Commando: Adventure shooting

„Schließen Sie sich dem Commando in einem Abenteuer-Schießspiel an und führen Sie den mutigen Helden durch herausfordernde Level voller Hindernisse und Gefahren. Bereiten Sie sich in diesem Android-Spiel auf eine aufregende und gefährliche Reise durch dichte Dschungel und andere Orte vor. Helfen Sie dem Helden dabei, alle Hindernisse zu überwinden Springe auf Plattformen und vermeide Gruben, um Horden von Feinden zu besiegen. Verbessere die Fähigkeiten des Helden, indem du Upgrades kaufst. Spiel-Highlights: - Einfache Steuerung - Große Auswahl an Waffen - Verschiedene Boni und Power-Ups - Zahlreiche Feinde, gegen die es zu kämpfen gilt"<|endoftext|><|endoftext|> // Dies ist ein einzeiliger Kommentar /* Das ist ein mehrzeilig Kommentar */<|endoftext|> Der Begriff „Nachhaltigkeit“ bezieht sich auf die Fähigkeit, etwas über einen längeren Zeitraum aufrechtzuerhalten oder zu unterstützen, ohne Ressourcen zu erschöpfen oder der Umwelt Schaden zuzufügen. Es wird häufig im Zusammenhang mit der ökologischen Nachhaltigkeit verwendet, bei der es um die Erhaltung natürlicher Ressourcen und Ökosysteme für künftige Generationen geht. Nachhaltigkeit kann sich jedoch auch auf soziale und wirtschaftliche Nachhaltigkeit beziehen, was die Schaffung von Systemen und Praktiken beinhaltet, die soziale Gerechtigkeit und wirtschaftliche Stabilität fördern. Insgesamt zielt Nachhaltigkeit darauf ab, ein Gleichgewicht zwischen der Erfüllung aktueller Bedürfnisse und der Sicherstellung der Fähigkeit, zukünftige Bedürfnisse zu erfüllen, zu finden.<|endoftext|><|endoftext|># Sprache: Python 3 Notebook # Importieren notwendiger Bibliotheken Pandas als PD importieren numpy als np importieren matplotlib.pyplot als plt importieren Seaborn als SNS importieren # Den Datensatz lesen df = pd.read_csv('heart.csv') # Erkunden des Datensatzes df.head() # Auf fehlende Werte prüfen df.isnull().sum() # Auf doppelte Zeilen prüfen df.duplicated().sum() # Überprüfen der Datentypen von Spalten df.dtypes # Konvertieren der Zielvariablen in eine kategoriale Variable df['target'] = df['target'].astype('category') # Überprüfen der Verteilung der Zielvariablen df['target'].value_counts() # Visualisierung der Verteilung der Zielvariablen sns.countplot(x='target', data=df) plt.show() # Überprüfung der Korrelation zwischen Variablen corr = df.corr() korr # Visualisierung der Korrelationsmatrix sns.heatmap(corr, annot=True) plt.show() # Aufteilen des Datensatzes in Features und Zielvariable X = df.drop('target', axis=1) y = df['Ziel'] # Aufteilen des Datensatzes in Trainings- und Testsätze aus sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Skalierung der Funktionen aus sklearn.preprocessing importieren Sie StandardScaler Scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) # Trainieren eines logistischen Regressionsmodells aus sklearn.linear_model import LogisticRegression lr = LogisticRegression() lr.fit(X_train, y_train) # Vorhersagen zum Testsatz treffen y_pred = lr.predict(X_test) # Bewertung des Modells von sklearn.metrics