一直没有系统的学习过代码，数学系毕业，学校期间接触C，考了计算机等级考试二级，后面出来工作，先用vb（又是暴露年龄的编程语言啊），后面java，到现在基本稳定在python，一直都觉得自己是一个不求甚解的人，只要能出正确结果，不考虑代码的陈旧性，感觉自己的代码还停留在最基本的语句的应用，其实每种语言再不断的优化迭代，更新了很多很方便的自带函数，今天就遇到了python中的map、lambda、reduce、zip，这里就不具体讲这几个表达式也好函数也好的详细信息，若想看详细信息可以参照这篇https://www.cnblogs.com/strongYaYa/p/5870075.html，我在此只是贴段代码，共大家验证对这几个函数的理解度。
input_vec=[1, 2] weights = [0.1, 0.3]
bias = 0.5
reduce(lambda a, b: a + b,map(lambda (x, w): x * w,zip(input_vec, weights)), 0.0) + bias
结果是：（（0 + 1*0.1）+ 2*0.3）+ 0.5 = 1.2
当数据量很大的时候，内置函数的性能如何？
神经网络公式的推导，发现得过几天就推导下，要不然就又有点模糊，所以今天早上又推导了下，在此做个记录
