Go中间件开发完全指南:打造企业级API网关的核心技术

第一章:Go中间件开发概述

在现代Web服务架构中,中间件(Middleware)作为连接请求与业务逻辑的核心组件,承担着身份验证、日志记录、请求限流、跨域处理等关键职责。Go语言凭借其轻量级并发模型和高性能的HTTP服务支持,成为构建中间件系统的理想选择。

中间件的基本概念

Go中的中间件通常是一个函数,接收http.Handler作为参数,并返回一个新的http.Handler。通过链式调用,多个中间件可以依次处理请求,形成处理管道。
// 日志中间件示例
func LoggingMiddleware(next http.Handler) http.Handler {
    return http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        // 在请求前记录日志
        log.Printf("Received %s request from %s", r.Method, r.RemoteAddr)
        // 调用下一个处理器
        next.ServeHTTP(w, r)
    })
}
上述代码定义了一个简单的日志中间件,它在每次请求到达时输出方法和客户端地址,随后将控制权交还给后续处理器。

中间件的典型应用场景

  • 身份认证:验证JWT令牌或会话信息
  • 请求日志:记录请求路径、耗时、状态码等信息
  • 错误恢复:捕获panic并返回友好的错误响应
  • 跨域支持:添加CORS头信息以支持前端跨域请求
  • 速率限制:防止API被恶意高频调用

中间件组合方式对比

组合方式优点缺点
手动嵌套简单直观,无需依赖可读性差,嵌套层级深
第三方库(如alice)链式调用,结构清晰引入外部依赖
graph LR A[Request] --> B[Logging Middleware] B --> C[Auth Middleware] C --> D[Rate Limiting] D --> E[Final Handler] E --> F[Response]

第二章:中间件设计模式与核心原理

2.1 中间件在HTTP处理链中的角色与生命周期

中间件是HTTP请求处理链中的核心组件,位于客户端请求与服务器最终处理器之间,负责预处理请求、后置处理响应,或中断异常流程。
执行顺序与嵌套结构
多个中间件按注册顺序形成洋葱模型,请求逐层进入,响应逐层返回。例如在Go语言中:
func LoggingMiddleware(next http.Handler) http.Handler {
    return http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        log.Printf("%s %s", r.Method, r.URL.Path)
        next.ServeHTTP(w, r) // 进入下一层
    })
}
该代码实现日志记录中间件,next.ServeHTTP 调用前为前置逻辑,后为后置逻辑,体现生命周期的环绕执行特性。
典型应用场景
  • 身份认证:验证JWT令牌合法性
  • 日志记录:捕获请求耗时与状态码
  • 跨域处理:注入CORS响应头
  • 错误恢复:拦截panic并返回500响应

2.2 基于net/http的中间件实现机制解析

在 Go 的 net/http 包中,中间件通过函数装饰器模式实现,利用 `http.HandlerFunc` 与 `http.Handler` 接口的转换机制,将请求处理链逐层封装。
中间件基本结构
一个典型的中间件函数接收 `http.Handler` 并返回新的 `http.Handler`,从而实现责任链模式:
func LoggingMiddleware(next http.Handler) http.Handler {
    return http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        log.Printf("%s %s", r.Method, r.URL.Path)
        next.ServeHTTP(w, r)
    })
}
上述代码中,`LoggingMiddleware` 在调用实际处理器前记录请求日志。`next` 表示链中的下一个处理器,通过 `ServeHTTP` 触发后续处理流程。
中间件组合方式
多个中间件可通过嵌套调用依次包装:
  • 最外层中间件最先执行,但其 `next.ServeHTTP` 调用会进入内层
  • 执行顺序遵循“先进后出”原则,类似栈结构
  • 可通过辅助函数简化链式调用

2.3 使用Gorilla Mux与Echo框架构建可复用中间件

在Go语言的Web开发中,Gorilla Mux和Echo是两个广泛使用的HTTP路由库。尽管Mux专注于灵活的路由匹配,Echo则提供了高性能的轻量级框架结构,两者均可通过中间件机制增强请求处理能力。
中间件的基本结构
中间件本质上是一个函数,接收http.Handler并返回新的http.Handler,可在请求前后执行逻辑。
func LoggingMiddleware(next http.Handler) http.Handler {
    return http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        log.Printf("%s %s", r.Method, r.URL.Path)
        next.ServeHTTP(w, r)
    })
}
该日志中间件在每次请求时输出方法和路径,再调用链中的下一个处理器,体现了责任链模式的应用。
在Gorilla Mux中注册中间件
Mux通过Use方法支持中间件堆叠:
  • 中间件按注册顺序依次执行
  • 多个中间件可组合实现认证、限流等功能
  • 便于跨项目复用通用逻辑

2.4 中间件的组合与执行顺序控制实践

在构建复杂的Web应用时,中间件的组合与执行顺序直接影响请求处理流程。合理设计中间件栈,能够实现关注点分离与逻辑复用。
中间件执行机制
中间件按注册顺序依次执行,每个中间件可决定是否调用下一个中间件。通过控制 next() 调用时机,可实现前置、后置逻辑拦截。
典型组合示例
func Logger(next http.Handler) http.Handler {
    return http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        log.Printf("%s %s", r.Method, r.URL.Path)
        next.ServeHTTP(w, r) // 调用后续中间件
    })
}

func AuthMiddleware(next http.Handler) http.Handler {
    return http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        if !validToken(r) {
            http.Error(w, "Unauthorized", http.StatusUnauthorized)
            return
        }
        next.ServeHTTP(w, r)
    })
}
上述代码中,Logger 记录请求日志,AuthMiddleware 验证身份。若先注册 Logger,则所有请求(含未授权)均被记录,便于审计。
执行顺序策略
  • 日志与监控应置于链首,确保全程覆盖
  • 认证与授权紧随其后,保护下游逻辑
  • 业务中间件位于末端,依赖前序处理结果

2.5 性能开销分析与高并发场景下的优化策略

在高并发系统中,性能开销主要来源于锁竞争、频繁的上下文切换以及内存分配。通过压测可发现,同步操作在goroutine数量超过临界点后会显著降低吞吐量。
锁竞争优化
使用读写锁替代互斥锁可显著提升读多写少场景的性能:

var mu sync.RWMutex
var cache = make(map[string]string)

func Get(key string) string {
    mu.RLock()
    defer mu.RUnlock()
    return cache[key]
}
RWMutex 允许多个读操作并发执行,仅在写时阻塞,有效降低争用。
对象复用减少GC压力
利用 sync.Pool 缓存临时对象,减少堆分配:

var bufferPool = sync.Pool{
    New: func() interface{} { return new(bytes.Buffer) },
}

func Process() *bytes.Buffer {
    buf := bufferPool.Get().(*bytes.Buffer)
    buf.Reset()
    return buf
}
该机制可降低内存分配频率,减轻GC负担,提升高并发处理能力。

第三章:常见企业级中间件功能实现

3.1 认证与鉴权中间件:JWT集成与RBAC支持

在现代Web应用中,安全的用户访问控制是核心需求。通过集成JWT(JSON Web Token),实现无状态认证机制,用户登录后获取签名令牌,后续请求携带该令牌进行身份识别。
JWT中间件实现逻辑
func JWTMiddleware(next http.Handler) http.Handler {
    return http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        tokenStr := r.Header.Get("Authorization")
        token, err := jwt.Parse(tokenStr, func(jwt.Token) (interface{}, error) {
            return []byte("secret_key"), nil
        })
        if err != nil || !token.Valid {
            http.Error(w, "Forbidden", http.StatusForbidden)
            return
        }
        next.ServeHTTP(w, r)
    })
}
上述代码解析并验证请求头中的JWT,确保其有效性。密钥应从配置中读取,并使用HS256等安全算法签名。
基于角色的访问控制(RBAC)
通过用户角色字段实现权限分级,可结合上下文将角色注入请求对象。典型角色权限如下表所示:
角色可访问接口数据权限
admin/api/v1/users, /api/v1/logs全部数据
user/api/v1/profile仅本人数据

3.2 日志记录与请求追踪中间件设计

在高并发服务中,日志记录与请求追踪是保障系统可观测性的核心环节。通过中间件统一注入上下文信息,可实现全链路跟踪。
中间件职责
该中间件负责生成唯一请求ID(Trace ID),绑定至上下文,并在每次日志输出时自动携带,便于后续检索与关联。
代码实现示例
func LoggingMiddleware(next http.Handler) http.Handler {
    return http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        traceID := uuid.New().String()
        ctx := context.WithValue(r.Context(), "trace_id", traceID)
        
        log.Printf("start request: %s %s (trace_id=%s)", r.Method, r.URL.Path, traceID)
        next.ServeHTTP(w, r.WithContext(ctx))
        log.Printf("end request: %s %s", r.Method, r.URL.Path)
    })
}
上述代码为每个请求生成唯一 trace_id,并注入到 Context 中供后续处理函数使用。日志打印覆盖请求起始与结束,形成完整时间线。
关键字段说明
  • trace_id:全局唯一标识,用于串联一次请求的全部日志
  • context.Context:Go语言中传递请求范围数据的标准机制
  • log.Printf:输出带时间戳的日志条目,便于分析调用序列

3.3 限流与熔断机制在中间件中的落地实践

在高并发系统中,中间件层面的稳定性保障离不开限流与熔断机制。通过合理配置策略,可有效防止服务雪崩。
限流策略实现
使用令牌桶算法在网关层进行请求控制,示例如下:
// 基于golang的每秒1000请求限制
limiter := rate.NewLimiter(rate.Limit(1000), 100)
if !limiter.Allow() {
    http.Error(w, "too many requests", http.StatusTooManyRequests)
}
其中,rate.Limit(1000) 表示每秒生成1000个令牌,突发容量为100。
熔断器状态机
采用Hystrix模式实现服务调用保护,核心状态包括关闭、开启和半开。当错误率超过阈值(如50%),自动切换至开启状态,暂停流量5秒后进入半开状态试探恢复。
  • 请求量阈值:单位时间最小请求数
  • 错误率阈值:触发熔断的失败比例
  • 休眠窗口:熔断持续时间

第四章:API网关核心中间件开发实战

4.1 反向代理中间件:路由转发与负载均衡

反向代理中间件在现代Web架构中承担着请求分发与服务聚合的核心职责。通过统一入口将客户端请求智能转发至后端多个服务实例,实现解耦与安全隔离。
核心功能解析
  • 路由匹配:基于域名、路径等规则定向流量
  • 负载均衡:支持轮询、加权、IP哈希等策略分摊压力
  • 健康检查:自动剔除不可用节点保障高可用
Nginx配置示例

upstream backend {
    least_conn;
    server 192.168.0.10:8080 weight=3;
    server 192.168.0.11:8080;
}
server {
    location /api/ {
        proxy_pass http://backend;
    }
}
上述配置定义了一个名为backend的服务组,采用最小连接数算法进行负载均衡。weight=3表示首台服务器处理更多流量,适用于异构硬件环境。路径/api/的请求将被代理至该组,实现透明转发。

4.2 请求/响应重写中间件:头信息与Body处理

在现代Web应用中,请求与响应的动态重写是实现安全、日志、认证等横切关注点的核心手段。通过中间件机制,开发者可在不侵入业务逻辑的前提下修改HTTP头信息或Body内容。
头信息操作
可使用中间件添加、删除或修改请求头,例如注入X-Request-ID用于链路追踪:
// Go Gin框架示例
func HeaderRewrite() gin.HandlerFunc {
    return func(c *gin.Context) {
        c.Request.Header.Set("X-Request-ID", uuid.New().String())
        c.Writer.Header().Set("X-Content-Type-Options", "nosniff")
        c.Next()
    }
}
该代码为每个请求生成唯一ID,并设置安全响应头,增强安全性。
Body重写流程
处理Body需谨慎,通常涉及缓冲读取与替换。常见步骤包括:
  • 包装http.Request.Body以支持多次读取
  • 解析原始内容并执行转换规则
  • 重新赋值Body供后续处理器使用

4.3 跨域与安全防护中间件:CORS与XSS防御

在现代Web应用中,跨域资源共享(CORS)和跨站脚本攻击(XSS)是常见的安全挑战。通过中间件机制可有效实施防护策略。
CORS中间件配置
func CORSMiddleware(next http.Handler) http.Handler {
    return http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        w.Header().Set("Access-Control-Allow-Origin", "https://trusted-site.com")
        w.Header().Set("Access-Control-Allow-Methods", "GET, POST, OPTIONS")
        w.Header().Set("Access-Control-Allow-Headers", "Content-Type, Authorization")
        
        if r.Method == "OPTIONS" {
            w.WriteHeader(http.StatusOK)
            return
        }
        next.ServeHTTP(w, r)
    })
}
该中间件显式设置响应头,限制合法源、方法与请求头。预检请求(OPTIONS)提前返回,避免触发实际请求。
XSS防御策略
使用内容安全策略(CSP)和输出编码双重防护:
  • 设置Content-Security-Policy头,禁止内联脚本执行
  • 对用户输入进行HTML转义,防止恶意脚本注入
  • 采用HttpOnly和Secure标记保护Cookie

4.4 插件化架构设计:基于接口与配置的动态加载

插件化架构通过解耦核心系统与业务扩展模块,实现功能的灵活装配。其核心思想是定义统一接口,并在运行时根据配置动态加载实现类。
接口定义与插件契约
所有插件必须实现预定义接口,确保行为一致性:
type Plugin interface {
    Name() string
    Init(config map[string]interface{}) error
    Execute(data interface{}) (interface{}, error)
}
该接口规范了插件的命名、初始化和执行逻辑,为动态加载提供契约基础。
插件注册与加载流程
系统启动时扫描指定目录,读取插件元信息并注册到管理器中:
  • 解析插件配置文件(如 JSON 或 YAML)
  • 通过反射或依赖注入加载具体实现
  • 调用 Init 方法完成初始化
图示:插件加载流程 → 配置读取 → 实例化 → 注册至中央管理器

第五章:未来趋势与生态演进

服务网格的深度集成
现代微服务架构正加速向服务网格(Service Mesh)演进。Istio 和 Linkerd 不再仅用于流量管理,而是与 CI/CD 流水线深度集成。例如,在 GitOps 流程中通过 ArgoCD 自动注入 Sidecar 并应用 mTLS 策略:
apiVersion: networking.istio.io/v1beta1
kind: PeerAuthentication
metadata:
  name: default
spec:
  mtls:
    mode: STRICT # 强制启用双向 TLS
边缘计算驱动的轻量化运行时
随着 IoT 设备增长,Kubernetes 正在向边缘下沉。K3s 和 KubeEdge 成为关键组件。某智能制造企业部署 K3s 到工厂网关,实现毫秒级响应。其部署结构如下:
节点类型资源占用用途
Edge Gateway512MB RAM, 1vCPU运行 K3s + OPC-UA 采集器
Cloud Master4GB RAM, 2vCPU集中调度与监控
AI 驱动的自动化运维
AIOps 正在改变 Kubernetes 运维模式。某金融平台引入 Prometheus + Kubefed + AI 分析模块,实现自动根因分析。当 Pod 崩溃率突增时,系统执行以下动作:
  • 抓取最近一次 Helm 变更记录
  • 比对日志异常模式(如 OOMKilled)
  • 调用 API 自动回滚至稳定版本
  • 发送告警并生成诊断报告

故障自愈流程:监控触发 → 日志聚类 → 版本回滚 → 报告生成

5G协议栈逆向工程:基于开源模拟器的核心网信令分析实战 本文详细介绍了基于开源模拟器Free5GC和UERANSIM的5G协议栈逆向工程实战,涵盖核心网信令分析、环境搭建、认证协议解析及安全漏洞验证。通过NGAP/NAS信令交互解密和异常流量注入测试,帮助研究人员深入理解5G网络安全机制,并提供实用的安全加固建议。 阅读详情

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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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