编辑代码

#include <iostream>
using namespace std;
int main() {
    //JSRUN引擎2.0，支持多达30种语言在线运行，全仿真在线交互输入输出。 
	cout << "Hello world!    - cpp.jsrun.net." << endl;
	return 0;
}（基于Python）：

```python
class AINeuralNetwork:
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.output_size = output_size
        # 初始化神经网络参数
        self.weights_ih = # 初始化输入层到隐藏层的权重
        self.weights_ho = # 初始化隐藏层到输出层的权重
        self.bias_h = # 初始化隐藏层的偏置
        self.bias_o = # 初始化输出层的偏置
    
    def feedforward(self, inputs):
        # 实现前向传播算法
        # 返回输出结果
    
    def train(self, inputs, targets):
        # 实现反向传播算法，根据输入和目标输出进行训练
        pass
        
class AIInterface:
    def __init__(self, nn):
        self.nn = nn
        # 初始化界面元素
    
    def run(self):
        # 运行界面交互逻辑
        while True:
            # 获取用户输入
            # 将用户输入转换为神经网络的输入
            # 调用神经网络的feedforward方法获取预测结果
            # 将预测结果展示给用户
    
# 创建神经网络对象
nn = AINeuralNetwork(input_size, hidden_size, output_size)

# 创建界面对象
interface = AIInterface(nn)

# 运行界面交互逻辑
interface.run()

class AI:
    def __init__(self):
        # 初始化代码
    
    def preprocess(self, input_data):
        # 数据预处理
        
    def train(self, input_data, target_data):
        # 训练模型
    
    def predict(self, input_data):
        # 使用训练好的模型进行预测
        return predicted_data
    
    def evaluate(self, input_data, target_data):
        # 评估模型性能
        
    def save_model(self, filename):
        # 保存模型
    
    def load_model(self, filename):
        # 加载模型

# 实例化一个AI对象
ai = AI()

# 数据预处理
preprocessed_data = ai.preprocess(input_data)

# 训练模型
ai.train(preprocessed_data, target_data)

# 使用训练好的模型进行预测
predicted_data = ai.predict(preprocessed_data)

# 评估模型性能
ai.evaluate(preprocessed_data, target_data)

# 保存模型
ai.save_model("model.pkl")

# 加载模型
ai.load_model("model.pkl")
```python
import random

class AI:
    def __init__(self):
        self.performance = 0
    
    def adjust(self, feedback):
        self.performance += feedback
    
    def generate_action(self):
        # 根据自身表现随机生成一个动作
        if self.performance > 0:
            action = random.choice(['A', 'B', 'C'])
        else:
            action = random.choice(['X', 'Y', 'Z'])
        return action

# 创建一个AI实例
ai = AI()

while True:
    # 生成一个动作
    action = ai.generate_action()
    print("AI选择的动作：", action)
    
    # 用户输入反馈，1表示满意，-1表示不满意
    feedback = int(input("请给出你对AI表现的评价（1表示满意，-1表示不满意）："))
    
    # 根据反馈调整AI的表现
    ai.adjust(feedback)
    print("AI的表现评价得分：", ai.performance)
    
    # 判断是否继续循环
    choice = input("是否继续测试？（Y/N）")
    if choice == 'N':
        break
```