Voxel fly

Prendi il controllo di un minuscolo velivolo volante in Voxel Fly. Manovra a sinistra e a destra per evitare gli ostacoli sul tuo viaggio. Esplora le vivaci strade di una città in questo emozionante gioco per Android. Ma attenzione, i cieli sono affollati di altri veicoli volanti. La tua missione è navigare con la tua imbarcazione il più lontano possibile senza incidenti. Evita il traffico in arrivo, batti i punteggi più alti e sblocca nuove macchine volanti. Punti salienti del gioco: - Grafica elegante e minimalista - Controlli facili da usare - Classifiche per competere con gli amici - Gameplay emozionante e frenetico<|endoftext|><|endoftext|><|endoftext|> \begin{tikzpicture}[scale=0.8] \begin{asse}[ etichettax=$x$, etichettay=$y$, xmin=-1, xmax=1, ymin=-1, ymax=1, linee degli assi=centro, asse uguale, xtick={-1,-0.5,0,0.5,1}, ytick={-1,-0.5,0,0.5,1}, legenda pos=esterno nord-est, stile legenda={draw=none}, allineamento cella legenda=sinistra, campioni=100, liscio, ] \addplot[dominio=-1:1,blu,spesso] {x^2}; \addlegendentry{$y=x^2$} \addplot[dominio=-1:1,rosso,spesso] {x^3}; \addlegendentry{$y=x^3$} \end{asse} \end{tikzpicture}<|endoftext|>x = 1, y = 2<|endoftext|># -*- codifica: utf-8 -*- """ Creato il lunedì 2 marzo 14:44:44 2020 Questo script viene utilizzato per generare i dati per il documento "Un nuovo approccio a stimare il numero di cluster in un set di dati". Genera un set di dati con un dato numero di cluster e un dato numero di punti per cluster. IL i cluster vengono generati utilizzando una distribuzione gaussiana con una data media e deviazione standard. I dati vengono quindi salvati in un file CSV. Lo script accetta i seguenti argomenti: - n_clusters: il numero di cluster da generare - n_points: il numero di punti per cluster - media: la media della distribuzione gaussiana - std: la deviazione standard della distribuzione gaussiana - output_file: il nome del file CSV in cui salvare i dati Utilizzo di esempio: python generate_data.py --n_clusters 3 --n_points 100 --mean 0 --std 1 --output_file data.csv """ importa argparse importa Numpy come np importa i panda come pd # Analizza gli argomenti parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--n_clusters', type=int, default