COM组件设计与应用(三)数据类型

深入掌握COM组件设计与应用 本文还有配套的精品资源,点击获取 简介:COM(Component Object Model)组件对象模型是微软开发的一种软件组件技术,它实现了不同程序间代码和资源的共享。本资料包“COM组件设计与应用.rar”旨在帮助IT开发者深刻理解COM组件的核心概念、设计原则、应用实践,并掌握关键的技术要点,如注册和反注册、IDispatch接口、聚合、错误处理以及IUnknown... 阅读详情

COM组件设计与应用(三)
数据类型

作者:杨老师

一、前言
  上回书介绍了GUID、CLSID、IID和接口的概念。本回的重点是介绍 COM 中的数据类型。咋还不介绍组件程序的设计步骤呀?咳......别着急,别着急!孔子曰:“饭要一口一口地吃”;老子语:“心急吃不了热豆腐”,孙子云:“走一步看一步吧” ...... 先掌握必要的知识,将来写起程序来才会得心应手也:-)
  走入正题之前,请大家牢牢记住一条原则:COM 组件是运行在分布式环境中的。比如,你写了一个组件程序(DLL或EXE),那么使用者可能是在本机的某个进程内加载组件(INPROC_SERVER);也可能是从另一个进程中调用组件的进程(LOCAL_SERVER);也可能是在这台计算机上调用地球那边计算机上的组件(REMOTE_SERVER)。所以在理解和设计的时候,要时时刻刻想起这句话。快!拿出小本本,记下来!

二、HRESULT 函数返回值
  每个人在做程序设计的时候,都有他们各自的哲学思想。拿函数返回值来说,就有好多种形式。
 

函数返回值返回值信息
double sin(double)

浮点数值

计算正玄值
BOOL DeleteFile(LPCTSTR)

布尔值

文件删除是否成功。如失败,需要GetLastError()才能取得失败原因
void * malloc(size_t)

内存指针

内存申请,如果失败,返回空指针 NULL
LONG RegDeleteKey(HKEY,LPCTSTR)

整数

删除注册表项。0表示成功,非0失败,同时这个值就反映了失败的原因
UINT DragQueryFile(HDROP,UINT,LPTSTR,UINT)

整数

取得拖放文件信息。以不同的参数调用,则返回不同的含义:
一会儿表示文件个数,一会儿表示文件名长度,一会儿表示字符长度
......  ......

...

......  ......

  如此纷繁复杂的返回值,如此含义多变的返回值,使得大家在学习和使用的过程中,增加了额外的困难。好了,COM 的设计规范终于对他们进行了统一。组件API及接口指针中,除了IUnknown::AddRef()和IUnknown::Release()两个函数外,其它所有的函数,都以 HRESULT 作为返回值。大家想象一个组件的接口函数比如叫Add(),完成2个整数的加法运算,在C语言中,我们可以如下定义:

      long Add( long n1, long n2 )
      {
          return n1 + n2;
      }

  还记得刚才我们说的原则吗?COM 组件是运行在分布式环境中的。也就是说,这个函数可能运行在“地球另一边”的计算机上,既然运行在那么遥远的地方,就有可能出现服务器关机、网络掉线、运行超时、对方不在服务区......等异常。于是,这个加法函数,除了需要返回运算结果以外,还应该返回一个值------函数是否被正常执行了。

      HRESULT Add( long n1, long n2, long *pSum )
      {
          *pSum = n1 + n2;
          return S_OK;
      }

  如果函数正常执行,则返回 S_OK,同时真正的函数运行结果则通过参数指针返回。如果遇到了异常情况,则COM系统经过判断,会返回相应的错误值。常见的返回值有:
 

HRESULT值含义
S_OK0x00000000成功
S_FALSE0x00000001函数成功执行完成,但返回时出现错误
E_INVALIDARG0x80070057参数有错误
E_OUTOFMEMORY0x8007000E内存申请错误
E_UNEXPECTED0x8000FFFF未知的异常
E_NOTIMPL0x80004001未实现功能
E_FAIL0x80004005没有详细说明的错误。一般需要取得 Rich Error 错误信息(注1)
E_POINTER0x80004003无效的指针
E_HANDLE0x80070006无效的句柄
E_ABORT0x80004004终止操作
E_ACCESSDENIED0x80070005访问被拒绝
E_NOINTERFACE0x80004002不支持接口


图一、HRESULT 的结构

  HRESULT 其实是一个双字节的值,其最高位(bit)如果是0表示成功,1表示错误。具体参见 MSDN 之"Structure of COM Error Codes"说明。我们在程序中如果需要判断返回值,则可以使用比较运算符号;switch开关语句;也可以使用VC提供的宏:

      HRESULT hr = 调用组件函数;
      if( SUCCEEDED( hr ) ){...} // 如果成功
      ......
      if( FAILED( hr ) ){...} // 如果失败
      ......

三、UNICODE
  计算机发明后,为了在计算机中表示字符,人们制定了一种编码,叫ASCII码。ASCII码由一个字节中的7位(bit)表示,范围是0x00 - 0x7F 共128个字符。他们以为这128个数字就足够表示abcd....ABCD....1234 这些字符了。
  咳......说英语的人就是“笨”!后来他们突然发现,如果需要按照表格方式打印这些字符的时候,缺少了“制表符”。于是又扩展了ASCII的定义,使用一个字节的全部8位(bit)来表示字符了,这就叫扩展ASCII码。范围是0x00 - 0xFF 共256个字符。
  咳......说中文的人就是聪明!中国人利用连续2个扩展ASCII码的扩展区域(0xA0以后)来表示一个汉字,该方法的标准叫GB-2312。后来,日文、韩文、阿拉伯文、台湾繁体(BIG-5)......都使用类似的方法扩展了本地字符集的定义,现在统一称为 MBCS 字符集(多字节字符集)。这个方法是有缺陷的,因为各个国家地区定义的字符集有交集,因此使用GB-2312的软件,就不能在BIG-5的环境下运行(显示乱码),反之亦然。
  咳......说英语的人终于变“聪明”一些了。为了把全世界人民所有的所有的文字符号都统一进行编码,于是制定了UNICODE标准字符集。UNICODE 使用2个字节表示一个字符(unsigned shor int、WCHAR、_wchar_t、OLECHAR)。这下终于好啦,全世界任何一个地区的软件,可以不用修改地就能在另一个地区运行了。虽然我用 IE 浏览日本网站,显示出我不认识的日文文字,但至少不会是乱码了。UNICODE 的范围是 0x0000 - 0xFFFF 共6万多个字符,其中光汉字就占用了4万多个。嘿嘿,中国人赚大发了:0)
  在程序中使用各种字符集的方法:

      const char * p = "Hello"; // 使用 ASCII 字符集
      const char * p = "你好"; // 使用 MBCS 字符集,由于 MBCS 完全兼容 ASCII,多数情况下,我们并不严格区分他们
      LPCSTR p = "Hello,你好"; // 意义同上
      
      const WCHAR * p = L"Hello,你好"; // 使用 UNICODE 字符集
      LPCOLESTR p = L"Hello,你好"; // 意义同上
      
      // 如果预定义了_UNICODE,则表示使用UNICODE字符集;如果定义了_MBCS,则表示使用 MBCS
      const TCHAR * p = _T("Hello,你好"); 
      LPCTSTR p = _T("Hello,你好"); // 意义同上

  在上面的例子中,T是非常有意思的一个符号(TCHAR、LPCTSTR、LPTSTR、_T()、_TEXT()...),它表示使用一种中间类型,既不明确表示使用 MBCS,也不明确表示使用 UNICODE。那到底使用哪种字符集那?嘿嘿......编译的时候决定吧。设置条件编译的方式是:VC6中,"Project/Settings.../C/C++卡片 Preprocessor definitions" 中添加或修改 _MBCS、_UNICODE;VC.NET中,"项目/属性/配置属性/常规/字符集"然后用组合窗进行选择。使用 T 类型,是非常好的习惯,严重推荐!

四、BSTR
  COM 中除了使用一些简单标准的数据类型外(注2),字符串类型需要特别重点地说明一下。还记得原则吗?COM 组件是运行在分布式环境中的。通俗地说,你不能直接把一个内存指针直接作为参数传递给COM函数。你想想,系统需要把这块内存的内容传递到“地球另一 边”的计算机上,因此,我至少需要知道你这块内存的尺寸吧?不然让我如何传递呀?传递多少字节呀?!而字符串又是非常常用的一种类型,因此 COM 设计者引入了 BASIC 中字符串类型的表示方式---BSTR。BSTR 其实是一个指针类型,它的内存结构是:(输入程序片段 BSTR p = ::SysAllocString(L"Hello,你好");断点执行,然后观察p的内存)


图二、BSTR 内存结构

  BSTR 是一个指向 UNICODE 字符串的指针,且 BSTR 向前的4个字节中,使用DWORD保存着这个字符串的字节长度( 没有含字符串的结束符)。因此系统就能够正确处理并传送这个字符串到“地球另一 边”了。特别需要注意的是,由于BSTR的指针就是指向 UNICODE 串,因此 BSTR 和 LPOLESTR 可以在一定程度上混用,但一定要注意:
  有函数 fun(LPCOLESTR lp),则你调用 BSTR p=...; fun(p); 正确
  有函数 fun(const BSTR bstr),则你调用 LPCOLESTR p=...; fun(p); 错误!!!
有关 BSTR 的处理函数:
 

API 函数说明
SysAllocString()申请一个 BSTR 指针,并初始化为一个字符串
SysFreeString()释放 BSTR 内存
SysAllocStringLen()申请一个指定字符长度的 BSTR 指针,并初始化为一个字符串
SysAllocStringByteLen()申请一个指定字节长度的 BSTR 指针,并初始化为一个字符串
SysReAllocStringLen()重新申请 BSTR 指针

CString 函数

说明

AllocSysString()从 CString 得到 BSTR
SetSysString()重新申请 BSTR 指针,并复制到 CString 中

CComBSTR 函数

ATL 的 BSTR 包装类。在 atlbase.h 中定义

Append()、AppendBSTR()、AppendBytes()、ArrayToBSTR()、BSTRToArray()、AssignBSTR()、Attach()、Detach()、Copy()、CopyTo()、Empty()、Length()、ByteLength()、ReadFromStream()、WriteToStream()、LoadString()、ToLower()、ToUpper()
运算符重载:!,!=,==,<,>,&,+=,+,=,BSTR
    太多了,但从函数名称不能看出其基本功能。详细资料,查看MSDN 吧。另外,左侧函数,有很多是 ATL 7.0 提供的,VC6.0 下所带的 ATL 3.0 不支持。
    由于我们将来主要用 ATL 开发组件程序,因此使用 ATL 的 CComBSTR 为主。VC也提供了其它的包装类 _bstr_t。


五、各种字符串类型之间的转换
  1、函数 WideCharToMultiByte(),转换 UNICODE 到 MBCS。使用范例:

      LPCOLESTR lpw = L"Hello,你好";
      size_t wLen = wcslen( lpw ) + 1;  // 宽字符字符长度,+1表示包含字符串结束符
      
      int aLen=WideCharToMultiByte(  // 第一次调用,计算所需 MBCS 字符串字节长度
		CP_ACP,
		0,
		lpw,  // 宽字符串指针
		wLen, // 字符长度
		NULL,
		0,  // 参数0表示计算转换后的字符空间
		NULL,
		NULL);
	
      LPSTR lpa = new char [aLen];
	
      WideCharToMultiByte(
		CP_ACP,
		0,
		lpw,
		wLen,
		lpa,  // 转换后的字符串指针
		aLen, // 给出空间大小
		NULL,
		NULL);

      // 此时,lpa 中保存着转换后的 MBCS 字符串
      ... ... ... ...
      delete [] lpa;


    2、函数 MultiByteToWideChar(),转换 MBCS 到 UNICODE。使用范例:

      LPCSTR lpa = "Hello,你好";
      size_t aLen = strlen( lpa ) + 1;
      
      int wLen = MultiByteToWideChar(
		CP_ACP,
		0,
		lpa,
		aLen,
		NULL,
		0);
      
      LPOLESTR lpw = new WCHAR [wLen];
      MultiByteToWideChar(
		CP_ACP,
		0,
		lpa,
		aLen,
		lpw,
		wLen);
      ... ... ... ...
      delete [] lpw;


    3、使用 ATL 提供的转换宏。
 

 

A2BSTROLE2AT2AW2A
A2COLEOLE2BSTRT2BSTRW2BSTR
A2CTOLE2CAT2CAW2CA
A2CWOLE2CTT2COLEW2COLE
A2OLEOLE2CWT2CWW2CT
A2TOLE2TT2OLEW2OLE
A2WOLE2WT2WW2T


上表中的宏函数,其实非常容易记忆:

2好搞笑的缩写,to 的发音和 2 一样,所以借用来表示“转换为、转换到”的含义。
AANSI 字符串,也就是 MBCS。
W、OLE宽字符串,也就是 UNICODE。
T中间类型T。如果定义了 _UNICODE,则T表示W;如果定义了 _MBCS,则T表示A
Cconst 的缩写

使用范例:

      #include <atlconv.h>
      
      void fun()
      {
          USES_CONVERSION;  // 只需要调用一次,就可以在函数中进行多次转换
          
          LPCTSTR lp = OLE2CT( L"Hello,你好") );
          ... ... ... ...
          // 不用显式释放 lp 的内存,因为
          // 由于 ATL 转换宏使用栈作为临时空间,函数结束后会自动释放栈空间。
      }

  使用 ATL 转换宏,由于不用释放临时空间,所以使用起来非常方便。但是考虑到栈空间的尺寸(VC 默认2M),使用时要注意几点:
    1、只适合于进行短字符串的转换;
    2、不要试图在一个次数比较多的循环体内进行转换;
    3、不要试图对字符型文件内容进行转换,因为文件尺寸一般情况下是比较大的;
    4、对情况 2 和 3,要使用 MultiByteToWideChar() 和 WideCharToMultiByte();
   
六、VARIANT
  C++、BASIC、Java、Pascal、Script......计算机语言多种多样,而它们各自又都有自己的数据类型,COM 产生目的,其中之一就是要跨语言(注3)。而 VARIANT 数据类型就具有跨语言的特性,同时它可以表示(存储)任意类型的数据。从C语言的角度来讲,VARIANT 其实是一个结构,结构中用一个域(vt)表示------该变量到底表示的是什么类型数据,同时真正的数据则存贮在 union 空间中。结构的定义太长了(虽然长,但其实很简单)大家去看 MSDN 的描述吧,这里给出如何使用的简单示例:

学生:我想用 VARIANT 表示一个4字节长的整数,如何做?
老师:VARIANT v; v.vt=VT_I4; v.lVal=100;

学生:我想用 VARIANT 表示布尔值“真”,如何做?
老师:VARIANT v; v.vt=VT_BOOL; v.boolVal=VARIANT_TRUE;
学生:这么麻烦?我能不能 v.boolVal=true; 这样写?
老师:不可以!因为
 

类型字节长度假值真值
bool1(char)0(false)1(true)
BOOL4(int)0(FALSE)1(TRUE)
VT_BOOL2(short int)0(VARIANT_FALSE)-1(VARIANT_TRUE)

  所以如果你 v.boolVal=true 这样赋值,那么将来 if(VARIANT_TRUE==v.boolVal) 的时候会出问题(-1 != 1)。但是你注意观察,任何布尔类型的“假”都是0,因此作为一个好习惯,在做布尔判断的时候,不要和“真值”相比较,而要与“假值”做比较。
学生:谢谢老师,你太牛了。我对老师的敬仰如滔滔江水,连绵不绝......

学生:我想用 VARIANT 保存字符串,如何做?
老师:VARIANT v; v.vt=VT_BSTR; v.bstrVal=SysAllocString(L"Hello,你好");

学生:哦......我明白了。可是这么操作真够麻烦的,有没有简单一些的方法?
老师:有呀,你可以使用现成的包装类 CComVariant、COleVariant、_variant_t。比如上面三个问题就可以这样书写:CComVariant v1(100),v2(true),v3("Hello,你好"); 简单了吧?!(注4)

学生:老师,我再问最后一个问题,我如何用 VARIANT 保存一个数组?
老师:这个问题很复杂,我现在不能告诉你,我现在告诉你怕你印象不深......(注5)
学生:~!@#$%^&*()......晕!

七、小结
    以上所介绍的内容,是基本功,必须熟练掌握。先到这里吧,休息一会儿......更多精彩内容,敬请关注《COM 组件设计与应用(四)》

 

 


注1:在后续的 ISupportErrorInfo 接口中介绍。
注2:常见的数据类型,请参考 IDL 文件的说明。(别着急,还没写那......嘿嘿)
注3:跨语言就是各种语言中都能使用COM组件。但啥时候能跨平台呢?
注4:CComVariant/COlevariant/_variant_t 请参看 MSDN。
注5:关于安全数组 SafeArray 的使用,在后续的文章中讨论。
 

COM 组件设计与应用 COM 组件设计与应用(一)——起源及复合文件 COM 组件设计与应用(二)——GUID 和 接口 COM 组件设计与应用(三)——数据类型 COM 组件设计与应用(四)——简单调用组件 COM 组件设计与应用(五)——用 ATL 写第一个组件 COM 组件设计与应用(六)——用 ATL 写第一个组件 COM 组件设计与应用(七)——编译、注册、调用 COM 组件设计与应用(八)——实现多接口 COM 组件设计与应用(九)——IDispatch 接口 for VC6.0 COM 组件设计与应用(十)——IDispatch 接口 for VC.NET COM 组件设计与应用(十一)—— IDispatch 及双接口的调用 COM 组件设计与应用(十二)——错误与异常处理 COM 组件设计与应用(十三)——事件和通知(VC6.0) COM 组件设计与应用(十四)——事件和通知(vc.net) COM 组件设计与应用(十五)——连接点(vc6.0) COM 组件设计与应用(十六)——连接点(vc.net) COM 组件设计与应用(十七)——持续性 COM 组件设计与应用(十八)——属性包 立即下载

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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")

COM 组件设计与应用(三)——数据类型

一、前言   上回书介绍了GUID、CLSID、IID和接口的概念。本回的重点是介绍 COM 中的数据类型。咋还不介绍组件程序的设计步骤呀?咳......别着急,别着急!孔子曰:“饭要一口一口地吃”;老子语:“心急吃不了热豆腐”,孙子云:“走一步看一步吧” ...... 先掌握必要的知识,将来写起程序来才会得心应手也:-)   走入正题之前,请大家牢牢记住一条原则:C...

weixin_34151004的博客 103

COM组件设计与应用(三)——数据类型

本文摘自:http://www.vckbase.com/index.php/wv/1206   一、前言 上回书介绍了GUID、CLSID、IID和接口的概念。本回的重点是介绍 COM 中的数据类型。咋还不介绍组件程序的设计步骤呀?咳......别着急,别着急!孔子曰:“饭要一口一口地吃”;老子语:“心急吃不了热豆腐”,孙子云:“走一步看一步吧” ...... 先掌握必要的知识,

jiangqin115的专栏 988

COM组件设计与应用(三)————数据类型

COM组件设计与应用(三)数据类型作者:杨老师一、前言  上回书介绍了GUID、CLSID、IID和接口的概念。本回的重点是介绍 COM 中的数据类型。咋还不介绍组件程序的设计步骤呀?咳......别着急,别着急!孔子曰:“饭要一口一口地吃”;老子语:“心急吃不了热豆腐”,孙子云:“走一步看一步吧” ...... 先掌握必要的知识,将来写起程序来才会得心应手也:-)  走入正题之前,请大家牢牢

summerlemon的专栏 601

【转载】COM 组件设计与应用(三)——数据类型

原文:http://vckbase.com/index.php/wv/1206.html COM 组件设计与应用 系列文章:http://vckbase.com/index.php/piwz?&amp;p=1 一、前言 上回书介绍了GUID、CLSID、IID和接口的概念。本回的重点是介绍 COM 中的数据类型。咋还不介绍组件程序的设计步骤呀?咳......别着急,别着急!孔子曰:“饭要一口...

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