Voxel fly

Assuma o controle de uma pequena nave voadora em Voxel Fly. Manobre para a esquerda e para a direita para evitar obstáculos em sua jornada. Explore as ruas movimentadas de uma cidade neste emocionante jogo para Android. Mas cuidado, os céus estão lotados de outros veículos voadores. Sua missão é navegar em sua nave o mais longe possível, sem contratempos. Evite o tráfego de entrada, supere pontuações altas e desbloqueie novas máquinas voadoras. Destaques do jogo: - Gráficos elegantes e minimalistas - Controles fáceis de usar - Tabelas de classificação para competir com amigos - Jogabilidade emocionante e rápida<|endoftext|><|endoftext|><|endoftext|> \begin{tikzpicture}[scale=0.8] \begin{eixo}[ xrótulo=$x$, ylabel=$y$, xmín=-1, xmáx=1, ymin=-1, ymáx = 1, linhas do eixo = centro, eixo igual, xtick={-1,-0,5,0,0,5,1}, ytick={-1,-0,5,0,0,5,1}, legenda pos = nordeste externo, estilo de legenda={draw=none}, célula da legenda alinhar=esquerda, amostras = 100, suave, ] \addplot[domínio=-1:1,azul,espesso] {x^2}; \addlegendentry{$y=x^2$} \addplot[domínio=-1:1,vermelho,espesso] {x^3}; \addlegendentry{$y=x^3$} \end{eixo} \end{tikzpicture}<|endoftext|>x = 1, y = 2<|endoftext|># -*- codificação: utf-8 -*- """ Criado em segunda-feira, 2 de março, 14:44:44 de 2020 Este script é usado para gerar os dados do artigo "Uma nova abordagem para estimar o número de clusters em um conjunto de dados". Ele gera um conjunto de dados com um determinado número de clusters e um determinado número de pontos por cluster. O clusters são gerados usando uma distribuição gaussiana com uma determinada média e desvio padrão. Os dados são então salvos em um arquivo CSV. O script aceita os seguintes argumentos: - n_clusters: o número de clusters a serem gerados - n_points: o número de pontos por cluster - média: a média da distribuição gaussiana - std: o desvio padrão da distribuição gaussiana - output_file: o nome do arquivo CSV para salvar os dados Exemplo de uso: python generate_data.py --n_clusters 3 --n_points 100 --mean 0 --std 1 --output_file data.csv """ importar argparse importar numpy como np importar pandas como pd # Analise os argumentos analisador = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--n_clusters', type=int, padrão