Commando: Adventure shooting

"Unisciti al Commando in un gioco di tiro d'avventura mentre guidi l'eroe coraggioso attraverso livelli impegnativi pieni di ostacoli e pericoli. Preparati per un viaggio esaltante e pericoloso attraverso fitte giungle e altre località in questo gioco Android. Aiuta l'eroe nel superare tutti gli ostacoli lungo La via. Punti salienti del gioco: - Controlli facili - Ampia selezione di armi - vari bonus e power-up - Numerosi nemici da combattere contro "<| endoftext |> <| endoftext |> // Questo è un commento a riga singola /* Questo è un multilinea commento */<| endoftext |> Il termine "sostenibilità" si riferisce alla capacità di mantenere o supportare qualcosa nel tempo senza esaurire le risorse o causare danni all'ambiente. Viene spesso utilizzato nel contesto della sostenibilità ambientale, che si concentra sulla conservazione delle risorse naturali e degli ecosistemi per le generazioni future. Tuttavia, la sostenibilità può anche riferirsi alla sostenibilità sociale ed economica, che prevede la creazione di sistemi e pratiche che promuovono l'equità sociale e la stabilità economica. Nel complesso, la sostenibilità mira a trovare un equilibrio tra soddisfare le esigenze attuali e garantire la possibilità di soddisfare le esigenze future. <| Endoftext |> <| endoftext |># lingua: notebook Python 3 # Importazione delle librerie necessarie Importa panda come PD Importa Numpy come NP Importa matplotlib.pyplot come plt Importa Seaborn come SNS # Leggendo il set di dati df = pd.read_csv ('heart.csv') # Esplorazione del set di dati df.head () # Verificare i valori mancanti df.isnull (). Sum () # Verifica delle righe duplicate df.Duplicated (). Sum () # Controllo dei tipi di dati di colonne df.dtypes # Convertire la variabile target in categorica df ['target'] = df ['target']. astype ('categoria') # Verifica della distribuzione della variabile target df ['target']. value_counts () # Visualizzazione della distribuzione della variabile target sns.countPlot (x = 'target', data = df) plt.show () # Controllo della correlazione tra le variabili corr = df.corr () corr # Visualizzazione della matrice di correlazione sns.heatmap (corr, annot = true) plt.show () # Dividere il set di dati in funzionalità e variabile target X = df.drop ('target', axis = 1) y = df ['target'] # Dividere il set di dati in set di treni e test da 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) # Ridimensionando le funzionalità da Sklearn.Preprocessing Import Standardscaler scaler = standardsCaler () X_train = scaler.fit_transform (x_train) X_test = scaler.transform (x_test) # Addestrando un modello di regressione logistica da sklearn.linear_model import logisticregression lr = logisticRegression () lr.fit (x_train, y_train) # Fare previsioni sul set di test y_pred = lr.predict (x_test) # Valutazione del modello da sklearn.metrics