【.NET开发者必看】7大C#拦截器应用场景,提升系统扩展性的秘密武器

ASP.NET MVC Filter过滤机制(过滤器、拦截器) 参考文章:1、https://www.cnblogs.com/webapi/p/5669057.html                   2、https://shiyousan.com/post/635835285087587126 在MVC中有一个过滤机制,可以编写为过滤器或拦截器,用于对在某个Action执行前后再执行的动作。 过滤器继承自ActionFilterAttribute类... 阅读详情

第一章:C#拦截器的核心概念与跨平台意义

C#拦截器是一种在运行时动态截获方法调用、属性访问或事件触发的机制,广泛应用于日志记录、权限验证、性能监控和事务管理等场景。其核心在于通过代理模式或编译时注入方式,在目标成员执行前后插入自定义逻辑,从而实现关注点分离与非侵入式增强。

拦截器的基本工作原理

拦截器通常依赖于反射、动态代理或源生成器技术来实现。以动态代理为例,系统在运行时生成一个继承自真实对象的代理类,重写其虚方法并加入拦截逻辑。
// 示例:使用DynamicProxy创建拦截器
public class LoggingInterceptor : IInterceptor
{
    public void Intercept(IInvocation invocation)
    {
        Console.WriteLine($"调用前: {invocation.Method.Name}");
        invocation.Proceed(); // 执行原方法
        Console.WriteLine($"调用后: {invocation.Method.Name}");
    }
}
上述代码展示了如何定义一个简单的日志拦截器,通过 Proceed() 方法控制流程继续执行。

跨平台开发中的价值

随着.NET 6+全面支持跨平台,C#拦截器在不同操作系统(Windows、Linux、macOS)下的行为一致性变得尤为重要。借助如Castle.Core.DynamicProxy等库,开发者可在多平台上统一应用拦截策略。
  • 提升代码复用性,避免重复编写横切逻辑
  • 增强系统的可维护性与可测试性
  • 支持AOP编程范式,解耦业务与辅助功能
平台支持情况推荐工具
.NET 6+完全支持Castle DynamicProxy
Blazor WebAssembly部分支持(限制反射)Source Generators
graph LR A[原始方法调用] --> B{是否被拦截?} B -->|是| C[执行前置逻辑] C --> D[调用实际方法] D --> E[执行后置逻辑] E --> F[返回结果] B -->|否| F

第二章:C#拦截器的七大应用场景详解

2.1 日志记录:实现无侵入式日志埋点

在现代微服务架构中,日志记录需在不干扰业务逻辑的前提下完成数据采集。通过 AOP(面向切面编程)机制,可实现无侵入式日志埋点。
基于注解的切面设计
定义自定义注解,标记需要埋点的方法:
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.METHOD)
public @interface LogPoint {
    String value() default "";
}
该注解用于标识目标方法,运行时通过反射获取元数据,避免修改原有业务代码。
切面逻辑实现
使用 Spring AOP 拦截带注解的方法:
@Aspect
@Component
public class LogAspect {
    @Around("@annotation(logPoint)")
    public Object logExecutionTime(ProceedingJoinPoint joinPoint, LogPoint logPoint) throws Throwable {
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        Object result = joinPoint.proceed();
        long duration = System.currentTimeMillis() - startTime;
        // 输出方法执行日志
        System.out.printf("Method %s executed in %d ms%n", joinPoint.getSignature(), duration);
        return result;
    }
}
上述切面在方法执行前后自动记录耗时,实现透明化监控。通过 ProceedingJoinPoint 控制流程,确保业务逻辑不受影响。

2.2 性能监控:自动统计方法执行耗时

在微服务架构中,精准掌握方法级执行耗时是性能调优的关键。通过AOP切面技术,可无侵入式地拦截目标方法,自动记录开始与结束时间。
实现原理
使用Spring AOP的@Around通知,在方法执行前后插入时间戳采集逻辑,并计算差值。

@Around("@annotation(com.example.Performance)")
public Object monitor(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable {
    long start = System.nanoTime();
    Object result = pjp.proceed();
    long duration = (System.nanoTime() - start) / 1_000_000; // 毫秒
    log.info("{} 执行耗时: {} ms", pjp.getSignature(), duration);
    return result;
}
上述代码通过proceed()控制原方法执行流程,System.nanoTime()确保高精度计时,避免系统时间调整干扰。
监控注解定义
  • @Performance:自定义注解,标记需监控的方法
  • 支持按类或方法粒度启用,降低性能开销
  • 结合日志系统,便于后续聚合分析

2.3 异常处理:统一拦截并封装运行时异常

在现代Web应用中,运行时异常若未被妥善处理,将直接影响系统的稳定性和用户体验。通过引入全局异常处理器,可实现对异常的集中拦截与标准化响应。
统一异常处理机制
使用Spring Boot的@ControllerAdvice注解定义全局异常处理器,拦截所有未被捕获的异常:

@ControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler {

    @ExceptionHandler(Exception.class)
    public ResponseEntity<ErrorResponse> handleGenericException(Exception e) {
        ErrorResponse error = new ErrorResponse(
            HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR.value(),
            "系统内部错误",
            System.currentTimeMillis()
        );
        return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR).body(error);
    }
}
上述代码中,@ExceptionHandler捕获所有Exception类型异常,封装为统一的ErrorResponse结构返回。其中包含状态码、错误消息和时间戳,便于前端定位问题。
异常分类响应
通过多个处理器方法区分异常类型,实现精细化控制:
  • 业务异常:返回400或自定义状态码
  • 权限异常:返回403
  • 资源未找到:返回404

2.4 权限校验:在调用前动态验证访问权限

在微服务架构中,权限校验需在请求进入业务逻辑前完成动态判定。通过引入策略引擎与上下文感知机制,系统可根据用户角色、操作类型及资源敏感度实时决策。
动态校验流程
  • 提取请求中的用户标识与目标资源
  • 查询权限策略中心获取访问规则
  • 结合环境上下文(如时间、IP)进行综合判断
代码实现示例
func CheckPermission(ctx context.Context, user string, resource string, action string) error {
    policy := getPolicyFromCache(resource)
    if !policy.Allows(user, action, ctx) {
        return ErrAccessDenied
    }
    return nil
}
该函数在调用前拦截请求,基于缓存策略执行校验。参数包括上下文、用户、资源和操作,返回错误表示拒绝访问。

2.5 缓存管理:基于方法签名的智能缓存拦截

在现代应用架构中,缓存不再仅是数据层的附属品,而是性能优化的核心组件。基于方法签名的智能缓存拦截机制,通过AOP(面向切面编程)技术,在方法调用前解析其类名、方法名及参数列表,生成唯一缓存键。
缓存键生成策略
采用方法签名结合参数哈希的方式构建缓存键,确保相同输入命中同一缓存条目:

@Cacheable(key = "#root.methodName + '_' + #user.id")
public UserDTO getUserProfile(User user) {
    return userService.fetchFromDB(user.getId());
}
上述注解中,#root.methodName 获取方法名,#user.id 提取参数属性,联合构成缓存键,避免全局命名冲突。
拦截流程与执行逻辑
  • 方法调用触发代理拦截器
  • 解析SpEL表达式生成缓存键
  • 查询Redis是否存在对应键值
  • 命中则直接返回,未命中执行原方法并回填缓存

第三章:跨平台环境下的拦截器实现策略

3.1 利用Castle DynamicProxy构建通用代理

Castle DynamicProxy 是一个强大的 AOP(面向切面编程)工具库,能够在运行时为 .NET 对象动态生成代理类,从而实现方法拦截、日志记录、事务管理等横切关注点。
核心机制:拦截器与代理生成
通过实现 `IInterceptor` 接口,可以定义在目标方法执行前后插入的逻辑。代理工厂 `ProxyGenerator` 负责创建代理实例。

public class LoggingInterceptor : IInterceptor
{
    public void Intercept(IInvocation invocation)
    {
        Console.WriteLine($"Entering: {invocation.Method.Name}");
        invocation.Proceed(); // 执行原方法
        Console.WriteLine($"Exiting: {invocation.Method.Name}");
    }
}
上述代码定义了一个日志拦截器,`invocation.Proceed()` 触发真实方法调用,前后可嵌入监控逻辑。
代理创建流程
使用 `ProxyGenerator.CreateInterfaceProxyWithTarget` 可为接口生成代理,绑定目标对象与拦截器,实现在不修改业务代码的前提下增强行为。

3.2 在.NET 6+跨平台项目中的集成实践

在构建跨平台应用时,.NET 6+ 提供了统一的运行时和SDK支持,简化了多环境部署流程。通过全局工具安装与项目文件配置,可快速集成核心组件。
项目配置示例
<PropertyGroup>
  <TargetFrameworks>net6.0;net7.0</TargetFrameworks>
  <LangVersion>latest</LangVersion>
</PropertyGroup>
上述配置启用多目标框架编译,确保在不同平台上兼容运行。TargetFrameworks 允许同时面向多个 .NET 版本,提升迁移灵活性。
依赖注入与服务注册
  • 使用内置 DI 容器注册跨平台服务
  • 通过 IHostBuilder 配置通用主机行为
  • 结合 ConfigurationBuilder 支持多环境配置源
该模式统一了Windows、Linux与macOS下的启动逻辑,增强了可维护性。

3.3 拦截器在Linux与Windows上的行为一致性保障

为了确保拦截器在Linux与Windows平台间行为一致,需统一系统调用的抽象层。不同操作系统对信号处理、文件路径分隔符及权限模型存在差异,直接影响拦截逻辑的稳定性。
跨平台路径处理
使用标准化路径解析避免因操作系统差异导致匹配失败:
// NormalizePath 统一转换路径格式
func NormalizePath(path string) string {
    path = filepath.ToSlash(path) // 转换为正斜杠
    if runtime.GOOS == "windows" {
        path = strings.ToLower(path) // Windows路径不区分大小写
    }
    return path
}
该函数通过 filepath.ToSlash 统一路径分隔符,并在Windows环境下强制小写化路径,确保规则匹配一致性。
系统行为差异对照表
特性LinuxWindows
文件监听机制inotifyReadDirectoryChangesW
路径分隔符/\ 或 /
权限检查方式chmod位检测ACL访问控制

第四章:主流框架中的C#拦截器应用示例

4.1 ASP.NET Core中使用拦截器增强Web API功能

在ASP.NET Core中,拦截器可通过中间件或动作过滤器灵活增强Web API行为。通过自定义过滤器,开发者可在请求处理前后插入逻辑,如日志记录、性能监控或权限校验。
使用ActionFilter实现请求拦截
public class LoggingFilter : ActionFilterAttribute
{
    public override void OnActionExecuting(ActionExecutingContext context)
    {
        Console.WriteLine($"请求开始:{context.HttpContext.Request.Path}");
    }

    public override void OnActionExecuted(ActionExecutedContext context)
    {
        Console.WriteLine($"请求结束:状态码 {context.HttpContext.Response.StatusCode}");
    }
}
上述代码定义了一个日志拦截器,OnActionExecuting 在控制器动作执行前触发,可用于参数验证;OnActionExecuted 在执行后调用,适合记录响应结果。
注册全局拦截器
通过在 Program.cs 中配置服务,可将拦截器应用于所有API:
  • 使用 builder.Services.AddControllers(options => options.Filters.Add<LoggingFilter>()) 注册全局过滤器
  • 也可在特定控制器或方法上添加 [TypeFilter(typeof(LoggingFilter))] 实现细粒度控制

4.2 Entity Framework Core操作拦截实现数据审计

在现代企业应用中,数据审计是保障系统安全与合规的重要手段。Entity Framework Core 提供了灵活的操作拦截机制,可通过自定义拦截器捕获数据库操作事件。
实现 IDbCommandInterceptor 接口
通过实现 `IDbCommandInterceptor` 接口,可在命令执行前后插入审计逻辑:
public class AuditCommandInterceptor : IDbCommandInterceptor
{
    public InterceptionResult<DbDataReader> ReaderExecuting(
        DbCommand command, 
        CommandEventData eventData, 
        InterceptionResult<DbDataReader> result)
    {
        // 记录SQL执行时间与用户上下文
        LogAuditEntry(command.CommandText, DateTime.Now);
        return result;
    }
}
上述代码在每次数据库读取前自动记录 SQL 命令文本和执行时间,适用于追踪数据访问行为。
结合 SaveChanges 实现变更审计
利用 EF Core 的 `ChangeTracker` 可获取实体状态变化:
  • 遍历所有被修改的实体条目(EntityEntry)
  • 提取原始值与当前值
  • 生成审计日志并持久化存储

4.3 Grpc服务调用中通过拦截器添加认证头

在gRPC调用中,拦截器(Interceptor)是实现横切关注点的理想方式,认证信息的注入便是典型场景之一。通过客户端拦截器,可以在每次RPC调用前自动附加认证头。
拦截器实现逻辑
以下Go语言示例展示如何创建一个Unary客户端拦截器,用于注入Bearer Token:

func AuthInterceptor(token string) grpc.UnaryClientInterceptor {
    return func(ctx context.Context, method string, req, reply interface{},
        cc *grpc.ClientConn, invoker grpc.UnaryInvoker, opts ...grpc.CallOption) error {
        // 将token注入请求上下文的metadata中
        ctx = metadata.AppendToOutgoingContext(ctx, "authorization", "Bearer "+token)
        return invoker(ctx, method, req, reply, cc, opts...)
    }
}
该代码将Token以authorization: Bearer <token>的形式写入metadata,服务端可从中提取并验证身份。
注册拦截器
使用grpc.WithUnaryInterceptor选项注册拦截器,所有Unary调用将自动携带认证头,实现安全透明的鉴权机制。

4.4 MAUI应用中利用拦截器解耦业务与界面逻辑

在MAUI应用开发中,随着功能复杂度上升,业务逻辑与界面代码容易高度耦合。通过引入拦截器模式,可在HTTP请求或消息传递层级统一处理认证、日志、异常等横切关注点。
拦截器实现结构
public class LoggingInterceptor : DelegatingHandler
{
    protected override async Task<HttpResponseMessage> SendAsync(
        HttpRequestMessage request, CancellationToken cancellationToken)
    {
        Console.WriteLine($"请求地址: {request.RequestUri}");
        var response = await base.SendAsync(request, cancellationToken);
        Console.WriteLine($"响应状态: {response.StatusCode}");
        return response;
    }
}
该拦截器继承自DelegatingHandler,重写SendAsync方法,在请求发出前后注入日志逻辑,无需修改原有服务调用代码。
注册与使用
  • 在MauiProgram.cs中配置HttpClient时注入拦截器
  • 多个拦截器可链式执行,形成处理管道
  • 实现关注点分离,提升代码可维护性

第五章:总结与未来发展趋势展望

云原生架构的持续演进
现代企业正加速向云原生转型,Kubernetes 已成为容器编排的事实标准。以下是一个典型的 Helm Chart 配置片段,用于部署高可用微服务:

apiVersion: v2
name: user-service
version: 1.3.0
dependencies:
  - name: redis
    version: "15.x"
    condition: redis.enabled
  - name: postgresql
    version: "12.x"
    condition: postgresql.enabled
该配置支持模块化依赖管理,提升部署一致性。
AI 驱动的运维自动化
AIOps 正在重构传统监控体系。某金融客户通过引入机器学习模型分析日志流,将故障预测准确率提升至 92%。其核心处理流程如下:
  • 采集 Prometheus 与 Loki 中的指标与日志
  • 使用 PyTorch 构建异常检测模型
  • 通过 Kafka 实时推送预警至 Slack 和 PagerDuty
  • 自动触发 Istio 流量切换实现故障隔离
边缘计算与 5G 融合场景
随着 5G 网络普及,边缘节点算力调度成为关键。下表展示了某智能制造项目中边缘集群的性能对比:
指标中心云边缘节点
平均延迟86ms12ms
带宽成本¥320/TB¥80/TB
SLA 可用性99.95%99.9%
边缘-云协同架构示意图
【AOP】ASP.NET Core中各种Filter(拦截器) 在ASP.NET Core中,Filter(过滤器)是一种强大的机制,允许你在请求处理管道中的特定阶段运行代码。这些过滤器提供了在请求的不同阶段执行逻辑的能力,比如授权、日志记录、异常处理等。ASP.NET Core 提供了多种类型的过滤器,每种类型都在请求处理管道的不同阶段运行。 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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VarIsle
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