关于脚本

什么是脚本,脚本有什么用,如何调用脚本? 【免责声明】本文主要内容均取自于公开信息,如有侵权请及时告之以纠正。本文仅作参考,文责阅者自负。AutoHotkey(Windows自动化)、Selenium(网页自动化):按语言规范保存为对应扩展名(如 .py、.sh、.js)。编写简单脚本,支持语法高亮。复杂项目开发,调试功能强大。 阅读详情

主要内容是关于脚本对文本的解析,都是些很实用的东西,涉及了很多先进的网络方面的技术。先把名词列出来:HTML,XML,JSP(JavaSeverPage),LSP(LuaSeverPage),Javascript,Lua,PHP,Severlet,StaticPage,DynamicPage,Ajax。

HTML:超文本标记语言,浏览器可以解析的东西。

XML:可扩展的标记语言,我理解是HTML的泛化,没有固定的标签,主要用来保存数据,和数据传输。

StaticPage:静态页面,没有交互的纯纯的html页面,一开始就写好的,主要是用来展示的。

DynamicPage:根据输入的不同动态生成的页面,一开始并不存在。

JavaScript: 可以嵌入到html中的一种脚本,浏览器在客户端可以执行。 

那动态页面是怎么生成的呢?比如用户输入了用户名和密码,提交,这时候数据传到了服务器,服务器根据模板,再加上用户名和密码,生成一份临时的html页面传到客户端,这样用户就看到了一份只跟自己相关的页面。

JSP(JavaSeverPage):就实现了上面的功能,就是上面提到的模板。

html里面根据规定语法潜入Java代码,就形成了JSP,这样的页面是保存在服务器端的模板。在收到用户的request时,Severlet就会解析JSP,生成一份Java代码,然后执行Java代码得到html页面,返回给用户作为response。

LSP(LuaSeverPage):跟JSP实现了同样的功能,只不过这次HTML中嵌入的是Lua代码,服务器会解析这样的页面生成Lua脚本,执行,得到html文本。

下面是Eric给的一个Lua的例子,有些地方我改了:

<%# for day=1 to getcnt()  do #%>
<td>Any one here?</td>
<%#end#%>

目标是得到想要的html文本:先通过正则表达式进行替换得到Lua脚本,然后执行Lua脚本得到html文本,这样比较简单,因为我们有现成的Lua解释器或Java解释器。

得到的Lua脚本是:

for day=1 to getcnt() do
theFile.write("<td>Any one here?</td>");
end

执行完这段Lua脚本得到的html文本是:

<td>Any one here?</td>
<td>Any one here?</td>
<td>Any one here?</td>

很爽吧,这样问题就解决了,html中可以写我们的逻辑,只是我们要自己再处理一下,得到html而已。

PHP也是那种原理。

这样的解析比较重要的两点:regular expression 和 treat code as string。最主要的就是匹配和替换吧。

利用同样的方法我们可以貌似可以解析很多比较复杂的东西。

jsp中的常用脚本(声明脚本+表达式脚本+代码脚本) 声明脚本 声明脚本的格式是:<%! 声明脚本java代码 %> 作用:可以给jsp翻译出来的java类定义 即我们在这个里面写的java代码,会被翻译成java代码 我们来尝试用这个玩意完成四个事情 声明类的属性 声明static静态代码块 声明类的方法 声明内部类 声明类的属性 ... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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