Commando: Adventure shooting

"Junte-se ao Comando em um jogo de tiro de aventura enquanto guia o herói corajoso através de níveis desafiadores cheios de obstáculos e perigos. Prepare-se para uma jornada emocionante e perigosa através de selvas densas e outros locais neste jogo Android. Ajude o herói a superar todos os obstáculos ao longo o caminho. Salte em plataformas e evite poços. Utilize armas poderosas para derrotar hordas de inimigos. Destaques do jogo: - Controles fáceis - Ampla seleção de armas - Vários bônus e power-ups - Vários inimigos para lutar contra"<|endoftext|><|endoftext|> // Este é um comentário de uma única linha /* Este é um multilinha comentário */<|endoftext|> O termo “sustentabilidade” refere-se à capacidade de manter ou apoiar algo ao longo do tempo sem esgotar recursos ou causar danos ao meio ambiente. É frequentemente utilizado no contexto da sustentabilidade ambiental, que se concentra na preservação dos recursos naturais e dos ecossistemas para as gerações futuras. No entanto, a sustentabilidade também pode referir-se à sustentabilidade social e económica, que envolve a criação de sistemas e práticas que promovam a equidade social e a estabilidade económica. No geral, a sustentabilidade visa encontrar um equilíbrio entre atender às necessidades atuais e garantir a capacidade de atender às necessidades futuras.<|endoftext|><|endoftext|># Linguagem: Python 3 Notebook # Importando bibliotecas necessárias importar pandas como pd importar numpy como np importar matplotlib.pyplot como plt importar seaborn como sns # Lendo o conjunto de dados df = pd.read_csv('coração.csv') # Explorando o conjunto de dados df.head() # Verificando valores faltantes df.isnull().sum() # Verificando linhas duplicadas df.duplicado().sum() # Verificando os tipos de dados das colunas df.dtypes # Convertendo a variável alvo em categórica df['destino'] = df['destino'].astype('categoria') # Verificando a distribuição da variável alvo df['alvo'].value_counts() # Visualizando a distribuição da variável alvo sns.countplot(x='alvo', dados=df) plt.show() # Verificando a correlação entre variáveis corr = df.corr() correto # Visualizando a matriz de correlação sns.heatmap(corr, annot=True) plt.show() # Dividindo o conjunto de dados em recursos e variável de destino X = df.drop('destino', eixo=1) y = df['alvo'] # Dividindo o conjunto de dados em conjuntos de treinamento e teste de sklearn.model_selection importar train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0,2, random_state=42) # Dimensionando os recursos de sklearn.preprocessing importar StandardScaler escalonador = StandardScaler() X_train =scaler.fit_transform(X_train) X_teste = escalonador.transform(X_teste) # Treinando um modelo de regressão logística de sklearn.linear_model importar LogisticRegression lr = Regressão Logística() lr.fit(X_train, y_train) # Fazendo previsões no conjunto de testes y_pred = lr.predict(X_test) # Avaliando o modelo de sklearn.metrics