Theta1 = nn_params[:((input_layer_size+1) * hidden_layer_size)].reshape(hidden_layer_size,input_layer_size+1)

这行代码是将神经网络模型的第一层权重参数（即输入层到隐藏层之间的权重）从整个参数向量 `nn_params` 中提取出来，并且将其变形成一个 `hidden_layer_size × (input_layer_size+1)` 的矩阵 `Theta1`。其中，`input_layer_size` 表示输入层的大小（即特征数），`hidden_layer_size` 表示隐藏层的大小，`+1` 是为了考虑偏置项的影响。具体来说，`input_layer_size+1` 是因为在神经网络中，每一层都会有一个偏置项（bias term），所以输入层到隐藏层之间的权重矩阵的列数要额外加上一个偏置项的权重。因此，`Theta1` 矩阵中的每一行都对应着一个隐藏层神经元的权重参数，其中第一列对应着该神经元的偏置项权重。