为什么你的量子代码在VSCode中无法运行?深度解析配置陷阱

Windows下Claude Code+DeepSeek V4配置全指南 Claude Code是一款基于大语言模型的VSCode智能编程插件,其核心原理是通过HTTP协议调用兼容OpenAI API规范的后端模型服务。技术价值在于将AI代码补全、聊天交互与本地开发环境深度集成,显著提升编码效率与可维护性。典型应用场景包括Python/JavaScript项目中的自动补全、Django/React代码生成、以及企业内网环境下的私有模型接入。然而在Windows平台,因路径系统差异、GBK/UTF-8编码混用、系统代理继承及OpenAI兼容层协议偏差等底层机制问题,常出现配置静默失 阅读详情

第一章:量子编程环境的现状与挑战

当前,量子计算正从理论研究迈向工程实现的关键阶段,而量子编程环境作为连接算法设计与硬件执行的核心桥梁,其发展水平直接影响着量子应用的落地效率。尽管主流科技公司如IBM、Google和Rigetti已推出各自的量子开发平台,但整体生态仍处于早期探索期,面临工具链不完善、抽象层次低和跨平台兼容性差等多重挑战。

主流量子编程框架概览

目前广泛使用的量子编程框架包括:
  • Qiskit(IBM):基于Python,支持量子电路设计、模拟与真实设备运行
  • Cirq(Google):强调对量子门级操作的精细控制,适用于NISQ设备
  • Braket SDK(Amazon):提供统一接口访问多种后端量子硬件

典型量子程序示例

以下是一个使用Qiskit创建贝尔态的简单电路:

from qiskit import QuantumCircuit, transpile
from qiskit.providers.basic_provider import BasicSimulator

# 创建一个包含2个量子比特的电路
qc = QuantumCircuit(2)
qc.h(0)           # 对第一个量子比特应用H门,生成叠加态
qc.cx(0, 1)       # CNOT门纠缠两个量子比特
qc.measure_all()  # 测量所有量子比特

# 编译并运行在本地模拟器
compiled_circuit = transpile(qc, BasicSimulator())
print(qc.draw())  # 输出电路图
该代码首先构建贝尔态,随后通过transpile函数将电路适配至目标后端,体现了当前编程模型中手动优化的必要性。

核心挑战对比

挑战维度具体表现影响范围
硬件依赖性强需针对特定量子处理器调整电路布局降低代码可移植性
错误率高NISQ设备噪声显著,结果不稳定需集成纠错与缓解技术
调试工具匮乏缺乏高效的量子态可视化与断点机制增加开发难度
graph TD A[量子算法设计] --> B[电路编译优化] B --> C{目标后端} C --> D[超导量子计算机] C --> E[离子阱系统] C --> F[光量子芯片] D --> G[执行与测量] E --> G F --> G

第二章:VSCode中量子开发环境搭建

2.1 理解量子计算SDK与本地运行时依赖

构建量子程序前,必须正确配置开发环境。主流量子计算平台如Qiskit、Cirq和PennyLane均提供SDK,封装了量子电路构建、仿真和硬件调用接口。
核心依赖组件
  • 量子SDK:提供高级API用于定义量子门和测量操作
  • 本地运行时:支持在经典计算机上模拟量子行为
  • 编译器工具链:将高级电路转换为底层量子指令集
环境配置示例(Qiskit)

# 安装核心库
pip install qiskit qiskit-aer

from qiskit import QuantumCircuit
from qiskit_aer import AerSimulator

qc = QuantumCircuit(2)
qc.h(0)
qc.cx(0, 1)  # 构建贝尔态
simulator = AerSimulator()
该代码初始化一个2比特量子电路,并通过Hadamard门与CNOT门生成纠缠态。AerSimulator作为本地运行时,可在无硬件连接时执行状态向量仿真,是开发调试的关键组件。

2.2 安装并配置Q#开发工具包(Quantum Development Kit)

要开始使用 Q# 进行量子编程,首先需安装 Quantum Development Kit(QDK)。推荐在 Visual Studio 或 Visual Studio Code 环境中进行开发。
安装步骤
  1. 安装 .NET SDK 6.0 或更高版本
  2. 通过命令行安装 QDK 扩展:
    dotnet tool install -g Microsoft.Quantum.DevKit
  3. 在 VS Code 中安装 "Q#" 扩展包
上述命令全局安装 QDK 工具链,包含 Q# 编译器、模拟器和语言服务。参数 `-g` 表示全局安装,确保命令行可访问 `dotnet iqsharp` 和 `jupyter` 支持。
验证安装
执行以下命令启动内核:
dotnet iqsharp install
该命令注册 IQ# 内核,用于在 Jupyter Notebook 中运行 Q# 代码。成功后可通过创建 `.qs` 文件或启动 Jupyter 验证环境就绪。

2.3 配置VSCode的Python与.NET运行环境支持

安装核心扩展
在 VSCode 中启用 Python 与 .NET 开发,需先安装官方扩展。打开扩展面板搜索并安装“Python”(由微软提供)和“C# Dev Kit”。这些扩展将自动集成调试器、语言服务和项目模板。
配置Python环境
确保系统已安装 Python 解释器,可通过以下命令验证:
python --version
# 或 Linux/macOS
python3 --version
该命令输出版本号表示安装成功。随后在 VSCode 中按下 Ctrl+Shift+P,运行 "Python: Select Interpreter" 指定项目使用的解释器路径。
.NET SDK 设置
下载并安装 .NET SDK 后,执行以下命令创建测试项目:
dotnet new console -o MyApp
cd MyApp
code .
此流程初始化一个控制台应用并用 VSCode 打开,C# Dev Kit 将自动激活调试与智能感知功能,实现高效开发体验。

2.4 初始化第一个Q#项目结构与入口文件设置

创建Q#项目需借助 .NET CLI 工具。执行以下命令生成基础项目结构:
dotnet new console -lang Q# -o FirstQuantumApp
cd FirstQuantumApp
该命令利用 .NET 模板初始化包含 Program.qs 和 FirstQuantumApp.csproj 的标准项目。其中,Program.qs 为 Q# 入口文件,定义主量子操作。 项目结构如下:
  • Program.qs:核心量子逻辑文件
  • FirstQuantumApp.csproj:项目配置,声明语言和依赖
  • obj/ 与 bin/:编译输出目录
在 Program.qs 中,必须包含名为 operation main() 的入口点,作为量子程序的启动操作。运行时由宿主程序(如 C# 驱动)调用并执行。

2.5 验证环境:从Hello Quantum到简单叠加态实验

在完成量子计算环境搭建后,首先通过“Hello Quantum”程序验证系统可用性。该程序初始化一个量子比特并测量其基态:

from qiskit import QuantumCircuit, transpile, execute, Aer

# 创建单量子比特电路
qc = QuantumCircuit(1, 1)
qc.measure(0, 0)
# 模拟执行
simulator = Aer.get_backend('qasm_simulator')
result = execute(qc, simulator, shots=1024).result()
counts = result.get_counts(qc)
print(counts)  # 输出: {'0': 1024}
上述代码构建了一个仅包含测量操作的电路,用于确认量子模拟器能正确返回 |0⟩ 态。
叠加态的构建与观测
为验证量子特性,需使量子比特进入叠加态。在初始化电路后加入阿达玛门(Hadamard Gate):

qc = QuantumCircuit(1, 1)
qc.h(0)        # 应用H门,生成 (|0⟩ + |1⟩)/√2
qc.measure(0, 0)
执行结果显示约50%概率测得0和1,证实叠加态成功生成,系统具备基本量子行为模拟能力。

第三章:任务运行配置的核心机制

3.1 launch.json与tasks.json在量子程序中的作用解析

在量子计算开发中,VS Code通过launch.json和tasks.json实现对量子程序的精准控制。前者定义调试配置,后者管理预执行任务。
launch.json:调试入口配置
{
  "version": "0.2.0",
  "configurations": [
    {
      "name": "Run Quantum Circuit",
      "type": "python",
      "request": "launch",
      "program": "${workspaceFolder}/quantum_circuit.py",
      "console": "integratedTerminal"
    }
  ]
}
该配置指定启动量子电路脚本时使用Python解释器,并在集成终端运行,便于输出量子态测量结果。
tasks.json:构建与模拟任务
  • 编译量子汇编代码(QASM)
  • 调用Qiskit或Cirq进行模拟
  • 导出量子线路图作为可视化输出
通过任务联动,可实现一键编译-模拟-测量全流程自动化。

3.2 配置调试器以支持Q#模拟器的启动参数

在开发量子程序时,正确配置调试器对提升开发效率至关重要。通过设置启动参数,可定制Q#模拟器的行为,例如指定模拟器类型、启用量子资源跟踪等。
配置 launch.json 启动参数
在 Visual Studio Code 中,需修改 .vscode/launch.json 文件以传递参数至 Q# 模拟器:
{
  "version": "0.2.0",
  "configurations": [
    {
      "name": "Run Q# Simulator",
      "type": "coreclr",
      "request": "launch",
      "program": "dotnet",
      "args": [
        "run",
        "--simulator", "QuantumSimulator",
        "--trace-resources"
      ],
      "console": "integratedTerminal"
    }
  ]
}
上述配置中,--simulator 指定使用标准量子模拟器,--trace-resources 启用资源计数器,用于统计量子门和量子比特使用情况,便于性能分析与优化。
常用启动参数对照表
参数作用
--simulator QuantumSimulator使用全振幅模拟器
--trace-resources输出资源使用统计
--seed 42设置随机种子以保证结果可复现

3.3 处理常见运行时错误:从缺失目标包到模拟器超时

在自动化构建与测试流程中,运行时错误是阻碍持续集成的主要障碍。其中,**缺失目标包**和**模拟器超时**尤为常见。
缺失目标包的诊断与修复
当构建系统无法解析依赖时,通常会抛出 `Package not found` 错误。确保 go.mod 文件正确声明依赖版本:
module example/app

go 1.21

require (
    github.com/stretchr/testify v1.8.4
    google.golang.org/grpc v1.56.0
)
执行 go mod tidy 可自动补全并清理未使用依赖,避免因包缺失导致编译中断。
应对模拟器启动超时
Android 模拟器长时间无响应常触发 CI 超时。可通过预设硬件配置与加速选项优化启动性能:
  1. 启用 KVM(Linux)或 Hypervisor Framework(macOS)
  2. 使用快照(snapshot)保存初始状态
  3. 设置启动超时阈值为 180s,并重试最多两次
合理配置资源限制与重试策略,可显著提升环境稳定性。

第四章:典型配置陷阱与解决方案

4.1 路径问题:工作区根目录与源文件引用不一致

在多模块项目中,常因工作区根目录与实际源码路径不匹配导致导入失败。IDE 或构建工具可能误判相对路径的解析起点,引发编译错误。
典型错误表现
  • 编译器报错“无法找到包”或“模块未声明”
  • 自动补全功能失效
  • 运行时加载资源文件失败
解决方案示例

# 确保 go.mod 位于项目根
go mod init myproject
# 显式指定工作模块路径
go work init ./myproject
go work use ./myproject/src
上述命令显式将工作区关联到 src 子目录,使路径引用与物理结构一致。关键在于 go work use 指定真实源码位置,避免 IDE 解析偏差。
推荐项目结构
目录用途
/src存放所有源代码
/bin输出可执行文件
/pkg编译生成的包

4.2 运行时版本冲突:.NET SDK多版本共存的管理策略

在现代开发环境中,多个项目可能依赖不同版本的 .NET SDK,导致运行时版本冲突。有效管理多版本共存是保障开发稳定性的关键。
全局与局部版本控制
.NET 通过 global.json 文件实现 SDK 版本锁定,优先使用项目目录下指定版本:
{
  "sdk": {
    "version": "6.0.400",
    "rollForward": "disable"
  }
}
其中 rollForward: disable 阻止自动升级,避免意外兼容性问题。
版本共存管理策略
  • 使用 dotnet --list-sdks 查看已安装版本
  • 通过 global.json 精确控制项目所用 SDK
  • 利用 SDK 多版本并行机制,避免“降级/升级”频繁操作
推荐工作流
步骤命令/操作
查看当前 SDKdotnet --version
列出所有 SDKdotnet --list-sdks
创建版本约束dotnet new globaljson --sdk-version 6.0.400

4.3 扩展兼容性:VSCode插件之间的干扰与禁用建议

在使用 VSCode 时,多个扩展可能因资源抢占或 API 冲突导致编辑器响应迟缓甚至崩溃。常见冲突场景包括格式化工具(如 Prettier 与 ESLint)、语言服务器重复激活、快捷键覆盖等。
典型冲突示例
{
  "editor.formatOnSave": true,
  "prettier.requireConfig": false,
  "eslint.format.enable": true
}
上述配置会导致保存时 Prettier 与 ESLint 同时尝试格式化文件,引发输出不一致。应明确指定单一格式化工具,并通过 defaultFormatter 设置优先级。
推荐管理策略
  • 使用 Workspace Trust 控制敏感环境下的扩展自动启用
  • 通过 extensions.ignoreRecommendations 屏蔽项目级冲突扩展
  • 为不同开发任务创建独立的用户片段与扩展配置组合
合理禁用非必要扩展可显著提升稳定性,建议定期审查已启用列表。

4.4 权限与安全策略限制下的进程启动失败排查

在Linux系统中,进程启动失败常源于权限不足或安全策略拦截。SELinux、AppArmor等强制访问控制(MAC)机制可能阻止合法程序运行。
常见错误表现
  • Operation not permitted 尽管用户具备执行权限
  • 进程无法绑定到特权端口(如80、443)
  • systemd服务启动时报错“Permission denied”
诊断命令示例
ausearch -m avc -ts recent
该命令用于查询SELinux最近的拒绝记录,-m avc 指定匹配AVC(Access Vector Cache)消息,-ts recent 限定时间范围,帮助定位具体被阻止的操作。
权限检查流程
用户权限 → 文件属性(UID/GID, chmod) → MAC策略(SELinux context) → 容器安全上下文(如启用)
检查项命令
SELinux状态sestatus
文件安全上下文ls -Z

第五章:构建可持续演进的量子开发工作流

模块化量子电路设计
将量子算法拆解为可复用的子电路模块,提升代码可维护性。例如,在变分量子本征求解器(VQE)中,将 Ansatz 和 Hamiltonian 测量分离实现:

from qiskit.circuit import QuantumCircuit

def create_ansatz(theta):
    qc = QuantumCircuit(2)
    qc.ry(theta, 0)
    qc.cx(0, 1)
    return qc

# 可独立测试与优化
ansatz = create_ansatz(1.57)
持续集成中的量子模拟验证
在 CI/CD 流程中集成噪声模型模拟,确保每次提交不破坏核心功能。使用 GitHub Actions 调用 Qiskit Aer 模拟器执行回归测试。
  • 提交量子电路代码至仓库触发 workflow
  • 自动运行基线测试集,包含理想与噪声环境对比
  • 性能退化超过阈值时阻断合并请求
版本化量子资产管理
通过量子中间表示(如 OpenQASM)和元数据标注实现电路版本控制。建立私有量子构件库,统一管理高价值模块。
构件名称应用场景保真度(Sim)最后更新
QPE-Module-v2相位估计98.7%2025-03-10
VQE-Ansatz-A分子基态求解96.2%2025-02-28
跨平台兼容性策略

本地开发 → 中间表示导出 → 目标硬件适配层 → 实际设备执行

支持 IBM Quantum、IonQ、Rigetti 等后端切换

CentOS 7服务器初始化配置:安全加固与远程开发实战 Linux服务器初始化是构建可信执行环境的基础环节,其核心在于系统最小化、权限控制、远程访问安全与审计能力的协同设计。基于SELinux与PAM的权限模型保障‘有效用户id不是0’下的安全提权,而SSH密钥认证、sshd_config深度调优和sudo精细化授权共同构筑访问控制防线。在VMware虚拟机安装CentOS 7 Minimal的典型场景中,需规避默认服务冗余、IPv6暴露、密码策略缺失等常见风险;同时满足VSCode远程SSH连接、免密登录、集成终端等现代开发工作流需求。本文聚焦企业级安全基线落 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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