http协议中有关http头的技术资料

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一、基础篇
   HTTP(HyperTextTransferProtocol)是超文本传输协议的缩写,它用于传送WWW方式的数据,关于HTTP协议的详细内容请参 考RFC2616。HTTP协议采用了请求/响应模型。客户端向服务器发送一个请求,请求头包含请求的方法、URI、协议版本、以及包含请求修饰符、客户 信息和内容的类似于MIME的消息结构。服务器以一个状态行作为响应,相应的内容包括消息协议的版本,成功或者错误编码加上包含服务器信息、实体元信息以 及可能的实体内容。
通常HTTP消息包括客户机向服务器的请求消息和服务器向客户机的响应消息。这两种类型的消息由一个起始行,一个或者多个头域,一个只是头域结束的空行和可选的消息体组成。 HTTP的头域包括通用头,请求头,响应头和实体头四个部分。 每个头域由一个域名,冒号(:)和域值三部分组成。域名是大小写无关的,域值前可以添加任何数量的空格符,头域可以被扩展为多行,在每行开始处,使用至少一个空格或制表符。
1、通用头域
通用头域包含请求和响应消息都支持的头域,通用头域包含Cache-Control、Connection、Date、Pragma、Transfer-Encoding、Upgrade、Via。对通用头域的扩展要求通讯双方都支持此扩展,如果存在不支持的通用头域,一般将会作为实体头域处理。下面简单介绍几个在UPnP消息中使用的通用头域。
Cache-Control头域
Cache-Control指定请求和响应遵循的缓存机制。在请求消息或响应消息中设置 Cache-Control并不会修改另一个消息处理过程中的缓存处理过程。请求时的缓存指令包括no-cache、no-store、max-age、 max-stale、min-fresh、only-if-cached,响应消息中的指令包括public、private、no-cache、no- store、no-transform、must-revalidate、proxy-revalidate、max-age。各个消息中的指令含义如 下:
Public指示响应可被任何缓存区缓存。
Private指示对于单个用户的整个或部分响应消息,不能被共享缓存处理。这允许服务器仅仅描述当用户的部分响应消息,此响应消息对于其他用户的请求无效。
no-cache指示请求或响应消息不能缓存
no-store用于防止重要的信息被无意的发布。在请求消息中发送将使得请求和响应消息都不使用缓存。
max-age指示客户机可以接收生存期不大于指定时间(以秒为单位)的响应。
min-fresh指示客户机可以接收响应时间小于当前时间加上指定时间的响应。
max-stale指示客户机可以接收超出超时期间的响应消息。如果指定max-stale消息的值,那么客户机可以接收超出超时期指定值之内的响应消息。
Date头域
Date头域表示消息发送的时间,时间的描述格式由rfc822定义。例如,Date:Mon,31Dec200104:25:57GMT。Date描述的时间表示世界标准时,换算成本地时间,需要知道用户所在的时区。
Pragma头域
Pragma头域用来包含实现特定的指令,最常用的是Pragma:no-cache。在HTTP/1.1协议中,它的含义和Cache-Control:no-cache相同。
2、请求消息
请求消息的第一行为下面的格式:
Method SP Request-URI SP HTTP-Version CRLF 
Method表示对于Request-URI完成的方法,这个字段是大小写敏感的, 包括OPTIONS、GET、HEAD、POST、PUT、DELETE、TRACE。方法GET和HEAD应该被所有的通用WEB服务器支持,其他所有方法的实现是可选的。 GET方法取回由Request-URI标识的信息。HEAD方法也是取回由Request-URI标识的信息,只是可以在响应时,不返回消息体。 POST方法可以请求服务器接收包含在请求中的实体信息,可以用于提交表单,向新闻组、BBS、邮件群组和数据库发送消息。
SP表示空格。
Request-URI遵循URI格式,在此字段为星号(*)时,说明请求并不用于某个特定的资源地址,而是用于服务器本身。
HTTP-Version表示支持的HTTP版本,例如为HTTP/1.1。
CRLF表示换行回车符。
请求头域允许客户端向服务器传递关于请求或者关于客户机的附加信息。请求头域可能包含下列字段 Accept、Accept-Charset、Accept-Encoding、Accept-Language、Authorization、 From、Host、If-Modified-Since、If-Match、If-None-Match、If-Range、If-Range、If- Unmodified-Since、Max-Forwards、Proxy-Authorization、Range、Referer、User- Agent。对请求头域的扩展要求通讯双方都支持,如果存在不支持的请求头域,一般将会作为实体头域处理。
典型的请求消息:
GET http://class/download.microtool.de:80/somedata.exe
Host:download.microtool.de
Accept:*/*
Pragma:no-cache
Cache-Control:no-cache
Referer: http://class/download.microtool.de/
User-Agent:Mozilla/4.04[en](Win95;I;Nav)
Range:bytes=554554-
上例第一行表示HTTP客户端(可能是浏览器、下载程序)通过GET方法获得指定URL下的文件。棕色的部分表示请求头域的信息,绿色的部分表示通用头部分。
Host头域
Host头域指定请求资源的Intenet主机和端口号,必须表示请求url的原始服务器或网关的位置。HTTP/1.1请求必须包含主机头域,否则系统会以400状态码返回。
Referer头域
Referer头域允许客户端指定请求uri的源资源地址,这可以允许服务器生成回退链表,可用来登陆、优化cache等。他也允许废除的或错误的连接由于维护的目的被追踪。如果请求的uri没有自己的uri地址,Referer不能被发送。如果指定的是部分uri地址,则此地址应该是一个相对地址。
Range头域
Range头域可以请求实体的一个或者多个子范围。例如,
表示头500个字节:bytes=0-499
表示第二个500字节:bytes=500-999
表示最后500个字节:bytes=-500
表示500字节以后的范围:bytes=500-
第一个和最后一个字节:bytes=0-0,-1
同时指定几个范围:bytes=500-600,601-999
但是服务器可以忽略此请求头,如果无条件GET包含Range请求头,响应会以状态码206(PartialContent)返回而不是以200(OK)。
User-Agent头域
User-Agent头域的内容包含发出请求的用户信息。
3、响应消息
响应消息的第一行为下面的格式:
HTTP-Version SP Status-Code SP Reason-Phrase CRLF
HTTP-Version表示支持的HTTP版本,例如为HTTP/1.1。
Status-Code是一个三个数字的结果代码。
Reason-Phrase给Status-Code提供一个简单的文本描述。Status-Code主要用于机器自动识别,Reason-Phrase主要用于帮助用户理解。 Status-Code的第一个数字定义响应的类别,后两个数字没有分类的作用。第一个数字可能取5个不同的值:
1xx:信息响应类,表示接收到请求并且继续处理
2xx:处理成功响应类,表示动作被成功接收、理解和接受
3xx:重定向响应类,为了完成指定的动作,必须接受进一步处理
4xx:客户端错误,客户请求包含语法错误或者是不能正确执行
5xx:服务端错误,服务器不能正确执行一个正确的请求
响应头域允许服务器传递不能放在状态行的附加信息,这些域主要描述服务器的信息和Request-URI进 一步的信息。响应头域包含Age、Location、Proxy-Authenticate、Public、Retry-After、Server、 Vary、Warning、WWW-Authenticate。对响应头域的扩展要求通讯双方都支持,如果存在不支持的响应头域,一般将会作为实体头域处理。
典型的响应消息:
HTTP/1.0200OK
Date:Mon,31Dec200104:25:57GMT
Server:Apache/1.3.14(Unix)
Content-type:text/html
Last-modified:Tue,17Apr200106:46:28GMT
Etag:"a030f020ac7c01:1e9f"
Content-length:39725426
Content-range:bytes554554-40279979/40279980
上例第一行表示HTTP服务端响应一个GET方法。棕色的部分表示响应头域的信息,绿色的部分表示通用头部分,红色的部分表示实体头域的信息。
Location响应头
Location响应头用于重定向接收者到一个新URI地址。
Server响应头
Server响应头包含处理请求的原始服务器的软件信息。此域能包含多个产品标识和注释,产品标识一般按照重要性排序。
4、实体信息
请求消息和响应消息都可以包含实体信息, 实体信息一般由实体头域和实体组成。 实 体头域包含关于实体的原信息,实体头包括Allow、Content-Base、Content-Encoding、Content-Language、 Content-Length、Content-Location、Content-MD5、Content-Range、Content-Type、 Etag、Expires、Last-Modified、extension-header。extension-header允许客户端定义新的实体头,但是这些域可能无法未接受方识别。 实体可以是一个经过编码的字节流,它的编码方式由Content-Encoding或Content-Type定义,它的长度由Content-Length或Content-Range定义。
Content-Type实体头
Content-Type 实体头用于向接收方指示实体的介质类型,指定HEAD方法送到接收方的实体介质类型,或GET方法发送的请求介质类型Content-Range实体头
Content-Range实体头
用于指定整个实体中的一部分的插入位置,他也指示了整个实体的长度。在服务器向客户返回一个部分响应,它必须描述响应覆盖的范围和整个实体长度。一般格式:
Content-Range:bytes-unit SP first-byte-pos - last-byte-pos/entity-legth
例如,传送头500个字节次字段的形式:Content-Range:bytes0-499/1234如果一个http消息包含此节(例如,对范围请求的 响应或对一系列范围的重叠请求),Content-Range表示传送的范围,Content-Length表示实际传送的字节数。
Last-modified实体头
Last-modified实体头指定服务器上保存内容的最后修订时间。
5、 HTTP 头参考(microsoft)
HTTP 请求和 HTTP 响应都使用头发送有关 HTTP 消息的信息。头由一系列行组成,每行都包含名称,然后依次是冒号、空格、值。字段可按任何顺序排列。某些头字段既能用于请求头也能用于响应头,而另一些头字段只能用于其中之一。
许多请求头字段都允许客户端在值部分指定多个可接受的选项,有时甚至可以对这些选项的首选项进行排名。多个项以逗号分隔。例如,客户端可以发送包含 “Content-Encoding: gzip, compress,”的请求头,表示可以接受各种压缩类型。如果服务器的响应正文使用 gzip 编码,其响应头中将包含“Content-Encoding: gzip”。
有些字段可以在单个头中出现多次。例如,头可以有多个“Warning”字段。
下表列出了 HTTP 1.1 头字段。注意:有些头字段是 MIME 字段。MIME 字段在 Internet Engineering Task Force (IETF) 文档 RFC 2045 中进行了定义,但也可用于 HTTP 1.1 协议。有关 MIME 和 HTTP 1.1 规范的详细信息,请参阅 IEIF 页。
一般头字段
一般头字段可用于请求消息和响应消息。
 名称          示例值
Cache-Control
  "max-age=10"
Connection    "close"
Date          "Tue, 11 Jul 2000 18:23:51 GMT"
Pragma        "no-cache"
Trailer         "Date"
Transfer-Encoding "chunked"
Upgrade       "SHTTP/1.3"
Via            "HTTP/1.1 Proxy1, HTTP/1.1 Proxy2"
Warning       "112 Disconnected Operation"
请求头字段
请求头字段仅用于请求消息。
   名称             示例值
Accept           "text/html, image/*"
Accept-Charset   "iso8859-5"
Accept-Encoding  "gzip, compress"
Accept-Language "en, fr"
Authorization     [credentials]
Content-Encoding "gzip"
Expect           "100-continue"
From            " user@microsoft.com"
Host            " www.microsoft.com"
If-Match         "entity_tag001"
If-Modified-Since "Tue, 11 Jul 2000 18:23:51 GMT"
If-None-Match    "entity_tag001"
If-Range         "entity_tag001" or "Tue, 11 Jul 2000 18:23:51 GMT"
If-Unmodified-Since "Tue, 11 Jul 2000 18:23:51 GMT"
Max-Forwards    "3"
Proxy-Authorization [credentials]
Range       "bytes=100-599"
Referer      " http://www.microsoft.com/resources.asp"
TE          "trailers"
User-Agent   "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT 5.0)"
>>请求头字段的具体含义
Accept:浏览器可接受的MIME类型。
Accept-Charset:浏览器可接受的字符集。
Accept-Encoding:浏览器能够进行解码的数据编码方式,比如gzip。
Accept-Language:浏览器所希望的语言种类,当服务器能够提供一种以上的语言版本时要用到。
Authorization:授权信息,通常出现在对服务器发送的WWW-Authenticate头的应答中。
Connection:表示是否需要持久连接。如果Servlet看到这里的值为“Keep-Alive”,或者看到 请求使用的是HTTP 1.1(HTTP 1.1默认进行持久连接),它就可以利用持久连接的优点,当页面包含多个元素时(例如Applet,图片),显著地减少下载所需要的时间。要实现这一点, Servlet需要在应答中发送一个Content-Length头,最简单的实现方法是:先把内容写入ByteArrayOutputStream,然 后在正式写出内容之前计算它的大小。
Content-Length:表示请求消息正文的长度。
Cookie:设置cookie,这是最重要的请求头信息之一
From:请求发送者的email地址,由一些特殊的Web客户程序使用,浏览器不会用到它。
Host:初始URL中的主机和端口。
If-Modified-Since:只有当所请求的内容在指定的日期之后又经过修改才返回它,否则返回304“Not Modified”应答。
Pragma:指定“no-cache”值表示服务器必须返回一个刷新后的文档,即使它是代理服务器而且已经有了页面的本地拷贝。
Referer:包含一个URL,用户从该URL代表的页面出发访问当前请求的页面。
User-Agent:浏览器类型,如果Servlet返回的内容与浏览器类型有关则该值非常有用。
UA-Pixels,UA-Color,UA-OS,UA-CPU:由某些版本的IE浏览器所发送的非标准的请求头,表示屏幕大小、颜色深度、操作系统和CPU类型。
响应头字段
响应头字段仅用于响应消息。
  名称          示例值
Accept-Ranges  "none"
Age            "2147483648(2^31)"
ETag           "b38b9-17dd-367c5dcd"
Last-Modified    "Tue, 11 Jul 2000 18:23:51 GMT"
Location        " http://localhost/redirecttarget.asp"
Proxy-Authenticate [challenge]
Retry-After      "Tue, 11 Jul 2000 18:23:51 GMT" or "60"
Server         "Microsoft-IIS/5.0"
Vary            "Date"
WWW-Authenticate [challenge]
实体头字段
实体头字段可以用于请求消息或响应消息。实体头字段中包含消息实体正文的有关信息,如使用的编码格式。
名称            示例值
Allow              "GET, HEAD"
Content-Encoding   "gzip"
Content-Language  "en"
Content-Length     "8445"
Content-Location   " http://localhost/page.asp"
Content-MD5       [md5-digest]
Content-Range     "bytes 2543-4532/7898"
Content-Type      "text/html"
Expires           "Tue, 11 Jul 2000 18:23:51 GMT"
Last-Modified      "Tue, 11 Jul 2000 18:23:51 GMT"
>>实体头字段的具体含义
Allow 服务器支持哪些请求方法(如GET、POST等)。
Content-Encoding 文档的编码(Encode)方法。只有在解码之后才可以得到Content-Type头指定的内容类型。利用gzip压缩文档能够显著地减少HTML文档 的下载时间。Java的GZIPOutputStream可以很方便地进行gzip压缩,但只有Unix上的Netscape和Windows上的IE 4、IE 5才支持它。
Content-Length 表示内容长度。只有当浏览器使用持久HTTP连接时才需要这个数据。
Content-Type 表示后面的文档属于什么MIME类型。Servlet默认为text/plain,但通常需要显式地指定为text/html。
Date 当前的GMT时间。你可以用setDateHeader来设置这个头以避免转换时间格式的麻烦。
Expires 应该在什么时候认为文档已经过期,从而不再缓存它?
Last-Modified 文档的最后改动时间。客户可以通过If-Modified-Since请求头提供一个日期,该请求将被视为一个条件GET,只有改动时间迟于指定时间的文档才会返回,否则返回一个304(Not Modified)状态。
Location 表示客户应当到哪里去提取文档。Location通常不是直接设置的,而是通过HttpServletResponse的sendRedirect方法,该方法同时设置状态代码为302。
Refresh 表示浏览器应该在多少时间之后刷新文档,以秒计。除了刷新当前文档之外,你还可以通过setHeader("Refresh", "5; URL=http://host/path")让浏览器读取指定的页面。
注意这种功能通常是通过设置HTML页面HEAD区的<META HTTP-EQUIV="Refresh" CONTENT="5;URL=http://host/path">实现,这是因为,自动刷新或重定向对于那些不能使用CGI或Servlet的 HTML编写者十分重要。但是,对于Servlet来说,直接设置Refresh头更加方便。
注意Refresh的意义是“N秒之后刷新本页面或访问指定页面”,而不是“每隔N秒刷新本页面或访问指定页面”。因此,连续刷新要求每次都发送一个 Refresh头,而发送204状态代码则可以阻止浏览器继续刷新,不管是使用Refresh头还是<META HTTP-EQUIV="Refresh" ...>。
注意Refresh头不属于HTTP 1.1正式规范的一部分,而是一个扩展,但Netscape和IE都支持它。
请求头示例
以下是 HTTP 请求的简单示例。
GET /articles/news/today.asp HTTP/1.1
Accept: */*
Accept-Language: en-us
Connection: Keep-Alive
Host: localhost
Referer: http://localhost/links.asp
User-Agent: Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT 5.0)
Accept-Encoding: gzip, deflate
该请求具有请求行,其中包括方法 (GET)、资源路径 (/articles/news/today.asp) 和 HTTP 版本 (HTTP/1.1)。由于该请求没有正文,故所有请求行后面的内容都是头的一部分。紧接着头之后是一个空行,表示头已结束。
响应头示例
Web 服务器可以通过多种方式响应前一个请求。假设文件是可以访问的,并且用户具有查看该文件的权限,则响应类似于:
HTTP/1.1 200 OK
Server: Microsoft-IIS/5.0
Date: Thu, 13 Jul 2000 05:46:53 GMT
Content-Length: 2291
Content-Type: text/html
Set-Cookie: ASPSESSIONIDQQGGGNCG=LKLDFFKCINFLDMFHCBCBMFLJ; path=/
Cache-control: private
...
响应的第一行称为状态行。它包含响应所用的 HTTP 版本、状态编码 (200) 和原因短语。示例中包含一个头,其中具有五个字段,接着是一个空行(回车和换行符),然后是响应正文的头两行。
有关HTTP头完整、详细的说明,请参见 http://www.w3.org/Protocols/的HTTP规范。
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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")

蓝牙模块HM-10手册

蓝牙模块HM-10手册,该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。

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