还在发愁1024送什么?这8个程序员真正需要的小众科技好物你必须知道

第一章:1024程序员节小礼物的底层逻辑

在技术文化日益丰富的今天,1024程序员节已不仅是象征性的纪念日,更成为企业与团队激励开发者、增强归属感的重要节点。赠送小礼物看似简单,其背后却蕴含着深刻的底层逻辑——从心理认同到组织文化的构建,每一份礼物都是代码之外的情感表达。

情感价值的技术映射

程序员日常与抽象逻辑打交道,而实体礼物则是一种具象化的情感反馈。一个定制的机械键盘或印有二进制祝福语的T恤,不仅仅是物品,更是对“代码创造世界”这一信念的认可。这种映射关系增强了个体在技术生态中的存在感。

礼物选择的核心维度

  • 实用性:是否融入日常开发场景
  • 个性化:能否体现收礼者的技术栈偏好
  • 可收藏性:是否具备长期留存价值
礼物类型技术关联度成本区间(元)
定制键帽套装高50-200
开源项目周边中高30-150
算法主题笔记本中20-80

自动化礼物推荐系统示例

以下是一个基于开发者标签匹配礼物的简单Go函数:
// RecommendGift 根据开发者技术标签推荐礼物
func RecommendGift(tags []string) []string {
    giftMap := map[string][]string{
        "golang": {"Gopher玩偶", "Go语言实战书籍"},
        "frontend": {"React主题马克杯", "CSS艺术画册"},
        "ai": {"AI训练笔记本", "TensorFlow限量贴纸"},
    }
    
    var recommendations []string
    for _, tag := range tags {
        if gifts, exists := giftMap[tag]; exists {
            recommendations = append(recommendations, gifts...)
        }
    }
    
    // 若无匹配,默认返回通用程序员礼物
    if len(recommendations) == 0 {
        return []string{"机械键盘", "极客T恤"}
    }
    
    return recommendations // 返回匹配的礼物列表
}
graph TD A[读取用户技术标签] --> B{标签匹配礼物?} B -->|是| C[返回专属推荐] B -->|否| D[返回通用礼物]

第二章:提升开发效率的硬核装备

2.1 机械键盘选型指南:从轴体到热插拔的工程美学

轴体类型与触感特性
机械键盘的核心在于轴体,其直接影响敲击手感与使用场景。常见轴体包括Cherry MX系列,分为线性(如红轴)、段落(青轴)和静音(黑轴)等类型。用户需根据打字频率、游戏需求及噪音容忍度进行选择。
热插拔设计的可维护性优势
支持热插拔的PCB板允许用户无需焊接即可更换轴体,极大提升定制灵活性。该设计体现模块化工程思维,便于故障替换与个性化调校。
轴体类型触发压力(g)触发行程(mm)适用场景
红轴452.0游戏/办公
青轴502.2打字优先
// 示例:键盘固件中定义轴体触发逻辑
func (k *Keyboard) SetTriggerPoint(axis string, point float32) {
    k.triggerPoints[axis] = point // 设置触发行程阈值
}
上述代码模拟了固件层对轴体响应参数的配置机制,通过调整触发行程实现手感微调,体现软硬件协同设计的工程深度。

2.2 静电容键盘实战体验:如何用HHKB提升编码节奏感

HHKB的静电容按键机制
HHKB(Happy Hacking Keyboard)采用静电容开关,通过检测电容变化触发按键,相较机械轴体响应更稳定,触发行程短,适合高频次的编程输入。其无刻度键位设计迫使用户形成肌肉记忆,减少视觉依赖。
优化编码节奏的关键设置
配合macOS或Linux系统,可通过以下配置映射Caps Lock为Control,提升快捷键效率:

# 将Caps Lock映射为Control
setxkbmap -layout us -option ctrl:nocaps
该命令将大写锁定键转换为控制键,避免频繁伸展小指,显著改善Vim或Emacs用户的操作流畅性。
手感与效率对比
键盘类型触发压力(g)平均击键延迟(ms)适合场景
HHKB静电容458长时间编码
传统机械青轴6012游戏/打字

2.3 垂直鼠标原理剖析:从人体工学角度预防腕管综合征

自然握持姿态的重构
传统鼠标迫使手腕处于旋前状态,长时间使用易导致正中神经受压,诱发腕管综合征。垂直鼠标通过将握持角度调整为接近握手姿势的60°–90°,显著减少前臂旋前幅度,使腕部保持中立位。
  • 减少腕部尺偏与桡偏应力
  • 降低肌腱滑动摩擦频率
  • 优化肩肘关节协同发力链
生物力学参数对比
指标传统鼠标垂直鼠标
腕角偏差35°–45°5°–10°
前臂旋前度70°–90°20°–30°
表面肌电强度高降低约40%
驱动层信号映射逻辑
struct mouse_report {
    int8_t x;      // X轴位移
    int8_t y;      // Y轴位移
    uint8_t buttons; // 按键状态
} __attribute__((packed));

// 垂直结构需重新校准加速度积分算法
void calculate_displacement(int raw_x, int raw_y) {
    report.x = (raw_x * cos(PI/3)) - (raw_y * sin(PI/3)); // 坐标系旋转补偿
    report.y = (raw_x * sin(PI/3)) + (raw_y * cos(PI/3));
}
该代码实现传感器原始数据在倾斜坐标系下的仿射变换,确保光标运动方向与手部动作一致,消除因结构旋转带来的操控错位。

2.4 双屏扩展方案设计:打造沉浸式多任务开发环境

在现代软件开发中,双屏扩展已成为提升效率的关键配置。通过合理布局主副显示屏,开发者可将代码编辑器、终端与文档查阅分屏展示,显著减少窗口切换开销。
系统级显示配置
主流操作系统均支持即插即用的多显示器扩展模式。以 Linux 为例,使用 xrandr 命令可动态配置双屏:

# 查看当前连接的显示器
xrandr --query

# 设置 HDMI 屏幕为右侧扩展
xrandr --output HDMI-1 --right-of DP-1 --auto
上述命令中,--right-of 指定相对位置,--auto 启用自适应分辨率,确保即插即用的灵活性。
推荐硬件组合
  • 主屏:27英寸 2K 高刷新率显示器,用于IDE与调试
  • 副屏:竖屏放置,浏览API文档或聊天工具
  • 显卡支持:至少双路输出(HDMI + DP)

2.5 开源硬件定制化:基于Arduino的极客桌面自动化系统

系统架构设计
该自动化系统以Arduino Uno为核心控制器,集成DHT11温湿度传感器、SG90舵机与继电器模块,实现环境监测与设备联动。通过I/O引脚连接外围设备,构建低功耗桌面智能终端。
核心控制逻辑

// 控制风扇启停与角度调节
if (temperature > 30) {
  digitalWrite(relayPin, HIGH);     // 启动风扇
  servo.write(90);                  // 调整风向
}
上述代码段实现温度阈值判断,relayPin驱动继电器开关,servo.write()控制舵机旋转角度,单位为度。
模块化组件清单
  • Arduino Uno主控板
  • DHT11传感器模块
  • SG90舵机(180°可调)
  • 5V继电器模块

第三章:精神世界的科技补给

3.1 极简主义桌面哲学:用科技产品构建心流空间

现代数字工作环境常因信息过载而破坏专注力。极简主义桌面哲学主张通过精简工具与界面,减少认知负荷,从而更容易进入心流状态。
核心原则:少即是多
  • 仅保留高频使用的核心应用
  • 隐藏任务栏图标与桌面文件
  • 采用暗色模式降低视觉干扰
自动化脚本实现桌面净化

# 清理桌面并归档文件
#!/bin/bash
DESKTOP="$HOME/Desktop"
ARCHIVE="$HOME/Documents/_Archive"

# 移动非应用快捷方式至归档目录
find "$DESKTOP" -type f ! -name ".*" -exec mv {} "$ARCHIVE/" \;
该脚本定期执行可自动整理桌面文件,避免视觉杂乱。参数说明:`-type f` 匹配文件,`! -name ".*"` 排除隐藏文件,确保系统文件不受影响。
推荐工具组合
工具用途
AutoHotkey快捷键自动化
f.lux蓝光过滤护眼
Notion统一信息入口

3.2 程序员专属香氛系统:嗅觉刺激与专注力的神经科学关联

嗅觉通路与大脑认知区域的连接机制
研究表明,嗅觉信号绕过丘脑直接传入边缘系统,尤其是杏仁核和海马体,直接影响情绪与记忆。这一特性使特定香气成分可被用于调节程序员的专注状态。
常用香氛成分及其神经效应
  • 迷迭香:富含1,8-桉叶素,提升α脑波,增强信息处理效率
  • 柠檬烯:激活去甲肾上腺素分泌,改善警觉性与注意力持续时间
  • 雪松木油:降低皮质醇水平,缓解长时间编码带来的心理压力
智能香氛控制系统原型代码
class ScentDispenser:
    def __init__(self):
        self.concentration = 0.3  # mg/m³
        self.duration = 15        # 分钟

    def release_scent(self, compound):
        """根据当前任务类型释放对应香氛"""
        print(f"释放 {compound},浓度{self.concentration},时长{self.duration}分钟")
该类模拟香氛释放逻辑,concentration 控制气味强度以避免嗅觉疲劳,duration 限制暴露时间,符合神经适应性规律。

3.3 数码写生板实践:在代码间隙中重构创造力

在高强度的编码节奏中,数码写生板成为程序员重构思维的重要工具。通过手绘草图与视觉表达,开发者能在抽象逻辑与具象设计之间建立桥梁。
视觉化架构设计
使用写生板绘制系统模块关系图,有助于提前发现耦合问题。例如,在设计微服务通信时,可先手绘调用链:

// 模拟服务间gRPC调用
func CallUserService(ctx context.Context, req *UserRequest) (*UserResponse, error) {
    conn, _ := grpc.Dial("user-service:50051", grpc.WithInsecure())
    client := NewUserServiceClient(conn)
    return client.GetUser(ctx, req)
}
该代码体现服务调用逻辑,配合写生板上的流程图可清晰展现上下游依赖。
创作与调试协同
  • 用压感笔标注关键断点位置
  • 在接口草图旁添加注释便签
  • 实时同步手绘状态机至文档
这种“双模工作流”激活右脑创造力,使技术实现更具结构性与美学平衡。

第四章:冷门但高价值的技术玩具

4.1 e-Paper阅读器改造:搭建私有技术文档终端

将e-Paper阅读器改造成私有技术文档终端,可实现低功耗、专注式的技术资料查阅体验。通过嵌入式Linux系统驱动墨水屏,结合本地Web服务,构建离线文档中心。
系统架构设计
设备采用Raspberry Pi驱动e-Paper模块,运行轻量级HTTP服务器,支持Markdown文档渲染与自动刷新。
核心代码实现

# epaper_server.py
from http.server import HTTPServer, SimpleHTTPRequestHandler
import subprocess

class ReloadHandler(SimpleHTTPRequestHandler):
    def end_headers(self):
        self.send_header('Cache-Control', 'no-store')
        super().end_headers()

    def do_GET(self):
        if self.path == '/refresh':
            subprocess.run(['python3', 'render.py'])  # 重新生成HTML
        return super().do_GET()

HTTPServer(('', 8000), ReloadHandler).serve_forever()
该服务禁用缓存以确保内容实时更新,访问/refresh触发文档重新渲染,适用于频繁更新的技术笔记场景。
硬件兼容性列表
  • Waveshare 7.5" e-Paper HAT
  • Raspberry Pi Zero W
  • MicroSD卡(≥8GB)

4.2 USB-C多功能集线器深度评测:解决现代笔记本的接口焦虑

现代轻薄本普遍面临接口种类少、数量不足的问题,USB-C多功能集线器成为关键扩展方案。通过单根USB-C线缆,用户可同时获得HDMI视频输出、千兆以太网、USB-A外设连接及PD充电支持。
核心功能对比
  1. 支持4K@60Hz视频输出
  2. 提供最高100W PD快充输入
  3. 集成3个USB 3.0接口与RJ45网口
性能实测数据
型号带宽分配散热表现
Anker 777USB 10Gbps + HDMI 2.0温升≤15°C
CalDigit TS4雷电4全速主动散热风扇
# 查看USB设备枚举信息
lsusb -v | grep -A 5 "Hub"
该命令用于获取集线器底层设备描述符,验证是否正确识别为多端口复合设备,其中“bNumPorts”字段指示物理端口数量,确保驱动正常加载。

4.3 智能温控杯原理与应用:让咖啡温度匹配编译时间

智能温控杯通过嵌入式传感器与PID控制算法,实时调节饮品温度。核心在于温度反馈系统与加热模块的协同。
工作原理
内置NTC热敏电阻每秒采样一次温度,MCU根据设定值启动闭环控制:

// PID参数示例
float Kp = 2.0, Ki = 0.5, Kd = 1.0;
float error, integral, derivative, output;
error = setpoint - current_temp;
integral += error * dt;
derivative = (error - last_error) / dt;
output = Kp*error + Ki*integral + Kd*derivative;
analogWrite(HEATER_PIN, output);
其中 Kp 控制响应强度,Ki 消除稳态误差,Kd 抑制超调。
应用场景
  • 程序员模式:设定68°C,匹配平均编译时长
  • 会议模式:快速降温至55°C,避免烫口
  • 待机模式:维持40°C低功耗保温

4.4 可编程LED灯带项目:用代码控制工作氛围光谱

通过可编程LED灯带,开发者能够将环境光色与工作状态动态绑定,实现沉浸式编码体验。本项目采用WS2812B灯带,配合Arduino Nano控制板,利用FastLED库进行色彩管理。
硬件连接与初始化
将LED数据引脚接入D6,电源稳定供电至5V。确保接地共通,避免信号干扰。
核心控制代码

#include <FastLED.h>
#define LED_PIN 6
#define NUM_LEDS 30
CRGB leds[NUM_LEDS];

void setup() {
  FastLED.addLeds<NEOPIXEL, LED_PIN>(leds, NUM_LEDS);
}

void loop() {
  // 模拟专注模式:冷白色渐变
  for(int i = 0; i < NUM_LEDS; i++) {
    leds[i] = CRGB::Blue;
  }
  FastLED.show();
  delay(1000);
}
代码中FastLED.addLeds指定LED类型与引脚;CRGB::Blue设置单色输出,适用于集中注意力场景。
应用场景扩展
  • 编译成功:绿色波浪动画
  • 错误警报:红色闪烁提示
  • 休息提醒:暖黄呼吸效果

第五章:真正懂程序员的礼物思维

理解程序员的价值观
程序员追求的是效率、优雅与可维护性。一份真正有价值的“礼物”,不是昂贵的硬件,而是能提升开发体验的工具或实践。例如,自动化部署脚本远比一个机械键盘更具长期价值。
实用代码模板作为礼物
提供经过验证的代码模板,是高效协作的体现。以下是一个 Go 语言中常见的依赖注入实现方式:

// Service 定义业务逻辑接口
type Service interface {
    Process(data string) error
}

// ConcreteService 实现具体逻辑
type ConcreteService struct{}

func (s *ConcreteService) Process(data string) error {
    // 实际处理逻辑
    log.Println("Processing:", data)
    return nil
}

// Handler 使用依赖注入接收 Service
type Handler struct {
    svc Service
}

func NewHandler(svc Service) *Handler {
    return &Handler{svc: svc}
}
构建可持续的技术资产
团队内部共享的组件库或 CLI 工具,比一次性项目更有意义。以下是某团队维护内部工具的发布流程:
  1. 使用 Git Tag 触发 CI 构建
  2. 编译多平台二进制文件(Linux, macOS, Windows)
  3. 生成校验码并上传至私有对象存储
  4. 自动更新 Homebrew Tap 公告版本
  5. 发送 Slack 通知至 #tools-release 频道
可视化协作流程
阶段负责人输出物
需求评审Tech Lead设计文档链接
代码实现DeveloperPR + 单元测试覆盖率 ≥80%
上线部署DevOps发布记录与监控看板
ShadowRadix:面向DeepSeek V4的确定性推理运行时系统 大模型推理 runtime 是决定私有化部署能否落地的核心基础设施,其本质是协调计算、内存与调度的系统工程。传统框架如vLLM依赖概率性调度,在高SLA场景下易出现显存抖动与延迟不可控;而确定性推理通过预分配内存、固化CUDA Graph、显式建模请求拓扑等手段,实现毫秒级延迟稳定性和GPU资源可预测占用。ShadowRadix正是这一范式的典型实践——它深度绑定DeepSeek V4架构,以SGLang为控制平面,用radix tree实现跨请求KV复用,将32K上下文推理的P99延迟压至1.7秒、OOM 阅读详情

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GPT-4o生图实战指南:零基础自媒体人降本增效工作流

文生图技术正从专业创作工具演变为内容生产基础设施。GPT-4o生图通过统一Transformer架构实现语义级图像理解,显著提升空间逻辑、文本渲染与多轮编辑能力,使‘零基础可用’成为现实。其核心价值不在于艺术表现力,而在于精准匹配电商主图、本地生活封面、知识卡片、短视频分镜等高频商业场景,解决信息准确、品牌合规、尺寸适配、当天可用等刚性需求。对个体创作者而言,它填补了专业工具太重与手机APP太弱之间的空白,将‘想图—生图—改图—用图’压缩为自然语言对话。本文聚焦GPT-4o生图在真实自媒体工作流中的落地路径

weixin_33700350的博客 477

高通开发系列 - Camera之摄像头调试记录

记录一些调试内容

fulinux的博客 1217

Python NLP流水线工程化实战:从Jupyter到生产就绪

NLP流水线(NLP Pipeline)是将自然语言处理能力落地为稳定服务的核心架构,其本质是数据、特征、模型与服务的协同工程。理解流水线需把握三大原理:数据契约保障跨环境一致性,特征服务化解逻辑腐化风险,版本锁定实现端到端可复现。技术价值在于规避83%因环境割裂导致的线上故障,支撑高吞吐、低延迟、可监控的工业级推理。典型应用场景涵盖电商评论分析、金融合同抽取、医疗意图识别等需持续迭代的业务系统。本文聚焦Python生态下的47个关键工程决策点,覆盖Parquet数据治理、gRPC服务封装、双通道漂移监控等

weixin_30564785的博客 414

Python数据分析全流程指南:从数据采集到可视化呈现的实战解析

在数字化转型浪潮中,数据分析已成为企业决策的核心驱动力。Python凭借其丰富的生态库和简洁的语法,成为数据分析师的首选工具。本文将以实战案例为脉络,拆解数据分析全流程的关键环节,通过具体代码和场景说明如何用Python完成从数据采集到可视化呈现的完整链路。

这家伙很懒,什么都没有留下 1681

pscad IEEE标准系统搭建说明

pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。

终端AI编程助手Super Code:上下文捕获与命令生成实践

AI编程助手正从编辑器插件向终端环境延伸,其核心在于通过shell钩子捕获命令历史、输出及环境上下文,结合大语言模型实现自然语言到Shell命令的生成与解释。这种技术能显著提升开发者在调试、运维及学习场景下的效率,尤其适合后端、运维及AI应用开发者。Super Code作为终端AI编程助手,支持本地与云端模型接入,通过分层上下文管理和安全模式,在Linux、macOS及WSL中提供流畅的交互体验。

weixin_31061699的博客 146

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

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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