uboot 中内存测试,内存检测方法

【x3m】 ddr稳定性测试 在DDR参数已经相对稳定了后,在长稳、高低温等长稳测试中,可能会发生一些随机的Kernel panic,每次panic的位置不同,且panic的位置多在Kernel的通用代码中。DDR长稳测试中经常使用stressapptest做内存压力测试,开发中遇到怀疑有DDR故障的板子也可以使用stressapptest做一下测试,确认ddr问题。比如下图中的错误地址,地址的最高24位由ffffff变成了fff7ffb,说明在bit52和bit59发生了翻转,这种问题经常在高低温测试中遇到。 阅读详情

DDR内存子系统常见硬件错误及Uboot中检测流程

在 U-Boot中,Denx(U-Boot的开发商)针对常见的DDR内存故障进行了严格的检测处理,下图描述了该检测处理过程的三个步骤:检测数据线、地址线和DDR物理存储部件,主要涉及这三个步骤的处理过程和方法,对于DDR子系统,是很容易出故障并且是很难debug检测出来的,而Denx所针对 DDR内存故障设计的检测方法是非常严谨,值得学习研究的。

下面主要是相关的检测处理思路及问题:

1、为什么先检测数据线?

因为如果数据线是断开的,那么一切无从谈起!接下来是检测地址线,只有数据线和地址线都通过,检测内存的存储单元才有意义,这样的流程也利于分割定位问题。上面testing sequence框图将整个检测过程分成三大步,用三个虚线方框表示。

2、数据线的连接错误

数据线的连接可能存在两种错误,一种是被断开,另一种布线或生产造成互相短路。

3、如何检测数据线的连接错误

Denx 设计的数据线检测算法还是很Tricky和精秒的,整个处理流程如下例子:如果是两根数据线,只需要写入并读出一个pattern=0b01(0b开头表示二进制数)就能判断它们是否短路或断开。很明显,大部分的嵌入式平台不止两根数据线,我们以64位地址线为例,pattern = 0b101010101010101010.... 能检测出奇偶位之间的数据错误。如果这个错误被排除,每两根数据线组成一组(这是理解下一个pattern的关键),再用相同的办法,检测每相邻两组之间是否有短路,就得到第二个pattern,就是 0b110011001100...... 依次类推,以4根数据线为一组,8根线为一组,相继得到共6个pattern,分别是 0xaaaaaaaaaaaaaaaa,0xcccccccccccccccc,0xf0f0f0f0f0f0f0f0,0xff00ff00ff00ff00,0xffff0000ffff0000,0xffffffff00000000。只要相继写入并读出这6个pattern就能验证是否存在数据线交叉短路错误。

4、如何检测数据线与板上其它信号线交叉短路或断路

取以上6个paatern的反码,总共12个pattern就能检测到每一位都可以写入和读出0和1。

5、什么是floating buses错误

floating buses会“欺骗”测试软件,如果测试软件写入并很快读出一个值的时候,写操作会跟数据线上的电容充电,总线会短暂的保持它的状态。当测试软件读操作时,总线会返回刚写入的值,即使实际上该数据线是断路的。

6、如何检测数据线的floating buses错误

检测floating buses错误的算法不复杂,在写入和读回之间再插入一次对不同地址写入不同值的操作。例如,X写入X1位置,Y写入Y1位置,再从X1位置读出X值则表示floating buses错误不存在。

7、地址线的错误

如果地址线存在错误,其症状是地址空间中的两个不同位置被映射到同一物理存储位置。更通俗地讲,就是写一个位置却“改变”了另一个位置。

8、地址线的错误检测

地址线的错误检测相对简单,其算法是:

1)、将地址的值作为内容写入该地址处,汇编的表示方法是 (addr) = addr。即将地址值写到地址对应的空间里,这样确保每一个位置的内容不同。

2)、依次将内存基地址的某一根地址线的值翻转(flip/toggle)得到某个地址,从该地址取值,如果该值和基地址的值相等,则表示某一位地址线有问题。

这个算法的特点是每次只检测一根地址线,方法简单有效。

9、存储单元的错误

以上数据线和地址线的检测都是检测布线或工厂生产的错误,而存储单元的检测则是真正对DDR内存芯片的检测。内存芯片的常见错误是bit-stuck,简而言之,就是让它是0,它偏为1,让它为1,它偏为0,检测方法也很简单,就是用不同的pattern去写尽可能所有的地址并读回比较。有一些常用的 pattern如0x5555, 0xAAAA等。

10、几个简单的检测DDR故障的方法

上面的DDR检测算法,虽然全面,但是耗时比较长,常常需要好几个小时,在Uboot命令行下也有几个简单的命令可以检测常见内存故障,如下所示:

1)、mtest addr lenth pattern

这个命令需要注意,DDR在Uboot启动后被映射到了0地址,但是uboot的代码和堆、栈空间0x10000000处开始,这些空间是不能被刷的,否则就挂死了。

2)、复制NOR flash的内容到内存中,如 cp.b 0x20080000 0x7fc0 20000,然后比较 cmp.b 0x20080000 0x7fc0 20000。

3)、下载kernel image到内存中,copy NOR flash 或tftp都行,然后调用iminfo LOAD_ADDR 检测CRC错误。

第一种方法是用特定的pattern去刷DDR的空闲空间,第二种和第三种方法可以说Pattern的随机性更大一些。

当然最彻底的检测方法当然是长时间跑Linux系统,上面的方法更适用于系统不稳定时定位错误。

内存检测方法
2011年07月14日 星期四 20:59

内存检测方法

针对常见的DDR内存故障进行了严格的检测处理,下图描述了该检测处理过程的三个步骤:检测数据线、地址线和DDR物理存储部件,主要涉及这三个步骤的处理过程和方法。

下面主要是相关的检测处理思路及问题:

1、为什么先检测数据线?

因为如果数据线是断开的,那么一切无从谈起!接下来是检测地址线,只有数据线和地址线都通过,检测内存的存储单元才有意义,这样的流程也利于分割定位问题。上面testing sequence框图将整个检测过程分成三大步,用三个虚线方框表示。

2、数据线的连接错误

数据线的连接可能存在两种错误,一种是被断开,另一种布线或生产造成互相短路。

3、如何检测数据线的连接错误

Denx 设计的数据线检测算法还是很Tricky和精秒的,整个处理流程如下例子:如果是两根数据线,只需要写入并读出一个pattern=0b01(0b开头表示二进制数)就能判断它们是否短路或断开。很明显,大部分的嵌入式平台不止两根数据线,我们以64位地址线为例,pattern= 0b101010101010101010.... 能检测出奇偶位之间的数据错误。如果这个错误被排除,每两根数据线组成一组(这是理解下一个pattern的关键),再用相同的办法,检测每相邻两组之间是否有短路,就得到第二个pattern,就是0b110011001100...... 依次类推,以4根数据线为一组,8根线为一组,相继得到共6个pattern,分别是0xaaaaaaaaaaaaaaaa,0xcccccccccccccccc,0xf0f0f0f0f0f0f0f0,0xff00ff00ff00ff00,0xffff0000ffff0000,0xffffffff00000000。只要相继写入并读出这6个pattern就能验证是否存在数据线交叉短路错误。

4、如何检测数据线与板上其它信号线交叉短路或断路

取以上6个pattern的反码,总共12个pattern就能检测到每一位都可以写入和读出0和1。

5、什么是floating buses错误

floating buses会“欺骗”测试软件,如果测试软件写入并很快读出一个值的时候,写操作会对数据线上的电容充电,总线会短暂的保持它的状态。当测试软件进行读操作时,总线会返回刚写入的值,即使实际上该数据线是断路的。

6、如何检测数据线的floating buses错误

检测floating buses错误的算法不复杂,在写入和读回之间再插入一次对不同地址写入不同值的操作。例如,a写入A位置,b写入B位置,再从A位置读出a值则表示floating buses错误不存在。

7、地址线的错误

如果地址线存在错误,其症状是地址空间中的两个不同位置被映射到同一物理存储位置。更通俗地讲,就是写一个位置却“改变”了另一个位置。

8、地址线的错误检测

地址线的错误检测相对简单,其算法是:

1)将地址的值作为内容写入该地址处,汇编的表示方法是*addr = addr。即将地址值写到地址对应的空间里,这样确保每一个位置的内容不同。

2)依次将内存基地址的某一根地址线的值翻转(flip/toggle)得到某个地址,从该地址取值,如果该值和基地址的值相等,则表示某一位地址线有问题。

这个算法的特点是每次只检测一根地址线,方法简单有效。

9、存储单元的错误

以上数据线和地址线的检测都是检测布线或工厂生产的错误,而存储单元的检测则是真正对DDR内存芯片的检测。内存芯片的常见错误是bit-stuck,简而言之,就是让它是0,它偏为1,让它为1,它偏为0,检测方法也很简单,就是用不同的pattern去写尽可能所有的地址并读回比较。有一些常用的pattern如0x5555,0xAAAA等。

10、几个简单的检测DDR故障的方法

上面的DDR检测算法,虽然全面,但是耗时比较长,常常需要好几个小时,在Uboot命令行下也有几个简单的命令可以检测常见内存故障,如下所示:

1)mtest addr lenth pattern

这个命令需要注意,DDR在Uboot启动后被映射到了0地址,但是uboot的代码和堆、栈空间0x10000000处开始,这些空间是不能被刷的,否则就挂死了。

2)复制NOR flash的内容到内存中,如cp.b 0x20080000 0x7fc0 20000,然后比较cmp.b 0x20080000 0x7fc0 20000。

3)下载kernel image到内存中,copy NOR flash 或tftp都行,然后调用iminfo LOAD_ADDR 检测CRC错误。

第一种方法是用特定的pattern去刷DDR的空闲空间,第二种和第三种方法可以说Pattern的随机性更大一些。

当然最彻底的检测方法当然是长时间跑Linux系统,上面的方法更适用于系统不稳定时定位错误。

      具体代码实现如下:


static void move64(unsigned long long *src, unsigned long long *dest)

{

*dest = *src;

}

 

/*

 * This is 64 bit wide test patterns.  Note that they reside in ROM

 * (which presumably works) and the tests write them to RAM which may

 * not work.

 *

 * The "otherpattern" is written to drive the data bus to values other

 * than the test pattern.  This is for detecting floating bus lines.

 *

 */

const static unsigned long long pattern[] = {

0xaaaaaaaaaaaaaaaaULL,

0xccccccccccccccccULL,

0xf0f0f0f0f0f0f0f0ULL,

0xff00ff00ff00ff00ULL,

0xffff0000ffff0000ULL,

0xffffffff00000000ULL,

0x00000000ffffffffULL,

0x0000ffff0000ffffULL,

0x00ff00ff00ff00ffULL,

0x0f0f0f0f0f0f0f0fULL,

0x3333333333333333ULL,

0x5555555555555555ULL

};

const unsigned long long otherpattern = 0x0123456789abcdefULL;

 

/* 数据线检测 */

static int memory_post_dataline(unsigned long long * pmem)

{

unsigned long long temp64 = 0;

int num_patterns = sizeof(pattern)/ sizeof(pattern[0]);

int i;

unsigned int hi, lo, pathi, patlo;

int ret = 0;

 

for ( i = 0; i < num_patterns; i++) 

{

move64((unsigned long long *)&(pattern[i]), pmem++);

/*

* Put a different pattern on the data lines: otherwise they

* may float long enough to read back what we wrote.

*/

/* 预防floating buses错误 */

move64((unsigned long long *)&otherpattern, pmem--);

move64(pmem, &temp64);

 

#ifdef INJECT_DATA_ERRORS

temp64 ^= 0x00008000;

#endif

 

if (temp64 != pattern[i])

{

pathi = (pattern[i]>>32) & 0xffffffff;

patlo = pattern[i] & 0xffffffff;

 

hi = (temp64>>32) & 0xffffffff;

lo = temp64 & 0xffffffff;

 

post_log ("Memory (date line) error at %08x, "

 "wrote %08x%08x, read %08x%08x !\n",

 pmem, pathi, patlo, hi, lo);

ret = -1;

}

}

return ret;

}

 

/* 地址线检测 */

static int memory_post_addrline(ulong *testaddr, ulong *base, ulong size)

{

ulong *target;

ulong *end;

ulong readback;

ulong xor;

int   ret = 0;

 

end = (ulong *)((ulong)base + size);/* pointer arith! */

xor = 0;

for(xor = sizeof(ulong); xor > 0; xor <<= 1) 

{

/* 对测试的地址的某一根地址线的值翻转 */

target = (ulong *)((ulong)testaddr ^ xor);

if((target >= base) && (target < end)) 

{

/* 由于target是testaddr某一根地址线的值翻转得来

   故testaddr != target,下面赋值操作后

   应有*testaddr != *target */

*testaddr = ~*target;

readback  = *target;

 

#ifdef INJECT_ADDRESS_ERRORS

if(xor == 0x00008000) 

{

readback = *testaddr;

}

#endif

                     /* 出现此种情况只有testaddr == target,即某根地址线翻转无效 */

if(readback == *testaddr) 

{

post_log ("Memory (address line) error at %08x<->%08x, "

 "XOR value %08x !\n",

testaddr, target, xor);

ret = -1;

}

}

}

return ret;

}

 

static int memory_post_test1 (unsigned long start,

     unsigned long size,

     unsigned long val)

{

unsigned long i;

ulong *mem = (ulong *) start;

ulong readback;

int ret = 0;

 

for (i = 0; i < size / sizeof (ulong); i++) {

mem[i] = val;

if (i % 1024 == 0)

WATCHDOG_RESET ();

}

 

for (i = 0; i < size / sizeof (ulong) && ret == 0; i++) {

readback = mem[i];

if (readback != val) {

post_log ("Memory error at %08x, "

 "wrote %08x, read %08x !\n",

 mem + i, val, readback);

 

ret = -1;

break;

}

if (i % 1024 == 0)

WATCHDOG_RESET ();

}

 

return ret;

}

 

static int memory_post_test2 (unsigned long start, unsigned long size)

{

unsigned long i;

ulong *mem = (ulong *) start;

ulong readback;

int ret = 0;

 

for (i = 0; i < size / sizeof (ulong); i++) {

mem[i] = 1 << (i % 32);

if (i % 1024 == 0)

WATCHDOG_RESET ();

}

 

for (i = 0; i < size / sizeof (ulong) && ret == 0; i++) {

readback = mem[i];

if (readback != (1 << (i % 32))) {

post_log ("Memory error at %08x, "

 "wrote %08x, read %08x !\n",

 mem + i, 1 << (i % 32), readback);

 

ret = -1;

break;

}

if (i % 1024 == 0)

WATCHDOG_RESET ();

}

 

return ret;

}

 

static int memory_post_test3 (unsigned long start, unsigned long size)

{

unsigned long i;

ulong *mem = (ulong *) start;

ulong readback;

int ret = 0;

 

for (i = 0; i < size / sizeof (ulong); i++) {

mem[i] = i;

if (i % 1024 == 0)

WATCHDOG_RESET ();

}

 

for (i = 0; i < size / sizeof (ulong) && ret == 0; i++) {

readback = mem[i];

if (readback != i) {

post_log ("Memory error at %08x, "

 "wrote %08x, read %08x !\n",

 mem + i, i, readback);

 

ret = -1;

break;

}

if (i % 1024 == 0)

WATCHDOG_RESET ();

}

 

return ret;

}

 

static int memory_post_test4 (unsigned long start, unsigned long size)

{

unsigned long i;

ulong *mem = (ulong *) start;

ulong readback;

int ret = 0;

 

for (i = 0; i < size / sizeof (ulong); i++) {

mem[i] = ~i;

if (i % 1024 == 0)

WATCHDOG_RESET ();

}

 

for (i = 0; i < size / sizeof (ulong) && ret == 0; i++) {

readback = mem[i];

if (readback != ~i) {

post_log ("Memory error at %08x, "

 "wrote %08x, read %08x !\n",

 mem + i, ~i, readback);

 

ret = -1;

break;

}

if (i % 1024 == 0)

WATCHDOG_RESET ();

}

 

return ret;

}

 

static int memory_post_tests (unsigned long start, unsigned long size)

{

int ret = 0;

 

if (ret == 0)

ret = memory_post_dataline ((unsigned long long *)start);

WATCHDOG_RESET ();

if (ret == 0)

ret = memory_post_addrline ((ulong *)start, (ulong *)start, size);

WATCHDOG_RESET ();

if (ret == 0)

ret = memory_post_addrline ((ulong *)(start + size - 8),

   (ulong *)start, size);

WATCHDOG_RESET ();

if (ret == 0)

ret = memory_post_test1 (start, size, 0x00000000);

WATCHDOG_RESET ();

if (ret == 0)

ret = memory_post_test1 (start, size, 0xffffffff);

WATCHDOG_RESET ();

if (ret == 0)

ret = memory_post_test1 (start, size, 0x55555555);

WATCHDOG_RESET ();

if (ret == 0)

ret = memory_post_test1 (start, size, 0xaaaaaaaa);

WATCHDOG_RESET ();

if (ret == 0)

ret = memory_post_test2 (start, size);

WATCHDOG_RESET ();

if (ret == 0)

ret = memory_post_test3 (start, size);

WATCHDOG_RESET ();

if (ret == 0)

ret = memory_post_test4 (start, size);

WATCHDOG_RESET ();

 

return ret;

}


Linux系统下DDR与SD卡性能测试实战指南 本文详细介绍了在Linux系统下进行DDR内存和SD卡性能测试的实战指南。通过memtester和dd等工具的使用方法,帮助开发者准确评估硬件性能,包括稳定性、吞吐量和延迟等关键指标。文章还提供了优化建议和自动化测试方案,适用于嵌入式开发和系统优化场景。 阅读详情

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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。

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pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。

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