Nf = 10000 cv = 0.1 batch_size = 100 shuffle = 10000 learning_rate = 0.001 n_layers = 10 n_units = 20 epochs = 10000

这段代码看起来像是用于构建一个简单的神经网络（NN）模型进行某种机器学习任务，但具体上下文不够明确。根据提供的引用，我们不能直接确定这些变量的具体含义，但可以推测它们可能与以下几个方面有关：

Nf = 10000 - 这可能是训练样本的数量（full dataset size）

cv = 0.1 - 可能是指交叉验证的比例，即保留的验证集占总数据的比例

batch_size = 100 - 指每次迭代训练时使用的样例数量

shuffle = 10000 - 可能表示数据在每个epoch开始前会随机打乱的次数

learning_rate = 0.001 - 学习率，控制参数更新的速度

n_layers = 10 - 神经网络层数

n_units = 20 - 每层神经元的数量

epochs = 10000 - 迭代训练的轮数

要了解完整的训练过程，我们需要更多的信息，比如损失函数的选择、优化器、输入数据的形状以及评估指标。假设这是一个深度学习框架（如TensorFlow或Keras）中的参数设置，那么这些参数会被用来配置一个多层感知机（MLP）进行训练。