回调函数详解

一,回调函数

我们经常在C++设计时通过使用回调函数可以使有些应用(如定时器事件回调处理、用回调函数记录某操作进度等)变得非常方便和符合逻辑,那么它的内在机制如何呢,怎么定义呢?它和其它函数(比如钩子函数)有何不同呢?

使用回调函数实际上就是在调用某个函数(通常是API函数)时,将自己的一个函数(这个函数为回调函数)的地址作为参数传递给那个函数。

而那个函数在需要的时候,利用传递的地址调用回调函数,这时你 可以利用这个机会在回调函数中处理消息或完成一定的操作。至于如何定义回调函数,跟具体使用的API函数有关,一般在帮助中有说明回调函数的参数和返回值 等。C++中一般要求在回调函数前加CALLBACK(相当于FAR PASCAL),这主要是说明该函数的调用方式。

至于钩子函数,只是回调函数的一个特例。习惯上把与SetWindowsHookEx函数一起使用的回调函数称为钩子函数。也有人把利用VirtualQueryEx安装的函数称为钩子函数,不过这种叫法不太流行。

也可以这样,更容易理解:回调函数就好像是一个中断处理函数,系统在符合你设定的条件时自动调用。为此,你需要做三件事:

1. 声明;

2. 定义;

3. 设置触发条件,就是在你的函数中把你的回调函数名称转化为地址作为一个参数,以便于系统调用。

声明和定义时应注意:回调函数由系统调用,所以可以认为它属于WINDOWS系统,不要把它当作你的某个类的成员函数。

 

二,回调函数、消息和事件例程


调用(calling)机制从汇编时代起已经大量使用:准备一段现成的代码,调用者可以随时跳转至此段代码的起始地址,执行完后再返回跳转时的后续地址。 CPU为此准备了现成的调用指令,调用时可以压栈保护现场,调用结束后从堆栈中弹出现场地址,以便自动返回。借堆栈保护现场真是一项绝妙的发明,它使调用 者和被调者可以互不相识,于是才有了后来的函数和构件。

此调用机制并非完美。回调函数就是一例。函数之类本是为调用者准备的美餐,其烹制者应对食客了如指掌,但实情并非如此。例如,写一个快速排序函数供他人调 用,其中必包含比较大小。麻烦来了:此时并不知要比较的是何类数据--整数、浮点数、字符串?于是只好为每类数据制作一个不同的排序函数。更通行的办法是 在函数参数中列一个回调函数地址,并通知调用者:君需自己准备一个比较函数,其中包含两个指针类参数,函数要比较此二指针所指数据之大小,并由函数返回值 说明比较结果。排序函数借此调用者提供的函数来比较大小,借指针传递参数,可以全然不管所比较的数据类型。被调用者回头调用调用者的函数(够咬嘴的),故 称其为回调(callback)。

回调函数使程序结构乱了许多。Windows API 函数集中有不少回调函数,尽管有详尽说明,仍使初学者一头雾水。恐怕这也是无奈之举。

无论何种事物,能以树形结构单向描述毕竟让人舒服些。如果某家族中孙辈又是某祖辈的祖辈,恐怕无人能理清其中的头绪。但数据处理之复杂往往需要构成网状结构,非简单的客户/服务器关系能穷尽。

Windows 系统还包含着另一种更为广泛的回调机制,即消息机制。消息本是 Windows 的基本控制手段,乍看与函数调用无关,其实是一种变相的函数调用。发送消息的目的是通知收方运行一段预先准备好的代码,相当于调用一个函数。消息所附带的 WParam 和 LParam 相当于函数的参数,只不过比普通参数更通用一些。应用程序可以主动发送消息,更多情况下是坐等 Windows 发送消息。一旦消息进入所属消息队列,便检感兴趣的那些,跳转去执行相应的消息处理代码。操作系统本是为应用程序服务,由应用程序来调用。而应用程序一旦 启动,却要反过来等待操作系统的调用。这分明也是一种回调,或者说是一种广义回调。其实,应用程序之间也可以形成这种回调。假如进程 B 收到进程 A 发来的消息,启动了一段代码,其中又向进程 A 发送消息,这就形成了回调。这种回调比较隐蔽,弄不好会搞成递归调用,若缺少终止条件,将会循环不已,直至把程序搞垮。若是故意编写成此递归调用,并设好 终止条件,倒是很有意思。但这种程序结构太隐蔽,除非十分必要,还是不用为好。

利用消息也可以构成狭义回调。上面所举排序函数一例,可以把回调函数地址换成窗口 handle。如此,当需要比较数据大小时,不是去调用回调函数,而是借 API 函数 SendMessage 向指定窗口发送消息。收到消息方负责比较数据大小,把比较结果通过消息本身的返回值传给消息发送方。所实现的功能与回调函数并无不同。当然,此例中改为消 息纯属画蛇添脚,反倒把程序搞得很慢。但其他情况下并非总是如此,特别是需要异步调用时,发送消息是一种不错的选择。假如回调函数中包含文件处理之类的低 速处理,调用方等不得,需要把同步调用改为异步调用,去启动一个单独的线程,然后马上执行后续代码,其余的事让线程慢慢去做。一个替代办法是借 API 函数 PostMessage 发送一个异步消息,然后立即执行后续代码。这要比自己搞个线程省事许多,而且更安全。

如今我们是活在一个 object 时代。只要与编程有关,无论何事都离不开 object。但 object 并未消除回调,反而把它发扬光大,弄得到处都是,只不过大都以事件(event)的身份出现,镶嵌在某个结构之中,显得更正统,更容易被人接受。应用程序 要使用某个构件,总要先弄清构件的属性、方法和事件,然后给构件属性赋值,在适当的时候调用适当的构件方法,还要给事件编写处理例程,以备构件代码来调 用。何谓事件?它不过是一个指向事件例程的地址,与回调函数地址没什么区别。

不过,此种回调方式比传统回调函数要高明许多。首先,它把让人不太舒服的回调函数变成一种自然而然的处理例程,使编程者顿觉气顺。再者,地址是一个危险的 东西,用好了可使程序加速,用不好处处是陷阱,程序随时都会崩溃。现代编程方式总是想法把地址隐藏起来(隐藏比较彻底的如 VB 和 Java),其代价是降低了程序效率。事件例程(?)使编程者无需直接操作地址,但并不会使程序减速。
(例程似乎是进程的台湾翻译。)

 

三,精妙比喻:

回调函数还真有点像您随身带的BP机:告诉别人号码,在它有事情时Call您。

回调用于层间协作,上层将本层函数安装在下层,这个函数就是回调,而下层在一定条件下触发回调,例如作为一个驱动,是一个底层,他在收到一个数据时,除了 完成本层的处理工作外,还将进行回调,将这个数据交给上层应用层来做进一步处理,这在分层的数据通信中很普遍。其实回调和API非常接近,他们的共性都是 跨层调用的函数。但区别是API是低层提供给高层的调用,一般这个函数对高层都是已知的;而回调正好相反,他是高层提供给底层的调用,对于低层他是未知 的,必须由高层进行安装,这个安装函数其实就是一个低层提供的API,安装后低层不知道这个回调的名字,但它通过一个函数指针来保存这个回调,在需要调用 时,只需引用这个函数指针和相关的参数指针。 其实:回调就是该函数写在高层,低层通过一个函数指针保存这个函数,在某个事件的触发下,低层通过该函数指针调用高层那个函数。

 

四 无题
软件模块之间总是存在着一定的接口,从调用方式上,可以把他们分为三类:同步调用、回调和异步调用。同步调用是一种阻塞式调用,调用方要等待对方执行完毕 才返回,它是一种单向调用;回调是一种双向调用模式,也就是说,被调用方在接口被调用时也会调用对方的接口;异步调用是一种类似消息或事件的机制,不过它 的调用方向刚好相反,接口的服务在收到某种讯息或发生某种事件时,会主动通知客户方(即调用客户方的接口)。回调和异步调用的关系非常紧密,通常我们使用 回调来实现异步消息的注册,通过异步调用来实现消息的通知。同步调用是三者当中最简单的,而回调又常常是异步调用的基础。

对于不同类型的语言(如结构化语言和对象语言)、平台(Win32、JDK)或构架(CORBA、DCOM、WebService),客户和服务的交互除 了同步方式以外,都需要具备一定的异步通知机制,让服务方(或接口提供方)在某些情况下能够主动通知客户,而回调是实现异步的一个最简捷的途径。

对于一般的结构化语言,可以通过回调函数来实现回调。回调函数也是一个函数或过程,不过它是一个由调用方自己实现,供被调用方使用的特殊函数。

在面向对象的语言中,回调则是通过接口或抽象类来实现的,我们把实现这种接口的类成为回调类,回调类的对象成为回调对象。对于象C++或Object Pascal这些兼容了过程特性的对象语言,不仅提供了回调对象、回调方法等特性,也能兼容过程语言的回调函数机制。

Windows平台的消息机制也可以看作是回调的一种应用,我们通过系统提供的接口注册消息处理函数(即回调函数),从而实现接收、处理消息的目的。由于Windows平台的API是用C语言来构建的,我们可以认为它也是回调函数的一个特例。

对于分布式组件代理体系CORBA,异步处理有多种方式,如回调、事件服务、通知服务等。事件服务和通知服务是CORBA用来处理异步消息的标准服务,他们主要负责消息的处理、派发、维护等工作。对一些简单的异步处理过程,我们可以通过回调机制来实现。

下面我们集中比较具有代表性的语言(C、Object Pascal)和架构(CORBA)来分析回调的实现方式、具体作用等。

四 常见编程语言的callback分析

1 N/A

2 过程语言中的回调(C)


2.1 函数指针
回调在C语言中是通过函数指针来实现的,通过将回调函数的地址传给被调函数从而实现回调。因此,要实现回调,必须首先定义函数指针,请看下面的例子:

void Func(char *s);// 函数原型
void (*pFunc) (char *);//函数指针

可以看出,函数的定义和函数指针的定义非常类似。

一般的化,为了简化函数指针类型的变量定义,提高程序的可读性,我们需要把函数指针类型自定义一下。

typedef void(*pcb)(char *);

回调函数可以象普通函数一样被程序调用,但是只有它被当作参数传递给被调函数时才能称作回调函数。

被调函数的例子:

void GetCallBack(pcb callback)
{
/*do something*/
}
用户在调用上面的函数时,需要自己实现一个pcb类型的回调函数:
void fCallback(char *s)
{
/* do something */
}
然后,就可以直接把fCallback当作一个变量传递给GetCallBack,
GetCallBack(fCallback);

如果赋了不同的值给该参数,那么调用者将调用不同地址的函数。赋值可以发生在运行时,这样使你能实现动态绑定。

2.2 参数传递规则
到目前为止,我们只讨论了函数指针及回调而没有去注意ANSI C/C++的编译器规范。许多编译器有几种调用规范。如在Visual C++中,可以在函数类型前加_cdecl,_stdcall或者_pascal来表示其调用规范(默认为_cdecl)。C++ Builder也支持_fastcall调用规范。调用规范影响编译器产生的给定函数名,参数传递的顺序(从右到左或从左到右),堆栈清理责任(调用者或 者被调用者)以及参数传递机制(堆栈,CPU寄存器等)。

将调用规范看成是函数类型的一部分是很重要的;不能用不兼容的调用规范将地址赋值给函数指针。例如:

// 被调用函数是以int为参数,以int为返回值
__stdcall int callee(int);

// 调用函数以函数指针为参数
void caller( __cdecl int(*ptr)(int));

// 在p中企图存储被调用函数地址的非法操作
__cdecl int(*p)(int) = callee; // 出错

指针p和callee()的类型不兼容,因为它们有不同的调用规范。因此不能将被调用者的地址赋值给指针p,尽管两者有相同的返回值和参数列

2.3 应用举例
C语言的标准库函数中很多地方就采用了回调函数来让用户定制处理过程。如常用的快速排序函数、二分搜索函数等。

快速排序函数原型:

void qsort(void *base, size_t nelem, size_t width, int (_USERENTRY *fcmp)(const void *, const void *));
二分搜索函数原型:
void *bsearch(const void *key, const void *base, size_t nelem,
size_t width, int (_USERENTRY *fcmp)(const void *, const void *));

其中fcmp就是一个回调函数的变量。

下面给出一个具体的例子:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

int sort_function( const void *a, const void *b);
int list[5] = { 54, 21, 11, 67, 22 };

int main(void)
{
int x;

qsort((void *)list, 5, sizeof(list[0]), sort_function);
for (x = 0; x < 5; x++)
printf("%i\n", list[x]);
return 0;
}

int sort_function( const void *a, const void *b)
{
return *(int*)a-*(int*)b;
}

2.4 面向对象语言中的回调(Delphi)

Dephi与C++一样,为了保持与过程语言Pascal的兼容性,它在引入面向对象机制的同时,保留了以前的结构化特性。因此,对回调的实现,也有两种截然不同的模式,一种是结构化的函数回调模式,一种是面向对象的接口模式。

附录博文

简介

  对于很多初学者来说,往往觉得回调函数很神秘,很想知道回调函数的工作原理。本文将要解释什么是回调函数、它们有什么好处、为什么要使用它们等等问题,在开始之前,假设你已经熟知了函数指针。

  什么是回调函数?

  简而言之,回调函数就是一个通过函数指针调用的函数。如果你把函数的指针(地址)作为参数传递给另一个函数,当这个指针被用为调用它所指向的函数时,我们就说这是回调函数。

  为什么要使用回调函数?

  因为可以把调用者与被调用者分开。调用者不关心谁是被调用者,所有它需知道的,只是存在一个具有某种特定原型、某些限制条件(如返回值为int)的被调用函数。

   如果想知道回调函数在实际中有什么作用,先假设有这样一种情况,我们要编写一个库,它提供了某些排序算法的实现,如冒泡排序、快速排序、shell排 序、shake排序等等,但为使库更加通用,不想在函数中嵌入排序逻辑,而让使用者来实现相应的逻辑;或者,想让库可用于多种数据类型(int、 float、string),此时,该怎么办呢?可以使用函数指针,并进行回调。

  回调可用于通知机制,例如,有时要在程序中设置 一个计时器,每到一定时间,程序会得到相应的通知,但通知机制的实现者对我们的程序一无所知。而此时,就需有一个特定原型的函数指针,用这个指针来进行回 调,来通知我们的程序事件已经发生。实际上,SetTimer() API使用了一个回调函数来通知计时器,而且,万一没有提供回调函数,它还会把一个消息发往程序的消息队列。

  另一个使用回调机制 的API函数是EnumWindow(),它枚举屏幕上所有的顶层窗口,为每个窗口调用一个程序提供的函数,并传递窗口的处理程序。如果被调用者返回一个 值,就继续进行迭代,否则,退出。EnumWindow()并不关心被调用者在何处,也不关心被调用者用它传递的处理程序做了什么,它只关心返回值,因为 基于返回值,它将继续执行或退出。

  不管怎么说,回调函数是继续自C语言的,因而,在C++中,应只在与C代码建立接口,或与已有的回调接口打交道时,才使用回调函数。除了上述情况,在C++中应使用虚拟方法或函数符(functor),而不是回调函数。

  一个简单的回调函数实现

   下面创建了一个sort.dll的动态链接库,它导出了一个名为CompareFunction的类型--typedef int (__stdcall *CompareFunction)(const byte*, const byte*),它就是回调函数的类型。另外,它也导出了两个方法:Bubblesort()和Quicksort(),这两个方法原型相同,但实现了不同 的排序算法。

void DLLDIR __stdcall Bubblesort(byte* array,int size,int elem_size,CompareFunction cmpFunc);

void DLLDIR __stdcall Quicksort(byte* array,int size,int elem_size,CompareFunction cmpFunc);

  这两个函数接受以下参数:

  ·byte * array:指向元素数组的指针(任意类型)。

  ·int size:数组中元素的个数。

  ·int elem_size:数组中一个元素的大小,以字节为单位。

  ·CompareFunction cmpFunc:带有上述原型的指向回调函数的指针。

   这两个函数的会对数组进行某种排序,但每次都需决定两个元素哪个排在前面,而函数中有一个回调函数,其地址是作为一个参数传递进来的。对编写者来说,不 必介意函数在何处实现,或它怎样被实现的,所需在意的只是两个用于比较的元素的地址,并返回以下的某个值(库的编写者和使用者都必须遵守这个约定):

  ·-1:如果第一个元素较小,那它在已排序好的数组中,应该排在第二个元素前面。

  ·0:如果两个元素相等,那么它们的相对位置并不重要,在已排序好的数组中,谁在前面都无所谓。

  ·1:如果第一个元素较大,那在已排序好的数组中,它应该排第二个元素后面。

  基于以上约定,函数Bubblesort()的实现如下,Quicksort()就稍微复杂一点:

void DLLDIR __stdcall Bubblesort(byte* array,int size,int elem_size,CompareFunction cmpFunc)
{
 for(int i=0; i < size; i++)
 {
  for(int j=0; j < size-1; j++)
  {
   //回调比较函数
   if(1 == (*cmpFunc)(array+j*elem_size,array+(j+1)*elem_size))
   {
    //两个相比较的元素相交换
    byte* temp = new byte[elem_size];
    memcpy(temp, array+j*elem_size, elem_size);
    memcpy(array+j*elem_size,array+(j+1)*elem_size,elem_size);
    memcpy(array+(j+1)*elem_size, temp, elem_size);
    delete [] temp;
   }
  }
 }
}

  注意:因为实现中使用了memcpy(),所以函数在使用的数据类型方面,会有所局限。

  对使用者来说,必须有一个回调函数,其地址要传递给Bubblesort()函数。下面有二个简单的示例,一个比较两个整数,而另一个比较两个字符串:

int __stdcall CompareInts(const byte* velem1, const byte* velem2)
{
 int elem1 = *(int*)velem1;
 int elem2 = *(int*)velem2;

 if(elem1 < elem2)
  return -1;
 if(elem1 > elem2)
  return 1;

 return 0;
}

int __stdcall CompareStrings(const byte* velem1, const byte* velem2)
{
 const char* elem1 = (char*)velem1;
 const char* elem2 = (char*)velem2;
 return strcmp(elem1, elem2);
}

  下面另有一个程序,用于测试以上所有的代码,它传递了一个有5个元素的数组给Bubblesort()和Quicksort(),同时还传递了一个指向回调函数的指针。

int main(int argc, char* argv[])
{
 int i;
 int array[] = {5432, 4321, 3210, 2109, 1098};

 cout << "Before sorting ints with Bubblesort\n";
 for(i=0; i < 5; i++)
  cout << array[i] << '\n';

 Bubblesort((byte*)array, 5, sizeof(array[0]), &CompareInts);

 cout << "After the sorting\n";
 for(i=0; i < 5; i++)
  cout << array[i] << '\n';

 const char str[5][10] = {"estella","danielle","crissy","bo","angie"};

 cout << "Before sorting strings with Quicksort\n";
 for(i=0; i < 5; i++)
  cout << str[i] << '\n';

 Quicksort((byte*)str, 5, 10, &CompareStrings);

 cout << "After the sorting\n";
 for(i=0; i < 5; i++)
  cout << str[i] << '\n';

 return 0;
}

  如果想进行降序排序(大元素在先),就只需修改回调函数的代码,或使用另一个回调函数,这样编程起来灵活性就比较大了。

  调用约定

   上面的代码中,可在函数原型中找到__stdcall,因为它以双下划线打头,所以它是一个特定于编译器的扩展,说到底也就是微软的实现。任何支持开发 基于Win32的程序都必须支持这个扩展或其等价物。以__stdcall标识的函数使用了标准调用约定,为什么叫标准约定呢,因为所有的Win32 API(除了个别接受可变参数的除外)都使用它。标准调用约定的函数在它们返回到调用者之前,都会从堆栈中移除掉参数,这也是Pascal的标准约定。但 在C/C++中,调用约定是调用者负责清理堆栈,而不是被调用函数;为强制函数使用C/C++调用约定,可使用__cdecl。另外,可变参数函数也使用 C/C++调用约定。

  Windows操作系统采用了标准调用约定(Pascal约定),因为其可减小代码的体积。这点对早期的Windows来说非常重要,因为那时它运行在只有640KB内存的电脑上。

  如果你不喜欢__stdcall,还可以使用CALLBACK宏,它定义在windef.h中:

#define CALLBACK __stdcallor

#define CALLBACK PASCAL //而PASCAL在此被#defined成__stdcall

  作为回调函数的C++方法

  因为平时很可能会使用到C++编写代码,也许会想到把回调函数写成类中的一个方法,但先来看看以下的代码:

class CCallbackTester
{
 public:
 int CALLBACK CompareInts(const byte* velem1, const byte* velem2);
};

Bubblesort((byte*)array, 5, sizeof(array[0]),
&CCallbackTester::CompareInts);

  如果使用微软的编译器,将会得到下面这个编译错误:

error C2664: 'Bubblesort' : cannot convert parameter 4 from 'int (__stdcall CCallbackTester::*)(const unsigned char *,const unsigned char *)' to 'int (__stdcall *)(const unsigned char *,const unsigned char *)' There is no context in which this conversion is possible

  这是因为非静态成员函数有一个额外的参数:this指针,这将迫使你在成员函数前面加上static。当然,还有几种方法可以解决这个问题,但限于篇幅,就不再论述了。

什么是函数回调?如何使用函数回调机制? 函数回调是一种将函数作为参数传递给另一个函数,并在后者内部执行的机制。简而言之,它允许你动态地决定在什么时候调用哪个函数。事件处理:当特定事件发生时,调用相应的回调函数来处理事件。排序和过滤:在排序或过滤数据时,将自定义比较函数传递给排序或过滤函数。执行特定操作:根据条件执行不同的操作,而不需要大量的条件语句。然后,你需要定义一个函数指针,用于存储回调函数的地址。函数指针的类型必须与回调函数的原型匹配。这个函数指针callback可以存储一个接受两个指向常量数据的指针并返回整数的函数的地址。 阅读详情

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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")

回调函数使用详解

转载自:https://blog.youkuaiyun.com/miao19920101/article/details/75648491 回调函数的使用 回调函数在C语言中是通过函数指针来实现的,通过将回调函数的地址传给被调函数从而实现回调。因此,要实现回调,必须首先定义函数指针。 1. 回调指针 概念:指针是一个变量,是用来指向内存地址的。一个程序运行时,所有和运行相关的物件都是需要加载到内存中,这...

吉锋涛的博客 2338

计算机控制技术及应用

《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术,以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索,主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式,计算机控制系统的数学描述与基本分析方法,以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。

最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版

Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf:最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版,包括SDIO 接口的外设,SDIO 接口官方协议等。

ajax() 回调函数参数详解

回调函数第1个参数第2个参数第3个参数beforeSendxhrsettingssuccessdatatextStatusxhrerrorxhrtextStatuscompletexhrtextStatus$.ajax第1格永远放xhr第2格永远放settingstextStatus第3格放或xhr你不能说“我要第3格的东西”,然后只开一个格子——你开的第一个格子,永远是第1格。位置决定内容,名字只是标签。

linuxxx110的博客 468

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料,已经经过了本人的筛选和整理,希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助!

Keras中的回调函数Callbacks详解

介绍 回调函数是一组在训练的特定阶段被调用的函数集,你可以使用回调函数来观察训练过程中网络内部的状态和统计信息。通过传递回调函数列表到模型的.fit()中,即可在给定的训练阶段调用该函数集中的函数。 虽然我们称之为回调“函数”,但事实上Keras的回调函数是一个类 keras.callbacks.Callback() 是回调函数的抽象类,定义新的回调函数必须继承自该类 类属性 params:...

wf592523813的博客 2万+

Unity3D 动画回调函数详解

Unity3D提供了Animator组件和Animation组件来实现动画回调函数的功能。Animator组件用于控制多个动画之间的转换,而Animation组件则用于控制单个动画的播放。通过动画回调函数,我们可以在Unity3D中实现更加精细和复杂的动画效果。Animator组件和Animation组件都提供了丰富的回调函数接口,可以满足不同场景下的需求。在使用动画回调函数时,需要注意函数名的匹配和参数类型的正确性。同时,合理的代码结构和逻辑设计也是实现高效动画效果的关键。

voidinit的专栏 1692

回调函数的使用详解

把我们自定义的函数注册到一个全局函数指针的变量中,然后在程序需要用到的时候,调用它。

见牛羊的博客 1283

c++ 回调函数_C 语言回调函数详解

01什么是回调函数?回调函数,光听名字就比普通函数要高大上一些,那到底什么是回调函数呢?恕我读得书少,没有在那本书上看到关于回调函数的定义。我在百度上搜了一下,发现众说纷纭,有很大一部分都是使用类似这么一个场景来说明:A君去B君店里买东西,恰好缺货,A君留下号码给B君,有货时通知A君。感觉这个让人更容易想到的是异步操作,而不是回调。另外还有两句英文让我印象深刻:1) If you cal...

weixin_39793098的博客 161
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Erik明
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