第154章 敦煌计划(1 / 2)

“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 a np

ef igmoi(z/> return 1 / (1 + np.ep(-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

ef initialize_ith_zero(im/> = np.zero((im, 1/> b = 0

return , 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

ef pute_cot(X, y, , b/> m = len(y> A = igmoi(np.ot(X,

cot = -(1 / m.um(y * np.log(A - y.log(1 - A/> return cot

```python

ef pute_graient(X, y, , b/> m = len(y> A = igmoi(np.ot(X,

z = A - y

= (1 / m.ot(X.T, z> b = (1 / m.um(z> return , b

```

接下来,我们编写一个函数来更新权重和偏置项:

```python

ef upate_parameter(, b, , b, learning_rate/> = - learning_rate *