Como engenheiro de aprendizado de máquina, adicione comentários de código ao seguinte trecho de código: o

**Trecho de código Python

Como engenheiro de aprendizado de máquina, adicione comentários de código ao seguinte trecho de código: o

importar numpy como np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib em linha
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("relu Inputs")
plt.ylabel("relu Outputs")
plt.show()

Como engenheiro de software, forneça o seguinte [Nome da função]. Documentação das instruções de geração de funções --

código de função

Como engenheiro de software, gere documentação para a seguinte função [init_network] --

def init_network().
rede = {}
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])
rede de retorno

Como engenheiro de software, otimize a legibilidade do código a seguir -

Código Python

Como engenheiro de software, otimize a legibilidade do seguinte código -

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