「坐。」
「誒誒。」
江雲飛轉身走向那古樸的實木茶几，輕輕地從精緻的瓷罐中拈出幾片茶葉，茶葉在燈光下泛著淡淡的綠意，散發出淡淡的清香。
他熟練地提起水壺，細長的水流緩緩注入茶杯，茶葉在水中舒展、旋轉，仿佛在跳著優雅的舞蹈。茶香漸漸瀰漫開來，瀰漫在整個房間，使人心情寧靜。
他端起茶杯，小心翼翼地走向沙發，遞給那遠。
那遠輕抿一口茶，微微點頭。「不愧是老闆，好茶。」
那遠好奇地望著江雲飛，心中充滿了疑問。
江雲飛叫他來到底是為了什麼？
儘管心中疑惑，但他並未急於發問，而是依照江雲飛的示意，小口小口地品著茶。茶葉的香氣在口腔中瀰漫開來，帶來一絲絲寧靜和舒適。
江雲飛的臉上始終掛著神秘的微笑，他沒有急於解釋，而是用手勢示意那遠跟隨他前往書房。
那遠放下茶杯，站起身來，跟在江雲飛的身後。
書房的門緩緩打開，映入眼帘的是一個布置得極為雅致的空間，書架上擺滿了各類書籍，牆上掛著幾幅古畫，整個房間充滿了文化氣息。
江雲飛走到書桌前，手掌輕輕一拍，書房的窗簾便緩緩合上，營造了一個幽暗的環境。
黃色的燈光隨之亮起，柔和的光線灑在書桌上。一個大型的幕布在落地窗前緩緩下降，遮住了外面的景色。
江雲飛在書桌上的電腦一按，熒幕上便出現了一系列的代碼，那遠盯著屏幕，眉頭微皺，這些代碼對他來說是完全陌生的。
「這是什麼？」那遠忍不住問道。
江雲飛笑了笑，指了指屏幕上的代碼，「這是一個AI人工智慧的原始碼，我將它命名為敦煌計劃。」：
【```python
import numpy as np
def sigmoid(z):
return 1 / (1 + np.exp(-z))
```
接下來，我們初始化模型的參數。為了簡化，我們將權重初始化為零，偏置項也設為零：
```python
def initialize_with_zeros(dim):
w = np.zeros((dim, 1))
b = 0
return w, b
```
然後，我們編寫一個函數來計算損失函數，這將幫助我們評估模型的表現：
```python
def compute_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 compute_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
```
接下來，我們編寫一個函數來更新權重和偏置項：
```python
def update_parameters(w, b, dw, db, learning_rate):
w = w - learning_rate * dw
b = b - learning_rate * db
return w, b
```*****
現在，我們將所有這些步驟整合到一個訓練函數中，並設置疊代次數和學習率：
```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 = compute_gradient(X, y, w, b)
w, b = update_parameters(w, b, dw, db, learning_rate)
if i % 100 == 0:
cost = compute_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,))
```為特徵矩陣添加一個偏置項：
```python
X_b = np.hstack((np.ones((X.shape[0], 1)), X))
```python
w, b = train_logistic_regression(X_b, y, num_iterations=2000, learning_rate=0.5)
```敦煌計劃
```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("Predictions:", y_predicted)】
（PS：這個代碼示例演示了如何使用梯度下降法來訓練一個簡單的邏輯回歸模型。）
「敦煌計劃？」那遠重複了一遍，眼中閃過一絲好奇，「這是什麼項目？」
「工業製造。」
江雲飛的笑容中透著幾分自信與期待，他知道那遠會明白這項計劃的重要性。那遠聽完解釋後，若有所思地點了點頭，眼神中閃爍著興奮的光芒。
「敦煌計劃……」那遠喃喃自語，思索著這個名字的含義。
江雲飛看著他，繼續說道：「這個計劃將徹底改變工業製造流程。通過AI的智能分析和優化，可以大幅提升生產效率，降低成本，並且提高產品質量。」
那遠的眉頭舒展開來，眼中充滿了信心。「老闆，這確實是個非常有前景的項目。我會儘快安排研究人員對代碼框架進行詳細的構建。」
江雲飛滿意地點了點頭，「很好，那遠，這個項目的成敗關係到公司的未來，我相信你能勝任這個重任。」
那遠深吸一口氣，鄭重地說道：「請老闆放心，我一定會全力以赴，確保敦煌計劃順利進行。」
江雲飛點點頭，隨後從書桌上拿起一份文件遞給那遠，「這是項目的詳細計劃書和時間表，你可以根據實際情況進行調整，但一定要確保項目在預定時間內完成。」
那遠接過文件，仔細翻閱了一下，發現裡面詳細列出了每個階段的目標和任務。他心中暗暗佩服江雲飛的細緻和遠見。
「我會立即召集團隊，開始項目的前期準備工作。」那遠堅定地說道。
江雲飛滿意地笑了笑，「很好，那遠，我期待你的好消息。」