C#开发者必看:Blazor Hybrid与.NET MAUI 9.0融合开发(跨平台桌面应用新范式)

第一章:Blazor Hybrid与.NET MAUI 9.0融合开发概述

Blazor Hybrid 是 .NET 平台上的创新性框架,允许开发者使用 C# 和 Razor 语法构建跨平台的桌面和移动应用。随着 .NET MAUI 9.0 的发布,Blazor Hybrid 与 MAUI 的集成达到了新的高度,实现了 Web 技术栈与原生 UI 控件的无缝融合。这种架构既保留了 Blazor 的响应式编程模型,又充分发挥了 .NET MAUI 对多平台原生功能的深度支持。

核心优势

  • 统一技术栈:前端使用 HTML、Razor 组件,后端使用 C#,减少语言上下文切换
  • 跨平台一致性:一套代码运行在 Android、iOS、Windows 和 macOS 上
  • 高性能渲染:通过 WebView 嵌入 Blazor 内容,结合原生控件实现流畅交互

项目结构示例

创建一个 Blazor Hybrid 应用的基本指令如下:


dotnet new maui-blazor -n MyBlazorHybridApp
cd MyBlazorHybridApp
dotnet build
dotnet run

该命令会生成一个包含 wwwroot 静态资源目录、Pages 组件目录以及平台特定启动逻辑的标准项目结构。

组件集成方式

在 .NET MAUI 中嵌入 Blazor 组件非常直观。以下是在页面中注册并使用 Blazor 内容的代码示例:


// MainPage.xaml.cs
public partial class MainPage : ContentPage
{
    public MainPage()
    {
        InitializeComponent();
        // 载入 Blazor 页面
        this.Content = new Microsoft.AspNetCore.Components.WebView.Maui.BlazorWebView(this)
        {
            HostPage = "wwwroot/index.html",
            Services = new ServiceCollection().BuildServiceProvider(),
            RootComponents =
            {
                new RootComponent { Selector = "#app", ComponentType = typeof(App) }
            }
        };
    }
}

上述代码初始化了一个 BlazorWebView,并将根组件挂载到 HTML 中的 #app 元素上,实现组件化渲染。

适用场景对比

场景是否推荐使用 Blazor Hybrid说明
企业内部管理应用✅ 推荐利用现有 Web 开发技能快速构建
高帧率游戏❌ 不推荐受限于 WebView 渲染性能
需要深度原生交互的应用✅ 可行通过依赖注入调用原生 API

第二章:环境搭建与项目初始化

2.1 理解.NET MAUI 9.0新特性及其对桌面平台的支持

.NET MAUI 9.0 在跨平台开发领域实现了关键性突破,尤其强化了对桌面平台(Windows、macOS)的原生支持。通过统一的 API 抽象层,开发者可直接访问操作系统级功能,如窗口管理、系统托盘和文件系统深度集成。
增强的桌面窗口控制
MAUI 9.0 允许精细控制桌面应用窗口行为。以下代码展示了如何配置主窗口:
public class Startup
{
    public void Configure(IAppHostBuilder appBuilder)
    {
        appBuilder.UseMauiApp<App>()
            .UseWindow(window =>
            {
                window.Title = "My Desktop App";
                window.Width = 1024;
                window.Height = 768;
                window.Resizable = true;
            });
    }
}
上述配置在启动时设置窗口尺寸与可调整属性,UseWindow 方法提供跨平台一致的窗口初始化接口,底层自动映射到 WinForms 或 Cocoa 实现。
桌面平台特性支持对比
特性WindowsmacOS
多窗口支持✔️✔️
系统托盘✔️⚠️(有限支持)
拖放文件✔️✔️

2.2 配置Blazor Hybrid开发环境与必备工具链

安装.NET SDK与Visual Studio支持
Blazor Hybrid开发依赖于.NET 8及以上版本。首先需下载并安装最新版.NET SDK,可通过命令行验证安装:
dotnet --version
该命令输出当前SDK版本号,确保其为8.0或更高。同时推荐使用Visual Studio 2022(17.8+)或Visual Studio Code配合C#扩展,以获得完整的项目模板与调试支持。
启用跨平台移动开发组件
若需构建Android/iOS应用,应通过Visual Studio Installer勾选“Mobile development with .NET”工作负载,包含MAUI SDK、模拟器工具包及设备部署驱动。
创建首个Blazor Hybrid项目
使用CLI快速生成项目结构:
dotnet new blazorhybrid -o MyBlazorApp
此命令基于内置模板创建集成WebView的跨平台应用,-o参数指定输出目录,项目自动生成平台特定宿主逻辑与共享Razor组件库。

2.3 创建首个跨平台桌面应用:从模板到运行

初始化项目结构
使用 Electron 官方脚手架工具快速搭建基础项目:

npx create-electron-app my-desktop-app
该命令会生成包含主进程、渲染进程和基本配置文件的完整目录结构,适用于 Windows、macOS 和 Linux 三平台构建。
核心文件解析
项目中关键文件包括 main.js(主进程)与 index.html(用户界面)。主进程负责窗口创建与系统交互:

const { app, BrowserWindow } = require('electron')
function createWindow () {
  const win = new BrowserWindow({ width: 800, height: 600 })
  win.loadFile('index.html')
}
app.whenReady().then(() => {
  createWindow()
})
其中 BrowserWindow 配置窗口尺寸,loadFile 加载本地 HTML 页面。
启动与打包流程
执行 npm start 启动应用,通过 electron-builder 可一键打包为各平台原生安装包,实现真正跨平台分发。

2.4 平台差异化配置与桌面端适配策略

在跨平台应用开发中,不同操作系统对窗口管理、文件路径和系统权限的处理存在显著差异。为确保桌面端用户体验一致,需实施精细化的平台差异化配置。
运行时环境检测
通过用户代理或构建常量识别目标平台,动态加载适配模块:
if (process.platform === 'win32') {
  // Windows 特定路径处理
  config.homeDir = path.join(process.env.USERPROFILE, 'AppData');
} else if (process.platform === 'darwin') {
  // macOS 使用 ~/Library
  config.homeDir = path.join(os.homedir(), 'Library');
}
上述代码根据 Node.js 的 process.platform 动态设定用户数据存储路径,避免硬编码引发的兼容性问题。
桌面端布局适配方案
  • 采用响应式 UI 框架(如 Electron + Flexbox)实现多分辨率自适应
  • 针对高 DPI 屏幕启用渲染缩放:app.commandLine.appendSwitch('force-device-scale-factor', '2')
  • 菜单栏结构按平台惯例重构,遵循 Windows 与 macOS 人机界面指南

2.5 调试技巧与多目标运行时部署实践

在复杂系统中,调试与部署需兼顾效率与一致性。使用条件编译可针对不同目标平台注入调试逻辑。
// +build debug

package main

import "log"

func init() {
    log.Println("调试模式已启用")
}
该代码块仅在构建标签包含 debug 时编译,避免生产环境引入冗余日志。
多目标部署策略
通过 CI/CD 流水线定义部署矩阵,支持多种运行时环境:
  • 开发环境:启用远程调试端口
  • 预发布环境:模拟真实流量镜像
  • 生产环境:关闭所有调试接口
远程调试配置示例
环境调试端口日志级别
dev40000debug
staging禁用info
prod禁用warn

第三章:Blazor前端与MAUI原生能力集成

3.1 Blazor组件模型在桌面应用中的渲染机制

Blazor的组件模型通过虚拟DOM(Virtual DOM)实现高效的UI更新。在桌面应用中,借助WebView或原生宿主环境,组件首次加载时生成初始DOM树,并与虚拟DOM进行映射。
渲染生命周期
组件渲染遵循特定顺序:OnInitialized → OnParametersSet → BuildRenderTree。每次状态变更触发重新渲染,框架对比新旧虚拟DOM,生成最小化DOM操作指令。
// 示例:简单组件的渲染逻辑
@code {
    protected override void OnInitialized()
    {
        Data = FetchData(); // 初始化数据
    }

    private List<string> Data { get; set; }
}
上述代码在初始化阶段获取数据,触发后续UI重建。Data属性变化时,框架自动调度重渲染。
更新策略
  • 事件驱动更新:如按钮点击触发StateHasChanged()
  • 批处理机制:多个状态变更合并为一次UI更新

3.2 通过依赖注入调用MAUI原生API(文件系统、通知等)

在 .NET MAUI 中,依赖注入(DI)是跨平台调用原生 API 的核心机制。通过定义接口并注册平台特定实现,开发者可在共享代码中无缝访问设备功能。

接口定义与注册

首先在共享项目中定义服务接口:
public interface IFileService
{
    Task ReadFileAsync(string filename);
    Task WriteFileAsync(string filename, string content);
}
该接口抽象了文件读写操作,使业务逻辑与平台实现解耦。

平台实现注入

在 MauiProgram.cs 中注册服务:
builder.Services.AddTransient<IFileService, PlatformFileService>();
Android 和 iOS 可分别提供具体实现,利用原生 API 执行实际的文件操作。

运行时调用流程

  • 服务通过构造函数注入视图模型
  • 运行时 DI 容器解析对应平台实现
  • 调用触发原生层代码,完成文件或通知等操作

3.3 实现响应式UI与状态管理的最佳实践

在现代前端架构中,响应式UI与高效的状态管理是提升用户体验的核心。通过合理的数据流设计,可确保视图与模型始终保持同步。
响应式更新机制
利用Proxy或Observable实现数据劫持,一旦状态变更,自动触发UI更新:

const state = reactive({
  count: 0
});
effect(() => {
  console.log(state.count); // 自动追踪依赖
});
state.count++; // 触发副作用执行
上述代码中,reactive 创建响应式对象,effect 注册副作用函数并建立依赖关系,当数据变化时自动重新执行。
状态管理分层策略
  • 局部状态:组件内部使用useState管理临时UI状态
  • 共享状态:通过Context或Pinia/Zustand集中管理跨组件数据
  • 持久化状态:结合localStorage或后端API实现状态持久化
合理分层可降低耦合,提升可维护性。

第四章:跨平台功能实现与性能优化

4.1 利用Web API与SignalR构建离线优先的桌面应用

在现代桌面应用开发中,离线优先策略确保用户在网络不稳定时仍能高效操作。通过结合 ASP.NET Web API 提供 RESTful 接口,与 SignalR 实现实时通信,可构建响应迅速的本地应用。
数据同步机制
应用在离线状态下将数据暂存于本地数据库(如 SQLite),网络恢复后自动同步至服务器。Web API 负责处理 CRUD 请求:
[HttpPost]
public async Task SyncData([FromBody] List records)
{
    foreach (var record in records)
    {
        _context.DataRecords.Add(record);
    }
    await _context.SaveChangesAsync();
    await _hubContext.Clients.All.SendAsync("ReceiveUpdate", records);
    return Ok();
}
该接口接收批量数据并持久化,随后通过 SignalR 集线器通知所有客户端更新视图,实现多端实时同步。
技术优势对比
特性Web APISignalR
通信模式请求-响应双向实时
适用场景数据提交与获取状态推送与广播

4.2 本地数据库集成:SQLite与Entity Framework Core实战

在移动和桌面应用开发中,本地数据持久化是核心需求之一。SQLite 轻量、无服务器的特性,结合 Entity Framework Core(EF Core)强大的对象关系映射能力,为 .NET 应用提供了高效的本地数据库解决方案。
配置EF Core与SQLite连接
首先通过 NuGet 安装 `Microsoft.EntityFrameworkCore.Sqlite` 包,随后在上下文中配置 SQLite 数据源:
public class AppDbContext : DbContext
{
    public DbSet<User> Users { get; set; }

    protected override void OnConfiguring(DbContextOptionsBuilder options)
        => options.UseSqlite("Data Source=app.db");
}
该代码定义了一个继承自 DbContext 的数据库上下文,并使用 UseSqlite 指定数据库文件路径。首次运行时会自动创建数据库文件。
实体模型与迁移
通过 EF Core 的 Code-First 模式,可使用 C# 类定义数据表结构。执行 Add-Migration 和 Update-Database 命令生成并应用数据库迁移,实现模式同步。

4.3 性能剖析与启动速度优化策略

在现代应用开发中,启动性能直接影响用户体验。通过性能剖析工具可识别耗时瓶颈,常见于类加载、依赖注入和配置初始化阶段。
关键优化手段
  • 延迟初始化非核心组件
  • 合并配置文件读取操作
  • 使用异步预加载机制
代码示例:惰性加载服务注册

@Service
@Lazy // 延迟加载注解
public class ReportingService {
    @PostConstruct
    public void init() {
        // 耗时的数据预热逻辑
        loadReferenceData();
    }
}

通过 @Lazy 注解控制 Bean 的按需加载,避免上下文启动时的集中资源消耗,显著降低冷启动时间。

优化效果对比
策略平均启动时间(ms)
默认初始化2100
启用惰性加载1500

4.4 打包、签名与分发Windows/macOS桌面应用

在构建跨平台桌面应用后,打包、签名与安全分发是确保用户体验和系统信任的关键步骤。
使用Electron Forge进行应用打包
module.exports = {
  packagerConfig: {
    asar: true,
    name: "MyApp",
  },
  makers: [
    { name: '@electron-forge/maker-squirrel', config: { setupIcon: 'assets/icon.ico' } },
    { name: '@electron-forge/maker-zip', platforms: ['darwin'] }
  ]
};
该配置启用ASAR归档以提升安全性,并为Windows生成Squirrel安装包,为macOS生成ZIP分发包。图标资源需按平台规范提供。
代码签名保障应用完整性
  • Windows需使用.pfx证书通过signtool进行签名
  • macOS需加入Apple开发者计划并使用codesign工具签名
  • 签名可防止恶意篡改并避免系统安全警告

第五章:未来展望与生态演进

随着云原生技术的持续深化,Kubernetes 已不仅是容器编排的事实标准,更成为构建现代分布式系统的基石。其生态正朝着更轻量化、模块化和智能化方向演进。
服务网格的无缝集成
Istio 与 Linkerd 等服务网格方案逐步实现与 Kubernetes 控制平面的深度耦合。通过 CRD 扩展流量策略管理,可实现灰度发布中的精确流量切分:
apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
  name: reviews-route
spec:
  hosts:
    - reviews
  http:
    - route:
        - destination:
            host: reviews
            subset: v1
          weight: 90
        - destination:
            host: reviews
            subset: v2
          weight: 10
边缘计算场景落地
KubeEdge 和 OpenYurt 正在推动 Kubernetes 向边缘延伸。某智能制造企业通过 OpenYurt 实现了 500+ 边缘节点的统一调度,将模型推理任务下沉至工厂本地,降低响应延迟至 50ms 以内。
AI 驱动的自治运维
利用 Prometheus + Thanos 构建长期监控体系,并结合机器学习模型预测资源瓶颈。以下是典型监控指标采集配置:
  • Node CPU/Memory 使用率
  • Pod 启动延迟
  • API Server 延迟 P99
  • Ingress QPS 与错误率
组件采样频率存储周期
Kubelet15s7天
CoreDNS30s30天
C# 桌面软件开发新体验!用 Blazor Hybrid 打造简洁高效的视频处理工具 Blazor Hybrid 是 .NET 6 中引入的一个新特性,它允许开发者使用 Blazor 技术开发跨平台的桌面和移动应用程序。Blazor Hybrid 结合了 Blazor WebAssembly 和 Blazor Server 的优势,提供了一种在桌面和移动设备上运行 Blazor 应用的方法。简单来说,Blazor Hybrid 让你可以在传统的桌面应用中使用现代的前端技术(如 HTML、CSS 和 JavaScript),并且仍然可以享受 C# 的强大功能和生态系统的支持。 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&#39;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(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));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(&#39;state&#39;,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&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,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 = &#39;sigm&#39;;%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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;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)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;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, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% 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&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% 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(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Statistics and Machine Learning Toolbox

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