maven使用教程

MyBatis-Plus雪花算法实战:原理、配置与分布式ID生成解决方案 在分布式系统架构中,生成全局唯一标识符(ID)是保障数据一致性与系统可扩展性的基础技术。其核心原理在于设计一种能在多节点环境下避免冲突的生成机制,常见方案包括UUID、数据库序列以及雪花算法等。雪花算法因其结合时间戳、工作机器ID和序列号的位结构设计,在保证全局唯一性的同时,实现了ID的趋势递增,这对数据库索引优化和高并发写入性能具有显著价值。该技术广泛应用于分库分表、微服务链路追踪、高并发业务流水号等场景。本文聚焦于MyBatis-Plus框架对雪花算法的集成实现,深入解析其位结构、默认配置,并针对分布式 阅读详情
一、Maven介绍
我们在开发项目的过程中,会使用一些开源框架、第三方的工具等等,这些都是以jar包的方式被项目所引用,并且有些jar包还会依赖其他的jar包,我们同样需要添加到项目中,所有这些相关的jar包都会作为项目的依赖。通常,一个 Java  EE项目所依赖的jar包会有很多。然而,这还并非是主要问题,在管理这些jar包过程中,jar包的版本往往是最令人头疼的问题。选择一个jar包的版本,需要考虑它所依赖的jar包是否支持这个版本,并且还需要确认依赖它的jar包能不能对这个版本兼容。所以,在过去的构建项目过程中,整理出这么一堆能让项目正常运行的jar包之后,这个lib目录就会变为禁区。jar包版本更新了,我们也很少会自找麻烦去触碰它。至于是不是存在冗余的jar包?能正常运行就好了嘛。。。。
Maven的出现,解决了开发过程中的这一难题。它可以对项目依赖的jar包进行管理,可以让你的项目保持基本的依赖,排除冗余jar包,并且可以让你非常轻松的对依赖的jar包进行版本升级。而这些仅仅是Maven最基本的功能, 它可以在这基础上对项目进行清理、编译、测试、打包、发布等等构建项目的工作。
 
可以说,Maven是现在Java社区中最强大的项目管理和项目构建工具,而更加值得庆幸的是,这样一个强大的工具,它的使用也是非常简单的。
 
现在,JavaEE项目使用的开源软件都可以通过Maven来获取,并且,越来越多的公司也开始使用Maven来管理构建项目了。
 
二、Maven下载安装
1、配置Java运行环境
Maven依赖Java运行环境,因此使用Maven之前需要配置Java的运行环境。下载并安装JDK,配置JDK的环境变量:
    JAVA_HOME=D:\Dev\Tool\Java\jdk1.6.0_38
    在path中加入%JAVA_HOME%\bin;
2、安装Maven
 
下载Maven最新版本的二进制zip压缩包就可以,如:apache-maven-3.0.5-bin.zip
下载完成后,解压,例如我们把解压后的文件夹放在D:\Dev\Tool\目录下。
然后,将Maven的bin目录添加到path环境变量中,我们这里就是这个目录:D:\Dev\Tool\apache-maven-3.0.4\bin
 
在Windows命令提示符下,输入mvn -v测试一下,如图:
 
这样,maven就安装完成了,就是这么简单。接下来我们先来了解一下Maven是如何来管理项目的。
 
三、Maven依赖管理
前面讲了,Maven最核心的就是对依赖jar包的管理,那么它是通过什么方式来进行管理的呢?
Maven要求每一个jar包都必须明确定义自己的坐标,Maven就是通过这个坐标来查找管理这些jar包的。
在Maven中,一个jar包的坐标是由它的groupId、artifactId、version这些元素来定义的。例如:
    <groupId>org.apache.struts</groupId>
    <artifactId>struts2-core</artifactId>
    <version>2.3.8</version>
    <packaging>jar</packaging>
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>com.yhqz</groupId>
<artifactId>p2p</artifactId>
<packaging>war</packaging>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
groupId:表明其所属组织或公司及其所属项目,命名规则为组织或公司域名反转加项目名称。
artifactId:项目的模块名,通常与实际项目名称一致。模块的命名通常为项目名前缀加模块名。
version:当前项目的版本号。
packaging:定义项目的打包方式,可选值有jar、war、pom。默认为jar
注:: 一个组织或公司都会有很多的项目,而每个项目下都会划分多个模块,在开发中我们可以灵活选择依赖某个模块。而Maven管理的jar包基本都是模块性质的项目构建出的jar包。所以,artifactId通常都是模块名,而不是项目名称。项目名称是和组织名称组合作为groupId来使用的。
 
上面的配置定义了一个Maven项目的坐标,而如果在项目中依赖这个项目时,同样是利用它的坐标来指定依赖。例如:
<project>
    ...
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.struts</groupId>
            <artifactId>struts2-core</artifactId>
            <version>2.3.8</version>
        </dependency>
    </dependencies>
    ...
</project>
 
Maven的配置文件中dependencies元素包含了所有依赖的jar包,每一个jar包依赖使用dependency元素定义。
在声明一个jar包依赖时,除了指定groupId、artifactId、version这三项基本坐标外,还可以使用使用以下元素进行配置:
scope元素:指定依赖的范围
exclusions元素:排除传递性依赖
 
Maven有以下几种依赖范围:
compile:编译依赖范围(默认值),依赖在编译、测试、运行期间都有效。
test:测试依赖范围,只对测试的classpath有效,在编译或运行时无法使用指定为test的依赖包。
provided:已提供的依赖范围,只对编译和测试的classpath有效,运行期间不会使用这个依赖。例如servlet-api,在运行时容器已经提供,不需要再重复引入。
runtime:运行时依赖范围,编译时无效,只在测试和运行时使用这个依赖。
system: 系统 依赖范围,和provided范围一致,但是provided是使用容器提供依赖,system是使用系统提供依赖,需要指定依赖文件路径。
 
传递性依赖,是指依赖包对其他包的依赖,比如,我们依赖struts2-core,而strtus2-core需要依赖xwork-core、ognl等,Maven会将这些传递性依赖同时引入项目之中。这也是Maven的一大优点,简化了我们对jar包依赖的管理。 而有时我们希望替换某个传递性依赖时,就需要使用exclusions排除掉这个传递性依赖,然后再添加我们自己要替换的依赖包。
 
例如,如下一个Maven的配置文件,pom.xml:
[html] 
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>  
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"  
    xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"  
    xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd">  
  
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>  
    <groupId>com.boya.spring</groupId>  
    <artifactId>spring_ioc</artifactId>  
    <packaging>jar</packaging>  
    <version>1.0.0</version>  
  
    <name>${project.artifactId}</name>  
    <description>Spring Ioc Sample</description>  
  
    <dependencies>  
        <!-- spring start -->  
        <dependency>  
            <groupId>org.springframework</groupId>  
            <artifactId>spring-core</artifactId>  
            <version>3.2.0.RELEASE</version>  
            <exclusions>  
                <exclusion>  
                    <groupId>commons-logging</groupId>  
                    <artifactId>commons-logging</artifactId>  
                </exclusion>  
            </exclusions>  
        </dependency>  
        <dependency>  
            <groupId>org.springframework</groupId>  
            <artifactId>spring-beans</artifactId>  
            <version>3.2.0.RELEASE</version>  
        </dependency>  
        <dependency>  
            <groupId>org.springframework</groupId>  
            <artifactId>spring-context</artifactId>  
            <version>3.2.0.RELEASE</version>  
        </dependency>  
  
        <!-- logging start -->  
        <dependency>  
            <groupId>org.slf4j</groupId>  
            <artifactId>slf4j-api</artifactId>  
            <version>1.6.4</version>  
        </dependency>  
        <dependency>  
            <groupId>org.slf4j</groupId>  
            <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>  
            <version>1.6.4</version>  
        </dependency>  
        <dependency>  
            <groupId>org.slf4j</groupId>  
            <artifactId>jcl-over-slf4j</artifactId>  
            <version>1.6.4</version>  
        </dependency>  
        <dependency>  
            <groupId>log4j</groupId>  
            <artifactId>log4j</artifactId>  
            <version>1.2.16</version>  
        </dependency>  
        <dependency>  
            <groupId>log4jdbc</groupId>  
            <artifactId>log4jdbc4</artifactId>  
            <version>1.2</version>  
        </dependency>  
  
        <!--Test start-->  
        <dependency>  
            <groupId>junit</groupId>  
            <artifactId>junit</artifactId>  
            <version>4.10</version>  
            <scope>test</scope>  
        </dependency>  
    </dependencies>  
</project>  
 
四、Maven仓库
Maven通过项目定义的坐标来管理这些依赖,而这些依赖的物理文件是通过Maven的仓库来统一管理的。
对于一个依赖坐标,它会按照如下方式反映到Maven的仓库中。
1、将groupId转化为路径:将groupId中的包名分隔符(.)转换成路径分隔符(/)。对于上面的例子就是 org.apache.struts -> org/apache/struts/
2、将artifactId转化为路径:在groupId转化的路径基础上连接artifactId。生成路径为: org/apache/struts/struts2-core/
3、将verion转化为路径:在artifactId转化的路径基础上连接version。生成路径为: org/apache/struts/struts2-core/2.3.8/
4、根据artifactId和version生成依赖包文件名:上例就是 struts2-core-2.3.8
5、根据依赖的打包方式确定文件的扩展名。对于上例它的扩展名就是.jar
 
这样根据路径和文件名就找到了这个物理文件在仓库中的位置:org/apache/struts/struts2-core/2.3.8/struts2-core-2.3.8.jar
 
Maven的仓库分为本地仓库和远程仓库。
本地仓库:是Maven在我们本机设置的仓库目录,默认目录为当前用户目录下的.m2/repository.
远程仓库包括中央仓库、私服、其他公共仓库。
中央仓库是Maven提供的远程仓库,地址是:http://repo.maven.apache.org/maven2
私服是我们为了节省带宽和时间,提升效率,在局域网架设的私有Maven仓库。
 
 
Maven在根据依赖坐标查找依赖时,首先会从本地仓库查找该依赖包,当本地仓库中没有这个依赖包时,Maven会从中央仓库查找依赖,并下载到本地仓库。 最后,在我们项目的classpath中引用本地仓库的依赖包路径。
例如,当项目只依赖strtus2-core这个依赖包时,会生成这样的classpath文件:
[html]  
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>  
<classpath>  
  <classpathentry kind="src" path="src/main/java" output="/src/main/webapp/WEB-INF/classes" including="**/*.java"/>  
  <classpathentry kind="src" path="src/main/resources" output="/src/main/webapp/WEB-INF/classes" excluding="**/*.java"/>  
  <classpathentry kind="output" path="src/main/webapp/WEB-INF/classes"/>  
  <classpathentry kind="con" path="org.eclipse.jdt.launching.JRE_CONTAINER"/>  
  <classpathentry kind="con" path="com.genuitec.eclipse.j2eedt.core.J2EE14_CONTAINER"/>  
  <classpathentry kind="var" path="M2_REPO/org/apache/struts/struts2-core/2.3.8/struts2-core-2.3.8.jar" />  
  <classpathentry kind="var" path="M2_REPO/org/apache/struts/xwork/xwork-core/2.3.8/xwork-core-2.3.8.jar" />  
  <classpathentry kind="var" path="M2_REPO/org/apache/commons/commons-lang3/3.1/commons-lang3-3.1.jar" />  
  <classpathentry kind="var" path="M2_REPO/ognl/ognl/3.0.6/ognl-3.0.6.jar" />  
  <classpathentry kind="var" path="M2_REPO/javassist/javassist/3.11.0.GA/javassist-3.11.0.GA.jar" />  
  <classpathentry kind="var" path="M2_REPO/asm/asm/3.3/asm-3.3.jar"/>  
  <classpathentry kind="var" path="M2_REPO/asm/asm-commons/3.3/asm-commons-3.3.jar"/>  
  <classpathentry kind="var" path="M2_REPO/asm/asm-tree/3.3/asm-tree-3.3.jar"/>  
  <classpathentry kind="var" path="M2_REPO/org/freemarker/freemarker/2.3.19/freemarker-2.3.19.jar" />  
  <classpathentry kind="var" path="M2_REPO/commons-fileupload/commons-fileupload/1.2.2/commons-fileupload-1.2.2.jar" />  
  <classpathentry kind="var" path="M2_REPO/commons-io/commons-io/2.3/commons-io-2.3.jar" />  
</classpath>  
其中,本地仓库目录会使用M2_REPO变量表示,因此IDE环境未配置该变量时,需在IDE中添加这个变量的classpath。
 
五、聚合与继承
一个项目通常存在多个模块,每个模块都是作为一个独立的工程存在。通过Maven配置文件可以把多个模块聚合在一起进行编译发布,并且它的聚合非常简单只需要使用<modules>元素添加模块就可以完成聚合 。我们参考struts2的pom.xml文件来看一下聚合的配置方式:
[html]  
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd">  
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>  
    <parent>  
        <groupId>org.apache.struts</groupId>  
        <artifactId>struts2-parent</artifactId>  
        <version>2.3.8</version>  
    </parent>  
    <groupId>org.apache.struts</groupId>  
    <artifactId>struts2-apps</artifactId>  
    <packaging>pom</packaging>  
    <name>Webapps</name>  
    <modules>  
        <module>blank</module>  
        <module>mailreader</module>  
        <module>portlet</module>  
        <module>showcase</module>  
        <module>rest-showcase</module>  
    </modules>  
....  
</project>  
另外,在这个项目的个各模块间通常是存在引用关系,并且每个模块会引用一些相同的依赖,Maven也提供了继承的机制来管理这些共同的依赖。你可以编写一个pom.xml文件作为父级pom配置,各个模块在自己的pom.xml中继承父级pom文件,就像上面的示例那样,使用<parent>元素标识继承的父级pom文件。
 
父级pom文件的编写:
1、父级pom文件的packaging必须是pom,它需要作为pom文件发布以便子pom继承
2、在父级pom可以使用<dependencyManagement>配置依赖管理。在<dependencyManagement>下的依赖声明不会引入实际依赖,但是可以让子模块继承依赖配置。例如,在子模块中我们只标识依赖的groupId和artifactId,它就可以根据父类的依赖管理获取这个依赖的version及exclussions等配置。
3、在父级pom中可以使用<pluginManagement>配置插件管理。作用和<dependencyManagement>类似,只不过一个管理依赖一个管理插件。
 
子模块pom文件的编写:
1、需要使用<parent>元素标识继承的父pom
2、可以使用<relativePath>标识父级pom的物理路径,子模块会直接从指定的路径加载父级pom文件,未指定该元素时,子模块将根据父级pom的坐标从Maven仓库查找
3、子模块pom可以继承父级pom中除artifactId之外的大部分配置,因此子模块的groupId、version以及依赖的version都可以省略。
 
六、Maven脚本使用
现在大部分IDE都有插件支持Maven,使用插件可以方便的构建Maven项目,如果IDE不支持Maven插件或未安装Maven插件也可以使用一个简单的批处理脚本来完成Maven项目的构建。
例如,保存下面内容,存储为bat格式的批处理文件
cd %~dp0
call mvn eclipse:clean eclipse:eclipse
 
pause
运行该文件,就会自动根据该目录下的pom.xml生成该项目的eclipse开发环境配置。

mvn clean install =打包
mvn deploy  ===发到服务器
commons-lang3-3.1.jar 附导入教程.rar commons-lang.jar是日常编程中必不可少的一个jar包,在日常java编程中,经常会使用到commons-lang.jar包,还没有准备commons-lang.jar包的用户可以前来下载使用,这里为大家提供了commons-lang3-3.1.jar 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")

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