transpose.add((object,), np.transpose) broadcast_to = md.Dispatcher('broadcast_to') broadcast_to.add((object,), np.broadcast_to)
[ 11748, 299, 32152, 355, 45941, 198, 11748, 5021, 10137, 8802, 963, 355, 45243, 198, 198, 26518, 796, 45243, 13, 7279, 8071, 2044, 10786, 26518, 11537, 198, 26518, 13, 2860, 19510, 15252, 11, 2134, 828, 45941, 13, 26518, 8, 198, 198, 83,...
2.501672
299
from typing import Optional from django.contrib.auth.backends import BaseBackend from django.core.exceptions import PermissionDenied from django.db.models.functions import Coalesce from rgd.geodata import models def annotate_queryset(queryset): """Annotate the queryset to include a path to a collection. Some models don't have a direct path to `collection` and must be annotated to include it. """ model = queryset.model if model == models.SpatialEntry: return queryset.annotate( _collection_memberships__user=Coalesce( 'fmventry__fmv_file__file__collection__collection_memberships__user', 'geometryentry__geometry_archive__file__collection__collection_memberships__user', 'rastermetaentry__parent_raster__image_set__images__image_file__file__collection__collection_memberships__user', ), _collection_memberships__role=Coalesce( 'fmventry__fmv_file__file__collection__collection_memberships__role', 'geometryentry__geometry_archive__file__collection__collection_memberships__role', 'rastermetaentry__parent_raster__image_set__images__image_file__file__collection__collection_memberships__role', ), ) return queryset def get_collection_membership_path(model) -> Optional[str]: """Get the path to the 'CollectionMembership' model. Relationships are represented as 'dunder's ('__'). Returning `None` means the model is explicitly unprotected. """ # Collection if issubclass(model, models.CollectionMembership): return '' if issubclass(model, models.Collection): return 'collection_memberships' # Common if issubclass(model, models.ChecksumFile): return 'collection__collection_memberships' # Imagery if issubclass(model, models.ImageEntry): return 'image_file__file__collection__collection_memberships' if issubclass(model, models.ImageSet): return 'images__image_file__file__collection__collection_memberships' if issubclass(model, models.RasterEntry): return 'image_set__images__image_file__file__collection__collection_memberships' if issubclass(model, models.RasterMetaEntry): return ( 'parent_raster__image_set__images__image_file__file__collection__collection_memberships' ) if issubclass(model, models.BandMetaEntry): return 'parent_image__image_file__file__collection__collection_memberships' if issubclass(model, models.ConvertedImageFile): return 'source_image__image_file__file__collection__collection_memberships' if issubclass(model, models.SubsampledImage): return 'source_image__image_file__file__collection__collection_memberships' if issubclass(model, models.KWCOCOArchive): return 'spec_file__collection__collection_memberships' # Annotation if issubclass(model, models.Annotation): return 'image__image_file__collection__collection_memberships' if issubclass(model, models.Segmentation): return 'annotation__image__image_file__collection__collection_memberships' # Geometry if issubclass(model, models.GeometryEntry): return 'geometry_archive__file__collection__collection_memberships' # FMV if issubclass(model, models.FMVEntry): return 'fmv_file__file__collection__collection_memberships' # SpatialEntry if model == models.SpatialEntry: return '_collection_memberships' raise NotImplementedError def filter_perm(user, queryset, role): """Filter a queryset.""" # Called outside of view if user is None: return queryset # Admins can see all if user.is_active and (user.is_staff or user.is_superuser): return queryset # No relationship to collection path = get_collection_membership_path(queryset.model) if path is None: return queryset # Must be logged in if not user.is_active or user.is_anonymous: return queryset.none() # Check permissions # `path` can be an empty string (meaning queryset is `CollectionMembership`) user_path = (path + '__' if path != '' else path) + 'user' role_path = (path + '__' if path != '' else path) + 'role' queryset = annotate_queryset(queryset) return queryset.filter(**{user_path: user.pk}).exclude(**{role_path + '__lt': role}) def filter_read_perm(user, queryset): """Filter a queryset to what the user may edit.""" return filter_perm(user, queryset, models.CollectionMembership.READER) def filter_write_perm(user, queryset): """Filter a queryset to what the user may edit.""" return filter_perm(user, queryset, models.CollectionMembership.OWNER) def check_read_perm(user, obj): """Raise 'PermissionDenied' error if user does not have read permissions.""" model = type(obj) if not filter_read_perm(user, model.objects.filter(pk=obj.pk)).exists(): raise PermissionDenied def check_write_perm(user, obj): """Raise 'PermissionDenied' error if user does not have write permissions.""" # Called outside of view model = type(obj) if not filter_write_perm(user, model.objects.filter(pk=obj.pk)).exists(): raise PermissionDenied
[ 6738, 19720, 1330, 32233, 198, 198, 6738, 42625, 14208, 13, 3642, 822, 13, 18439, 13, 1891, 2412, 1330, 7308, 7282, 437, 198, 6738, 42625, 14208, 13, 7295, 13, 1069, 11755, 1330, 2448, 3411, 21306, 798, 198, 6738, 42625, 14208, 13, 9945...
2.737468
1,935
# Generated by Django 2.1.8 on 2019-05-27 22:42 from django.conf import settings from django.db import migrations, models import django.db.models.deletion import django_userforeignkey.models.fields
[ 2, 2980, 515, 416, 37770, 362, 13, 16, 13, 23, 319, 13130, 12, 2713, 12, 1983, 2534, 25, 3682, 198, 198, 6738, 42625, 14208, 13, 10414, 1330, 6460, 198, 6738, 42625, 14208, 13, 9945, 1330, 15720, 602, 11, 4981, 198, 11748, 42625, 14...
3.125
64
# -*- coding: utf-8 -*- # Generated by Django 1.10.7 on 2017-08-27 15:18 from django.db import migrations, models
[ 2, 532, 9, 12, 19617, 25, 3384, 69, 12, 23, 532, 9, 12, 198, 2, 2980, 515, 416, 37770, 352, 13, 940, 13, 22, 319, 2177, 12, 2919, 12, 1983, 1315, 25, 1507, 198, 6738, 42625, 14208, 13, 9945, 1330, 15720, 602, 11, 4981, 628 ]
2.555556
45
from icinga_notificator.classes import icingaNotification import string import random # some tools # EXITCODES = {0: "OK", 1: "WARNING", 2: "CRITICAL", 3: "UNKNOWN"} # generate some list of notifications(obj from elastic, class) # user generation class, sophistically generates data
[ 6738, 41567, 64, 62, 1662, 811, 1352, 13, 37724, 1330, 41567, 64, 3673, 2649, 198, 11748, 4731, 198, 11748, 4738, 628, 198, 2, 617, 4899, 198, 2, 7788, 2043, 34, 3727, 1546, 796, 1391, 15, 25, 366, 11380, 1600, 352, 25, 366, 31502, ...
3.411765
85
from os import kill from tkinter import * from tkinter.font import BOLD from PIL import ImageTk, Image import sqlite3 from babel.dates import DateTimeFormat from tkcalendar import * import mysql.connector import pyzbar.pyzbar as pyzbar import cv2 import qr from tkinter.ttk import Combobox from tkinter import messagebox root=Tk() root.wm_state('zoomed') # root.geometry("400x500") root.configure(bg="blue") mydb = mysql.connector.connect( host="localhost", user="root", passwd="hp123", database="mystore1" ) my_cursor = mydb.cursor() ##################### BILL FRAME bill_frame=LabelFrame(root,text="Bill",relief=GROOVE,labelanchor=N,bg="blue",font=("Comic Sans MS", 20, "bold"),bd=5,fg="white") bill_frame.place(x=710,y=85,width=560) #scroll bar attached to text area scroll_y=Scrollbar(bill_frame,orient=VERTICAL) text_area=Text(bill_frame,yscrollcommand=scroll_y.set) scroll_y.pack(side=RIGHT,fill=Y) scroll_y.config(command=text_area.yview) text_area.pack() default=" Mystore limited \n New delhi, 100001,India\n ***********************************\n Date: Bill no: \n -----------------------------------------------------------------\nName Price Amount" text_area.insert(END,default) # @staticmethod ######### Generate ################Customer title_frame=title() billing_frame=Entry_frame() generate_frame=generate() customer_frame=customer() execute1=execute() # print(bill_frame.text_area.get("1.0",END)) root=mainloop()
[ 6738, 28686, 1330, 1494, 201, 198, 6738, 256, 74, 3849, 1330, 1635, 201, 198, 6738, 256, 74, 3849, 13, 10331, 1330, 347, 15173, 201, 198, 6738, 350, 4146, 1330, 7412, 51, 74, 11, 7412, 201, 198, 11748, 44161, 578, 18, 201, 198, 6738...
2.157576
825
""" TF-Slim grouped API. Please see README.md for details and usage. """ # pylint: disable=unused-import # Collapse tf-slim into a single namespace. from inception.slim import inception_model as inception from inception.slim import losses from inception.slim import ops from inception.slim import scopes from inception.slim import variables from inception.slim.scopes import arg_scope
[ 37811, 198, 10234, 12, 50, 2475, 32824, 7824, 13, 4222, 766, 20832, 11682, 13, 9132, 329, 3307, 290, 8748, 13, 198, 37811, 198, 2, 279, 2645, 600, 25, 15560, 28, 403, 1484, 12, 11748, 198, 198, 2, 7778, 7512, 48700, 12, 82, 2475, ...
3.607477
107
from nose.tools import eq_ from .. import tokenization
[ 6738, 9686, 13, 31391, 1330, 37430, 62, 198, 198, 6738, 11485, 1330, 11241, 1634, 628 ]
3.8
15
# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import urllib.request import os import reader import time from LayerNormalizedLSTMCell import LayerNormalizedLSTMCell '''下载数据并读取数据''' file_url = 'https://raw.githubusercontent.com/jcjohnson/torch-rnn/master/data/tiny-shakespeare.txt' #file_url = 'https://gist.githubusercontent.com/spitis/59bfafe6966bfe60cc206ffbb760269f/'+\ #'raw/030a08754aada17cef14eed6fac7797cda830fe8/variousscripts.txt' file_name = 'tinyshakespeare.txt' #file_name = 'variousscripts.txt' if not os.path.exists(file_name): urllib.request.urlretrieve(file_url, filename=file_name) with open(file_name, 'r') as f: raw_data = f.read() print("数据长度", len(raw_data)) '''处理字符数据，转换为数字''' vocab = set(raw_data) # 使用set去重，这里就是去除重复的字母(大小写是区分的) vocab_size = len(vocab) idx_to_vocab = dict(enumerate(vocab)) # 这里将set转为了字典，每个字符对应了一个数字0,1,2,3..........(vocab_size-1) vocab_to_idx = dict(zip(idx_to_vocab.values(), idx_to_vocab.keys())) # 这里将字典的(key, value)转换成(value, key) data = [vocab_to_idx[c] for c in raw_data] # 处理raw_data, 根据字符，得到对应的value,就是数字 del raw_data '''超参数''' num_steps=200 # 学习的步数 batch_size=32 state_size=100 # cell的size num_classes = vocab_size learning_rate = 1e-4 keep_prob = 0.9 # drop参数 '''生成eopchs数据''' '''训练rnn网络的函数''' '''使用list的方式,static_rnn''' '''使用dynamic_rnn方式 - 之前我们自己实现的cell和static_rnn的例子都是将得到的tensor使用list存起来，这种方式构建计算图时很慢 - dynamic可以在运行时构建计算图 ''' '''使用scan实现dynamic_rnn的效果''' '''最终的整合模型， - 普通RNN，GRU，LSTM - dropout - BN ''' '''生成文本''' '''1、构建图和训练''' #start_time = time.time() ###g = build_basic_rnn_graph_with_list() ###g = build_multilayer_lstm_graph_with_dynamic_rnn() ###g = build_multilayer_lstm_graph_with_scan() #g = build_final_graph(cell_type='LN_LSTM', state_size=state_size, #num_classes=num_classes, #batch_size=batch_size, #num_steps=num_steps, num_layers=3, #build_with_dropout=False, #learning_rate=learning_rate) #print("构建图耗时", time.time()-start_time) #start_time = time.time() #losses = train_rnn(g, 2, save='saves/LN_LSTM_2_epochs') #print("训练耗时：", time.time()-start_time) #print('1',losses[-1]) '''2、生成文本''' g = build_final_graph(cell_type='LN_LSTM', num_steps=1, batch_size=1) text = generate_characters(g, "saves/LN_LSTM_2_epochs", 750, prompt='A', pick_top_chars=5) print(text)
[ 2, 532, 9, 12, 19617, 25, 3384, 69, 12, 23, 532, 9, 12, 198, 11748, 299, 32152, 355, 45941, 198, 11748, 11192, 273, 11125, 355, 48700, 198, 11748, 2603, 29487, 8019, 13, 9078, 29487, 355, 458, 83, 198, 11748, 2956, 297, 571, 13, 2...
1.593928
1,581
import datetime import json import ast from django.contrib.auth.models import User from django.template.defaultfilters import slugify from django.test import Client from survey.models.locations import * from survey.models import * from model_mommy import mommy from survey.tests.base_test import BaseTest from survey.views.survey_completion import is_valid from django.core.urlresolvers import reverse # def test_survey_parameters(self): # listing_form = ListingTemplate.objects.create(name='scomp1333', description='desc1') # kwargs = {'name': 'survey9scl11q', 'description': 'survey description demo12', # 'has_sampling': True, 'sample_size': 10,'listing_form_id':listing_form.id} # survey_obj = Survey.objects.create(**kwargs) # batch_obj = Batch.objects.create(order=1, name="Batch A1s22222", survey=survey_obj) # qset = QuestionSet.get(pk=batch_obj.id) # question1 = mommy.make(Question, qset=qset, answer_type=NumericalAnswer.choice_name()) # investigator = Interviewer.objects.create(name="InvestigatorViewdata1", # ea=self.ea, # gender='1', level_of_education='Primary', # language='Eglish', weights=0,date_of_birth='1987-01-01') # surveyAllocation_obj = SurveyAllocation.objects.create( # interviewer = investigator, # survey = survey_obj, # allocation_ea = self.ea, # status = 1 # ) # indicator_obj = Indicator.objects.create(name="indicator name 13ff3", description="demo4 indicator 1", # question_set=qset, # survey=survey_obj) # url = reverse('survey_parameters') # url = url + "?indicator=%s"%indicator_obj.id # response = self.client.get(url) # self.assertEqual(response.status_code, 200) # url = reverse('survey_parameters') # url = url + "?indicator=990033333" # response = self.client.get(url) # self.assertEqual(response.status_code, 404)
[ 11748, 4818, 8079, 198, 11748, 33918, 198, 11748, 6468, 198, 6738, 42625, 14208, 13, 3642, 822, 13, 18439, 13, 27530, 1330, 11787, 198, 6738, 42625, 14208, 13, 28243, 13, 12286, 10379, 1010, 1330, 31065, 1958, 198, 6738, 42625, 14208, 13,...
2.134652
1,062
# -*- coding: utf-8 -*- from brawlpython.sessions import SyncSession from brawlpython.api_toolkit import unique, same from configobj import ConfigObj import pytest import time url_uuid = "http://httpbin.org/uuid" config = ConfigObj("config.ini") api_key = config["DEFAULT"].get("API_KEY") @pytest.yield_fixture @pytest.yield_fixture if __name__ == "__main__": import run_tests run_tests.run(__file__)
[ 2, 532, 9, 12, 19617, 25, 3384, 69, 12, 23, 532, 9, 12, 198, 198, 6738, 42599, 29412, 13, 82, 6202, 1330, 35908, 36044, 198, 6738, 42599, 29412, 13, 15042, 62, 25981, 15813, 1330, 3748, 11, 976, 198, 6738, 4566, 26801, 1330, 17056, ...
2.717949
156
""" Hybrid Metrics -------------- :mod:`textacy.similarity.hybrid`: Normalized similarity metrics that combine edit-, token-, and/or sequence-based algorithms. """ from __future__ import annotations from typing import Callable, Sequence from . import edits from .. import constants def token_sort_ratio(s1: str | Sequence[str], s2: str | Sequence[str]) -> float: """ Measure the similarity between two strings or sequences of strings using Levenshtein distance, only with non-alphanumeric characters removed and the ordering of tokens in each sorted before comparison. Args: s1 s2 Returns: Similarity between ``s1`` and ``s2`` in the interval [0.0, 1.0], where larger values correspond to more similar strings. See Also: :func:`textacy.similarity.edits.levenshtein()` """ str1 = _to_prepared_str(s1) str2 = _to_prepared_str(s2) return edits.levenshtein(str1, str2) def _to_prepared_str(s: str | Sequence[str]) -> str: """ Remove all characters from ``s`` except letters and numbers, strip whitespace, and force everything to lower-case; then sort tokens before re-joining into a single string. """ tokens = ( constants.RE_ALNUM.findall(s.lower()) if isinstance(s, str) else [tok.lower().strip() for tok in s] ) return " ".join(sorted(tokens)) def monge_elkan( seq1: Sequence[str], seq2: Sequence[str], sim_func: Callable[[str, str], float] = edits.levenshtein, ) -> float: """ Measure the similarity between two sequences of strings using the (symmetric) Monge-Elkan method, which takes the average of the maximum pairwise similarity between the tokens in each sequence as compared to those in the other sequence. Args: seq1 seq2 sim_func: Callable that computes a string-to-string similarity metric; by default, Levenshtein edit distance. Returns: Similarity between ``seq1`` and ``seq2`` in the interval [0.0, 1.0], where larger values correspond to more similar strings. See Also: :func:`textacy.similarity.edits.levenshtein()` """ if not seq1 or not seq2: return 0.0 sum_maxsim1 = sum( max(sim_func(tok1, tok2) for tok2 in seq2) for tok1 in seq1 ) sum_maxsim2 = sum( max(sim_func(tok2, tok1) for tok1 in seq1) for tok2 in seq2 ) return ((sum_maxsim1 / len(seq1)) + (sum_maxsim2 / len(seq2))) / 2
[ 37811, 198, 21217, 10236, 3395, 10466, 198, 26171, 198, 198, 25, 4666, 25, 63, 5239, 1590, 13, 38610, 414, 13, 12114, 10236, 63, 25, 14435, 1143, 26789, 20731, 326, 12082, 4370, 20995, 198, 30001, 20995, 290, 14, 273, 8379, 12, 3106, ...
2.583419
977
#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- """Tests for the PE event formatters.""" from __future__ import unicode_literals import unittest from plaso.formatters import pe from tests.formatters import test_lib class PECompilationTimeFormatterTest(test_lib.EventFormatterTestCase): """Tests for the PE compilation time formatter.""" def testInitialization(self): """Tests the initialization.""" event_formatter = pe.PECompilationFormatter() self.assertIsNotNone(event_formatter) def testGetFormatStringAttributeNames(self): """Tests the GetFormatStringAttributeNames function.""" event_formatter = pe.PECompilationFormatter() expected_attribute_names = [ 'pe_type', 'imphash',] self._TestGetFormatStringAttributeNames( event_formatter, expected_attribute_names) # TODO: add test for GetMessages. class PEImportTimeFormatterTest(test_lib.EventFormatterTestCase): """Tests for the PE import time formatter.""" def testInitialization(self): """Tests the initialization.""" event_formatter = pe.PEImportFormatter() self.assertIsNotNone(event_formatter) def testGetFormatStringAttributeNames(self): """Tests the GetFormatStringAttributeNames function.""" event_formatter = pe.PEImportFormatter() expected_attribute_names = [ 'dll_name', 'pe_type', 'imphash',] self._TestGetFormatStringAttributeNames( event_formatter, expected_attribute_names) # TODO: add test for GetMessages. class PEDelayImportFormatterTest(test_lib.EventFormatterTestCase): """Tests for the PE delay import formatter.""" def testInitialization(self): """Tests the initialization.""" event_formatter = pe.PEDelayImportFormatter() self.assertIsNotNone(event_formatter) def testGetFormatStringAttributeNames(self): """Tests the GetFormatStringAttributeNames function.""" event_formatter = pe.PEDelayImportFormatter() expected_attribute_names = [ 'dll_name', 'pe_type', 'imphash',] self._TestGetFormatStringAttributeNames( event_formatter, expected_attribute_names) # TODO: add test for GetMessages. class PEResourceCreationFormatterTest(test_lib.EventFormatterTestCase): """Tests for the PE resource creation formatter.""" def testInitialization(self): """Tests the initialization.""" event_formatter = pe.PEResourceCreationFormatter() self.assertIsNotNone(event_formatter) def testGetFormatStringAttributeNames(self): """Tests the GetFormatStringAttributeNames function.""" event_formatter = pe.PEResourceCreationFormatter() expected_attribute_names = [ 'pe_type', 'imphash',] self._TestGetFormatStringAttributeNames( event_formatter, expected_attribute_names) # TODO: add test for GetMessages. class PELoadConfigModificationEventTest(test_lib.EventFormatterTestCase): """Tests for the PE load configuration formatter.""" def testInitialization(self): """Tests the initialization.""" event_formatter = pe.PELoadConfigModificationEvent() self.assertIsNotNone(event_formatter) def testGetFormatStringAttributeNames(self): """Tests the GetFormatStringAttributeNames function.""" event_formatter = pe.PELoadConfigModificationEvent() expected_attribute_names = [ 'pe_type', 'imphash',] self._TestGetFormatStringAttributeNames( event_formatter, expected_attribute_names) # TODO: add test for GetMessages. if __name__ == '__main__': unittest.main()
[ 2, 48443, 14629, 14, 8800, 14, 29412, 198, 2, 532, 9, 12, 19617, 25, 3384, 69, 12, 23, 532, 9, 12, 198, 37811, 51, 3558, 329, 262, 18468, 1785, 5794, 1010, 526, 15931, 198, 198, 6738, 11593, 37443, 834, 1330, 28000, 1098, 62, 1720...
2.93251
1,215
# -*- coding: utf-8 -*- """07 Upload a model.ipynb Automatically generated by Colaboratory. Original file is located at https://colab.research.google.com/drive/1ZaM-sNR9_6vqGBpRobWjTq7gkm4t9bbW # 7 Uploading Model files Demonstrates uploading a file (rather than registering a URL). This requires multiple steps, first creating content blob "placeholders", and then updating the content blobs with the data to be uploaded. """ import requests import json import string import getpass import urllib.request base_url = 'https://sandbox3.fairdomhub.org' headers = {"Content-type": "application/vnd.api+json", "Accept": "application/vnd.api+json", "Accept-Charset": "ISO-8859-1"} session = requests.Session() session.headers.update(headers) session.auth = (input('Username:'), getpass.getpass('Password')) containing_project_id = 1 """This defines the placeholder information for the content blob. For now just the filename and mime type are provided.""" local_blob = {'original_filename' : 'RoboKoD.xml', 'content_type' : 'text/xml'} """Set up the attributes for the model and include the content blob details. This also shows the intent that content blobs will be provided. Although in this case there is only one content blob, for Models there could potentially be more which can be described.""" model = {} model['data'] = {} model['data']['type'] = 'models' model['data']['attributes'] = {} model['data']['attributes']['title'] = 'iNS142 RobOKoD Redesigned Butanol Producing.' model['data']['attributes']['policy'] = {'access':'download'} model['data']['relationships'] = {} model['data']['relationships']['projects'] = {} model['data']['relationships']['projects']['data'] = [{'id' : containing_project_id, 'type' : 'projects'}] model['data']['attributes']['content_blobs'] = [local_blob] """Register the Model. The resulting JSON contains the content blob element, but this is currently blank.""" r = session.post(base_url + '/models', json=model) r.raise_for_status() populated_model = r.json() populated_model """Now upload the file. Normally it would come from a local file, but we simulate this here by fetching from a URL (notice how the SEEK API is being used to fetch a model file!) *data* contains the data for an SBML model. """ url = 'https://fairdomhub.org/models/159/content_blobs/1986/download' response = urllib.request.urlopen(url) data = response.read() """Now with a PUT update the content blob with the data. The url for the content blob was provided by the Model creation JSON response. The *headers={'Content-Type': 'application/octet-stream'}* is currently required, otherwise in this case SEEK tries to process it as an invalid XML request resulting i an error. """ blob_url = populated_model['data']['attributes']['content_blobs'][0]['link'] upload = session.put(blob_url, data=data, headers={'Content-Type': 'application/octet-stream'}) upload.raise_for_status() """Fetch the JSON for the model again, and look at the content blob attributes. The size and checksums have now been updated with the new content. """ model_json = json_for_resource('models',populated_model['data']['id']) model_json['data']['attributes']['content_blobs'] """# Exercice 7 * Update the notebook to register a Model with 2 content blobs. You can use a URL to a resource on the web, or use the link to the FAIRDOM logo in the previous example * More details about the API can be found at https://docs.seek4science.org/help/user-guide/api.html which is constantly updated. This includes a link to the [API Overview](https://docs.seek4science.org/tech/api/index.html) """
[ 2, 532, 9, 12, 19617, 25, 3384, 69, 12, 23, 532, 9, 12, 198, 37811, 2998, 36803, 257, 2746, 13, 541, 2047, 65, 198, 198, 38062, 4142, 7560, 416, 1623, 4820, 2870, 13, 198, 198, 20556, 2393, 318, 5140, 379, 198, 220, 220, 220, 37...
3.249553
1,118
import json from pathlib import Path from fashiondatasets.utils.logger.defaultLogger import defaultLogger def string_serializer(obj): """ Helper Function to Serialize Objects. Keeps List / Dict Structure, but will Convert everything else to String. """ if type(obj) in [list, tuple]: return list(map(string_serializer, obj)) if type(obj) == dict: copy = {} for k, v in obj.items(): copy[k] = string_serializer(v) return copy return str(obj)
[ 11748, 33918, 198, 6738, 3108, 8019, 1330, 10644, 198, 198, 6738, 6977, 19608, 292, 1039, 13, 26791, 13, 6404, 1362, 13, 12286, 11187, 1362, 1330, 4277, 11187, 1362, 628, 628, 628, 628, 198, 4299, 4731, 62, 46911, 7509, 7, 26801, 2599, ...
2.616162
198
## @ingroup Methods-Power-Fuel_Cell-Discharge # find_power_larminie.py # # Created : Apr 2015, M. Vegh # Modified: Sep 2015, M. Vegh # Feb 2016, E. Botero # ---------------------------------------------------------------------- # Imports # ---------------------------------------------------------------------- import numpy as np from SUAVE.Core import Units from .find_voltage_larminie import find_voltage_larminie # ---------------------------------------------------------------------- # Find Power Larminie # ---------------------------------------------------------------------- ## @ingroup Methods-Power-Fuel_Cell-Discharge def find_power_larminie(current_density, fuel_cell, sign=1.0): ''' Function that determines the power output per cell, based on in input current density Assumptions: None(calls other functions) Inputs: current_density [Amps/m**2] fuel cell. interface area [m**2] Outputs: power_out [W] ''' # sign variable is used so that you can maximize the power, by minimizing the -power i1 = current_density A = fuel_cell.interface_area v = find_voltage_larminie(fuel_cell,current_density) #useful voltage vector power_out = sign* np.multiply(v,i1)*A #obtain power output in W/cell #want to minimize return power_out
[ 2235, 2488, 278, 3233, 25458, 12, 13434, 12, 42663, 62, 28780, 12, 7279, 10136, 198, 2, 1064, 62, 6477, 62, 21681, 1084, 494, 13, 9078, 198, 2, 198, 2, 15622, 1058, 2758, 1853, 11, 337, 13, 8016, 456, 220, 198, 2, 40499, 25, 8621,...
2.803922
510
from pylab import * import random from codes.inits import * def parse_index_file(filename): """Parse index file.""" index = [] for line in open(filename): index.append(int(line.strip())) return index def sample_mask(idx, l): """Create mask.""" mask = np.zeros(l) mask[idx] = 1 return np.array(mask, dtype=np.bool) def normalize_adj(adj): """Symmetrically normalize adjacency matrix.""" adj = sp.coo_matrix(adj) rowsum = np.array(adj.sum(1)) d_inv_sqrt = np.power(rowsum, -0.5).flatten() d_inv_sqrt[np.isinf(d_inv_sqrt)] = 0. d_mat_inv_sqrt = sp.diags(d_inv_sqrt) adj = adj.dot(d_mat_inv_sqrt).transpose().dot(d_mat_inv_sqrt) return adj.toarray() def preprocess_adj(adj): """Preprocessing of adjacency matrix for simple GCN model and conversion to tuple representation.""" adj_normalized = normalize_adj(adj) + np.eye(adj.shape[0]) return adj_normalized def construct_feed_dict(adj, features, labels, labels_mask, negative_mask, placeholders): """Construct feed dictionary.""" feed_dict = dict() feed_dict.update({placeholders['adjacency_matrix']: adj}) feed_dict.update({placeholders['Feature_matrix']: features}) feed_dict.update({placeholders['labels']: labels}) feed_dict.update({placeholders['labels_mask']: labels_mask}) feed_dict.update({placeholders['negative_mask']: negative_mask}) return feed_dict
[ 6738, 279, 2645, 397, 1330, 1635, 198, 11748, 4738, 198, 6738, 12416, 13, 259, 896, 1330, 1635, 628, 198, 4299, 21136, 62, 9630, 62, 7753, 7, 34345, 2599, 198, 220, 220, 220, 37227, 10044, 325, 6376, 2393, 526, 15931, 198, 220, 220, ...
2.567857
560
import os def save_obj(): """Save the obj file. """ os.makedirs(OBJ_FLDR, exist_ok=True) for stage in STAGE_LIST: with open(os.path.join(META_FLDR, stage + ".json"), "r") as file: meta_list = json.load(file) for meta in tqdm(meta_list): os.makedirs(os.path.join(OBJ_FLDR, meta[0]), exist_ok=True) m_file = os.path.join(DATA_FLDR, meta[0], meta[1] + ".m") obj_file = os.path.join(OBJ_FLDR, meta[0], meta[1] + ".obj") if not os.path.exists(obj_file): try: m2obj(m_file, obj_file) except ValueError: print("File {} is broken".format(m_file)) continue if __name__ == '__main__': save_obj()
[ 11748, 28686, 628, 198, 4299, 3613, 62, 26801, 33529, 198, 220, 220, 220, 37227, 16928, 262, 26181, 2393, 13, 198, 220, 220, 220, 37227, 198, 220, 220, 220, 28686, 13, 76, 4335, 17062, 7, 9864, 41, 62, 3697, 7707, 11, 2152, 62, 482,...
1.841232
422
"""Main program to be run for Character Generator""" ######### #IMPORTS# ######### import os import pickle from char import * from chargen import * from data import * from traittranslator import * from skilltranslator import * from functions import * ############### #MAIN FUNCTION# ############### app()
[ 37811, 13383, 1430, 284, 307, 1057, 329, 15684, 35986, 37811, 198, 198, 7804, 2, 198, 2, 3955, 47, 33002, 2, 198, 7804, 2, 198, 198, 11748, 28686, 198, 11748, 2298, 293, 198, 6738, 1149, 1330, 1635, 198, 6738, 2609, 268, 1330, 1635, ...
2.921739
115
# Some idiotic python introspection stuff for when authors don't write # documentation about the classes their API creates.
[ 198, 2, 2773, 4686, 16357, 21015, 18951, 31308, 3404, 329, 618, 7035, 836, 470, 3551, 198, 2, 10314, 546, 262, 6097, 511, 7824, 8075, 13, 198 ]
4.807692
26
import math import numpy as np import numpy.polynomial.polynomial as poly from .limb_model import LimbModel DEFAULT_ORDER = 2 class Polynomial(LimbModel): """Model a limb darkening profile as a polynomial in :math:`\cos{\psi}`. Attributes ---------- coefs : tuple of numbers Coefficients for the polynomial, either explicitly set or derived by `fit`. """ def fit(self, intensity_profile, params=None): """Fit the polynomial to an intensity profile. If "degree" is not specified in `params`, the order of the polynomial will default to 2. Parameters ---------- intensity_profile : numpy.ndarray Single dimension intensity profile to fit the polynomial to. params : int, optional Degree of the fitted polynomial. Notes ----- The polynomial is anchored to the first element of `intensity_profile`, and it is therefore recommended to ensure that its value is representative of the center intensity. TODO ---- Reconsider assumptions associated with int casting of degree (params). """ if params is not None: degree = int(params) else: degree = DEFAULT_ORDER self._i_0 = intensity_profile[0] r = len(intensity_profile) y_normalized = intensity_profile / self._i_0 x_normalized = np.linspace(0., 1., num=r) x_cos_psi = np.sqrt(1 - x_normalized**2) weights = np.ones(len(intensity_profile)) weights[0] = 1e5 self._coefs = poly.polyfit(x_cos_psi, y_normalized, w=weights, deg=degree) def eval(self, x, absolute=False): """Evaluate the polynomial at a relative distance from center. Parameters ---------- x : float Relative radial distance from center of the disk at which to evaluate the polynomial. absolute : bool, optional Whether to return a relative (False) or absolute (True) brightness value for distance `x`. Returns ------- float Intensity (relative or absolute depending on `absolute`) at `x`. Raises ------ RuntimeError If absolute intensity is requested but a center intensity has not been set. """ if absolute and self._i_0 is None: raise RuntimeError("Absolute intensity evaluation requested but " "no center intensity has been set.") cos_psi = self._dist_to_cos_psi(x) i = poly.polyval(cos_psi, self._coefs) if absolute: i = i * self._i_0 return i @property @coefs.setter def coefs_str(self): """Generate the string representation of the model's coefficients.""" if self._coefs is not None: coefs = ["a_{}={:.2f}".format(i, c) for i, c in enumerate(self._coefs)] return ', '.join(coefs) else: return None @staticmethod
[ 11748, 10688, 198, 11748, 299, 32152, 355, 45941, 198, 11748, 299, 32152, 13, 35428, 26601, 498, 13, 35428, 26601, 498, 355, 7514, 198, 198, 6738, 764, 2475, 65, 62, 19849, 1330, 7576, 65, 17633, 198, 198, 7206, 38865, 62, 12532, 1137, ...
2.307579
1,359
# pylint: disable=import-outside-toplevel from localemr.config import Configuration
[ 2, 279, 2645, 600, 25, 15560, 28, 11748, 12, 43435, 12, 83, 643, 626, 198, 6738, 1957, 368, 81, 13, 11250, 1330, 28373, 628, 198 ]
3.44
25
# Copyright European Organization for Nuclear Research (CERN) # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # You may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Authors: # - Mario Lassnig, <mario.lassnig@cern.ch>, 2014 # - Vincent Garonne, <vincent.garonne@cern.ch>, 2017 """add lumiblocknr to dids Revision ID: c129ccdb2d5 Revises: 156fb5b5a14 Create Date: 2014-10-27 15:02:17.288129 """ from alembic.op import add_column, drop_column from alembic import context import sqlalchemy as sa # revision identifiers, used by Alembic. revision = 'c129ccdb2d5' down_revision = '156fb5b5a14' def upgrade(): ''' upgrade method ''' if context.get_context().dialect.name != 'sqlite': add_column('dids', sa.Column('lumiblocknr', sa.Integer())) def downgrade(): ''' downgrade method ''' if context.get_context().dialect.name != 'sqlite': drop_column('dids', 'lumiblocknr')
[ 2, 15069, 3427, 12275, 329, 19229, 4992, 357, 34, 28778, 8, 198, 2, 198, 2, 49962, 739, 262, 24843, 13789, 11, 10628, 362, 13, 15, 357, 1169, 366, 34156, 15341, 198, 2, 921, 743, 407, 779, 428, 2393, 2845, 287, 11846, 351, 262, 13...
2.706494
385
from django.shortcuts import render, redirect from .forms import diarista_forms from .models import Diarista # Create your views here.
[ 6738, 42625, 14208, 13, 19509, 23779, 1330, 8543, 11, 18941, 198, 6738, 764, 23914, 1330, 2566, 283, 12523, 62, 23914, 198, 6738, 764, 27530, 1330, 6031, 283, 12523, 198, 198, 2, 13610, 534, 5009, 994, 13, 628, 628, 198 ]
3.589744
39
# -*- coding: utf-8 -*- """ Class Piece: The shapes of tetrimonos each of them was a tuple of tuples containing the rotations PIECES is a dict containing all the shapes where number as a key. {1: I, 2: J, 3: L, 4: O, 5: S, 6:T, 7:Z} @author: Chens https://github.com/ChenSunMac """
[ 2, 532, 9, 12, 19617, 25, 3384, 69, 12, 23, 532, 9, 12, 198, 37811, 198, 9487, 27053, 25, 198, 220, 220, 220, 383, 15268, 286, 28408, 3036, 261, 418, 628, 220, 220, 220, 1123, 286, 606, 373, 257, 46545, 286, 12777, 2374, 7268, 2...
2.44
125
import socket import time import cv2 import pickle import struct if __name__ == "__main__": sc = SocketClient("127.0.0.1", 8886, "127.0.0.1", 8888) camera = cv2.VideoCapture(0) while camera.isOpened(): success, frame = camera.read() if not success: break sc.send_image(frame) frame = sc.receive_image() cv2.imshow("frame", frame) key = cv2.waitKey(1) if key == 27: break camera.release()
[ 11748, 17802, 198, 11748, 640, 198, 11748, 269, 85, 17, 198, 11748, 2298, 293, 198, 11748, 2878, 628, 198, 198, 361, 11593, 3672, 834, 6624, 366, 834, 12417, 834, 1298, 198, 220, 220, 220, 629, 796, 47068, 11792, 7203, 16799, 13, 15, ...
2.080851
235
import tensorflow as tf import numpy as np import itertools
[ 11748, 11192, 273, 11125, 355, 48700, 198, 11748, 299, 32152, 355, 45941, 198, 11748, 340, 861, 10141, 198 ]
3.333333
18
#%% import matplotlib.pyplot as plt import random import pickle from skimage.transform import rotate from scipy import ndimage from skimage.util import img_as_ubyte from joblib import Parallel, delayed from sklearn.ensemble.forest import _generate_unsampled_indices from sklearn.ensemble.forest import _generate_sample_indices import numpy as np from sklearn.ensemble import BaggingClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from itertools import product import tensorflow.keras as keras import tensorflow as tf from numba import cuda import sys sys.path.append("../../src") from lifelong_dnn import LifeLongDNN #%% # %% (X_train, y_train), (X_test, y_test) = keras.datasets.cifar100.load_data() fig, ax = plt.subplots(1,2, figsize=(8,4)) cif = image_aug(X_train[34,:,:,:],0) rotated_cif = image_aug(X_train[34,:,:,:],45) ax[0].imshow(cif) ax[1].imshow(rotated_cif) ax[0].set_title('CIFAR image', fontsize=14) ax[1].set_title('45$^\circ$ rotated CIFAR image', fontsize=14) ax[0].set_xticks([]) ax[0].set_yticks([]) ax[1].set_xticks([]) ax[1].set_yticks([]) right_side = ax[0].spines["right"] right_side.set_visible(False) top_side = ax[0].spines["top"] top_side.set_visible(False) left_side = ax[0].spines["left"] left_side.set_visible(False) bottom_side = ax[0].spines["bottom"] bottom_side.set_visible(False) right_side = ax[1].spines["right"] right_side.set_visible(False) top_side = ax[1].spines["top"] top_side.set_visible(False) left_side = ax[1].spines["left"] left_side.set_visible(False) bottom_side = ax[1].spines["bottom"] bottom_side.set_visible(False) plt.savefig("results/figs/rotated_cifar.pdf") # %%
[ 2, 16626, 198, 11748, 2603, 29487, 8019, 13, 9078, 29487, 355, 458, 83, 198, 11748, 4738, 198, 11748, 2298, 293, 198, 6738, 1341, 9060, 13, 35636, 1330, 23064, 198, 6738, 629, 541, 88, 1330, 299, 67, 9060, 198, 6738, 1341, 9060, 13, ...
2.563183
641
import os import shutil import PIL import pathlib import argparse import PIL.Image from pathlib import Path from src.utils.basic_functions import get_config # folder to load config file root = Path(__file__).parents[2] CONFIG_FILE = os.path.join(root, 'config.yaml') # center crop images into a square # new size is the minimum of width or height # across all images # process all images for training # square crop, downsampling to ensure balanced classes # and output processed images to new folder if __name__ == '__main__': main()
[ 11748, 28686, 201, 198, 11748, 4423, 346, 201, 198, 11748, 350, 4146, 201, 198, 11748, 3108, 8019, 201, 198, 11748, 1822, 29572, 201, 198, 11748, 350, 4146, 13, 5159, 201, 198, 6738, 3108, 8019, 1330, 10644, 201, 198, 6738, 12351, 13, ...
2.969231
195
import os import sys import logging from pathlib import Path LOGGER = logging.getLogger(__name__) LOGGER.setLevel(level=logging.INFO) FORMAT = logging.Formatter("%(levelname)s: %(message)s") SH = logging.StreamHandler(stream=sys.stdout) SH.setFormatter(FORMAT) LOGGER.addHandler(SH) CONFIG_FILE = os.path.join(str(Path.home()), '.cotk_config') DASHBOARD_URL = os.getenv("COTK_DASHBOARD_URL", "http://coai.cs.tsinghua.edu.cn/dashboard")
[ 11748, 28686, 198, 11748, 25064, 198, 11748, 18931, 198, 6738, 3108, 8019, 1330, 10644, 198, 198, 25294, 30373, 796, 18931, 13, 1136, 11187, 1362, 7, 834, 3672, 834, 8, 198, 25294, 30373, 13, 2617, 4971, 7, 5715, 28, 6404, 2667, 13, 1...
2.591716
169
""" Highly experimental script that compiles the CPython standard library using Cython. Execute the script either in the CPython 'Lib' directory or pass the option '--current-python' to compile the standard library of the running Python interpreter. Pass '-j N' to get a parallel build with N processes. Usage example:: $ python cystdlib.py --current-python build_ext -i """ import os import sys from distutils.core import setup from Cython.Build import cythonize from Cython.Compiler import Options # improve Python compatibility by allowing some broken code Options.error_on_unknown_names = False Options.error_on_uninitialized = False exclude_patterns = ['**/test/**/*.py', '**/tests/**/*.py', '**/__init__.py'] broken = [ 'idlelib/MultiCall.py', 'email/utils.py', 'multiprocessing/reduction.py', 'multiprocessing/util.py', 'threading.py', # interrupt handling 'lib2to3/fixes/fix_sys_exc.py', 'traceback.py', 'types.py', 'enum.py', 'keyword.py', '_collections_abc.py', 'importlib/_bootstrap', ] default_directives = dict( auto_cpdef=False, # enable when it's safe, see long list of failures below binding=True, set_initial_path='SOURCEFILE') default_directives['optimize.inline_defnode_calls'] = True special_directives = [ (['pkgutil.py', 'decimal.py', 'datetime.py', 'optparse.py', 'sndhdr.py', 'opcode.py', 'ntpath.py', 'urllib/request.py', 'plat-*/TYPES.py', 'plat-*/IN.py', 'tkinter/_fix.py', 'lib2to3/refactor.py', 'webbrowser.py', 'shutil.py', 'multiprocessing/forking.py', 'xml/sax/expatreader.py', 'xmlrpc/client.py', 'pydoc.py', 'xml/etree/ElementTree.py', 'posixpath.py', 'inspect.py', 'ctypes/util.py', 'urllib/parse.py', 'warnings.py', 'tempfile.py', 'trace.py', 'heapq.py', 'pickletools.py', 'multiprocessing/connection.py', 'hashlib.py', 'getopt.py', 'os.py', 'types.py', ], dict(auto_cpdef=False)), ] del special_directives[:] # currently unused if __name__ == '__main__': options, args = parse_args() if options.current_python: # assume that the stdlib is where the "os" module lives os.chdir(os.path.dirname(os.__file__)) else: os.chdir(args[0]) pool = None parallel_jobs = options.parallel_jobs if options.parallel_jobs: try: import multiprocessing pool = multiprocessing.Pool(parallel_jobs) print("Building in %d parallel processes" % parallel_jobs) except (ImportError, OSError): print("Not building in parallel") parallel_jobs = 0 extensions = build_extensions( parallel=parallel_jobs, excludes=options.excludes) sys_args = ['build_ext', '-i'] if pool is not None: results = pool.map(_build, [(sys_args, ext) for ext in extensions]) pool.close() pool.join() for ext, result in results: if not result: print("building extension %s failed" % (ext[0].name,)) else: sys.argv[1:] = sys_args build(extensions)
[ 37811, 198, 11922, 306, 11992, 4226, 326, 552, 2915, 262, 16932, 7535, 3210, 5888, 1262, 327, 7535, 13, 198, 198, 23002, 1133, 262, 4226, 2035, 287, 262, 16932, 7535, 705, 25835, 6, 8619, 393, 1208, 262, 198, 18076, 705, 438, 14421, 1...
2.283907
1,423
from random import randint from time import sleep dicionario = {'Jogador 1':randint(1,6), 'Jogador 2':randint(1,6), 'Jogador 3':randint(1,6), 'Jogador 4':randint(1,6)} print(' Jogo de dados ') print('-='*30) for n, j in dicionario.items(): print(f'{n} tirou {j} no dado.') sleep(1)
[ 6738, 4738, 1330, 43720, 600, 198, 6738, 640, 1330, 3993, 198, 67, 47430, 4982, 796, 1391, 6, 41, 519, 7079, 352, 10354, 25192, 600, 7, 16, 11, 21, 828, 198, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 220, 705, ...
1.926136
176
# -*- coding:utf-8 -*- """ Created on 2019/11/23 22:38 @author: Leo @file:test_gj.py @desc: """ import tempfile import pywinauto from easytrader import helpers
[ 2, 532, 9, 12, 19617, 25, 40477, 12, 23, 532, 9, 12, 198, 37811, 198, 41972, 319, 13130, 14, 1157, 14, 1954, 2534, 25, 2548, 198, 31, 9800, 25, 19632, 198, 31, 7753, 25, 9288, 62, 70, 73, 13, 9078, 198, 31, 20147, 25, 198, 378...
2.447761
67
#!/usr/bin/env python from ruia import Spider, utils, Item, Middleware, AttrField, TextField from ruia_pyppeteer import PyppeteerRequest as Request log = utils.log.get_logger() fl_middleware = Middleware() @fl_middleware.request # class HitomiImageItem(Item): # target_item = TextField(xpath_select='//*[@id="comicImages"]') # url = AttrField(xpath_select='img', attr='src') # # # class HitomiImageSpider(Spider): # # start_urls = ['https://hitomi.la/cg/theevilwithin-kidman-恶灵附身-基德曼-中文-1426580.html'] # concurrency = 3 # # async def parse(self, response): # for index, url in enumerate(self.start_urls): # yield Request(url, callback=self.parse_item, metadata={'index': index}) # # async def parse_item(self, response): # async for item in HitomiImageItem.get_items(html=response.html): # yield item # # async def process_item(self, item): # log.info("titem->{}".format({'url': item.url, 'title': item.title})) # # if __name__ == "__main__": HitomiPageSpider.start(middleware=fl_middleware)
[ 2, 48443, 14629, 14, 8800, 14, 24330, 21015, 198, 198, 6738, 7422, 544, 1330, 12648, 11, 3384, 4487, 11, 9097, 11, 6046, 1574, 11, 3460, 81, 15878, 11, 8255, 15878, 198, 6738, 7422, 544, 62, 9078, 381, 14471, 263, 1330, 9485, 381, 1...
2.352174
460
# service util functions import re import socket import time import requests from artemis_utils.constants import HEALTH_CHECK_TIMEOUT from artemis_utils.envvars import COMPOSE_PROJECT_NAME from artemis_utils.envvars import REST_PORT from . import log
[ 2, 2139, 7736, 5499, 198, 11748, 302, 198, 11748, 17802, 198, 11748, 640, 198, 198, 11748, 7007, 198, 6738, 1242, 30561, 62, 26791, 13, 9979, 1187, 1330, 11179, 40818, 62, 50084, 62, 34694, 12425, 198, 6738, 1242, 30561, 62, 26791, 13, ...
3.426667
75
import os import fool import math import pandas as pd import numpy as np import random import tensorflow as tf def get_corpus_indices(data,chars_to_idx): """ 转化成词库索引 """ corpus_indices=[] for d in data: d=d.replace('\n','').replace('\r','').replace(' ','').replace('\u3000','') corpus_chars=fool.cut(d) corpus_chars=corpus_chars[0] corpus_indices.append([chars_to_idx[char] for char in corpus_chars])#语料索引，既读入的文本，并通过chars_to_idx转化成索引 return corpus_indices def data_format(data,labels): ''' 数据格式化，把整个批次的数据转化成最大数据长度的数据相同的数据长度（以-1进行填充） ''' max_size=0 new_data=[] #获取最大数据长度 for x in data: if(max_size<len(x)): max_size=len(x) #格式化数据 for x_t in data: if(abs(len(x_t)-max_size)!=0): for i in range(abs(len(x_t)-max_size)): x_t.extend([-1]) new_data.append(tf.reshape(x_t,[1,-1])) new_labels = [] #格式化标签 for label in labels: new_labels.append(tf.reshape(label,[1,-1])) return new_data,new_labels def get_data(data,labels,chars_to_idx,label_chars_to_idx,batch_size): ''' 一个批次一个批次的yield数据 data:需要批次化的一组数据 labels:data对应的情感类型 chars_to_idx;词汇到索引的映射 label_chars_to_idx;标签到索引的映射 batch_size;批次大小 ''' num_example=math.ceil(len(data)/batch_size) example_indices=list(range(num_example)) random.shuffle(example_indices) for i in example_indices: start=i*batch_size if start >(len(data)-1): start=(len(data)-1) end=i*batch_size+batch_size if end >(len(data)-1): end=(len(data)-1)+1 X=data[start:end] Y=labels[start:end] X=get_corpus_indices(X,chars_to_idx) Y=get_corpus_indices(Y,label_chars_to_idx) yield X,Y #只是索引化的文本，且长度不一 def build_vocab(path): """ 构建词库 path：数据集路径 """ df = pd.read_csv(path) #打乱索引 rand=np.random.permutation(len(df)) #获取数据总条数 num_sum=len(df['label']) #获取所有数据，为构建词库做准备 vocab = list(df['evaluation']) #获取所有标签 labels=list(df['label'].unique()) #获取训练数据，所有数据的90%为训练数据 train_labels, train_vocab = list(df['label'].iloc[rand])[0:int(num_sum*0.9)], list(df['evaluation'].iloc[rand])[0:int(num_sum*0.9)] #获取测试数据，所有数据的10%为测试数据 test_labels,test_vovab=list(df['label'].iloc[rand])[int(num_sum*0.9):num_sum], list(df['evaluation'].iloc[rand])[int(num_sum*0.9):num_sum] idx_to_chars=[]#索引到词汇的映射 chars_to_idx={}#词汇到索引的映射 #构建词库，用foolnltk进行分词 for i in range(len(vocab)): corpus=vocab[i].replace('\n','').replace('\r','').replace(' ','').replace('\u3000','') corpus_chars=fool.cut(corpus) corpus_chars=corpus_chars[0] idx_to_chars.extend(corpus_chars) idx_to_chars=list(set(idx_to_chars))#索引到词汇的映射 chars_to_idx=dict([(char,i) for i,char in enumerate(idx_to_chars)])#词汇到索引的映射 label_idx_to_chars=list(set(labels))#索引到标签的映射 label_chars_to_idx=dict([(char,i) for i,char in enumerate(label_idx_to_chars)])#标签到索引的映射 vocab_size=len(idx_to_chars)#词库大小 label_size=len(label_idx_to_chars) vocab.clear() return train_vocab,train_labels,test_labels,test_vovab,chars_to_idx,idx_to_chars,vocab_size,label_idx_to_chars,label_chars_to_idx,label_size #build_vocab('data//data_single.csv') #vocabulary,labels ,chars_to_idx,idx_to_chars,vocab_size,label_idx_to_chars,label_chars_to_idx,label_size=build_vocab('data//data_single.csv') #get_data(data=vocabulary,labels=labels,chars_to_idx=chars_to_idx,label_chars_to_idx=label_chars_to_idx,batch_size=3)
[ 11748, 28686, 198, 11748, 9192, 198, 11748, 10688, 198, 11748, 19798, 292, 355, 279, 67, 198, 11748, 299, 32152, 355, 45941, 198, 11748, 4738, 198, 11748, 11192, 273, 11125, 355, 48700, 198, 4299, 651, 62, 10215, 79, 385, 62, 521, 1063,...
1.511138
2,469
''' Write a function that takes a string as input and returns the string reversed. ''' if __name__=='__main__': solution = Solution() testCase1='hello' print(solution.reverseString(testCase1))
[ 7061, 6, 198, 16594, 257, 2163, 326, 2753, 257, 4731, 355, 5128, 290, 5860, 262, 4731, 17687, 13, 198, 7061, 6, 198, 198, 361, 11593, 3672, 834, 855, 6, 834, 12417, 834, 10354, 198, 220, 220, 220, 4610, 796, 28186, 3419, 198, 220, ...
3.059701
67
import os import subprocess import sys from autoprocess.parsers.distl import parse_distl_string from autoprocess.utils.misc import json
[ 11748, 28686, 198, 11748, 850, 14681, 198, 11748, 25064, 198, 198, 6738, 22320, 305, 919, 13, 79, 945, 364, 13, 17080, 75, 1330, 21136, 62, 17080, 75, 62, 8841, 198, 6738, 22320, 305, 919, 13, 26791, 13, 44374, 1330, 33918, 628, 198 ]
3.309524
42
### import keras from keras.layers import * import keras.backend as K import common as C from keras.models import *
[ 21017, 198, 11748, 41927, 292, 198, 6738, 41927, 292, 13, 75, 6962, 1330, 1635, 198, 11748, 41927, 292, 13, 1891, 437, 355, 509, 198, 11748, 2219, 355, 327, 198, 6738, 41927, 292, 13, 27530, 1330, 1635, 628, 198 ]
3.105263
38
#!/usr/bin/python3 import cv2 WINDOW_NAME = "picImage" img = cv2.imread("G:/learn-project/tmp/1.jpg", cv2.IMREAD_COLOR) cv2.imshow("picImage", img) cv2.waitKey(0) print("image is closed!")
[ 2, 48443, 14629, 14, 8800, 14, 29412, 18, 201, 198, 201, 198, 11748, 269, 85, 17, 201, 198, 201, 198, 28929, 3913, 62, 20608, 796, 366, 16564, 5159, 1, 201, 198, 201, 198, 9600, 796, 269, 85, 17, 13, 320, 961, 7203, 38, 14079, 3...
2.060606
99
import plotly.express as px import plotly.graph_objects as go import pandas as pd inspyred_data_folder = "/System/Volumes/Data/Personal/Degree/Tools/Inspyred/Code/Git/inspyred/tanager_data" if __name__ == '__main__': projects = ['Sphere'] # ,'Rastrigin', 'Ackley', 'Rosenbrock', 'TSM'] # chart_types = ['BestFit', 'AllGenerations', 'Network'] # choosen_problem = f'{problem_types[0]}_{chart_types[2]}' inspyred_data_folder = "/System/Volumes/Data/Personal/Degree/Tools/Inspyred/Code/Git/inspyred/tanager_data" for project in projects: # data_filename = f'{inspyred_data_folder}/{project}/tanager-individuals-file.csv' print(f"###### Generate Graph {project} ###############") # Generate the Polulation plot. data_filename = f'{inspyred_data_folder}/{project}/tanager-individuals-file.csv' data = readfile(data_filename) fig = plot_ec_population(project, data) fig.show() # Generate the stats plot data_filename = f'{inspyred_data_folder}/{project}/tanager-statistics-file.csv' data = readfile(data_filename) fig = plot_ec_stats(project, data) fig.show() # break # data_full_path = os.path.realpath(data_filename) # print(data_full_path) # data = readfile(data_filename)
[ 11748, 7110, 306, 13, 42712, 355, 279, 87, 198, 11748, 7110, 306, 13, 34960, 62, 48205, 355, 467, 628, 628, 198, 198, 11748, 19798, 292, 355, 279, 67, 628, 198, 198, 1040, 9078, 445, 62, 7890, 62, 43551, 796, 12813, 11964, 14, 16598...
2.377897
561
#1.一个五边形的面积 #import math #r = eval(input("Enter the length from the center to a vertex:")) #s = 2 * r * math.sin(math.pi / 5) #area = 5 *s ** 2 / (4 * math.tan(math.pi / 5)) #print("The area of the pentagon is %.2f" %area ) #2.大圆距离 #import math #x1,y1 = eval(input("Enter point 1 (latiude and longitude) in degress: ")) #x2,y2 = eval(input("Enter point 2 (latiude and longitude) in degress: ")) #radius = 6371.01 #x11 = math.radians(x1) #y11 = math.radians(y1) #x22 = math.radians(x2) #y22 = math.radians(y2) #d = radius * math.acos(math.sin(x11) * math.sin(x22) + math.cos(x11) * math.cos(x22) * math.cos(y11-y22)) #print("The distance between the two points is %.11f km" %d) #3.五角星的面积 #import math #s = eval(input("Enter the side:")) #area = 5 * s ** 2 / (4 * math.tan(math.pi / 5 )) #print ("The area of the pentagon is %.14f"%area) #4.一个正多边形的面积 #import math #n = eval(input("Enter the number of sides: ")) #s = eval(input("Enter the side: ")) #area = n * s ** 2 / (4 * math.tan(math.pi / n )) #print ("The area of the polygon is %.14f"%area) #5.找出ASCII字符 #a = eval(input("Enter an ASCII code：")) #b = chr(a) #print("The character is",b ) #6.工资表 #name = input("Enter employee’s name:") #hours = eval(input("Enter number of hours worked in a week:")) #PayRate = eval(input("Enter hourly pay rate:")) #federalRate = eval(input("Enter federal tax withholding rate:")) #stateRate = eval(input("Enter input state tax withholding rate:")) #Federal = hours * PayRate * federalRate #State = hours * PayRate * stateRate #Gross = hours * PayRate #NetPay = hours * PayRate - Federal - State #Total = Federal + State #print("Employee Name:",name) #print("Hours Worked:",hours) #print("Pay Rate:$",PayRate) #print("GrossPay:$",Gross) #print("Deductions:") #print("\t Federal withholding (20.0%):$",Federal) #print("̲\t State withholding(9.0%):$",State) #print("\t Total Deduction:$" ,Total) #print("NetPay:$" ,NetPay) #反向数字 #num = int(input("Enter an integer:")) #i = 0 #num1 = num #while True: # if num1 // 10 == 0: # break # i += 1 # num1 = num1 // 10 # sum = 0 #while i >= 0: # sum = sum + (num % 10) * (10 ** i) # num = num // 10 # i = i - 1 # print("The reversed number is :",sum) #解一元二次方程 #import math #a,b,c = map(float,input("Enter a,b,c：").split(",")) #jisuan = b*b-4*a*c #if jisuan >0: # r1=(-b+math.sqrt(b*b-4*a*c))/ 2*a # r2=(-b-math.sqrt(b*b-4*a*c))/ 2*a # print("the roots are {} and {} ".format(r1,r2)) #elif jisuan == 0: # r1=(-b+math.sqrt(b*b-4*a*c))/ 2*a # print(r1) #else: # print("the equation has no real roots") #学习加法 #import random #a=random.randrange(0,100) #a1=random.randrange(0,100) #print(a,a1) #he = float(input("计算这两个数的和并输入：")) #he1=a+a1 #if he==he1: # print("true") #else: # print("flase") #找未来数据 #today=int(input("Enter today's day:")) #wl=int(input('Enter the number of days slapsed since today:')) #s=(today+wl)%7 # if today==0 : # xq='Sunday' # elif today==1 : # xq='Monday' # elif today==2 : # xq='Tuesday' # elif today==3 : # xq='Wednesday' # elif today==4 : # xq='Thursday' # elif today==5 : # xq='Friday' # elif today==6 : # xq='Saturday' # if s==0: # xt='Sunday' # elif s==1: # xt='Monday' # elif s==2: # xt='Tuesday' # elif s==3: # xt='Wednesday' # elif s==4: # xt='Thursday' # elif s==5: # xt='Friday' # elif s==6: # xt='Saturday' # print('Today is %s and the fulture day day is %s'%(xq,xt)) #对三个整数排序，升序显示 # a,b,c=map(int,(input('输入三个数: ').split(','))) # if a>b and a>c : # if b>c: # print(c,b,a) # else: # print(b,c,a) # if b>a and b>c: # if a>c: # print(c,a,b) # else: # print(a,c,b) # if c>a and c>b: # if a>b: # print(b,a,c) # else: # print(a,b.c) # if a==b==c: # print('a=b=c') #比较价钱 # price1,weight1=map(float,(input('Enter weight and price for package1: ').split(','))) # price2,weight2=map(float,(input('Enter weight and price for package2: ').split(','))) # better1 = price1 / weight1 # better2 = price2 / weight2 # if better1 > better2: # print('package1 has the better price') # if better2 > better1: # print('package2 has the better price') # else: # print('package1 and package2 have the same price') #头或尾 # import random # a=int(input('输入0或者1：')) # yingbi=random.randrange(0,2) # if yingbi==1: # print('猜对了') # else: # print('猜错了') #剪刀、石头、布 # import random # jisuanji = random.randrange(0,3) # yonghu = int(input('输入0或1或2:')) # if jisuanji ==0 and yonghu == 1: # print('用户赢') # if jisuanji ==0 and yonghu == 2: # print('计算机赢') # if jisuanji ==1 and yonghu == 0: # print('计算机赢') # if jisuanji ==1 and yonghu == 2: # print('用户赢') # if jisuanji ==2 and yonghu == 0: # print('用户赢') # if jisuanji == 2 and yonghu == 1: # print('计算机赢') # if jisuanji == yonghu: # print('平局') #一周的星期几 # year=int(input('Enter year:(e.g..2008):')) # mouth=int(input('Enter month:1-12:')) # day=int(input('Ener the day of the month:1-31 :')) # j=int(year/100) # k=year%100 # if mouth==1 or mouth==2: # year-=1 # mouth+=12 # j=int(year/100) # k=year%100 # h=(day+(26*(mouth+1)/10)+k+(k/4)+(j/4)+5*j)%7 # else: # j=int(year/100) # k=year%100 # h=(day+(26*(mouth+1)/10)+k+(k/4)+(j/4)+5*j)%7 # if h==0 : # print('Day of the week is Saturday') # elif h==1 : # print('Day of the week is Sunday') # elif h==2 : # print('Day of the week is Monday') # elif h==3 : # print('Day of the week is Tuesday') # elif h==4 : # print('Day of the week is Wednesday') # elif h==5 : # print('Day of the week is Thursday') # else : # print('Day of the week is Friday') #选出一张牌 # import numpy as np # res1 = np.random.choice(['Ace','2','3','4','5','6','7','8','9','10','jack','Queen','King']) # res2 = np.random.choice(['梅花','红桃','方块','黑桃']) # print('the card you picked is the {} of {}'.format(res1,res2)) #回文数 # number = int(input('Enter a three-difit integer: ')) # number1=number%10 # number2=number//100 # if number1==number2: # print('{} is a palindrome'.format(number)) # else: # print('{} is not a palindrome'.format(number)) #计算三角形的周长 # a,b,c = map(int,(input('Enter three edges: ').split(','))) # d = a+b+c # if a+b>c and a+c>b and b+c>a: # print('The perimeter is {}'.format(d)) # else: # print('不能构成三角形') #统计正负数个数并计算平均值 # def c(): # zheng = 0 # fu = 0 # sum_ = 0 # cishu = 0 # d = 1 # while d !=0 : # d = eval(input("Enter an integer,the input ends if it is 0:")) # if d > 0: # zheng += 1 # if d < 0: # fu += 1 # sum_ += d # if d != 0: # cishu += 1 # print(zheng) # print(fu) # print(sum_ / cishu) # c() #计算未来学费 # def b(): # dollar = 10000 # for i in range(14): # dollar = dollar * 0.05 + dollar # if i == 9: # print(dollar) # print(dollar) # b() #指出可被5和6同时整除的数 # def c(): # count = 0 # for i in range(100,1001): # if i %5==0 and i % 6 == 0: # print(i,end=" ") # count += 1 # if count % 10 == 0: # print() # c()
[ 2, 16, 13, 31660, 10310, 103, 49390, 164, 122, 117, 37605, 95, 21410, 165, 251, 95, 163, 100, 107, 201, 198, 2, 11748, 10688, 201, 198, 2, 81, 796, 5418, 7, 15414, 7203, 17469, 262, 4129, 422, 262, 3641, 284, 257, 37423, 11097, 40...
1.825811
4,099
import torch from torch import nn import torch.nn.functional as F import numpy as np import math from math import floor from src.nets_utils import to_device, lecun_normal_init_parameters, make_bool_pad_mask import src.monitor.logger as logger # TODO: # add relative positional encoding
[ 11748, 28034, 198, 6738, 28034, 1330, 299, 77, 198, 11748, 28034, 13, 20471, 13, 45124, 355, 376, 198, 198, 11748, 299, 32152, 355, 45941, 198, 11748, 10688, 198, 6738, 10688, 1330, 4314, 198, 198, 6738, 12351, 13, 45938, 62, 26791, 133...
3.360465
86
# pylint: disable=too-many-function-args import os import numpy as np import pickle from PIL import Image import torchvision as V from .. import configs def __get_classification_dataset(): ''' https://github.com/pytorch/examples/blob/master/imagenet/main.py ''' normalize = V.transforms.Normalize( mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) train = V.datasets.ImageFolder( os.path.join(configs.ilsvrc.path, 'train'), V.transforms.Compose([ V.transforms.RandomResizedCrop(224), V.transforms.RandomHorizontalFlip(), V.transforms.ToTensor(), normalize, ])) test = V.datasets.ImageFolder( os.path.join(configs.ilsvrc.path, 'val-symlink'), V.transforms.Compose([ V.transforms.Resize(256), V.transforms.CenterCrop(224), V.transforms.ToTensor(), normalize, ])) return (train, None, test)
[ 198, 2, 279, 2645, 600, 25, 15560, 28, 18820, 12, 21834, 12, 8818, 12, 22046, 198, 11748, 28686, 198, 11748, 299, 32152, 355, 45941, 198, 11748, 2298, 293, 198, 6738, 350, 4146, 1330, 7412, 198, 11748, 28034, 10178, 355, 569, 198, 673...
2.069328
476
"""Custom Exceptions for GRAFIMO and exception hook handler definition. The base class GRAFIMOException inherits from Exception. GRAFIMOException is extended with custom exceptions, handling errors occurring during GRAFIMO run. """ class GRAFIMOException(Exception): """Class to represent an excpetion which can occur ehile running GRAFIMO. It is the base for the other more specific GRAFIMO exceptions. """ pass class DependencyError(GRAFIMOException): """Raise if one of the external dependendencies needed by GRAFIMO cannot be found. """ pass class FileReadError(GRAFIMOException): """Raise when errors occurred during generic file reading. """ pass class FileWriteError(GRAFIMOException): """Raise when errors occurred during generic file writing. """ pass class FileFormatError(GRAFIMOException): """Raise when errors occurred during generic file format checks. """ pass class VGError(GRAFIMOException): """Raise when errors occurred during calls to VG """ pass class MotifFileFormatError(GRAFIMOException): """Raise when motif PWM file format is not recognized by GRAFIMO. """ pass class MotifFileReadError(GRAFIMOException): """Raise when errors occurred during motif PWM file parsing. """ pass class BGFileError(GRAFIMOException): """Raise when errors occurred during background distribution file parsing or during background distribution computation. """ pass class MotifProcessingError(GRAFIMOException): """Raise when errors occurred during motif position weight matrix processing steps. """ pass # ------------------------------------------------------------------------------ class NoDataFrameException(GRAFIMOException): """Raise when a given object is not an instance of pandas.DataFrame type """ pass class WrongMotifWidthException(GRAFIMOException): """Raise when the motif is initialized with a not valid width, such as negative or floating point measure """ pass class WrongMotifIDException(GRAFIMOException): """Raise when the motif object is initialized with a wrong motif ID """ pass class WrongMotifNameException(GRAFIMOException): """Raise when the motif object is initialized with a wrong motif name """ pass class NotValidMotifMatrixException(GRAFIMOException): """Raise when the motif object is initialized with a not valid motif matrix """ pass class NotValidAlphabetException(GRAFIMOException): """Raise when a not valid DNA alphabet is given """ pass class NotValidFFException(GRAFIMOException): """Raise if the current file has a not allowed file format """ pass class ValueException(GRAFIMOException): """Raise when a wrong value type is given """ pass class ScaledScoreMatrixException(GRAFIMOException): """Raise errors happens computing or loading the scaled score matrix of the motif """ pass class WrongPathException(GRAFIMOException): """Raise if is given a wrong path """ pass class SubprocessError(GRAFIMOException): """Raise if a subprocess call returned an exit status different from 0 (an error occurred) """ pass class PipelineException(GRAFIMOException): """Raise when an errors are encountered during the pipeline choice or initialization """ pass
[ 37811, 15022, 1475, 11755, 329, 402, 3861, 37, 3955, 46, 290, 6631, 8011, 21360, 6770, 13, 198, 198, 464, 2779, 1398, 402, 3861, 37, 3955, 46, 16922, 10639, 896, 422, 35528, 13, 220, 198, 38, 3861, 37, 3955, 46, 16922, 318, 7083, 35...
3.143243
1,110
import os import shutil import subprocess from zipfile import ZipFile from .deploy import ModelDeploy from ..cloud.cluster import AugerClusterApi from ..cloud.pipeline import AugerPipelineApi from ..exceptions import AugerException from a2ml.api.utils.dataframe import DataFrame class ModelPredict(): """Predict using deployed Auger Model."""
[ 11748, 28686, 198, 11748, 4423, 346, 198, 11748, 850, 14681, 198, 6738, 19974, 7753, 1330, 38636, 8979, 198, 198, 6738, 764, 2934, 1420, 1330, 9104, 49322, 198, 6738, 11485, 17721, 13, 565, 5819, 1330, 2447, 263, 2601, 5819, 32, 14415, ...
3.431373
102
"""Logging utils.""" import logging import boto3 import watchtower import logstash_formatter import request_id.logging from django.conf import settings class CloudWatchHandler(watchtower.CloudWatchLogHandler): """Pre-configured CloudWatch handler.""" class RequestLogMiddleware: """Logs django requests.""" LOGGER_NAME = "galaxy_api.request" META_FIELDS = [ 'HTTP_REFERRER', 'HTTP_USER_AGENT', 'HTTP_X_FORWARDED_FOR', 'HTTP_X_FORWARDED_HOST', 'HTTP_X_FORWARDED_SERVER', 'QUERY_STRING', 'REMOTE_ADDR', ]
[ 37811, 11187, 2667, 3384, 4487, 526, 15931, 198, 198, 11748, 18931, 198, 198, 11748, 275, 2069, 18, 198, 11748, 2342, 36170, 198, 11748, 2604, 301, 1077, 62, 687, 1436, 198, 11748, 2581, 62, 312, 13, 6404, 2667, 198, 6738, 42625, 14208,...
2.348
250
import pytest from aoc2021 import day06 @pytest.mark.parametrize( ("name", "expected"), [("sample", 5934), ("full", 350917)], ) @pytest.mark.parametrize( ("name", "expected"), [("sample", 26984457539), ("full", 1592918715629)], )
[ 11748, 12972, 9288, 198, 198, 6738, 257, 420, 1238, 2481, 1330, 1110, 3312, 628, 198, 31, 9078, 9288, 13, 4102, 13, 17143, 316, 380, 2736, 7, 198, 220, 220, 220, 5855, 3672, 1600, 366, 40319, 12340, 198, 220, 220, 220, 685, 7203, 39...
2.345794
107
# Copyright 2020 Hamza Arain. All Rights Reserved. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. # ============================================================================== """ ARGS ===== REQUIRED -------- -r recipients <list of names, numbers, files> OPTIONAL -------- -m message <String> -mmode msg_mode ("both", "cli", "file", "none") -at attachment_files <list of files> -amode attach_mode ("both", "cli", "file", "none") """ """ DEFAULT MODES ------------- both: when file/s & <numbers/names> cli: only cli msg(s)/attachment(s) even file is given file: only applicable when file is given none: no msg(s)/attachmet(s) even cli/file args given MSG ==== 1. -r "file.csv,o.xlsx,hamza" -m "Hi" > ['both', 'files'] 2. -r "hamza" -m "Hi" > ['cli', 'none'] 3. -r "file.csv,o.xlsx,hamza" > ['file', 'files'] 4. -r "hamza" > ["none", "none"] Attachment =========== 1. -r "file.csv,o.xlsx" -af "1.png,2.png" > ['file', 'both'] 2. -r 03003501901 -af "1.png,2.png" > ['none', 'cli'] 3. -r "file.csv,o.xlsx" > ['file', 'files'] 4. -r 03003501901 > ['none', 'none'] python3 args.py -r "hamza,Linear aljebra,923370392561,923342843869,file.csv,o.xlsx" -m "Hi" -amode both -af 1.png,2.png -mmode both ['both', 'both'] [[923370392561, 923342843869], ['hamza', 'Linear aljebra'], ['file.csv', 'o.xlsx']] Hi ['1.png', '2.png'] """ import argparse if __name__ == "__main__": cli_args = CLIArguments() recipients = cli_args.recipient_arg() message = cli_args.msg_arg() attachments= cli_args.attach_file_arg() implicit_modes = cli_args.implicit_modes() print(f" {implicit_modes} {recipients} {message} {attachments}")
[ 2, 15069, 12131, 4345, 4496, 943, 391, 13, 1439, 6923, 33876, 13, 198, 2, 198, 2, 49962, 739, 262, 24843, 13789, 11, 10628, 362, 13, 15, 357, 1169, 366, 34156, 15341, 198, 2, 345, 743, 407, 779, 428, 2393, 2845, 287, 11846, 351, 2...
2.503876
903
"""Extension of utilities.py to provide functions required to check the version information of pathcom and determine if it needs to be updated. Classes: Pathcom: Extends the SrcClass class and provides the static variables and pathcom specific functions required to perform a check on pathcom. Functions: get_SrcClass: returns a Pathcom object main: runs compare_versions (see utilities.py) on a Pathcom object """ import urllib.request import re import hashlib import csv import table_utilities as tu from check_utilities import SrcClass, compare_versions import config_utilities as cf def get_SrcClass(args): """Returns an object of the source class. This returns an object of the source class to allow access to its functions if the module is imported. Args: Returns: class: a source class object """ return Pathcom(args) class Pathcom(SrcClass): """Extends SrcClass to provide pathcom specific check functions. This Pathcom class provides source-specific functions that check the pathcom version information and determine if it differs from the current version in the Knowledge Network (KN). Attributes: see utilities.SrcClass """ def __init__(self, args=cf.config_args()): """Init a Pathcom with the staticly defined parameters. This calls the SrcClass constructor (see utilities.SrcClass) """ name = 'pathcom' url_base = 'http://www.pathwaycommons.org/archives/PC2/' aliases = {"all":""} super(Pathcom, self).__init__(name, url_base, aliases, args) self.source_url = "http://www.pathwaycommons.org/" self.image = "https://pbs.twimg.com/profile_images/862675480281042944/PblJi9Va.jpg" self.reference = ("Cerami EG, Gross BE, Demir E, et al. Pathway Commons, a web resource " "for biological pathway data. Nucleic Acids Res. " "2011;39(Database issue):D685-90.") self.pmid = 21071392 self.license = ('Full list of data sources are available <a ' 'href="http://www.pathwaycommons.org/pc2/datasources">here</a>.') def get_source_version(self, alias): """Return the release version of the remote pathcom:alias. This returns the release version of the remote source for a specific alias. This value will be the same for every alias. This value is stored in the self.version dictionary object. Args: alias (str): An alias defined in self.aliases. Returns: str: The remote version of the source. """ version = super(Pathcom, self).get_source_version(alias) if version == 'unknown': response = urllib.request.urlopen('http://www.pathwaycommons.org/pc2/downloads') the_page = response.readlines() for line in the_page: d_line = line.decode() match = re.search('Pathway Commons .* version ([^ ,]*)', d_line) if match is not None: response.close() self.version[alias] = match.group(1) break for alias_name in self.aliases: self.version[alias_name] = match.group(1) return self.version[alias] return version def get_remote_url(self, alias): """Return the remote url needed to fetch the file corresponding to the alias. This returns the url needed to fetch the file corresponding to the alias. The url is constructed using the base_url, alias, and source version information. Args: alias (str): An alias defined in self.aliases. Returns: str: The url needed to fetch the file corresponding to the alias. """ url = self.url_base url += 'v{0}/PathwayCommons{0}.All.hgnc.txt.gz' url = url.format(self.get_source_version(alias)) print(url) return url def table(self, raw_line, version_dict): """Uses the provided raw_line file to produce a 2table_edge file, an edge_meta file, a node and/or node_meta file (only for property nodes). This returns noting but produces the table formatted files from the provided raw_line file: raw_line (line_hash, line_num, file_id, raw_line) table_file (line_hash, n1name, n1hint, n1type, n1spec, n2name, n2hint, n2type, n2spec, et_hint, score, table_hash) edge_meta (line_hash, info_type, info_desc) node_meta (node_id, info_type (evidence, relationship, experiment, or link), info_desc (text)) node (node_id, n_alias, n_type) Args: raw_line(str): The path to the raw_line file version_dict (dict): A dictionary describing the attributes of the alias for a source. Returns: """ #outfiles table_file = raw_line.replace('raw_line', 'table') n_meta_file = raw_line.replace('raw_line', 'node_meta') node_file = raw_line.replace('raw_line', 'node') e_meta_file = raw_line.replace('raw_line', 'edge_meta') #static column values n1type = 'gene' #ignoring chemicals n1hint = 'UNIPROT_GN' n1spec = 'unknown' n2type = n1type #ignoring chemicals n2hint = n1hint n2spec = n1spec n3_type = 'property' n3hint = 'unknown' n3spec = 'unknown' score = '1' n_type = 'Property' with open(raw_line, encoding='utf-8') as infile, \ open(table_file, 'w') as edges,\ open(e_meta_file, 'w') as e_meta, \ open(n_meta_file, 'w') as n_meta, \ open(node_file, 'w') as nfile: edge_writer = csv.writer(edges, delimiter='\t', lineterminator='\n') e_meta_writer = csv.writer(e_meta, delimiter='\t', lineterminator='\n') n_meta_writer = csv.writer(n_meta, delimiter='\t', lineterminator='\n') n_writer = csv.writer(nfile, delimiter='\t', lineterminator='\n') for line in infile: line = line.replace('"', '').strip().split('\t') if line[1] == '1': #skip header continue chksm = line[0] raw = line[3:] if len(raw) != 7: #extended information continue (n1id, et_hint, n2id, src, publist, n3id, mediator_ids) = raw et_hint = 'pathcom_' + et_hint.replace('-', '_') #n1-n2 edge hasher = hashlib.md5() hasher.update('\t'.join([chksm, n1id, n1hint, n1type, n1spec, n2id, n2hint, n2type, n2spec, et_hint, score]).encode()) t_chksum = hasher.hexdigest() edge_writer.writerow([chksm, n1id, n1hint, n1type, n1spec, n2id, n2hint, n2type, n2spec, et_hint, score, t_chksum]) e_meta_writer.writerow([chksm, 'original_source', src]) if publist: e_meta_writer.writerow([chksm, 'reference', publist]) #pathway edge if n3id: kn_n3id = cf.pretty_name('paco_' + n3id) n_writer.writerow([kn_n3id, kn_n3id, n_type]) n_meta_writer.writerow([kn_n3id, 'orig_id', n3id]) for node in [n1id, n2id]: hasher = hashlib.md5() hasher.update('\t'.join([chksm, kn_n3id, n3hint, n3_type, n3spec, node, n1hint, n1type, n1spec, 'pathcom_pathway', score]).encode()) t_chksum = hasher.hexdigest() edge_writer.writerow([chksm, kn_n3id, n3hint, n3_type, n3spec, node, n1hint, n1type, n1spec, 'pathcom_pathway', score, t_chksum]) outfile = e_meta_file.replace('edge_meta', 'unique.edge_meta') tu.csu(e_meta_file, outfile, [1, 2, 3]) outfile = node_file.replace('node', 'unique.node') tu.csu(node_file, outfile) outfile = n_meta_file.replace('node_meta', 'unique.node_meta') tu.csu(n_meta_file, outfile) def main(): """Runs compare_versions (see utilities.compare_versions) on a Pathcom object This runs the compare_versions function on a Pathcom object to find the version information of the source and determine if a fetch is needed. The version information is also printed. Returns: dict: A nested dictionary describing the version information for each alias described in Pathcom. """ compare_versions(Pathcom()) if __name__ == "__main__": main()
[ 37811, 11627, 3004, 286, 20081, 13, 9078, 284, 2148, 5499, 2672, 284, 2198, 262, 198, 9641, 1321, 286, 3108, 785, 290, 5004, 611, 340, 2476, 284, 307, 6153, 13, 198, 198, 9487, 274, 25, 198, 220, 220, 220, 10644, 785, 25, 5683, 2412...
2.085252
4,387