En tant que compilateur de code, veuillez expliquer ce que fait l'extrait de code suivant et donner le résultat de son exécution -

En tant que compilateur de code, veuillez expliquer ce que fait l'extrait de code suivant -

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as 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()

En tant qu'ingénieur en apprentissage automatique, veuillez ajouter des commentaires de code à l'extrait de code suivant -- l'élément

**Extrait de code Python

En tant qu'ingénieur en apprentissage automatique, veuillez ajouter des commentaires de code à l'extrait de code suivant -- l'élément

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib en ligne
def relu(x).
return np.where(x < 0, 0, x)
relu_inputs = np.arange(-10,10,0.1)
relu_outputs = relu(relu_inputs)
plt.plot(relu_inputs,relu_outputs)
plt.xlabel("entrées relu")
plt.ylabel("sorties relu")
plt.show()

En tant qu'ingénieur logiciel, veuillez fournir les informations suivantes [Nom de la fonction] Documentation des instructions de génération de fonctions --

code de fonction

En tant qu'ingénieur logiciel, veuillez produire une documentation pour les fonctions [init_network] suivantes --

def init_network().
réseau = {}
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])
réseau de retour

En tant qu'ingénieur logiciel, veuillez optimiser la lisibilité du code suivant -

Code Python

En tant qu'ingénieur logiciel, veuillez optimiser la lisibilité du code suivant -

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