揭秘Vuex工作原理:如何高效管理JavaScript应用的状态流?

第一章:Vuex状态管理概述

Vuex 是专为 Vue.js 应用程序开发的状态管理模式与库,它采用集中式存储管理应用的所有组件状态,并以相应的规则保证状态以一种可预测的方式发生变化。这种模式适用于构建中大型单页应用,尤其是在多个组件需要共享状态或进行复杂数据流处理时,Vuex 提供了清晰的结构和调试支持。

核心概念

Vuex 的核心包括五个关键部分:state、getters、mutations、actions 和 modules。它们协同工作,确保状态变更的可追踪性和可维护性。
  • state:存储应用的单一数据源,所有组件共享的数据都定义于此。
  • getters:用于从 state 中派生出一些计算后的状态,类似于 Vue 组件中的 computed 属性。
  • mutations:唯一可以修改 state 的方法,必须是同步函数。
  • actions:用于提交 mutations,可包含异步操作。
  • modules:将 store 分割成模块,每个模块拥有自己的 state、mutation、action 等,便于组织大型应用。

基本代码结构

// store.js
import { createStore } from 'vuex'

const store = createStore({
  state: {
    count: 0
  },
  getters: {
    doubleCount: (state) => state.count * 2
  },
  mutations: {
    increment (state) {
      state.count++
    }
  },
  actions: {
    incrementAsync ({ commit }) {
      setTimeout(() => {
        commit('increment')
      }, 1000)
    }
  }
})

export default store
该代码定义了一个简单的 Vuex store,其中 state 存储计数器值,getters 提供其两倍值,mutation 同步修改状态,action 则封装了异步递增逻辑。

状态流示意图

graph LR A[Component] -- "Dispatch Action" --> B(Action) B -- "Commit Mutation" --> C(Mutation) C -- "Modify State" --> D(State) D -- "Update View" --> A

第二章:Vuex核心概念解析

2.1 State与Getter:数据源与派生状态的理论基础

在现代前端状态管理中,State 代表应用中的原始数据源,是驱动视图更新的核心。它通常以响应式对象的形式存在,任何变更都会触发依赖追踪机制。
Getter:派生状态的计算接口
Getter 是基于 State 派生出的逻辑状态,仅在被访问时惰性求值,并具备缓存机制,避免重复计算。
const store = {
  state: { count: 5 },
  getters: {
    doubleCount: (state) => state.count * 2
  }
};
上述代码中,doubleCount 是一个 Getter,依赖于 state.count。当 count 变化时,doubleCount 会在下一次访问时重新计算并返回新值。
  • State 提供唯一数据来源(Single Source of Truth)
  • Getter 实现逻辑复用与状态抽象
  • 两者共同构成响应式数据流的基础

2.2 Mutation与Action:同步变更与异步操作的机制剖析

数据同步机制
Mutation 是 Vuex 中唯一允许修改状态的方法,且必须为同步函数。每当触发一个 mutation,store 会记录状态变更,确保可追踪性。
mutations: {
  increment(state, payload) {
    state.count += payload.amount;
  }
}
上述代码定义了一个名为 increment 的 mutation,接收 state 和携带数据的 payload,实现对计数器的同步更新。
异步操作封装
Action 用于处理异步逻辑,不直接修改状态,而是通过提交 mutation 来间接变更。
  • Action 可包含任意异步操作,如 API 调用
  • 通过 commit 方法触发 mutation
  • 支持分发(dispatch)多个 action,实现流程控制
actions: {
  async fetchUser({ commit }, userId) {
    const response = await api.getUser(userId);
    commit('setUser', response.data);
  }
}
该 action 在获取用户数据后提交 setUser mutation,实现了异步数据流的有序管理。

2.3 Module模块化设计:大型应用状态分割实践

在构建大型前端应用时,单一的全局状态容易导致数据混乱与维护困难。Vuex 提供了 Module 模块化机制,允许将 store 分割为多个子模块,每个模块拥有独立的 state、mutation、action 和 getter。
模块局部状态与命名空间
通过启用命名空间(namespaced: true),可避免不同模块间的命名冲突:
const userModule = {
  namespaced: true,
  state: () => ({
    profile: null,
    isLoggedIn: false
  }),
  mutations: {
    SET_LOGIN(state, status) {
      state.isLoggedIn = status;
    }
  }
};
上述代码中,SET_LOGIN 将被注册为 user/SET_LOGIN,确保调用的精确性。
模块注册与结构组织
将模块注册到根 store:
  • 按功能拆分模块(如 user、order、cart)
  • 统一在 store/index.js 中导入合并
  • 支持嵌套模块实现更细粒度控制

2.4 Vuex插件系统:扩展Store功能的高级用法

Vuex插件系统提供了一种强大的机制,用于监听store的状态变化并执行自定义逻辑。插件是一个函数,接收store实例作为参数,可在初始化时注册订阅者。
基本插件结构
const myPlugin = store => {
  // 订阅状态变更
  store.subscribe((mutation, state) => {
    console.log('mutation:', mutation.type);
    console.log('current state:', state);
  });
};
上述代码定义了一个简单插件,每次提交mutation时输出日志。其中mutation包含type和payload,state为当前最新状态。
应用场景
  • 持久化存储:将状态同步到localStorage
  • 调试工具:记录操作历史与时间旅行
  • 性能监控:追踪mutation耗时
通过组合多个插件,可实现复杂的功能增强,提升应用的可观测性与健壮性。

2.5 响应式原理在Vuex中的实现机制

Vuex依赖Vue的响应式系统,将state包装为一个Vue实例的data属性,从而实现状态的自动追踪与更新。
数据同步机制
当组件访问Vuex的state时,getter会建立依赖关系;一旦通过mutation修改state,Vue的Watcher会通知所有依赖该状态的组件重新渲染。
const store = new Vuex.Store({
  state: {
    count: 0
  },
  mutations: {
    increment(state) {
      state.count++
    }
  }
})
上述代码中,state被Vue的defineReactive处理,使count具备响应性。mutations必须是同步函数,以确保状态变化可追踪。
派生状态与缓存
Vuex的getters类似于Vue的computed,具备缓存机制,仅在其依赖发生改变时重新计算。
  • state作为响应式源头,由Vue监控其属性变化
  • mutations同步修改state,触发视图更新
  • actions提交mutations,支持异步操作

第三章:Vuex在Vue项目中的集成与配置

3.1 搭建第一个Vuex Store实例

在Vue应用中集成状态管理,首先需要创建一个Vuex Store实例。通过集中管理组件的状态,实现跨组件的数据共享与响应式更新。
安装与引入Vuex
确保项目已安装Vuex,使用npm或yarn添加依赖:
npm install vuex@next --save
在main.js中引入并安装Vuex插件,使Vue实例具备全局状态管理能力。
定义Store结构
创建store/index.js,初始化Store实例:
import { createStore } from 'vuex'

const store = createStore({
  state: {
    count: 0
  },
  mutations: {
    increment(state) {
      state.count++
    }
  }
})

export default store
其中,state存储数据源,mutations定义同步状态变更方法,increment用于修改count值。
挂载到Vue应用
在main.js中将store实例注入Vue应用:
import { createApp } from 'vue'
import App from './App.vue'
import store from './store'

createApp(App).use(store).mount('#app')
此后,所有组件可通过this.$store访问状态。

3.2 在组件中访问State与调用Action实战

在Vue 3的Composition API中,通过Pinia可以轻松实现组件对全局状态的访问与修改。使用useStore()钩子获取store实例是关键第一步。
访问State
通过store.$state或直接引用响应式state属性,可实时读取数据:

import { useCounterStore } from '@/stores/counter'
const store = useCounterStore()
console.log(store.count) // 访问state
上述代码中,count为定义在store中的响应式属性,自动同步UI。
调用Action
Action用于封装业务逻辑,支持同步与异步操作:

await store.incrementAsync() // 调用异步action
该方法通常包含setTimeout或API请求,确保状态变更可追踪。
  • State应仅通过Action修改,保障数据流清晰
  • 使用watch监听state变化,触发副作用

3.3 使用map辅助函数优化代码结构

在处理集合数据时,频繁的手动遍历不仅冗余且易出错。通过引入 `map` 辅助函数,可显著提升代码的可读性与维护性。
map函数的基本用法
func mapInt(slice []int, fn func(int) int) []int {
    result := make([]int, len(slice))
    for i, v := range slice {
        result[i] = fn(v)
    }
    return result
}
该函数接收一个整型切片和映射函数,对每个元素应用函数并返回新切片。参数 `fn` 定义了变换逻辑,实现行为与数据分离。
实际应用场景
  • 数据转换:如将摄氏度数组转为华氏度
  • 字段提取:从对象列表中提取ID序列
  • 预处理:统一清洗输入数据格式
通过高阶函数抽象,业务逻辑更聚焦于“做什么”而非“如何做”,有效降低认知负担。

第四章:Vuex状态流的高效管理策略

4.1 异步数据流处理:Action与Promise的协同使用

在现代前端架构中,异步数据流的管理至关重要。通过将 Action 与 Promise 结合,可以实现对异步操作的精确控制和状态同步。
基本协同模式
当用户触发一个异步请求时,Action 可以封装 Promise 的生命周期,包括 pending、resolved 和 rejected 状态。
const fetchData = () => {
  return {
    type: 'FETCH_DATA',
    payload: axios.get('/api/data') // 返回Promise
  };
};
上述代码中,Action 的 payload 携带 Promise 实例,中间件(如 redux-promise)会自动解析并派发 resolved 值作为新 Action。
状态流转流程
  • 发起 Action,携带 Promise
  • 中间件拦截并监听 Promise 状态
  • 成功后自动派发 fulfilled Action
  • 更新 Store 中对应状态
这种模式统一了同步与异步的数据流处理机制,使状态变更可预测且易于调试。

4.2 模块间通信与共享状态的最佳实践

在复杂系统中,模块间通信的清晰性与状态一致性至关重要。为避免紧耦合,推荐采用事件驱动架构或依赖注入模式进行解耦。
使用事件总线实现松耦合通信
// EventBus 允许模块发布和订阅事件
type EventBus struct {
    subscribers map[string][]func(interface{})
}

func (bus *EventBus) Subscribe(eventType string, handler func(interface{})) {
    bus.subscribers[eventType] = append(bus.subscribers[eventType], handler)
}

func (bus *EventBus) Publish(eventType string, data interface{}) {
    for _, h := range bus.subscribers[eventType] {
        h(data) // 异步调用可提升性能
    }
}
该实现通过映射事件类型到处理函数列表,实现模块间的异步通信,降低直接依赖。
共享状态管理建议
  • 避免全局变量直接暴露
  • 使用只读接口暴露状态
  • 通过原子操作或互斥锁保护并发访问

4.3 Vuex持久化存储方案:刷新丢失问题解决

在使用Vuex管理Vue应用状态时,页面刷新会导致内存中的状态丢失。为解决这一问题,需将关键状态持久化至浏览器存储中。
常用持久化策略
  • localStorage:适合长期保存非敏感数据
  • sessionStorage:仅保留至会话结束
  • IndexedDB:适用于大量结构化数据
实现示例:结合localStorage
const store = new Vuex.Store({
  state: {
    user: null,
    theme: 'light'
  },
  mutations: {
    SET_USER(state, user) {
      state.user = user;
    }
  },
  plugins: [
    (store) => {
      // 初始化时从 localStorage 恢复
      const saved = localStorage.getItem('vuex');
      if (saved) store.replaceState(JSON.parse(saved));

      // 监听状态变化并持久化
      store.subscribe((mutation, state) => {
        localStorage.setItem('vuex', JSON.stringify(state));
      });
    }
  ]
});
上述代码通过插件机制,在状态变更时自动同步至localStorage,并在初始化时恢复历史状态,有效避免刷新丢失问题。

4.4 调试技巧与Vue Devtools深度应用

在开发复杂Vue应用时,高效的调试能力至关重要。Vue Devtools作为专为Vue设计的浏览器扩展,提供了组件树可视化、状态追踪和事件监听等强大功能。
安装与基础使用
确保已安装Vue Devtools浏览器插件,并在开发模式下运行Vue应用。打开浏览器开发者工具即可看到“Vue”标签页,可实时查看组件层级、props、data和计算属性。
时间旅行调试
通过“Timeline”面板,可回放组件状态变化过程,精准定位数据异常时机。结合Vuex时,支持提交(commit)与分发(dispatch)动作的日志追踪。

// 在组件中添加调试断点
computed: {
  fullName() {
    debugger; // 触发浏览器断点
    return this.firstName + ' ' + this.lastName;
  }
}
上述代码在计算属性执行时暂停,便于检查当前作用域变量。配合Devtools的“Scope”面板,可深入观察响应式依赖。
性能监测
利用“Performance”标签页记录组件渲染耗时,识别性能瓶颈。建议定期对高频更新组件进行优化评估。

第五章:Vuex的演进与Pinia的未来趋势

随着 Vue 3 的全面普及,状态管理方案也在快速演进。Vuex 曾是 Vue 生态中不可或缺的一部分,但其冗余的结构和对 TypeScript 支持的不足逐渐暴露。Pinia 作为 Vue 官方推荐的新一代状态管理库,凭借其轻量、直观的 API 和一流的 TypeScript 集成,正在成为主流选择。
更简洁的模块化设计
Pinia 不再需要 mutations,所有状态变更都通过 actions 处理,极大简化了开发流程。每个 store 是一个独立的函数,便于代码拆分与测试:
import { defineStore } from 'pinia'

export const useUserStore = defineStore('user', {
  state: () => ({
    name: '',
    age: 0
  }),
  actions: {
    setUser(name, age) {
      this.name = name
      this.age = age
    }
  }
})
与 Composition API 深度融合
Pinia 充分利用了 Vue 3 的响应式系统,支持在 store 中直接使用 computed 和 watch,同时可在组件中灵活调用:
  • 无需 mapState 或 mapActions 辅助函数
  • 支持自动类型推导(Auto-Imports)
  • 可直接在 setup() 中解构使用 store 属性
生态兼容性与迁移路径
对于现有 Vuex 项目,Vue 团队提供了清晰的迁移指南。Pinia 支持插件机制,可集成持久化存储、日志追踪等扩展功能:
特性VuexPinia
TypeScript 支持有限原生支持
模块嵌套复杂扁平化设计
DevTools 集成支持完全兼容
图表: Pinia 的核心架构由 state、getters 和 actions 构成,通过 createPinia() 挂载到应用实例,store 可跨组件共享并响应式更新。
LLC谐振变换器恒压恒流双竞争闭环控制simulink仿真(附说明文档) 内容概要:本资源是一套面向电力电子与智能控制领域的综合性科研仿真资料合集,核心聚焦于LLC谐振变换器的恒压恒流双竞争闭环控制策略设计与Simulink建模仿真实现,涵盖半桥LLC、双向全桥LLC等拓扑结构的调频闭环仿真,并提供详尽的说明文档与PPT辅助材料。资源体系不仅深入呈现LLC变换器的动态响应与控制逻辑,还扩展至双有源桥(DAB)变换器的软开关协同优化、最小应力控制、EPS调制策略及新扩展移相角优化等前沿技术,同时集成三相PWM整流器在电网不平衡条件下的功率平衡控制、VOC+SVPWM双闭环控制等典型应用场景。此外,资源包涵盖状态估计(如EKF、UKF、PF)、微电网经济调度、卡尔曼滤波融合、神经网络控制、PID优化、储能系统管理等多个交叉方向,特别强调对顶级EI期刊研究成果的高精度复现,旨在帮助科研人员快速掌握先进控制算法的核心思想与仿真实现方法。; 适合人群:电气工程、自动化、电力电子、新能源科学与工程等相关专业的硕士博士研究生、高校科研人员,以及从事新能源变换器、智能电网、电动汽车、微电网系统研发的工程技术人员。; 使用场景及目标:① 深入理解LLC与DAB变换器的闭环控制机理,掌握恒压恒流切换、软开关实现与损耗优化方法;② 利用Simulink平台构建复杂电力电子系统模型,开展动态性能分析与控制器参数整定;③ 复现高水平期刊论文中的先进控制策略,提升科研创新能力与论文发表竞争力;④ 支持毕业设计、科研课题、项目申报及工程原型开发中的仿真验证环节。; 阅读建议:建议结合提供的完整资源目录循序渐进学习,优先研读标注“顶级EI复现”的案例以获取权威方法参考,配合MATLAB/Simulink动手搭建模型,重点关注控制框图设计、调制逻辑实现与仿真结果对比,深入理解算法背后的物理意义与数学推导过程。 立即下载

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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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CompiTide
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