import axios from 'axios';
import qs from 'qs';
import vMessage from '@/components/messageTips';
const service = axios.create({
// 请求超时时间
// timeout: 3000
});
// service.defaults.withCredentials = true;
// 请求拦截器
service.interceptors.request.use(
async config => {
if (config.url.indexOf('login') > 0) { // 部分接口不需要验证token,如登录
// 下面5个数据 都是登陆后就放入localStorage的
let tenantToken = localStorage.getItem('tenant_token'); // token
const tenantId = localStorage.getItem('tenantId'); // 业务所需
const userId = localStorage.getItem('userId'); // 业务所需
const expTime = localStorage.getItem('exp_time'); // token失效时间点(ms)
const refreshTime = localStorage.getItem('refresh_time'); // 时间长度(ms)
if (expTime !== 'permanent') {
// 校验token有效期
let nowTime = '';
const [err, res] = await to(axios.head(`${window.projectConfig.asiaInfoUrl}/tenant/time`));
if (!err && res) {
nowTime = new Date(res.headers.date).getTime();
// 若token有效期到今日10点,refreshTime=5分钟,若用户在9:55-10:00之间仍然在调用接口,则重新获取新的token,并保存新token的信息,下次请求中携带新token,可避免用户操作过程中,突然返回登录页的尴尬
// 当前时间>失效时间-token刷新时间,获取新token,失效时间重新开始计算,此过程用户无感知
if (nowTime > expTime - refreshTime && nowTime < expTime) {
const [err2, res2] = await asyncPost('tenant/t_refresh_token', qs.stringify({
tenant_id: tenantId,
user_id: userId,
token: tenantToken
}));
if (!err2 && res2) {
tenantToken = res2.data.result.tenant_refreshToken;
localStorage.setItem('tenant_token', tenantToken);
localStorage.setItem('exp_time', res2.data.result.exp_time);
}
}
}
} else {
// 当expTime==='permanent' 不需要校验token有效期
}
config.headers.tenant_token = tenantToken;
}
return config;
},
err => {
console.log(err);
}
);
service.interceptors.response.use(
response => {
if (response.status === 200) {
return response;
} else {
// router.replace('/403');
}
},
err => {
// console.log(err.request);
if (err.request.status === 510) {
vMessage.error('token校验异常,请重新登录');
localStorage.clear();
// 退出登录时,需要将vuex中的变量全部还原为初始化值,如果用$router跳转无法还原
window.location = 'login';
// return Promise.resolve(err.response);
// return err.response;
} else {
return Promise.reject(err);
}
}
);
const formatUrl = url => {
let returnUrl = '';
if (url.startsWith('http://') || url.startsWith('https://')) {
returnUrl = url;
} else {
// 传递的url不能以 '/' 开头,否则拼接后的url会存在双斜杠,可能会导致服务器报错
if (url.startsWith('/')) {
console.error(`url=${url},此url错误,请勿以'/'开头,`);
returnUrl = 'error';
} else {
returnUrl = `${window.projectConfig.asiaInfoUrl}/${url}`;
}
}
return returnUrl;
};
// 此方法是为了方便使用axios.all
const getPromise = (url, params, config) => {
const newUrl = formatUrl(url);
if (newUrl === 'error') {
return;
}
const obj = Object.assign({
url: newUrl,
method: 'get',
params
}, config);
return service(obj);
};
const asyncGet = (url, params, config, errorExt) => {
const promise = getPromise(url, params, config);
return to(promise, errorExt);
};
// 此方法是为了方便使用axios.all
const downloadPromise = (url, params, config) => {
const newUrl = formatUrl(url);
if (newUrl === 'error') {
return;
}
const obj = Object.assign({
url: newUrl,
method: 'get',
params,
responseType: 'arraybuffer'
}, config);
return service(obj);
};
const asyncDownload = (url, params, config, errorExt) => {
const promise = downloadPromise(url, params, config);
return to(promise, errorExt);
};
// 此方法是为了方便使用axios.all
const postPromise = (url, data, config) => {
const newUrl = formatUrl(url);
if (newUrl === 'error') {
return;
}
const obj = Object.assign({
url: newUrl,
method: 'post',
data
}, config);
return service(obj);
};
const asyncPost = (url, data, config, errorExt) => {
const promise = postPromise(url, data, config);
return to(promise, errorExt);
};
// 此方法是为了方便使用axios.all
const putPromise = (url, data, config) => {
const newUrl = formatUrl(url);
if (newUrl === 'error') {
return;
}
const obj = Object.assign({
url: newUrl,
method: 'put',
data
}, config);
return service(obj);
};
const asyncPut = (url, data, config, errorExt) => {
const promise = putPromise(url, data, config);
return to(promise, errorExt);
};
// 此方法是为了方便使用axios.all
const deletePromise = (url, params, config) => {
const newUrl = formatUrl(url);
if (newUrl === 'error') {
return;
}
const obj = Object.assign({
url: newUrl,
method: 'delete',
params
}, config);
return service(obj);
};
const asyncDelete = (url, params, config, errorExt) => {
const promise = deletePromise(url, params, config);
return to(promise, errorExt);
};
// 读取本地文件
const readLocalFile = (url, params, config, errorExt) => {
const obj = Object.assign({
url: url,
method: 'get',
params
}, config);
return to(service(obj), errorExt);
};
const to = (promise, errorExt = '未知错误') => {
return promise
.then(function (data) {
return [null, data];
})
.catch(function (err) {
if (errorExt) {
Object.assign(err, { errorExt });
}
if (err.code === 'ECONNABORTED' && err.message.indexOf('timeout') !== -1) {
vMessage.error(`请求超时 [ 错误编码:${err.request.status} ]`);
} else if (err.message.indexOf('Network Error') !== -1) {
vMessage.error(`网络异常 [ 错误编码:${err.request.status} ]`);
} else if (err.request.status === 403) {
vMessage.error(`无访问权限 [ 错误编码:${err.request.status} ]`);
} else if (err.request.status === 404) {
vMessage.error(`请求资源不存在 [ 错误编码:${err.request.status} ]`);
} else if (err.request.status === 460) {
vMessage.error(`token错误 [ 错误编码:${err.request.status} ]`);
} else {
if (err.request.status !== undefined) {
vMessage.error(`系统繁忙,请稍后再试 [ 错误编码:${err.request.status} ]`);
} else {
vMessage.error('系统繁忙,请稍后再试');
}
}
return [err, undefined];
});
};
const handleStream = function (res, fileName) {
const blob = new Blob([res], { type: 'application/octet-stream' });
if (typeof window.navigator.msSaveBlob !== 'undefined') {
window.navigator.msSaveBlob(blob, fileName);
} else {
const URL = window.URL || window.webkitURL;
const objectUrl = URL.createObjectURL(blob);
const a = document.createElement('a');
// safari doesn't support this yet
if (typeof a.download === 'undefined') {
window.location = objectUrl;
} else {
a.href = objectUrl;
a.download = fileName;
document.body.appendChild(a);
a.click();
a.remove();
}
}
};
const exportObj = {
service,
to,
getPromise,
postPromise,
putPromise,
deletePromise,
asyncGet,
asyncPost,
asyncPut,
asyncDelete,
asyncDownload,
handleStream,
readLocalFile
};
export default exportObj;
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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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Vue中axios的封装
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在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
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