Everything:速度最快的文件名搜索工具(201306更新)

Everything 软件最全使用指南 Everything是windows系统上的文件搜索神器,如果能掌握它的使用方法,你绝对会爱上它,废话不多说,下面我给大家分享下,如何使用这个效率神器。 阅读详情

[2013-06-18 更新]
Everything V1.3.3.653b发布:增加64位版本;增加Home页;增加运行历史;增加最新变化。
简体中文语言包同步更新。
下载链接:百度网盘

EverythingEverything(官网|中文主页|教程)是速度最快的文件名搜索软件。其速度之快令人震惊,百G硬盘几十万个文件,可以在几秒钟之内完成索引;文件名搜索瞬间呈现结果。它小巧免费,支持中文,支持正则表达式,可以通过HTTP或FTP分享搜索结果。如果不满意Windows自带的搜索工具、Total Commander的搜索、Google 桌面搜索或百度硬盘搜索,如果正在使用或放弃了Locate32,都值得推荐这款体积小巧、免安装、免费、速度极快(比Locate32更快)的文件搜索工具Everything!

【相关链接】英文主页、中文主页、官方下载、纯中文语言包

一、Everything简介 ↗

Everything是voidtools(中文主页)开发的一款文件搜索工具,官网描述为“基于名称实时定位文件和目录(Locate files and folders by name instantly)”。它体积小巧,界面简洁易用,快速建立索引,快速搜索,同时占用极低的系统资源,实时跟踪文件变化,并且还可以通过http或ftp形式分享搜索。

注意:
- 只搜索文件名,不能搜索文件内容;
- 只适用NTFS文件系统,不适合FAT32;
- 完美支持中文(自V1.2.x开始)。

二、初级教程:Everything的基本用法 ↗

2.1 下载与安装

下载链接:
  官方下载页 (无论下载Everything还是其他任何软件,都推荐到官方网站)
版本选择:
  普通用户推荐稳定版:Everything-1.2.1.371 安装包 (334 KB) | 便携版 (272 KB)
  高级用户可下载最新测试版:官方下载
  安装或解压Everything,即可开始使用。

2.2 首次运行 ↗

Everything在第一次运行时,会建立索引数据库。但你丝毫不用担心,其速度极快,生成的索引文件极小!看看本文下面的回复,你会充满信心。亲身体验之后,你或者也会为其速度震惊。或者,你根本没感觉到它需要建立索引。
索引之后,简洁的程序界面呈现在你的面前,程序状态栏中还会显示索引的文件数量。看到这个数字,你是否惊奇Everything的神速呢?

2.3 基本搜索 ↗

尽管Everything还处在英文界面,但这并不影响你的基本使用。只须在搜索框中,输入几个字母或汉字,搜索结果就会实时呈现在你的眼前。然后,可以直接双击某条结果,打开文件。也可以直接在结果中进行复制、删除等常见操作。

2.4 切换为中文界面 ↗

- 下载:xbeta简中语言包(链接)(推荐)或官方多语言包(链接);
- 解压:解压语言包内的Everything.lng到程序目录;
- 重启Everything(如果需要);
- 菜单:Tools→ Options→ General→ Language→ 简体中文。

说明1:官方多语言包 vs xbeta简中语言包
  - 前者包括了简体中文在内的更多种语言;当然,体积更大。
  - 前者的简体中文,也是来自xbeta的翻译;
  - 据网友反映,前者存在默认识别为日文的bug,所以,推荐xbeta自行发布的简中语言包;
  - 后者更新更加及时。

说明2:
  切换语言后,需要重启Everything才能看到效果。而点击Everything窗口的关闭按钮后,它只是缩小为托盘图标,并没有真正关闭,所以,要右键退出。

2.5 视频演示 ↗

视频Flash演示:(Wink录制,500×320, 126KB)

三、Everything搜索技巧 ↗

3.1 高效搜索之“与”“或” ↗

技巧:在Everything的搜索框中可以输入多个关键词,以空格分开,表示搜索结果要包括全部关键词。大家肯定对这种做法不会陌生,因为它正是搜索引擎的惯例。

举例:键入(不包括引号,下同)“李白 北京 08 jpg”,可以快速找出某些照片。

技巧:对应“与”的还有“或”(OR)运算,用半角竖线表示:|。当你不确信关键词的准确描述时,这种方式非常有用。

举例:“jpg 李白|libai 北京 08”、“免费|freeware”……

引伸:既然空格表示“与”,那么如何表示真正的空格呢?很简单,加英文半角引号,比如”program files”。

3.2 正则表达式 ↗

Everything支持正则表达式,或者说,支持一些简单的正则表达式。但对大多数用户而言,这已经足够了!Everything支持的正则表达式有:
| () ? * + . [] [^] ^ $ {m,n}

详见官方FAQ(英文|中文翻译)。鸣谢朱晨刚、rex。

3.3 指定搜索范围 ↗

默认情况下,Everything索引、搜索所有本地NTFS磁盘的所有目录。但是你可以通过如下方式,限定搜索范围,以得到更易用的结果列表。

- 希望Everything永不索引某个磁盘,请在“选项”-“NTFS磁盘”中,选定相应盘符,取消“搜索本卷”或“包含在数据库中”。(注:可以取消前一项,这样后一项就自动变灰——但没发现这种做法与只取消后一项的差别。大家可以研究一下!)

- 希望永远排除某些目录,可以在“选项”-“排除列表”中设定。和上条方法一样,确认之后Everything会重新生成索引。

- 希望Everything只搜索某个目录,可以在资源管理器或Total Commander中,右击该目录,在弹出菜单上选“Search Everything…”。这时你会看到Everything的搜索框中,出现了带引号的目录名。
Everything context menu

- 与上一方法相同,只是不用右击目录,而是直接输入带引号的目录名,再输入搜索关键词。需要注意的是:目录名一定是完整路径,且用半角双引号括起来,不能选中“使用正则表达式”。

- 还有一种方法,使用起来要头脑更清楚才行。比如,设定“匹配路径”后,输入 files/ .exe,看看搜到了什么结果,想想这是为什么。

3.4 网络分享 ↗

Everything内置了HTTP、ETP/FTP服务器。这意味着,你可以用它当作简单的服务器来用。何况,它的HTTP分享,仍然提供了强大的搜索功能。

HTTP分享:点击菜单“工具”-“HTTP服务器”后,就可以在浏览器访问 http://localhost 或输入本机IP进行访问了。在HTTP中,它的搜索功能一样强大。因此,你可以把它加入Firefox等浏览器的自定义搜索中,更加方便的进行搜索。
[Everything HTTP服务器]
[Everything HTTP搜索]

FTP功能类似,但不具备搜索功能。

相比而言,因为浏览器更为常用,并且支持搜索,默认的UTF-8编码识别率更高,所以推荐HTTP方式分享。无论是HTTP还是FTP,其端口、用户名、密码都是可以设定的。这样,你就可以在局域网内更放心的分享文件了。

除了与朋友分享之外,在文件服务器上运行Everything,然后用户就可以通过浏览器快速搜索了。这是一个很好的应用。

四、Everything与其他程序集成 ↗

Everything如此好用,所以很多网友探索了它与其他程序的集成方法,汇总如下。个人观点是,Everything与TC的集成具有很高实用性;另外几种集成可供参考和启发。

4.1 Everything与Total Commander集成 ↗

a. 双向集成的目标

  所谓Everything与Total Commander集成,到底指什么?善用佳软的实际使用中,实现了如下双向集成:
  ① 从TC到Everything:在Total Commander中,按下ctrl+alt+f则打开Everything进行搜索;
  ② 从Everything到TC:在Everything搜索结果上,双击目录,或在文件上右键菜单“打开路径”,则Total Commander进入此目录。需要说明的是,目前TC只能打开该目录,但不能自动选中搜索结果。

b. 从TC到Everything的集成方法

  依靠自己:“自己动手,丰衣足食”,虽然效率不一定高,但这是最可靠的方法,即利用Total Commander的标准功能调用Everything。其实现手段有多种,原理和视频操作可参见《TC学堂》中《第7讲: TC快捷无极限》中相关内容,比如“4. 外部程序化为TC扩展命令”。
  依靠TC作者:最理想的方案当然是,TC作者针对Everything提供专门的、更优的集成方案。但是,坚持自己原则的Ghisler认为:尽管Everything效率极高,但由于NTFS格式限制,不具有通用性,所以,不会官方集成。
  依靠雷锋叔叔:除了TC作者,你还会期望网络上某个热心人开发一款相应插件。果然,俄罗斯网友为TC开发了FSE插件。优点:可以把搜索结果输出到TC的窗口里面处理。缺点:目前仅支持ASCII字符,即不支持中文。(作者表示,将在 Locate 支持Unicode之后,修复此bug。)所以,最终结论是:中文用户暂不推荐。

c. 从Everything到TC的集成方法 ↗

  以下内容由网友dracodoc于2008-11-18 1:17补充。Everything集成Total Commander

这次更新不仅仅是语言包,更重要的是可以支持其他文件管理器,已经可以和total commander集成了。Everything FAQ有介绍。

我的修改:
explore_folder_command=$exec(“%SystemRoot%explorer.exe” /n,/e,”%1″)
explore_folder_path_command=$exec(“%SystemRoot%explorer.exe” /n,/e,/select,”%1″)
open_folder_path_command=$exec(“d:appwincmdTOTALCMD.EXE” “$parent(%1)”)
open_file_command=$exec(“%1″)
open_folder_command=$exec(“d:appwincmdTOTALCMD.EXE” “%1″)

explore部分不用变,保留第二种选择。需要在tc里设定只打开一个tc实例,我试过用tc命令行的/o参数来不打开第二个实例,但是everything不认。
现在双击找到的文件会打开,双击目录会激活tc跳到该目录(如果你想设定在左边,右边或者新建一个tab可以尝试加上tc的命令行参数,不一定能用),右键选择文件,open path会用tc打开文件所在目录。
再在tc里或者其他全局hotkey设定程序里设定everything的激活热键就可以了(我不喜欢一直开着,随用随启动并不慢)

需注意的是,上述功能只适用于v1.2.0.323b及以后版本,请检查你的程序,或下载最新beta版。低版本Everything无法识别上述ini内容,会强行删除。“在tc里设定只打开一个tc实例”的做法有2种。一是图形化操作(推荐):配置 → 操作方式 → 主程序 → 只允许一个TC运行。二是直接在wincmd.ini中的[Configuration]段增加一句 onlyonce=1,并重启TC。

4.2 Everything代替Windows默认搜索 ↗

Windows自带的搜索程序功能不错,但速度偏慢。如果你希望把“开始”菜单中的搜索替换为Everything(或其他搜索软件),可以用修改工具RerouteXPSearch进行设置。软件小巧,使用容易,LifeHacker、电脑玩物、小众软件先后都有介绍,此处从略。

4.3 Everything与Firefox集成 ↗

因为Everything自带了HTTP服务器功能——当然也拥有同样出色的搜索功能——因此,可以通过浏览器进行本地或网络计算机的搜索。当然,有一个前提:搜索目标机上Everything一直打开并且启用HTTP服务器。如果认为输入网址不方便,也可以集成的到浏览器的搜索框中。比如,Firefox可通过扩展Add to Search Bar加入到工具栏的搜索框引擎(可设定用户名/密码以保护安全),详见电脑玩物文章。

五、其他补充

5.1 everything的速度 ↗

Everything搜索工具的最大优点是速度。其速度不是快,是极快;用户不是满意,而是震惊。

第一个快速体现在索引速度。官网称,1分钟可索引100万个文件。笔者的NTFS文件系统共40G/近4万个文件,第一次启动时,根本没有感觉到建立索引需要时间。这种快速,是因为Everything的索引无需逐一扫描硬盘文件,而是直接读取NTFS文件系统的USN日志。这当然是既省力,又合理的做法。

第二个快速体现在搜索速度。在搜索框中键入字符后,搜索结果——或许称为过滤结果更准确——实时呈现。

总起来看,多篇测评和试用者认为,其速度超过了以前备受好评的Locate32。是否真有这么快?请各位读者反馈试用结果。目前收到的反馈都证明了这一点,对有些网友而言,速度已经快到令人震惊,甚至是愤怒了:凭什么可以这么快!

5.2 Everything资源占用 ↗

总起来讲,占用资源很少。
- 从安装(实际解压即可)来看,真正需要的只有一个主文件exe,约0.5MB。
- 索引数据库极小。笔者60G硬盘,索引文件0.7MB。
- 占用内存少,笔者使用为7MB。

5.3 Everything数据库更新 ↗

- 没有所谓更新频率的设定,因为更新是自动的。
- 每次重启Everything,都会自动更新;
- 每次设置Everything(比如设定排除列表)之后,都会自动更新;
- Everything运行时,会实时更新索引数据库。

5.4 Everything与windows管理员权限问题

问题1:非管理员用户,如何使用Everything?
  Everything的运行需要管理员权限[1] [2]。但有时出于安全考虑,不应该(或不能)以管理员身份登录Windows。如何解决这一冲突呢?
思路1:权限法:
  “解铃还须系铃人”。如果认为此问题是windows的权限问题,则需要寻找通用的权限解决方案。比如:
  - Windows系统具备的run as。
  - 第3方软件,如 RunasSpc:方法;
  - 第3方软件,如 CPAU:主页、方法。

思路2:服务法:
  “解铃还须系铃人”。如果认为此问题是Everything的问题,则请到官方论坛搜索答案、向最新beta版寻求答案。论坛中提到:未来或许可以通过服务来解决。而v1.2.1.451a的更新说明中显示:此功能已具备(added service parameters option)。
  下载v1.2.1.451a,关闭目前运行的Everything。稳妥起见,不妨也把其他db、xml、ini文件删除,即从零开始一个Everything程序。
  然后,运行 d:\soft\everything\Everything.exe -install_service ,就会增加Everything对应的服务了。说明:我在WinXP下,试图以非管理员身份运行 d:\soft\everything\Everything.exe -install_service ,似乎未成功安装服务——请大家帮助再次确认。
  (善用佳软于2010-03-25再次测试通过,WinXP SP2,Everything v1.2.1.451a)
[image] [image]

问题2:
  以管理员身份运行Everything后,在搜索结果中双击exe运行其他程序,会继承管理员权限。如何避免?
答:
  暂无办法。

问题3:
  Win7下面不能自启动的问题。
答:
  不太了解,欢迎其他网友补充。

六、结论 ↗

如果你经常需要按照文件名进行快速搜索,并且磁盘用了NTFS文件系统,则Everything是首荐工具。如果你需要远程搜索其他计算机上的文件,那么Everything的服务器共享功能更为适合。总之,这款不到1MB的搜索利器,很值得收藏试用。

附录 ↗

1. 一个好软件是如何被大众了解的? ↗

我一直对此传播过程充满好奇。我看到的Everything传播是这样的:lifehacker于9月25日发文介绍;网友读过上文后于26日在DonationCoder论坛发文;10月25日左右我读了DC文章并访问官网、联系作者并于10月28日得到作者回复。然后,11月1日freewaregenius发表了Everything: small, lightning fast desktop search for NTFS drives,簡睿隨筆 《科技篇》读过上文后于11月2日写了用Everything在電光石火間找到迷失的檔案(新址)。于是,我也在翻译完成之前先发此文,以便合力宣传everything。
  
其他网友的介绍文章:
  * 電腦玩物:Everything 取代 Windows 內建搜尋,超快速檔案檢索工具
  * 小众软件:Everything – 快速飞快的文件搜索
  * 异次元世界:搜索速度快得让你震惊!极为优秀的免费文件搜索工具Everything中文绿色版下载

2. 补充两款水木社区网友原创的同类软件 ↗

cygwin的FileFinder,和bbinn的Winlocate2,这两位都是我很敬佩的高手。两款软件也是友好竞争的关系,都是小巧、免费的佳作。bbinn还有一款文件查重小软件FindDump,也在上面的贴子中。

3. 文章更新记录 ↗

2013-06-18:增加最新中文语言包。
2010-03-25:增加Everything运行时关于管理员权限问题。
2009-02-21:补充Everything与其他程序的集成;为本文增加目录。
2009-02-18:软件升级到Everything-1.2.1.358b,提供了新选项:搜索时指定排除目录及文件(支持通配符)。同步更新了 中文语言包。
2009-02-12:v1.2beta发布,Everything 集成Total Commander,真好!
2009-02-09:补入其他网友的相关介绍链接
2008-11-17:语言包已由官方发布;善用佳软提供语言包txt文本,供有兴趣者参考和改进。
2008-11-10:更新语言包,更新本文30%内容;
2008-11-03:初稿


原文连接:http://xbeta.info/everything-search-tool.htm

Everything---搜索神器的安装方法 Everything--搜索神器的安装方法 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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Everything 1.5版本效率优化指南:从基础配置到高阶应用 本文系统介绍Everything 1.5版本的高效使用方法。基础部分涵盖软件部署方案(安装版/便携版/绿色版的选择)、核心配置技巧(索引范围设置、权限优化)以及32种搜索语法体系(从基础精确匹配到高级正则表达式)。重点解析1.5版本三大创新功能:拼音搜索(支持全拼/简拼混合输入)、全文检索(突破文件名限制直接搜索内容)和文件预览(60+格式免打开查看)。通过详细的操作流程图、参数配置表和实战案例,帮助用户实现从秒级搜索到精准文件管理的效率跃

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