第154章 敦煌计划 (第1/2页)

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“坐。”

“诶诶。”

江云飞转身走向那古朴的实木茶几，轻轻地从精致的瓷罐中拈出几片茶叶，茶叶在灯光下泛着淡淡的绿意，散发出淡淡的清香。

他熟练地提起水壶，细长的水流缓缓注入茶杯，茶叶在水中舒展、旋转，仿佛在跳着优雅的舞蹈。茶香渐渐弥漫开来，弥漫在整个房间，使人心情宁静。

他端起茶杯，小心翼翼地走向沙发，递给那远。

那远轻抿一口茶，微微点头。“不愧是老板，好茶。”

那远好奇地望着江云飞，心中充满了疑问。

江云飞叫他来到底是为了什么？

尽管心中疑惑，但他并未急于发问，而是依照江云飞的示意，小口小口地品着茶。茶叶的香气在口腔中弥漫开来，带来一丝丝宁静和舒适。

江云飞的脸上始终挂着神秘的微笑，他没有急于解释，而是用手势示意那远跟随他前往书房。

那远放下茶杯，站起身来，跟在江云飞的身后。

书房的门缓缓打开，映入眼帘的是一个布置得极为雅致的空间，书架上摆满了各类书籍，墙上挂着几幅古画，整个房间充满了文化气息。

江云飞走到书桌前，手掌轻轻一拍，书房的窗帘便缓缓合上，营造了一个幽暗的环境。

黄色的灯光随之亮起，柔和的光线洒在书桌上。一个大型的幕布在落地窗前缓缓下降，遮住了外面的景色。

江云飞在书桌上的电脑一按，荧幕上便出现了一系列的代码，那远盯着屏幕，眉头微皱，这些代码对他来说是完全陌生的。

“这是什么？”那远忍不住问道。

江云飞笑了笑，指了指屏幕上的代码，“这是一个AI人工智能的源代码，我将它命名为敦煌计划。”：

【```python

import numpy as np

def sigmoid(z):

return 1 \/ (1 + np.exp(-z))

```

接下来，我们初始化模型的参数。为了简化，我们将权重初始化为零，偏置项也设为零：

```python

def initialize_with_zeros(dim):

w = np.zeros((dim, 1))

b = 0

return w, b

```

然后，我们编写一个函数来计算损失函数，这将帮助我们评估模型的表现：

```python

def pute_cost(x, y, w, b):

m = len(y)

A = sigmoid(np.dot(x, w) + b)

cost = -(1 \/ m) * np.sum(y * np.log(A) + (1 - y) * np.log(1 - A))

return cost

```python

def pute_gradient(x, y, w, b):

m = len(y)

A = sigmoid(np.dot(x, w) + b)

dz = A - y

dw = (1 \/ m) * np.dot(x.t, dz)

db = (1 \/ m) * np.sum(dz)

return dw, db

```

接下来，我们编写一个函数来更新权重和偏置项：

```python

def update_parameters(w, b, dw, db, learning_rate):

w = w - learning_rate * dw

b = b - learning_rate * db

return w, b

```*****