呼叫统子，我带着财富当老师 第154章 敦煌计划
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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
```*****
现在，我们将所有这些步骤整合到一个训练函数中，并设置迭代次数和学习率：
```python
def train_logistic_regression(x, y, num_iterations=2000, learning_rate=0.5):
dim = x.shape[1]
w, b = initialize_with_zeros(dim)
for i in range(num_iterations):
dw, db = pute_gradient(x, y, w, b)
w, b = update_parameters(w, b, dw, db, learning_rate)
if i % 100 == 0:
cost = pute_cost(x, y, w, b)
print(f\"cost after iteration {i}: {cost}\")
return w, b
```*********
```python
np.random.seed(1)
x = 2 * np.random.rand(100, 2)
y = 4 * (x[:, 0] - 0.5)**2 + x[:, 1] + 2
y = np.random.randn(100, 1) + y
y[y ＜= 0.5] = 0
y[y ＞ 0.5] = 1
y = y.reshape((100,))
```为特征矩阵添加一个偏置项：
```python
x_b = np.hstap.ones((x.shape[0], 1)), x))
```python
w, b = train_logistic_regression(x_b, y, num_iterations=2000, learning_rate=0.5)
```敦煌计划
```python
def predict(x, w, b):
m = x.shape[0]
y_predicted = np.zeros((m, 1))
A = sigmoid(np.dot(x, w) + b)
for i in range(m):
if A[i] ＞ 0.5:
y_predicted[i] = 1
return y_predicted
y_predicted = predict(x_b, w, b)
print(\"predis:\", y_predicted)】
（pS：这个代码示例演示了如何使用梯度下降法来训练一个简单的逻辑回归模型。）
“敦煌计划？”那远重复了一遍，眼中闪过一丝好奇，“这是什么项目？”
“工业制造。”
江云飞的笑容中透着几分自信与期待，他知道那远会明白这项计划的重要性。那远听完解释后，若有所思地点了点头，眼神中闪烁着兴奋的光芒。
“敦煌计划……”那远喃喃自语，思索着这个名字的含义。
江云飞看着他，继续说道：“这个计划将彻底改变工业制造流程。通过AI的智能分析和优化，可以大幅提升生产效率，降低成本，并且提高产品质量。”
那远的眉头舒展开来，眼中充满了信心。“老板，这确实是个非常有前景的项目。我会尽快安排研究人员对代码框架进行详细的构建。”
江云飞满意地点了点头，“很好，那远，这个项目的成败关系到公司的未来，我相信你能胜任这个重任。”
那远深吸一口气，郑重地说道：“请老板放心，我一定会全力以赴，确保敦煌计划顺利进行。”
江云飞点点头，随后从书桌上拿起一份文件递给那远，“这是项目的详细计划书和时间表，你可以根据实际情况进行调整，但一定要确保项目在预定时间内完成。”
那远接过文件，仔细翻阅了一下，发现里面详细列出了每个阶段的目标和任务。他心中暗暗佩服江云飞的细致和远见。
“我会立即召集团队，开始项目的前期准备工作。”那远坚定地说道。
江云飞满意地笑了笑，“很好，那远，我期待你的好消息。”
“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
```*****
现在，我们将所有这些步骤整合到一个训练函数中，并设置迭代次数和学习率：
```python
def train_logistic_regression(x, y, num_iterations=2000, learning_rate=0.5):
dim = x.shape[1]
w, b = initialize_with_zeros(dim)
for i in range(num_iterations):
dw, db = pute_gradient(x, y, w, b)
w, b = update_parameters(w, b, dw, db, learning_rate)
if i % 100 == 0:
cost = pute_cost(x, y, w, b)
print(f\"cost after iteration {i}: {cost}\")
return w, b
```*********
```python
np.random.seed(1)
x = 2 * np.random.rand(100, 2)
y = 4 * (x[:, 0] - 0.5)**2 + x[:, 1] + 2
y = np.random.randn(100, 1) + y
y[y ＜= 0.5] = 0
y[y ＞ 0.5] = 1
y = y.reshape((100,))
```为特征矩阵添加一个偏置项：
```python
x_b = np.hstap.ones((x.shape[0], 1)), x))
```python
w, b = train_logistic_regression(x_b, y, num_iterations=2000, learning_rate=0.5)
```敦煌计划
```python
def predict(x, w, b):
m = x.shape[0]
y_predicted = np.zeros((m, 1))
A = sigmoid(np.dot(x, w) + b)
for i in range(m):
if A[i] ＞ 0.5:
y_predicted[i] = 1
return y_predicted
y_predicted = predict(x_b, w, b)
print(\"predis:\", y_predicted)】
（pS：这个代码示例演示了如何使用梯度下降法来训练一个简单的逻辑回归模型。）
“敦煌计划？”那远重复了一遍，眼中闪过一丝好奇，“这是什么项目？”
“工业制造。”
江云飞的笑容中透着几分自信与期待，他知道那远会明白这项计划的重要性。那远听完解释后，若有所思地点了点头，眼神中闪烁着兴奋的光芒。
“敦煌计划……”那远喃喃自语，思索着这个名字的含义。
江云飞看着他，继续说道：“这个计划将彻底改变工业制造流程。通过AI的智能分析和优化，可以大幅提升生产效率，降低成本，并且提高产品质量。”
那远的眉头舒展开来，眼中充满了信心。“老板，这确实是个非常有前景的项目。我会尽快安排研究人员对代码框架进行详细的构建。”
江云飞满意地点了点头，“很好，那远，这个项目的成败关系到公司的未来，我相信你能胜任这个重任。”
那远深吸一口气，郑重地说道：“请老板放心，我一定会全力以赴，确保敦煌计划顺利进行。”
江云飞点点头，随后从书桌上拿起一份文件递给那远，“这是项目的详细计划书和时间表，你可以根据实际情况进行调整，但一定要确保项目在预定时间内完成。”
那远接过文件，仔细翻阅了一下，发现里面详细列出了每个阶段的目标和任务。他心中暗暗佩服江云飞的细致和远见。
“我会立即召集团队，开始项目的前期准备工作。”那远坚定地说道。
江云飞满意地笑了笑，“很好，那远，我期待你的好消息。”