Commando: Adventure shooting

„Dołącz do Commando w grze w grze w przygodę, prowadząc odważnego bohatera poprzez trudne poziomy pełne przeszkód i niebezpieczeństw. Przygotuj się na radosną i niebezpieczną podróż przez gęste dżungle i inne lokalizacje w tej grze na Androida. Pomóż bohaterowi w pokonywaniu wszystkich przeszkód. sposób. Najważniejsze informacje: - Łatwe sterowanie - Szeroki wybór broni - Różne bonusy i ulepszenia - Wielu wrogów do walki z „<| Endoftext |> <| Endoftext |> // To jest komentarz w jednym wierszu /* To jest wiele linii komentarz */<| Endoftext |> Termin „zrównoważony rozwój” odnosi się do zdolności utrzymania lub wspierania czegoś z czasem bez wyczerpania zasobów lub powodowania szkody dla środowiska. Jest często używany w kontekście zrównoważonego rozwoju środowiska, który koncentruje się na zachowaniu zasobów naturalnych i ekosystemów dla przyszłych pokoleń. Jednak zrównoważony rozwój może również odnosić się do zrównoważonego rozwoju społecznego i gospodarczego, co obejmuje tworzenie systemów i praktyk promujących sprawiedliwość społeczną i stabilność gospodarczą. Ogólnie rzecz biorąc, zrównoważony rozwój ma na celu znalezienie równowagi między zaspokojeniem obecnych potrzeb a zapewnieniem możliwości zaspokajania przyszłych potrzeb. <| Endoftext |> <| Endoftext |># Language: Python 3 Notatnik # Importowanie niezbędnych bibliotek importować pandy jako PD importować Numpy jako NP Importuj matplotlib.pyplot jako PLT Importuj Seaorn jako SNS # Czytanie zestawu danych df = pd.read_csv („heart.csv”) # Odkrywanie zestawu danych df.head () # Sprawdzanie brakujących wartości df.isnull (). sum () # Sprawdzanie zduplikowanych wierszy df.dupliced ​​(). sum () # Sprawdzanie typów danych kolumn df.dtypes # Przekształcenie zmiennej docelowej na kategoryczne df [„targ”] = df ['targing']. asype („kategoria”) # Sprawdzanie rozkładu zmiennej docelowej df [„targ”]. value_counts () # Wizualizacja rozkładu zmiennej docelowej sns.countplot (x = „target”, data = df) plt.show () # Sprawdzanie korelacji między zmiennymi corr = df.corr () corr # Wizualizacja macierzy korelacji sns.heatmap (corr, adnot = true) plt.show () # Podział zestawu danych na funkcje i zmienna docelowa X = df.drop („cel”, oś = 1) y = df [„cel”] # Podział zestawu danych na zestawy pociągów i testów ze sklearn.model_selection importu X_TRAIN, X_TEST, Y_TRAIN, Y_TEST = TRACT_TEST_SPLIT (x, y, test_size = 0,2, losowo_state = 42) # Skalowanie funkcji ze sklearn.pressing Standards Caler scaller = standardCaler () X_train = scaller.fit_transform (x_train) X_test = scaller.transform (x_test) # Szkolenie modelu regresji logistycznej od sklearn.linear_model import logistyki LR = logisticreGression () lr.fit (x_train, y_train) # Dokonywanie prognoz na zestawie testowym y_pred = lr.predict (x_test) # Ocena modelu ze sklearn.metrics