Как работает этот код и что он делает?

Код представлен ниже:

```
int[] numbers = {1, 2, 3, 4, 5};

for (int i = 0; i < numbers.length; i++) {
    if (numbers[i] % 2 == 0) {
        System.out.println(numbers[i]);
    }
}
```

Этот код создает массив чисел и затем проходит по каждому элементу в массиве. Если число четное, то оно выводится на экран.

Для большей ясности и структурированности вопрос можно переписать так:

"Прошу помощи в удалении элементов массива, соответствующих условию. Не могу определить, где именно нужно внести изменения в код. Пожалуйста, помогите! Ссылка на код: [тут должна быть ссылка]".

Этот код реализует простую нейронную сеть, которая учится складывать два числа. 
 
 Структура сети: 
 
 Входной слой: 2 нейрона (для двух входных чисел) 
 Скрытый слой: 4 нейрона 
 Выходной слой: 1 нейрон (для суммы) 
 Основные части кода: 
 
 a) Определение классов и структур: 
 
 "信号の量子" (Нейрон): представляет отдельный нейрон с весами и смещением 
 "信号伝搬層" (Слой): представляет слой нейронов 
 b) Функции: 
 
 "最上層" (Прямое распространение): вычисляет выход сети 
 "信号伝播" (Обратное распространение): обучает сеть, корректируя веса 
 c) Функция main(): 
 
 Создает и инициализирует сеть 
 Обучает сеть на 50000 случайных примерах 
 Позволяет пользователю вводить числа для проверки работы сети 
 Процесс работы: 
 
 Сеть обучается на случайных примерах сложения 
 После обучения пользователь может вводить два числа 
 Сеть пытается предсказать их сумму 
 Программа выводит предсказание сети и реальную сумму для сравнения 
 Особенности: 
 
 Использует случайные числа для инициализации и обучения 
 Применяет простую функцию активации (ReLU) в скрытом слое 
 Использует линейную функцию в выходном слое 
 Чтобы убрать #define, нужно заменить все определенные имена на их значения по всему коду. Например, заменить "入力サイズ" на 2, "中間信号サイズ" на 4, и так далее. Также нужно убрать нестандартные названия для стандартных типов и функций, например, заменить "分数" на "double", "拡張可能なアレイ" на "vector" и т.д. 
 
 
#include <iostream>
#include <vector>
#include <random>
using namespace std;

random_device rd;
mt19937 gen(rd());
uniform_real_distribution<> dist(0.0, 1.0);

double activation(double x) {
    return x > 0 ? x : 0;
}

double activationDerivative(double x) {
    return x > 0 ? 1 : 0;
}

double linear(double x) {
    return x;
}

class Neuron {
public:
    vector<double> weights;
    double bias;
    Neuron() {}
    Neuron(int inputSize) {
        weights.resize(inputSize);
        for (int i = 0; i < inputSize; i++) {
            weights[i] = dist(gen);
        }
        bias = dist(gen);
    }
};

class Layer {
public:
    vector<Neuron> neurons;
    int size;
    Layer(int size, int inputSize) : size(size) {
        neurons.resize(size);
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            neurons[i] = Neuron(inputSize);
        }
    }
};

vector<double> forwardPropagation(const Layer& hiddenLayer, const Layer& outputLayer, const vector<double>& input) {
    vector<double> hiddenOutput(4);
    for (int i = 0; i < 4; i++) {
        double sum = hiddenLayer.neurons[i].bias;
        for (int j = 0; j < 2; j++) {
            sum += hiddenLayer.neurons[i].weights[j] * input[j];
        }
        hiddenOutput[i] = activation(sum);
    }
    vector<double> output(1);
    for (int i = 0; i < 1; i++) {
        double sum = outputLayer.neurons[i].bias;
        for (int j = 0; j < 4; j++) {
            sum += outputLayer.neurons[i].weights[j] * hiddenOutput[j];
        }
        output[i] = linear(sum);
    }
    return output;
}

void backPropagation(Layer& hiddenLayer, Layer& outputLayer, const vector<double>& input, const vector<double>& target, const vector<double>& hiddenOutput, const vector<double>& output) {
    vector<double> outputError(1);
    for (int i = 0; i < 1; i++) {
        outputError[i] = (target[i] - output[i]) * 1;
    }
    vector<double> hiddenError(4);
    for (int i = 0; i < 4; i++) {
        double sum = 0;
        for (int j = 0; j < 1; j++) {
            sum += outputError[j] * outputLayer.neurons[j].weights[i];
        }
        hiddenError[i] = sum * activationDerivative(hiddenOutput[i]);
    }
    for (int i = 0; i < 1; i++) {
        for (int j = 0; j < 4; j++) {
            outputLayer.neurons[i].weights[j] += 0.01 * outputError[i] * hiddenOutput[j];
        }
        outputLayer.neurons[i].bias += 0.01 * outputError[i];
    }
    for (int i = 0; i < 4; i++) {
        for (int j = 0; j < 2; j++) {
            hiddenLayer.neurons[i].weights[j] += 0.01 * hiddenError[i] * hiddenLayer.neurons[i].weights[j];
        }
        hiddenLayer.neurons[i].bias += 0.01 * hiddenError[i];
    }
}

int main() {
    Layer hiddenLayer(4, 2);
    Layer outputLayer(1, 4);
    for (int i = 0; i < 50000; i++) {
        vector<double> input(2);
        for (int j = 0; j < 2; j++) {
            input[j] = dist(gen);
        }
        vector<double> target(1);
        target[0] = input[0] + input[1];
        vector<double> output = forwardPropagation(hiddenLayer, outputLayer, input);
        vector<double> hiddenOutput = forwardPropagation(hiddenLayer, outputLayer, input);
        backPropagation(hiddenLayer, outputLayer, input, target, hiddenOutput, output);
        if (i == 0) {
            cout << "Program started successfully." << endl;
        }
        else if (i % 1000 == 0 && i != 0) {
            cout << "Current iteration: " << i << endl;
        }
    }
    cout << "Training cycle completed. Total iterations: " << 50000 << endl;
    double number1, number2;
    for (;;) {
        cout << endl << "Enter the first number: ";
        cin >> number1;
        while (number1 < 0) {
            cout << "This program cannot work with negative numbers";
            cin >> number1;
        }
        cout << "Enter the second number: ";
        cin >> number2;
        while (number2 < 0) {
            cout << "This program cannot work with negative numbers";
            cin >> number2;
        }
        vector<double> input(2);
        input[0] = number1;
        input[1] = number2;
        vector<double> output = forwardPropagation(hiddenLayer, outputLayer, input);
        cout << endl << "Approximate sum: " << output[0] << endl;
        cout << "Rounded sum: " << round(output[0]) << endl;
        cout << "Actual sum: " << number1 + number2 << endl << endl;
    }
}