Задан двумерный массив y из 4-х строк и 4-х столбцов. составить программу, которая вычисляет s – сумму элементов побочной диагонали и значение суммы всех элементов массива на с++ подробне эту я не понял что то

#include <iostream>
#include <iomanip>
int main()
{
    using namespace std;
    const int N = 4;
    const int M = 4;
    int Y[N][M];

    //как-нибудь заполняем матрицу
    for (int i = 0; i < N; ++i)
        for (int j = 0; j < M; ++j)
            Y[i][j] = (i + 1) * (j + 1);

    //выведем её на экран
    for (int i = 0; i < N; ++i)
    {
        for (int j = 0; j < M; ++j)
            cout << setw(3) << Y[i][j];
        cout << endl;
    }
        
    //находим сумму элементов побочной диагонали
    int S = 0;
    for (int i = 0; i < N; ++i)
        for (int j = 0; j < M; ++j)
            if (j == M - 1 - i)
                S = S + Y[i][j];
    cout << "Sum of adverse diagonal of array: " << S << endl;

    //находим сумму всех элементов матрицы
    int Sum = 0;
    for (int i = 0; i < N; ++i)
        for (int j = 0; j < M; ++j)
            Sum = Sum + Y[i][j];
    cout << "Sum of all elements of array: " << Sum << endl;
    return 0;
}

Объяснение:

Машинное обучение (Machine Learning) это тренировка математической модели на исторических данных для того, чтобы прогнозировать какое-то событие или явление на новых данных. То есть попытка заставить алгоритмы программ совершать действия на основе предыдущего опыта, а не только на основе имеющихся данных.

Для обучения нужны исторические данные (обучающая выборка) и значение целевой переменной (то, что прогнозируем), которое соответствует заданным историческим данным. Модель наблюдает и находит зависимости между данными и целевой переменной. Эти зависимости используются моделью для нового набора данных, чтобы прогнозировать целевую переменную, которая неизвестна.

Машинное обучение включает в себя целый набор методов и алгоритмов, которые могут предсказать какой-то результат по входным данным. Например, у вас есть какая-то информация по тому, сколько стоили ценные бумаги в каждый момент из какого-то длинного промежутка времени, алгоритмы машинного обучения могут предсказать, сколько эти бумаги будут стоить в будущем.

Алгоритмов машинного обучение большое множество: одни эффективны для решения одного типа задач задач, вторые — для другого. Важно не путать машинное обучение, нейросети и искусственный интеллект, это принципиально разные вещи. Обучить искусственный интеллект можно не только методами машинного обучения, а кроме нейросетевых алгоритмов есть ещё и классическое обучение, и обучение с подкреплением.

1 и 2. Без познаний в программировании (или с самыми базовыми), можно попробовать создать сайт в онлайн-конструкторе (uCoz, wix и подобных).

Если умеешь программировать, вопрос "с каких программ" некорректен. Используй любой текстовый редактор (а лучше среду разработки).

Для сайта всегда нужно писать front-end, и почти всегда back-end.

Front-end (клиентская сторона) -- внешний вид сайта, пользовательский интерфейс. Нужно знать, по крайней мере, HTML, CSS, JavaScript.

Back-end (программно-аппаратная часть сервиса) -- то, что происходит "под капотом". Например, обработка запросов клиента (API, которые использует front-end), работа с базами данных. Есть разные фреймворки на разных языках программирования. Python Django, Python Flask, PHP Laravel, Express.js и многие другие.

3. Во избежание ошибок

Все значения атрибутов тегов следует указывать в кавычках. Если значение с пробелами, а ты забудешь поставить кавычки, браузер в качестве значения alt возьмет только первое слово.

Важно соблюдать правильную иерархию тегов. Например, <title> должно находиться внутри <head> и нигде иначе.

Также нужно не забывать закрывать теги. Обязательные закрывающие теги должны присутствовать всегда, иначе браузер будет отображать документ неправильно.

Браузер игнорирует неправильно написанные теги (как и атрибуты) и отображает содержимое так, будто тега и не было. Более того, код HTML с неизвестными тегами не пройдет валидацию.

Для читабельности

Хотя HTML-теги нечувствительны к регистру (<br> <=> <bR> <=> <BR>), рекомендуется придерживаться выбранной формы записи на протяжении всех страниц сайта. Более того, текст, полностью набранный заглавными символами, читается хуже, чем текст с символами нижнего регистра или смешанный.

Хотя внутри тега между его атрибутами допустимо ставить перенос строк. лучше писать теги в одну строку, иначе ухудшается восприятие кода и его становится сложнее править.