“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
iport nupy as np
def sigoid(z):
return 1 / (1 + npexp(-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 itialize_with_zeros(di):
w = npzeros((di, 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_st(x, y, w, b):
= len(y)
a = sigoid(npdot(x, w) + b)
st = -(1 / ) npsu(y nplog(a) + (1 - y) nplog(1 - a))
return st
```python
def pute_gradient(x, y, w, b):
= len(y)
a = sigoid(npdot(x, w) + b)
dz = a - y
dw = (1 / ) npdot(xt, dz)
db = (1 / ) npsu(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_paraters(w, b, dw, db, learng_rate):
w = w - learng_rate dw
b = b - learng_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 tra_logistic_regression(x, y, nu_iterations=2000, learng_rate=05):
di = xshape[1]
w, b = itialize_with_zeros(di)
for i ran(nu_iterations):
dw, db = pute_gradient(x, y, w, b)
w, b = update_parate