코드 컴파일러로서 다음 코드 스니펫이 수행하는 작업을 설명하고 실행 결과를 출력하세요.

코드 컴파일러로서 다음 코드 스니펫의 기능을 설명해 주세요.

가져오기 CV2
NUMPY를 NP로 가져옵니다.
matplotlib.pyplot을 plt로 가져옵니다.
이미지 = cv2.imread(data_path + 'kxcy.jpg')
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()
엠보스 커널 = np.array([[-1, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 1]])
엠보싱_이미지 = cv2.filter2D(src=img, ddepth=-1, kernel=emboss_kernel)
plt.imshow(엠보스_이미지)
plt.show()

머신 러닝 엔지니어로서 다음 코드 스니펫에 코드 주석을 추가해 주세요.

**파이썬 코드 스니펫

머신 러닝 엔지니어로서 다음 코드 스니펫에 코드 주석을 추가해 주세요.

NUMPY를 NP로 가져옵니다.
matplotlib.pyplot을 plt로 가져옵니다.
%matplotlib 인라인
def relu(x).
반환 np.where(x < 0, 0, x)
relu_inputs = np.arange(-10,10,0.1)
relu_outputs = relu(relu_input)
plt.plot(relu_inputs,relu_outputs)
plt.xlabel("relu 입력")
plt.ylabel("relu 출력")
plt.show()

소프트웨어 엔지니어로서 다음 사항을 제공해 주세요. [기능 이름] 함수 생성 지침 문서화 -- 함수 생성 지침 문서화

함수 코드

소프트웨어 엔지니어는 다음 [init_network] 함수에 대한 문서를 생성해 주세요.

def init_network().
네트워크 = {}
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])
반환 네트워크

소프트웨어 엔지니어로서 다음 코드의 가독성을 최적화해 주세요.

파이썬 코드

소프트웨어 엔지니어로서 다음 코드의 가독성을 최적화해 주세요.

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