耗费三年终于把Netty进阶之路文档给整理完了 -阿里资深架构师

Netty入门及应用(超详细) Netty是 一个异步事件驱动的网络应用程序框架(NIO框架,Non-Blocking IO,即同步非阻塞式IO),用于快速开发协议服务器和客户端。Netty拥有高性能、 高吞吐量,低延迟,资源消耗少,最小化不必要的内存复制等优点。Netty本身提供了 TCP/UDP 和 HTTP 协议栈,使用方便。二、Netty的重要组件。 阅读详情

Netty 基础概念

Netty 简介

Netty 是一个 NIO 客户端服务器框架,可快速轻松地开发网络应用程序,例如协议服务器和客户端。它极大地简化和简化了网络编程,例如 TCP 和 UDP 套接字服务器。

“快速简便”并不意味着最终的应用程序将遭受可维护性或性能问题的困扰。Netty 经过精心设计,结合了许多协议(例如FTP,SMTP,HTTP 以及各种基于二进制和文本的旧式协议)的实施经验。结果,Netty 成功地找到了一种无需妥协即可轻松实现开发,性能,稳定性和灵活性的方法。

在java界,netty无疑是开发网络应用的拿手菜。你不需要太多关注复杂的nio模型和底层网络的细节,使用其丰富的接口,可以很容易的实现复杂的通讯功能。
和golang的网络模块相比,netty还是太过臃肿。不过java类框架就是这样,属于那种离了IDE就无法存活的编码语言。
最新的netty版本将模块分的非常细,如果不清楚每个模块都有什么内容,直接使用netty-all即可。
单纯从使用方面来说,netty是非常简单的,掌握ByteBuf、Channel、Pipeline、Event模型等,就可以进行开发了。你会发现面试netty相关知识,没得聊。但Netty与其他开发模式很大不同,最主要的就是其异步化。异步化造成的后果就是编程模型的不同,同时有调试上的困难,对编码的要求比较高,因为bug的代价与业务代码的bug代价不可同日而语。
但从项目来说,麻雀虽小五脏俱全,从业务层到服务网关,以及各种技术保障,包括监控和配置,都是需要考虑的因素。netty本身占比很小。

本文中的案例涵盖了Netty 的启动和停止、内存、并发多线程、性能、可靠性、安全等方面,囊括了Netty绝大多数常用的功能及容易让人犯错的地方。在案例的分析过程中,还穿插讲解了Netty的问题定位思路、方法、技巧,以及解决问题使用的相关工具,对于在实际工作中用好Netty具有很大的帮助和启发作用。

目录

主要内容

第1章Netty服务端意外退出案例;本章通过两个简单的案例分析,引出了信号量、Java Daemon 线程及Netty 优雅退出相关知识。在实际项目中,知识往往是交叉在一起的,要想熟练掌握Netty服务端的启动和退出,编写更优雅和健壮的代码,需要重点掌握如下几个知识点:

(1)操作系统的信号量和JavaDeamon线程工作机制。

(2) Netty 的NioEventLoop线程工作原理。

(3) Netty 优雅退出相关的几个核心类库。

第2章Netty客户端连接池资源泄漏案例;本章分析了一个生产环境Netty客户端连接池资源泄漏案例,详细讲解了Netty 客户端创建的流程和工作原理,以及在实际项目中如何正确地实现连接池,避免发生并发安全和资源不当释放等问题。

第3章Netty内存池泄漏疑云案例;Netty内存池是一把双刃剑,使用得当会在很大程度上提升系统的性能,但是误用则会带来内存泄漏问题。从表面上看,只要遵循主动申请和释放原则即可,但是由于内存的申请和释放可能由Netty框架隐性完成,增加了内存管理的复杂性。

通过学习Netty 收发消息的ByteBuf 申请和释放机制,可以避免在项目中因误用ByteBuf而发生内存泄漏。在熟悉了ByteBuf的申请和释放机制后,通过对Netty内存池工作原理和关键源码的分析,读者可以更好地掌握Netty内存池的使用方法。

第4章ByteBuf故障排查案例;ByteBuf的申请和释放可能会跨Netty 的NioEventLoop 和业务线程,跨线程操作ByteBuf时一定要谨慎,防止发生并发安全和非法引用问题。另外,由于ByteBuf 的实现类非常多,不同的实现功能特性存在差异,用户在使用时一定要认真阅读API Doc 说明,必要时要看源码,防止误用导致出现功能和性能问题。

第5章Netty发送队列积压导致内存泄漏案例;本章通过发送队列积压案例,对Netty的消息发送原理和源码进行了深入讲解,熟悉了Netty 的发送队列工作机制、高低水位机制等,就可以在实际项目中更好地利用这些功能,提升基于Netty构建的通信框架的可靠性。

第6章API网关高并发压测性能波动案例;对于高并发接入的API网关类产品,需要谨慎处理消息的内存申请和释放,减少不必要的申请(例如透传类场景),同时要防止内存空间的浪费。借鉴Netty请求消息读取的内存申请策略和动态扩容机制,并用在实际项目中,可以得到较大的性能提升。

第7章Netty ChannelHandler并发安全案例;ChannelHandler是用户最常用的接口,掌握了ChannelHandler 及ChannelPipeline 工作原理,就清楚了什么时候该使用共享的ChannelHandler,什么时候该对ChannelHandler做并发保护。无论缺少保护还是过度保护,都会给业务带来副作用,甚至严重的功能或性能问题,因此ChannelHandler的并发安全性是非常重要的。

第8章车联网服务端接收不到车载终端消息案例;当Netty服务端接收不到消息时,首先需要检查是客户端没有发送到服务端,还是服务端没有读取消息。导致服务端无法读取消息的原因有很多,常见的包括GC导致的应用线程暂停、服务端的NioEventLoop线程被意外阻塞等。通过网络I/O线程和业务逻辑线程分离,可以实现双方的并行处理,提升系统的可靠性。对于用户而言,在编写代码时,始终需要考虑NioEventLoop线程是否会被业务代码阻塞,只有消除所有可能导致的阻塞点,才能保证程序稳定运行。

第9章Netty 3.X版本升级案例;就Netty而言,掌握线程模型的重要性不亚于熟练使用它的API和功能。很多时候业务遇到的功能、性能等问题,都是由于缺乏对Netty线程模型和原理的理解导致的。对Netty的版本升级需要从功能、兼容性和性能等多个角度进行综合考虑,切不可只盯着API和功能变更这个“芝麻”,而丢掉了线程模型和性能这个“西瓜”。API的变更会导致编译错误,但是性能下降却隐藏于无形之中,稍不留意就会中招。对于强调快速交付和敏捷开发的互联网类应用,升级的时候尤其要小心,不能功能调通后简单验证就匆忙,上线。

第10章Netty并发失效导致性能下降案例;Netty框架本身实现了高性能的网络读写操作,但是后端业务逻辑执行却是影响性能的关键要素,如果直接将复杂的业务逻辑操作放在I/O线程中完成,一些同步阻塞操作可能会导致I/O线程被阻塞。当把业务逻辑单独拆分到业务线程池中进行处理,与I/0线程隔离时,不同的业务线程模型对性能的影响也非常大。Netty 提供了默认的并行调度ChannelHandler的能力,但是如果使用不当,也会带来性能问题。对于业务自定义实现的线程池,如果追求更高的性能,就需要在消除或者减轻锁竞争上下工夫,线程绑定技术是一个不错的选择,但是也需要根据业务实际场景来实现,例如TCP长连接就可以使用Channelld做Key,如果是短连接,客户端的端口是随机变化的,则不适合使用Channelld。

第11章loT百万长连接性能调优案例;除了通过操作系统内核参数、Netty框架和JVM调优来提升单节点处理性能,还可以通过分布式集群的方式提升整个服务端的处理能力,把性能的压力分散到各个节点上。除了可以降低单个节点的风险,也可以利用云平台的弹性伸缩实现服务端的快速扩容,以应对突发的流量洪峰。如果每个节点负担过重,一旦某个节点宕机,流量会瞬间转移到其他节点,导致其他节点超负荷运行,系统的可靠性降低。通过“分布式+弹性伸缩”构建可平滑扩容的IoT服务端,是未来的一.种主流模式。

第12章静态检查修改不当引|起性能下降案例;静态检查本来是为了提升代码质量,但是由于盲目按照工具的建议做修改,对业务运行态的关键代码路径及上下文场景都不清楚,最终导致了严重的性能问题。由于Netty通常被用于高性能的通信框架,所以任何涉及性能的修改一定要谨慎,修改之后需要结合业务场景做相应的性能测试,以验证修改是否合理。

第13章Netty性能统计误区案例;当我们对服务调用时延进行精细化分析时,需要把Netty通信框架底层的处理耗时数据也采集并进行分析,由于Netty的I/O操作都是异步的,因此不能像传统同步调用那样做性能数据统计,需要注册性能统计监听器,在异步回调中完成计数。另外,Netty 的1/0线程池、消息发送队列等实现比较特殊,与传统的Tomcat等框架实现策略不同,因此Netty的关键性能数据采集不能照搬JDK和Tomcat的做法。

第14章gRPC的Netty HTTP/2实践案例;Netty 4.1 提供了完整的HTTP/2协议栈,用户可以基于Netty 4.1 框架快速开发支持HTTP/2的服务端应用。通过学习Netty HTTP/2协议栈在gRPC中的应用,可以掌握HTTP/2客户端和服务端的创建、HTTP/2消息的收发及序列化和反序列化等功能,学习和借鉴gRPC HTTP/2处理的优点,可以在实际项目中少走很多弯路。

第15章Netty事件触发策略使用不当案例;在通常情况下,在做功能测试或者并发压力不大时,HTTP请求消息可以一次性接收完成,此时ChannelHandler的channelReadComplete方法会被调用一次,但是当一个整包消息经过多次读取才能完成解码时,channelReadComplete方法就会被调用多次。如果业务的功能正确性依赖channelReadComplete方法的调用次数,当客户端并发压力大或者采用chunked 编码时,功能就会出错。因此,需要熟悉和掌握Netty 的事件触发机制及ChannelHandler的调用策略,这样才能防止在生产环境中“踩坑”。

第16章Netty流量整形应用案例;流量整形与流控的最大区别在于,流控会拒绝消息,流量整形不拒绝和丢弃消息,无论接收量多大,它总能以近似恒定的速度下发消息,跟变压器的原理和功能类似。

第17章Netty SSL应用案例;当存在跨网络边界的RPC调用时,往往需要通过TLS/SSL对传输通道进行加密,以防止请求和响应消息中的敏感数据泄露。通过Netty提供的SslHandler可以方便地实现单向和双向认证,对于有较高性能诉求的场景,可以使用OpenSSL引擎来提升SSL/TLS的通信性能。

第18章Netty HTTPS服务端高并发宕机案例;随着信息安全和个人隐私数据保护的加强,越来越多的RPC框架开始支持SSL/TLS传输通道加密,表面上增加数据加解密功能只对系统的性能有一些影响,但实际上系统的可靠性也会面临比较大的挑战,特别是高并发、低时延类的业务,一.旦发生批量服务调用超时,就会导致大量的SSL链路重建,在业务高峰期,如果服务端可靠性设计欠缺,很有可能宕机,导致业务中断。

针对HTTPS服务的优化,除了功能上加强可靠性设计,更需要从架构层面做系统性的优化,借鉴gRPC的设计理念,基于HTTP/2构建异步流式RPC调用是个不错的选择。

第19章MQTT服务接入超时案例;可靠性设计的关键在于对非预期异常场景的保护,应用层协议栈会考虑应用协议异常时通信双方应该怎么正确处理异常,但是对于那些不遵循协议规范实现的客户端,协议规范是无法强制约束对方的,特别是在物联网应用中,面对各种厂家的不同终端设备接入,服务端需要应对各种异常。只有可靠性做得足够好,MQTT服务才能更从容地应对海量设备的接入。

第20章Netty实践总结;在实际项目中仅仅会用Netty是远远不够的,由于Netty承担了RPC调用工作,一旦发生问题会导致RPC或者微服务调用失败,由此引起的业务中断后果很严重。除了实践,需要熟练掌握Netty的核心类库和关键调度流程,这样才能得心应手地解决各种问题。

本文适合架构师、设计师、开发工程师、测试工程师,以及对Java NIO框架、Netty感兴趣的其他相关人士阅读。

希望大家能够仔细揣摩本文的所有内容,争取都能够完全掌握甚至精通,这样子不至于在今后的社会中处于劣势状态,永远走在前面,也希望大家能够推陈出新,形成自己的一套知识框架。

大家加油努力学习吧!!

《Netty进阶之路 跟着案例学Netty》_李林锋_ Netty进阶之路 跟着案例学Netty 整本书无密码,Netty进阶之路 跟着案例学Netty 立即下载

相关推荐

Netty进阶之路-跟着案例学Netty

Netty进阶之路,跟着案例学Netty,李林峰大神新作。值得一读。

牛皮!阿里资深架构师耗费三年终于把Netty进阶之路PDF整理完了,读完我彻底跪了

前言 Netty将Java NIO接口封装,提供了全异步编程方式,是各大Java项目的网络应用开发必备神器。 在本文中,将Netty学习者咨询的相关问题,进行了归纳和总结,以问题案例做牵引,通过对案例进行剖析,讲解问题背后的原理,并结合Netty源码分析,让读者能够真正掌握Netty,在实际工作中少犯错。 本文中的案例涵盖了Netty 的启动和停止、内存、并发多线程、性能、可靠性、安全等方面,囊括了Netty绝大多数常用的功能及容易让人犯错的地方。在案例的分析过程中,还穿插讲解了Netty的问题定位思

python6_quanzhan的博客 2682

Netty权威指南 PDF电子书下载 带目录书签 完整版.pdf

Java工程师必备知识技能,自己也在学习中。推荐给大家一起学习。

【netty进阶之路 跟着案例学netty】信号量停止netty

添加信令号,捕获ctl+c: package io.netty.cases.chapter.demo1; import sun.misc.Signal; import sun.misc.SignalHandler; import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * Created by 李林峰 on 2018/8/3. */ public class SignalHandlerTest { public static void main(String

m0_45406092的博客 866

《Netty进阶之路 跟着案例学Netty》.rar

Java进阶技术-netty进阶之路

Netty实战 电子版.pdf_java_netty_服务器_

netty编程实战第三版,Netty 是一个利用 Java 的高级网络的能力,隐藏其背后的复杂性而提供一个易于使用的 API 的客户端/服务器框架。

阿里资深架构师耗费三年终于把Netty进阶之路文档给整理完了

前言 Netty将Java NIO接口封装,提供了全异步编程方式,是各大Java项目的网络应用开发必备神器。 在本文中,将Netty学习者咨询的相关问题,进行了归纳和总结,以问题案例做牵引,通过对案例进行剖析,讲解问题背后的原理,并结合Netty源码分析,让读者能够真正掌握Netty,在实际工作中少犯错。 本文中的案例涵盖了Netty 的启动和停止、内存、并发多线程、性能、可靠性、安全等方面,囊括了Netty绝大多数常用的功能及容易让人犯错的地方。在案例的分析过程中,还穿插讲解了Netty的问题定位思

马小婧QAQ 427

Adobe Acrobat Pro(Adobe PDF) - 使用技巧

Adobe Acrobat Pro为Adobe出品的PDF查看和编辑软件,下文简称Adobe PDF,该软件功能强大,拥有查看PDF、编辑PDF、打印PDF、导出PDF、合并文件、组织页面、文本标注、注释、动作向导、等功能。本文介绍Adobe PDF的一些使用技巧,最后介绍软件设置。

NSJim的博客 4万+

耗费三年终于把Netty进阶之路文档给整理完了-来自阿里资深架构师

前言 Netty将Java NIO接口封装,提供了全异步编程方式,是各大Java项目的网络应用开发必备神器。 在本文中,将Netty学习者咨询的相关问题,进行了归纳和总结,以问题案例做牵引,通过对案例进行剖析,讲解问题背后的原理,并结合Netty源码分析,让读者能够真正掌握Netty,在实际工作中少犯错。 本文中的案例涵盖了Netty 的启动和停止、内存、并发多线程、性能、可靠性、安全等方面,囊括了Netty绝大多数常用的功能及容易让人犯错的地方。在案例的分析过程中,还穿插讲解了Netty的问题定位思

weixin_46794373的博客 408

AI Agent ReAct架构设计模型剖析

ReAct通过"思考-行动-观察"循环运作:智能体先进行自然语言推理,再调用外部工具执行行动,观察结果后继续推理直至解决问题。这种架构提高了透明度和准确性,减少幻觉风险,使LLM能主动分解任务并利用外部数据源。实现关键在于精心设计的提示模板,引导LLM按结构化格式响应,而非依赖模型固有能力。

weixin_43939320的博客 1251

ROS2实战:构建模块化启动文件(launch file)以驱动复杂机器人系统

本文详细介绍了ROS2中构建模块化启动文件(launch file)的最佳实践,帮助开发者高效管理复杂机器人系统的节点启动。通过功能分解、参数化设计和嵌套启动等技术,实现批量管理、依赖控制和配置统一,显著提升系统稳定性和调试效率。文章包含实战代码示例和工程化建议,特别适合自动驾驶、物流机器人等场景应用。

weixin_28744613的博客 217

netty 客户端服务端能否在一个项目里单元测试_阿里资深架构师耗费三年终于把Netty进阶之路文档给整理完了...

前言Netty将Java NIO接口封装,提供了全异步编程方式,是各大Java项目的网络应用开发必备神器。在本文中,将Netty学习者咨询的相关问题,进行了归纳和总结,以问题案例做牵引,通过对案例进行剖析,讲解问题背后的原理,并结合Netty源码分析,让读者能够真正掌握Netty,在实际工作中少犯错。本文中的案例涵盖了Netty 的启动和停止、内存、并发多线程、性能、可靠性、安全等方面,囊括了Ne...

weixin_39997957的博客 110

199、运动控制中的行业应用:微纳运动控制(压电陶瓷)

这篇文章分享了微纳运动控制中压电陶瓷应用的实战经验。作者通过半导体封装设备调试案例,揭示了压电陶瓷的非线性特性(迟滞效应和蠕变)对纳米级定位的影响,并指出微纳运动控制本质是"材料控制"而非单纯的电机控制。文章详细介绍了迟滞补偿的核心策略(PI模型)、闭环控制建议(滑模控制替代传统PID)、传感器选型要点(电容式位移传感器)以及调试中的常见问题(地线环路、机械谐振等)。最后给出实用建议:硬件选型比算法更重要,调试工具要专业,并强调微纳运动控制80%取决于对材料特性的理解。全文以工程师视角呈现,包含代码示例和血

m0_50546716的博客 45

Netty框架技术文档-基本概念

Netty是一个基于Java NIO封装的网络通信框架,它提供了简单易用的API、高性能、可扩展性和安全性。综上所述,Netty提供了统一API、高性能、可扩展性和安全性等优点,使得它在网络通信中得到了广泛的应用。

阿丹的博客 761

DSNU与PRNU:隐藏在图像均匀性背后的“加性”与“乘性”噪声

本文深入解析光电传感器成像质量的两大关键参数PRNU(光响应非均匀性)和DSNU(暗信号非均匀性)。DSNU源于暗电流差异,表现为无光照时的固定噪点;PRNU则由像素灵敏度差异导致,在均匀光照下呈现亮度不均。两者分别影响动态范围下限和图像一致性,需要通过暗场校正与平场校正来消除。文章指出,高精度成像不仅依赖分辨率,更需关注这两项指标,工业级传感器通过精确校正保留细节,而消费级产品往往通过算法涂抹掩盖不均匀性。理解这些底层参数对传感器选型和图像处理至关重要。

致力于lidar应用开发 116

Altium Designer(AD24/25)PCB编辑的几种方法介绍

本文介绍了Altium Designer(AD24/25)软件中PCB编辑的四种操作方法:1)通过菜单栏"Place→Component"激活;2)点击工具栏元器件图标;3)右键快捷菜单选择;4)快捷键P+C组合操作。建议初学者先通过菜单栏和快捷菜单熟悉操作,熟练后转为工具栏和快捷键以提高效率。文章配有操作示意图,帮助用户快速掌握PCB元器件放置技巧。

fydar的博客 947

Netty详解

Netty 是基于 Java NIO 的异步事件驱动的网络应用框架,使用 Netty 可以快速开发网络应用,Netty 提供了高层次的抽象来简化 TCP 和 UDP 服务器的编程,但是你仍然可以使用底层的 API。Netty 的内部实现是很复杂的,但是 Netty 提供了简单易用的API从网络处理代码中解耦业务逻辑。Netty 是完全基于 NIO 实现的,所以整个 Netty 都是异步的。

summer07071126的博客 1884

基于YOLOv26的道路抛洒物检测系统原理实现

本文提出了一种基于YOLOv26的道路抛洒物智能检测系统,通过深度学习技术实现道路抛洒物的实时检测与分类。系统采用分层架构设计,包含视频采集、目标检测、分类评估和预警处理等模块,能够自动识别轮胎碎片、货物包装、金属零件等多种抛洒物,并根据危险程度分级预警。YOLOv26算法在检测精度和速度上的优势使其特别适合道路监控场景,结合背景建模和运动目标提取技术,有效提高了复杂道路环境下抛洒物的识别率。该系统可集成到现有智能交通监控平台,为道路安全管理提供实时决策支持。

一键难忘的博客 1258

Netty优化指导文档

Netty优化指导文档

weixin_44842076的博客 958

26、使用WiFiServer和WiFiClient建立tcp 连接

在前面的篇章,我们使用过WiFiClient跟WiFiServer这两个类,也比较过WiFiClient跟ESP8266HTTPClient的区别,今天我们来通过例子代码学习WiFiClient跟WiFiServer怎样建立TCP连接并传输数据的。

繁星点点~ 1778

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

Netty 权威指南,万字长文带你深入理解 Netty

Netty 是一款卓越的 Java框架,提供异步的、事件驱动的网络应用程序框架和工具,用以快速开发高性能、高可靠性的网络服务器和客户端程序。它用较简单的抽象,隐藏 Java 网络编程底层实现的复杂性而提供一个易于使用的 API 的客户端/服务器框架。

流华追梦的专栏 4651

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

netty官方文档 学习

Netty 官方文档-自学笔记1 (创建一个时间服务) 该协议实现了netty 的TIME 协议部分。与以往案例发送一个32字节的消息,而不需要接受任可请求,一旦发送完信息后,就关闭连接。 在该协议中,我们将学习如何建立连接并发送消息及在完成通信后关闭连接。 由于我们当前忽视了接收到的数据,只是在建立连接后就发送消息,因此不需要用到channelRead()方法。不过,我们应该重载了 channe...

lyrun1的博客 5948

华为的C语言编程规范.pdf

华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。

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")

Netty 进阶系列之Netty入门案例学习(三)

1、Echo服务端代码 1.1 EchoServerHandler 处理器 import io.netty.buffer.ByteBuf; import io.netty.channel.ChannelHandler; import io.netty.channel.ChannelHandlerContext; import io.netty.channel.ChannelInboundHand...

huawei_code1994的博客 372
上一篇: 想读Spring源码?先从这篇阿里架构师的Spring源码解析开始吧!
下一篇: Githu标星30k Alibaba技术官甩出的Springboot笔记
Java技术那些事儿
博客等级 码龄5年 2306粉丝 2584原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值