self.z1 = np.dot(x, self.weights1) + self.bias1 self.a1 = self.sigmoid(self.z1)

这是一个神经网络的前向传播过程中的两个步骤：

第一步，计算输入x和第一层权重weights1的乘积加上偏置bias1，得到一个新的向量z1。

第二步，将向量z1输入激活函数sigmoid中，得到一个新的向量a1。这个向量a1就是第一层的输出，也是下一层的输入。

这个过程可以看做是一个基本的神经网络的前向传播过程中的一部分。其中，weights1是第一层的权重矩阵，bias1是第一层的偏置向量，sigmoid是一个常用的激活函数。