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我也要
如果是浏览器访问，返回错误页面
注意浏览器发送请求的请求头： 注意区别其他客户端哦比如 postman
如果是其他客户端，返回一个Json数据
原理可以参照ErrorMvcAutoConfiguration；错误处理的自动配置；
给容器中添加了以下组件
1、DefaultErrorAttributes：
2、BasicErrorController：处理默认/error请求
3、ErrorPageCustomizer：
4、DefaultErrorViewResolver：
步骤：
一但系统出现4xx或者5xx之类的错误；ErrorPageCustomizer就会生效（定制错误的响应规则）；就会来到/error
请求；就会被BasicErrorController处理；
1）响应页面；去哪个页面是由DefaultErrorViewResolver解析得到的
注意关于 @ControllerAdvice的使用，作为某个处理器
SpringBoot
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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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/)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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
Spring boot 2.x 错误处理机制 与 定制错误页面
目录 默认错误处理机制 浏览器访问 APP 访问 区分原理 错误处理机制原理 DefaultErrorAttributes BasicErrorController DefaultErrorViewResolver 定制错误页面 templates 下 404. html 4xx. html 运行测试 静态资源目录 下 本文导读 本文承接《Web 项目 tiger...
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装，使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离，降低耦合度，完成预览拍照并保存的操作
Spring Boot错误处理机制以及定制自己的错误页面
在我们使用Spring Boot的过程中肯定有遇到过发生错误的时候，这个时候可能页面上出现的就是Spring Boot默认的错误界面，有的时候我们希望能显示我们自己设置的错误界面，或者携带我们自己的错误响应参数，比如查询用户是否存在的时候，如果用户不存在，控制器可以选择抛出一个用户不存在异常，这个时候我们希望错误响应参数可以携带一个message响应参数表示用户不存在，而不是Spring Boot...
VB摄像头监控
该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等，可在创建的窗口进行控制
Spring Boot 定制错误页面/错误数据
1. springboot 默认错误处理 浏览器访问，返回一个默认的错误页面 其他客户端访问，默认响应一个json数据 springboot中的错误处理自动配置： org.springframework.boot.autoconfigure.web.servlet.error.ErrorMvcAutoConfiguration @Configuration @ConditionalOnWebApplication(type = Type.SERVLET) @ConditionalOnClass({ Serv
SpringBoot学习-part27错误处理原理&定制错误页面、数据
Postman 初步测试，错误页面 ErrorMvcAutoConfiguration 1.DefaultErrorAtrributes: 帮助我们在页面共享信息。 2.BasicErrorController: //默认处理 /error 请求 @Controller @RequestMapping("${server.error.path:${error.path:/error}}") public class BasicErrorController extends AbstractErrorC
springboot定制错误页面
Spring_Boot专栏 上一篇 主目录 下一篇 目录1 SpringBoot默认的错误处理机制2 自定制错误响应2.1 如何定制错误的页面2.2 如何定制错误的json数据2.3 将我们的定制数据携带出去 【前言】 https://github.com/ShaneHolmes...
springboot-错误处理
ErrorMvcAutoConfiguration错误处理的自动配置 如何定制错误页面 错误处理步骤: 1、ErrorPageCustomizer 发生错误，该类生效，发出【/error】请求。 @value("${error.path: / error} ") private String path = "/error";系统出现错误以后来到error请求进行处理;( web.xml注册的错误页面规则) 2、BasicErrorController 处理默认【/error】请求，返回错误视图对
一：springboot错误页面解析返回原理归纳
1：页面呈现 常见的错误页面 这个空白页面主要包括默认错误路径、时间戳、错误提示消息 和错误状态码 但如果我们使用其他的客户端（非浏览器），例如 Postman工具 发送 http://127.0.0.1:8080/noPage 请求时，默认响应客户端的是JSON数据，如下图所示 响应完整信息如上图 2：原理分析 出现上面的两种默认效果的原因是 SpringBoot容器为我们自动配置了 错误处理自动配置的 控制器ErrorMvcAutoConfiguration 我们首先看看...
09SpringBoot web 错误处理
原理 参照ErrorMvcAutoConfiguration,错误处理的自动配置给容器中添加的组件 1.DefaultErrorAttributes 2.BasicErrorController 3.ErrorPageCustomizer 4.DefaultErrorViewResolver 1.定制错误页面 有模板引擎的情况下；error/状态码; 【将错误页面命名为 错误状态码.html 放在...
SpringBoot错误处理机制
目录一、SpringBoot默认的错误处理机制1、默认效果：1）浏览器，返回一个默认的错误页面2）如果是其他客户端，默认响应一个json数据2、原理1）DefaultErrorAttributes:2）BasicErrorController：处理默认/error请求3）ErrorPageCustomizer：4）DefaultErrorViewResolver：3、步骤：1）响应页面；去哪个页面是由DefaErrorViewResolver解析得到的；二、如何定制错误响应；1、如何定制错误的页面1）有模板
【Spring Boot课程】8.错误处理
简介 错误处理机制说起来是每个网站架构开发的核心部分，很多时候我们并没有去关注他们，其实错误在我们日常访问过程中时长出现，对错误机制进行了解也是开发一个好的网站所必备的技能之一。 默认错误反馈 spring boot默认会根据不同的请求客户端，返回不同的结果： 返回一个默认的错误页面 当我们使用web访问出错的时候，会跳到这样的错误页面，其信息如下所示： Whitelabel Error Pa...
spring boot 错误处理原理
1.在ErrorMvcAutoConfiguration 自动配置内里有4个组件 1）、DefaultErrorAttributes 2）、BasicErrorController 3）、ErrorPageCustomizer 4）、DefaultErrorViewResolver 具体工作流程：ErrorPageCustomizer-->BasicErrorController-->DefaultErrorViewResolver 可以参照ErrorMvcAuto...
SpringBoot——web开发之错误处理机制
一、SpringBoot提供的默认错误处理 1、在浏览器端访问时，出现错误时响应一个错误页面： 2、在其他客户端访问时，响应json数据： 3、错误处理机制的原理，参照错误自动配置类——ErrorMvcAutoConfiguration，在错误自动配置类中，配置了以下组件： ①ErrorPageCustomizer：定制错误的响应规则 @Value("${error.path:...
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