Como compilador de código, explique qué hace el siguiente fragmento de código e indique el resultado de su ejecución -

Como compilador de código, explique qué hace el siguiente fragmento de código -

importar cv2
importar numpy como np
importar matplotlib.pyplot como plt
img = cv2.imread(data_path + 'kxcy.jpg')
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()
emboss_kernel = np.array([[-1, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 1]])
emboss_img = cv2.filter2D(src=img, ddepth=-1, kernel=emboss_kernel)
plt.imshow(emboss_img)
plt.show()

Por favor, como ingeniero de aprendizaje automático, añada comentarios de código al siguiente fragmento de código -- el

**Fragmento de código Python

Por favor, como ingeniero de aprendizaje automático, añada comentarios de código al siguiente fragmento de código -- el

importar numpy como np
importar matplotlib.pyplot como plt
%matplotlib en línea
def relu(x).
return np.where(x < 0, 0, x)
relu_entradas = np.arange(-10,10,0.1)
relu_salidas = relu(relu_entradas)
plt.plot(relu_entradas,relu_salidas)
plt.xlabel("Entradas relu")
plt.ylabel("Salidas relu")
plt.show()

Por favor, como ingeniero de software, proporcione lo siguiente [Nombre de la función] Documentación de las instrucciones de generación de funciones --

código de función

Como ingeniero de software, por favor genere documentación para las siguientes funciones [init_network] --

def init_network().
red = {}
network['W1'] = np.array(0.1, 0.3, 0.5], [0.2, 0.4, 0.6)
network['b1'] = np.array([0.1, 0.2, 0.3])
network['W2'] = np.array(0.1, 0.4], [0.2, 0.5], [0.3, 0.6)
network['b2'] = np.array([0.1, 0.2])
network['W3'] = np.array(0.1, 0.3], [0.2, 0.4)
network['b3'] = np.array([0.1, 0.2])
red de retorno

Por favor, como ingeniero de software, optimice la legibilidad del siguiente código -

Código Python

Como ingeniero de software, por favor optimice la legibilidad del siguiente código -

def lista(a,b).
randomCamelCase = a
randon_snake_case = b
return [randomCanmlCase, random_snake_case]