【2025版】最新网络基础知识:50个网络故障排查与修复技巧,从零基础到精通,收藏这篇就够了!

容器云网络故障深度排查:POD访问SVC超时全解析 故障根因防御措施内核升级后模块未加载将加入桥接流量隔离部署前验证核心启示:升级后需全链路测试网络,重点检查 内核参数 → 网桥 → kube-proxy链条。 阅读详情
AI摘要

本文详细介绍了50个网络故障排查与修复技巧,覆盖从基础到高级场景,包括家庭网络和企业网络的常见问题。内容涉及确认问题根源、检查设备状态、测试网络延迟、IP配置、DNS解析、网络断点检测等,旨在帮助网络工程师快速定位并解决问题。

hello,我是网工小陈。

网络故障是每个网络工程师的日常“伴侣”,修得多了是经验,修不明白就是“灾难”。

这篇文章准备了50个实用的网络故障排查和修复技巧,每一个都针对真实场景,覆盖从家庭网络到企业级网络,让你遇到问题时不至于手足无措。

▍1-10:基础排查技巧,确认问题根源
  1. 检查网线连接:确认网线两端是否插紧,避免“网线松了”的尴尬问题。

  2. 确认设备供电:检查路由器、交换机是否通电,尤其是设备上的指示灯是否正常。

  3. 重启设备:简单的重启往往能解决很多问题,因为它可以清除缓存和死锁状态。

  4. 测试网络延迟:用ping命令测试目标IP的延迟,确认是否有丢包现象。

  5. 检查IP地址配置:确保设备的IP地址在正确的子网范围内。

  6. 确认DNS解析是否正常:使用nslookup或dig命令检查域名解析状态。

  7. 测试默认网关:ping网关IP,确认设备与网关的连接是否正常。

  8. 检查网络断点:逐跳使用tracert或traceroute,找出数据在哪一跳被丢弃。

  9. 更换网线或网口:排除物理接口问题,尤其是老旧或质量差的网线容易导致信号不良。

  10. 对比其他设备情况:如果同一网络中其他设备正常,说明问题在当前设备本身。

▍11-20:家庭网络常见问题排查
  1. 检查宽带账号状态:登录运营商平台,确认宽带是否欠费或被停用。

  2. 排查无线信号干扰:Wi-Fi信道拥堵时,尝试切换到较空闲的信道。

  3. 更换Wi-Fi频段:5GHz频段速度快但穿墙弱,2.4GHz频段更适合远距离。

  4. 确认设备黑名单设置:部分路由器可能错误地将设备加入黑名单。

  5. 更新路由器固件:旧版固件可能存在漏洞或兼容性问题。

  6. 重置路由器配置:恢复出厂设置,再重新配置网络参数。

  7. 检查宽带拨号信息:确保PPPoE账号和密码输入正确。

  8. 测试无线连接质量:使用Wi-Fi分析工具测试信号强度和干扰情况。

  9. 调整路由器位置:将路由器放置在房屋中央,减少墙体和家具对信号的阻挡。

  10. 增加无线扩展器:在大户型或多层结构的房屋中,通过无线扩展器增强信号覆盖。

▍21-30:企业网络排查的核心步骤
  1. 查看交换机端口状态:使用show interfaces命令检查接口是否up。

  2. 检查VLAN配置:确保设备所在的端口加入了正确的VLAN。

  3. 排查链路聚合问题:确认LACP协议配置是否一致,避免链路不通。

  4. 验证路由表:检查路由器的路由表,确保目标网络的路由条目存在。

  5. 测试端到端连通性:用telnet或nc检查端口连通性,排除特定服务问题。

  6. 分析流量走向:使用ip flow或NetFlow工具分析流量,定位异常流量。

  7. 确认防火墙策略:检查防火墙是否阻断了某些合法的流量。

  8. 启用日志记录:查看交换机、路由器、服务器的日志信息,获取故障线索。

  9. 排查ARP问题:使用arp -a查看是否存在错误的MAC地址映射。

  10. 检查DHCP服务:确认DHCP服务器是否正常分配地址,以及地址池是否已满。

▍31-40:高级场景下的排查技巧
  1. 分析MTU问题:调整MTU值,避免因分片问题导致的通信中断。

  2. 确认QoS配置:检查是否错误配置了流量限制或优先级策略。

  3. 诊断VPN连接问题:确认隧道状态、加密协议一致性以及认证信息。

  4. 测试跨网段流量:确保路由器之间的中继配置正确,允许多网段通信。

  5. 抓取数据包分析:使用Wireshark抓包,找出数据丢失或延迟的原因。

  6. 检查IP冲突:通过ARP检测工具排查网络中是否存在IP地址冲突。

  7. 查看网络负载:使用SNMP或监控工具检查设备CPU、内存的负载情况。

  8. 检查端口镜像配置:通过镜像端口抓包,分析交换机转发的流量是否异常。

  9. 验证静态NAT和动态NAT规则:确保地址转换规则正确生效。

  10. 测试光纤链路质量:使用OTDR(光时域反射仪)检查光纤是否有折损或断裂。

▍41-50:防止问题复发的最佳实践
  1. 定期备份配置:交换机、路由器等设备配置定期备份,方便故障恢复。

  2. 监控网络健康状态:部署网络监控工具,提前发现潜在问题。

  3. 设定阈值报警:对设备的CPU、内存、流量设置阈值报警,避免过载。

  4. 升级设备固件:定期检查设备厂商的固件更新,修复已知漏洞。

  5. 清理无用配置:移除设备中不再使用的旧配置或无效规则。

  6. 优化布线规范:定期检查机房布线,避免因乱插乱拔导致的问题。

  7. 记录问题与解决方案:将常见故障整理成手册,方便团队共享经验。

  8. 定期测试备份线路:确保主链路故障时,备份线路能够快速接管。

  9. 安全加固:使用ACL、身份认证等措施提升网络安全,减少因攻击导致的故障。

  10. 计划停机维护:制定定期的网络停机维护计划,清理缓存、升级设备。

▍写在最后

网络问题千奇百怪,但背后都有迹可循。这50个排查和修复技巧覆盖了从家庭到企业的各种场景,既接地气又专业。每次排查都是在积累经验,只要坚持总结,你也能成为“秒修网络”的高手。

黑客/网络安全学习路线

对于从来没有接触过黑客/网络安全的同学,目前网络安全、信息安全也是计算机大学生毕业薪资相对较高的学科。

大白也帮大家准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线,大家跟着这个大的方向学习准没问题。

这也是耗费了大白近四个月的时间,吐血整理,文章非常非常长,觉得有用的话,希望粉丝朋友帮忙点个**「分享」「收藏」「在看」「赞」**

网络安全/渗透测试法律法规必知必会****

今天大白就帮想学黑客/网络安全技术的朋友们入门必须先了解法律法律。

【网络安全零基础入门必知必会】网络安全行业分析报告(01)

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【网络安全零基础入门必知必会】网络安全市场分类(03)

【网络安全零基础入门必知必会】常见的网站攻击方式(04)

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【网络安全零基础入门必知必会】《计算机信息系统安全保护条例》(07)

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【网络安全零基础入门必知必会】《互联网信息服务管理办法》(10)

【网络安全零基础入门必知必会】《计算机信息系统安全专用产品检测和销售许可证管理办法》(11)

【网络安全零基础入门必知必会】《通信网络安全防护管理办法》(12)

【网络安全零基础入门必知必会】《中华人民共和国国家安全法》(13)

【网络安全零基础入门必知必会】《中华人民共和国数据安全法》(14)

【网络安全零基础入门必知必会】《中华人民共和国个人信息保护法》(15)

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黑客/网络安全学习包

资料目录

  1. 成长路线图&学习规划

  2. 配套视频教程

  3. SRC&黑客文籍

  4. 护网行动资料

  5. 黑客必读书单

  6. 面试题合集

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

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1.成长路线图&学习规划

要学习一门新的技术,作为新手一定要先学习成长路线图,方向不对,努力白费。

对于从来没有接触过网络安全的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线,大家跟着这个大的方向学习准没问题。


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2.视频教程

很多朋友都不喜欢晦涩的文字,我也为大家准备了视频教程,其中一共有21个章节,每个章节都是当前板块的精华浓缩。


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3.SRC&黑客文籍

大家最喜欢也是最关心的SRC技术文籍&黑客技术也有收录

SRC技术文籍:

黑客资料由于是敏感资源,这里不能直接展示哦!

4.护网行动资料

其中关于HW护网行动,也准备了对应的资料,这些内容可相当于比赛的金手指!

5.黑客必读书单

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6.面试题合集

当你自学到这里,你就要开始思考找工作的事情了,而工作绕不开的就是真题和面试题。

更多内容为防止和谐,可以扫描获取~

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网络故障排查常用的命令(详细) 主要用于确定网络的连通性。确定网络是否正确连接以及网络连接的状况,ping就是一个测试程序,如果ping运行正确,大体上就可以排除网络访问层、网卡、Modem的输入输出线路、电缆和路由器等存在的故障,从而直播中。 阅读详情

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我们在使用计算机的时候,有时也会出现网络链接失败的情况,甚至有时只能登录QQ,而网页却无法打开,这些情况除去病毒木马造成之外,大部分的网络出现问题无非就是以下八个方面,小编帮大家整理了八大原因以及对应解决办法:①网络硬件配置:检查网线是否插好,网卡是否启用②网络连接配置:检查网卡相关设置是否正确③DHCP服务:检查DHCP服务是否正常④DNS服务:检查DNS服务是否正常⑤HOSTS文件:检查HOSTS文件配置是否正常⑥LSP协议:检查LSP是否正确,避免LSP协议被劫持。

十年网络攻防经验 每天分享网络安全知识 7010

Wireshark 2025 从零到精通的网络抓包与协议分析实战指南

网络协议分析是理解现代计算机网络通信、进行故障排查和安全审计的核心技能。其原理在于捕获和解码流经网络接口的数据包,将底层的二进制数据流转化为可读的协议信息。这项技术的价值在于为开发者、运维工程师和安全研究员提供了网络通信的“透视”能力,将黑盒交互变为白盒,是定位API接口问题、分析网络性能瓶颈和检测异常流量的关键工具。在应用场景上,无论是调试微服务间的调用、分析网页加载缓慢的根因,还是学习TCP/IP协议栈的实际运作,都离不开抓包分析。本文聚焦于业界最强大的网络协议分析工具Wireshark,详细解析其**

weixin_34175509的博客 429

网络工程师必备:如何排查网络故障?零基础入门到精通,收藏这篇就够了

网络故障排查是网络工程师的核心技能。通过端到端测试确认故障范围,使用ping、traceroute、nslookup等基本命令检查连通性和解析;检查交换机、路由器和服务器状态;利用Wireshark等网络分析工具和Nagios、Zabbix等监控工具深入分析。网络故障可能由多种原因引起,如硬件故障、配置错误、网络拥塞等。故障会导致网络性能下降、服务中断,影响用户体验和业务运行。端到端测试:从用户终端到服务器进行测试,确认故障发生的具体位置。分段排查:将网络分段,逐步缩小故障范围。

logic1001的博客 4150

网络工程师精华篇,50种网络故障及解决方法大集合

选择"配置"中的协议如"TCP/IP协议",点击"属性"按钮,确保绑定中"Microsoft网络上的文件与打印机共享"、"Microsoft网络用户"前已经打勾了。可能在TCP/IP设置中设置了"自动获取IP地址",这样每次启动计算机时,计算机都会主动搜索当前网络中的DHCP服务器,所以计算机启动的速度会大大降低。在"选择网络服务"的左边窗口选择"Microsoft",在右边窗口选择"Microsoft网络上的文件与打印机共享",单击"确定"按钮。若该提示是使用过程中出现,检查电话是否在被人使用。

qq_43416206的博客 474

2022-04-06 RK3566 上调试百兆以太网卡YT8512C 调试记录

一、原理图 二、dts &gmac1_clkin{ clock-frequency = <50000000>; status = "okay"; }; &gmac1 { phy-mode = "rmii"; clock_in_out = "input"; snps,reset-gpio = <&gpio4 RK_PC2 GPIO_ACTIVE_LOW>; snps,reset-active-low; sn...

海月汐辰 1万+

2025计算机最吃香的几大专业,哪些好就业?(非常详细)从零基础到精通,收藏这篇就够了!

计算机类分为18个专业,计算机科学与技术、软件工程、网络工程、信息安全、物联网工程、数字媒体技术、智能科学与技术、空间信息与数字技术、电子与计算机工程、数据科学与大数据技术、网络空间安全、新媒体技术、电影制作、保密技术、服务科学与技术、虚拟现实技术、区块链工程、密码科学与技术。招生最多的热门专业有计算机科学技术、软件工程、信息安全、网络工程、物联网工程、数字媒体技术等。

Javachichi的博客 3253

使用ChIPSeeker进行ChIP-seq, ATAC-seq,cut&tag等富集峰的基因组注释

常规的下一代高通量测序(next generation sequencing, NGS)实验通常产生大量短片段(reads),通常我们需要将这些reads比对到参考基因组/转录组上,即将它们置于生物学上有意义的基因背景下,才能获得有意义的结果。一般我们认为会产生两种类型的数据(当然两者并无严格意义上的区分)

微生信 3320

Kafka副本延迟终极修复指南:从网络故障到数据一致性的完整解决方案

Apache Kafka作为分布式消息系统的核心,其副本同步机制是保障数据可靠性的关键。然而在实际运维中,99%的运维工程师都会遇到副本延迟问题,这不仅影响系统性能,更可能引发数据丢失风险。本文将从网络故障排查到数据一致性保障,为您提供完整的Kafka副本延迟修复方案。💡 ## Kafka分布式架构与副本同步机制 Kafka的分布式架构采用多数据中心部署模式,通过副本同步机制确保数据的可靠性

gitblog_00669的博客 717

OCR开发实战:如何用PaddleOCR C++版实现本地文字识别(附模型文件处理技巧)

本文详细介绍了如何使用PaddleOCR C++版实现本地文字识别,包括环境搭建、工程编译、运行时优化等全流程。重点讲解了在VS2019/VS2022环境下配置PaddleOCR的CPU推理性能优化技巧,以及模型文件处理的实际应用方法,帮助开发者高效完成OCR本地化部署。

devops8pract的博客 335

未隔离电源设备使用usb转串口调试导致串口模块爆炸烧坏事故记录

这个事就发生在前两天,我们公司的wifi模块被客户用到了咖啡机上,客户寄了一台整机给我们协助调试,还送了几包咖啡豆,本想着还能打个咖啡喝一喝的,但就在咖啡机刚寄过来第一天,就出事了。而这个事故的发生,竟然仅仅是因为同事接了个串口模块到电脑调试打印导致的。谁也想不到,这个3.3V的供电的wifi模块居然还有这么大的威力。直接将usb转TTL串口模块的转换芯片给爆开了,咖啡机也给弄坏了,据同事描述当时情况就只见到一片火光和一声巨响,状况比较惨烈,所幸的是笔记本电脑没有烧坏,但是直接给崩蓝屏了。 ...

fangye945a的博客 6195

2025网络安全学习路线,从零到精通,非常详细,推荐学习!

掌握系统化路径,少走弯路成为安全专家。本文结合2025年最新行业需求和技术趋势,为你梳理一条清晰可行的网络安全学习路径。 在开始学习前,需了解网络安全行业的主要技术方向,选择适合自己的领域:聚焦网络安全产品的开发,主要涉及:技术要求高、学习周期长,主要涉及:最符合大众对“黑客”认知的方向:对于初学者,建议从网络渗透方向入门,相对容易上手且实战性强。下面重点介绍该方向的学习路线。这是所有网络安全学习的基础阶段,基础不牢,地动山摇。重点掌握五大基础模块:• Windows:常用命令、PowerShell基础、注

logic1001的博客 820

unity人物刚体移动_Unity3D实现2D人物移动-总结篇

背景最近研究Unity3d,2d寻路的实现。所以又一次涉及到了角色坐标位移的问题。系统的对于角色鼠标点击移动这个简单问题进行整理和总结。本来就是一个简单的几何问题,结果发现已经有两个小坑,顺便填上,这里做下总结。实现需求:通过鼠标点击,控制2d角色移动,就是点哪里,角色向移动到哪里问题分解:按照时间进行动画分解,鼠标输入(动画开始)、平移(动画进行)、移动结束(动画结束)前提:这里前面的文章基本解...

weixin_39610366的博客 1277

花一万买的!2025网络安全学习路线,非常详细!

摘要: 本文系统梳理了2025年网络安全学习的三大方向(安全研发、二进制安全、网络渗透)及六个进阶阶段,重点推荐从网络渗透方向入门。学习路径涵盖基础准备(操作系统、网络协议、Web基础等)、技术深化(Web后端、协议分析、加解密)、Web安全入门(OWASP漏洞与工具)、渗透实战(内网渗透、漏洞挖掘)等核心内容,并推荐了DVWA、Hack The Box等实战平台。强调基础重要性,建议在授权环境中练习,为成为安全专家提供清晰指引。(149字)

2402_84205067的博客 1137

智能车图像处理3-入门级分析2 ---直道冲刺

PS :入门级文章适合新手,如果已经有基础可以去看进阶篇文章。

taiyuezyh的博客 4320

STM32H750VB与AD5292通讯,写入阻值后,AD5292 的阻值没有变化,如何解决?

🏆 本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏,致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因,并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者,本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路,助你早日登顶,迈向财富自由的梦想🚀!同时,欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏,更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步,Up!Up!Up!    备注: 部分问题/难题源自互联网,经过精心筛选和整理,结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验总结所得,数条可行方案供所需之人参考。

**My Coding Family** 1101

2025年Wireshark安装与实战指南:从零掌握网络抓包与协议分析

网络协议分析是理解数据如何在网络中传输、排查故障及保障安全的核心技术。其原理在于对网络流量进行捕获与解码,将原始的二进制数据流转化为可读的结构化信息,从而洞察通信细节。这项技术的价值在于为网络工程师、运维人员和安全研究员提供了透视网络行为的“显微镜”,是定位性能瓶颈、分析安全威胁和调试应用协议的基石工具。在众多协议分析器中,Wireshark凭借其全面的协议支持、强大的过滤引擎和跨平台特性,成为行业标准。本指南聚焦于Wireshark在2025年的最新安装部署与核心应用,涵盖Windows、macOS和Li

weixin_30325971的博客 470

TVBox源总失效?不如自己搭建一个!告别不稳定!手把手教你自建TVBox源,全网资源尽掌握!

🚀 TVBox源总失效?别慌!手把手教你自建TVBox源,打造一个稳定、海量、无广告的影视宝库!从此告别片荒,尽享丝滑观影体验!

XiaoqiangClub的博客 5469

2025网络安全学习路线,非常详细!推荐学习!

掌握系统化路径,少走弯路成为安全专家。本文结合2025年最新行业需求和技术趋势,为你梳理一条清晰可行的网络安全学习路径。

bdfcfff77fa的博客 909

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

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")

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程序员_大白
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