日语能力考试介绍

21年日语能力考试一级真题集与解析 日语能力考试(JLPT)一级是日语学习者向高水平日语能力迈进的重要里程碑。该考试不仅检验考生在词汇、语法、听解、读解等各方面的综合能力,而且被广泛用于教育、就业及海外留学等多个领域。考试内容包括听力、阅读和词汇语法三个部分,全面考察考生对日本语的掌握程度。其中,一级水平要求掌握约2000个汉字和10000个词汇,以及各种复杂的语法结构。对于希望通过日语能力考试一级的考生来说,理解考试架构、掌握有效的复习方法以及持续的实践练习是成功的关键。 阅读详情

文章摘抄于:http://baike.baidu.com/view/654724.htm

日语能力考试

 

日本语能力考试参考教材

日本语能力测试(英语:Japanese Language Proficiency Test,简称JLPT),是检定母语非日语者的日语能力考试。考试自1984年起一年一度在世界各地举办,在世界20多个国家和地区开考,是首份世界统一的日语能力考试。在日本国内,本考试由日本国际教育支援协会举办;国外则由日本国际交流基金举办。考试试卷由日本发往全球各地,考完后再全部送回日本统一阅卷,3月前后再将成绩发回各地考点。所以考试是全球性的,取得的合格证书也是全球通用的。2003年文部科学省创立日本留学试验之前,本考试用于检定日本大学留学生的日语语文能力。

考试变化

  近年来,参加日本语能力测试的考生范围不断扩大,考试目的也不断增多,除了测试日语水平外,增加了出国、就业、升级、提职等等。2009年,世界上共有54个国家和地区的176个城市(除日本国内之外)举办此项考试,中国在37个城市设有70个考点,全世界报名测试的人数达90万人。该考试从2009年开始每年举办2次,于7月和12月的第一个星期日实施。 2009年,日本国际交流基金会与日本国际教育支援协会对日本语能力测试的内容进行了改版,决定自2010年开始实施新的日本语能力测试。新考试将目前的四个等级(1级、2级、3级、4级)改变为五个等级(N1、N2、N3、N4、N5)N代表Nihongo(日本语)New双重含义。变化最大的地方是在已往的2级和3级之间新增加了N3这一级别。

 

用途及时效

  (1)目前大多数日本大学招收外国留学生时,要求留学生提交该考试的一级证书做为录取他们的语言水平依据。

  (2)日本专科院校要求注册的留学生能提交一级或二级的证书。

  (3)日本方面对有关国际交流或某些劳务输入者要求提交相应的等级证书。

  (4)国内有些日资企业要求其求职者提交相应的等级证书。

  (5)一、二、三、四、五级的证书均长期有效。

 

  

考试等级

  JLPT考试等级划分 (N1~N5)

  考试分一、二、三、四4个级别,其中一级为最高水平,可熟练使用日语,约相当于我国大学本科专业日语3~4年级水平。四级为简单会话日语,三级为基本交流,二级较为熟练,一级最熟练。随着参加日本语能力测试考生人数的不断增长,一年一次的考试已经不能满足考生的需求。日本国际交流基金会决定从2009年开始分别于7月和12月实行两次考试,并从2010年开始在现有四个级别的基础上增加一个级别。即:N1、N2、N3、N4、N5。

  N1:与现行的1级水平及评价合格标准大体相同,只是在原有基础上略微提高能测定运用能力的难度范围。

  N2:与现行的2级水平大体相同。

  N3:在现行的2级与3级之间的水平。(新增级别)

  N4:与现行的3级水平大体相同。

  N5:与现行的4级水平大体相同。

 

新“JLPT(日本语能力测试)”考试介绍

  日本语能力测试(JLPT/The Japanese-Language Proficiency Test)是对日本国内及海外以母语非日语学习者为对象,进行日语能力测试和认定。2009年全世界报名测试的人数达90万人。

  此项测试在日本国内由日本语国际教育支援协会举办,在中国由日本国际交流基金会与中国教育部海外考试中心共同协力举办。

  此项测试是由日本国际交流基金会及日本国际教育支援协会于1984年建立的一套较为完整的考试评价体系,并于同年开始在有关国家和地区实施,2009年,世界上共有54个国家和地区的176个城市(除日本国内之外)举办此项考试,74.2万人报名。该考试在日本国内由考试实施委员会,决定其方针、实施计划、考试内容及证书的授予标准等。该委员会下设规划委员会和考试委员会。规划委员会负责实施计划的制定和考试结果的分析评价;考试委员会负责试题的命制。

  在我国由教育部考试中心负责组织和实施。截止2009年,在全国37个城市设有70个考点。该考试从2009年开始每年举办2次,于7月和12月的第一个星期日实施。报名没有年龄、职业、学历、地区、民族、国籍、在校与否等限制,中国公民持正式居民身份证,外国人持护照均可上网报名。

  近年来,参加日本语能力测试的考生范围不断扩大,考试目的也不断增多,除了测试日语水平外,还有的是为了就业、升级、升职等等。对测试的要求和建议也越来越多。因此,日本国际交流基金会与日本国际教育支援协会运用20多年来对日语教育学和测试理论的研究成果及迄今为止积累起来的测试成绩数据,对日本语能力测试的内容进行了改版,决定自2010年开始实施新的日本语能力测试。

  新JLPT分为N1、N2、N3、N4、N5共5个级别,N1与原日本语能力测试中的1级相比(约相当于我国大学本科专业日语3~4年级的水平),加深了高难度部分。但是,及格线与现行测试基本相同;N2与原日本语能力测试的2级水平基本相同;N3介于日本语能力测试二级与三级之间的水平(新设);N4与原日本语能力测试的3级水平基本相同;N5与原日本语能力测试的4级水平基本相同。

 

 

新测试的等级与原测试的等级对应关系如下:

  

N1

与原日本语能力测试1级相比,加深了高难度部分,但及格线基本相同。

N2

与原日本语能力测试2级水平基本相同。

N3

介于原日本语能力测试2级与3级之间的水平(新设)。

N4

与原日本语能力测试3级水平基本相同。

N5

与原日本语能力测试4级水平基本相同。

  *“N”代表“Nihongo(日语)”、“New(新)”的意思。

  N1、N2考试分“语言知识(文字、词汇、语法)、阅读”和“听力”2个科目,N3、N4、N5考试分“语言知识(文字、词汇)”;“语言知识(语法)、阅读”及“听力”3个科目,满分均为180分。成绩通知书由国际交流基金会通过教育部考试中心及下设考点发放给考生本人,成绩合格者还将同时得到日本国际交流基金会颁发的合格证书。N1、N2、N3、N4、N5级的合格证书均长期有效。

  测试科目与测试时间:

  

等级

测试科目(测试时间)

N1

语言知识(文字、词汇、语法)、阅读

  (110分钟)

听力

  (60分钟)

N2

语言知识(文字、词汇、语法)、阅读

  (105分钟)

听力

  (50分钟)

N3

语言知识(文字、词汇)

  (30分钟)

语言知识(语法)、阅读

  (70分钟)

听力

  (40分钟)

N4

语言知识(文字、词汇)

  (30分钟)

语言知识(语法)、阅读

  (60分钟)

听力

  (35分钟)

N5

语言知识(文字、词汇)

  (25分钟)

语言知识(语法)、阅读

  (50分钟)

听力

  (30分钟)

  N1与N2设有“语言知识(文字、词汇、语法)、阅读”与“听力” 2个科目。 

  N3、N4、N5设有“语言知识(文字、词汇)”、“语言知识(语法)、阅读”及“听力”3个科目。

  测试成绩:

  

等级

得分分类

得分的范围

N1

  N2

  N3

语言知识(文字、词汇、语法)

0~60

阅读

0~60

 

听力

0~60

 

综合得分

0~180

 

N4

  N5

语言知识(文字、词汇、语法)、阅读

0~120

听力

0~60

 

综合得分

0~180

 

  N1、N2、N3的单项得分为“语言知识(文字、词汇、语法)”、“阅读”、“听力”3类。

  N4、N5的单项得分为“语言知识(文字、词汇、语法)、阅读”及“听力”2类。

  评定标准:

  通过综合得分和各单项得分的及格分来评定是否及格。单项得分的及格分是指各单项得分至少应达到这一分数。如果各单项得分中有一项没有达到及格分,那么,无论综合得分多高都不能视为及格。

 

能力考注意事项

  注册个人信息

  如果考生首次来到日本语能力测试报名网站报名,还没有进行用户注册,请在首页上点击“注册个人信息”按钮。用户注册时,要求考生填写本人的姓名、性别、生日、证件类型和证件号(注意:使用护照报名的考生,请严格按照护照上的英文姓名填写),以及电话号码、手机号码和电子邮件信箱地址等联络信息,还要求考生填写自己随意定义并可以牢记的密码。考生填写个人信息后,还必须在“验证码”栏目处填入图形显示的大写字母。 证件号和密码将作为考生再次登录报名系统(进行查询或修改部分信息)的密码。请考生牢记并慎重保管。 中国考生姓名的汉语拼音和生日将打印在考试资料和证书上。请注意您的中文姓名应严格按照《新华字典》的规范正确拼写。 使用护照报名的考生,请严格按照护照上的英文姓名填写。

  上传电子照片

  因为照片将会打印在您的准考证上,建议考生到专业照相馆拍摄下述规格、尺寸的电子照片,以免由于照片问题,影响到您的成绩使用。 照片要求: 本人在6个月内标准证件照片 尺寸:宽3cm,高4cm(其规格可参照“标准护照照片”的规格尺寸) 正面免冠,包括整体头部 确认本人的脸部清晰 黑白或彩色照片均可 技术规格: 格式:JPG/JPEG 文件大小:6KB到100KB之间 提示:考生可携带移动存储设备(U盘,移动硬盘等)到附近照相馆,请工作人员按照以上规格为您拍摄电子格式的护照照片,并把电子照片文件存储在您的移动存储设备中。然后自己登录报名网站,点击“上传电子照片”后,进入电子照片上传系统,选择存储在您的移动存储设备中的电子照片文件,根据网站提示,完成照片上传。注意:电子照片只可上传一次。

  选择考试级别和考点

  在考生进行用户注册后,或仍然没有预定任何座位时,将被导入此页面。

  选择级别:选择级别页面将显示新“日本语能力测试”的五个级别(7月份的考试为三个级别)以及每个级别对应的报名开始时间和截止时间。考生通过点击“下一步(选择考点)”按钮选定级别并进入到选择考点页面。

  请注意:各个级别报名开通时间不同,如果“下一步(选择考点)”按钮处于非激活状态,则该级别报名未开通或已经截止。

  选择考点:选择考点页面将显示考生选定级别的所有考点名称、状态和对应的“预定座位”按钮。考生按照自己的意愿通过点击“预定”按钮预定座位。如果考点状态为“名额暂满”,则“预定”按钮为非激活状态,该考点不能预定座位。

  请注意:在报名期间,如果考点状态为“名额暂满”,并不意味着该考点在报名截止前肯定不再有名额,系统对于已经预定座位的考生在过期未交费、取消预定和更换考点的情况下将定时释放其预定的座位,供其它考生预定。

  填写报名表

  考生必须在预定座位后24 小时内提交报名表,逾期未提交报名表的考生,系统将自动取消其预定的座位。

  考生预定完座位后将被直接导入填写报名表页面,预定座位后离开报名系统的考生重新登录后也可通过选择填写报名表进入此页面。考生应按页面各项要求填写,所填信息须真实、准确、完整,否则系统将拒绝接受您提交的信息。考生姓名、姓名拼音、性别、证件号码及生日等信息已从考生用户注册信息中导入,考生不必再次填写,也不能改动。

  完成网上支付

  考试费用:日本语能力测试的考试费为人民币350元/人。

  交费方式:通过中国工商银行或中国招商银行的网上支付系统交纳考费。

  交费期限:从预定座位开始,考生必须预定座位后 24 小时内填写并提交报名表,在72小时内完成网上支付;在报名截止日期前2天报名的考生须在24小时之内完成支付。逾期未支付考费的,报名系统将自动取消考生预定的座位。

  网上支付操作方法:考生点击“交费”按钮后,系统将显示相应的中国工商银行或中国招商银行网上付费按钮,点击其中之一便可以开始进行网上付费。选择银行后,您将重新被引导到中国工商银行或中国招商银行的安全网页。请按照银行的要求完成付费程序。当付费完成后,请记录下银行所提供的定单号,以便日后用于核对和查询你的付款。通常考试中心报名系统会立即收到你的付款确认,至此你已完成整个报名的个人操作。银行网上支付系统如发生延迟向考试中心报名系统确认考生付款的情况,请考生在12小时之后登录考试中心报名网站,以便核实您的付费和报名状态。如果你仍未看到对您付费的确认,请拨打考试中心服务热线以寻求帮助。请您在未确认是否交费成功时,不要轻易重复进行网上支付。

  银行手续费:银行将向考生收取网上支付手续费用2元/次。

  交费的规定:日本语能力测试网上报名系统确认考生交纳的考费后,(1)考生因故不参加考试的,考费不予退还;(2)报名截止日前,其它考点如有座位,考生可以更换考点,但仅有一次更换考点的机会(无须支付额外费用);(3) 考生不得更改考试级别、姓名、姓名拼音、性别、证件类型、证件号码及出生日期;(4)因报名时提交个人信息错误导致不能考试的,考费不予退还。

  自行打印准考证

  报名截止后,网站在“重要通知”中会发布打印准考证的具体时间段,届时请考生在规定的时间内,使用A4纸自行打印准考证。 请注意:考生须保证所持有效证件与上网报名时提交的证件类型和证件号码一致。考生报名时提交的证件号码已打印在准考证上,如考生所持证件信息与准考证上的信息不符,将不能参加考试。

  至此,您已经完成了新“日本语能力测试”的所有报名步骤,请妥善保管好您的准考证和有效身份证件。

 

 

新日语能力考试合格分数

  日语能力考试官方机构今日发布2010年7月日本语能力考试N1、N2、N3级考试合格分数线及各科合格基准分数,具体分数如下:

  新(あたら)しい日(に)本(ほん)语(ご)能(のう)力(りょく)试(し)験(けん)では、総(そう)合(ごう)得(とく)点(てん)と、各(かく)得(とく)点(てん)区(く)分(ぶん)の基(き)准(じゅん)点(てん)の二(ふた)つで合(ごう)否(ひ)判(はん)定(てい)を行(おこな)います。つまり、総(そう)合(ごう)得(とく)点(てん)が合(ごう)格(かく)に必(ひつ)要(よう)な点(てん)(合(ごう)格(かく)点(てん))以(い)上(じょう)であることと、各(かく)得(とく)点(てん)区(く)分(ぶん)の得(とく)点(てん)が、区(く)分(ぶん)ごとに设(もう)けられた合(ごう)格(かく)に必(ひつ)要(よう)な最(さい)低(てい)点(てん)(基(き)准(じゅん)点(てん))以(い)上(じょう)であることの2つが必(ひつ)要(よう)です。

  N1、N2、N3レベルの合(ごう)格(かく)点(てん)及(およ)び基(き)准(じゅん)点(てん)を以(い)下(か)のとおり発(はっ)表(ぴょう)します。

  

  

基(き)准(じゅん)点(てん)

レベル

合(ごう)格(かく)点(てん)

言(げん)语(ご)知(ち)识(しき)

  (文(も)字(じ)・语(ご)汇(い)・文(ぶん)法(ぽう))

読(どっ)解(かい)

聴(ちょう)解(かい)

N1

100 点

19点

19点

19点

N2

90点

19点

19点

19点

N3

95点

19点

19点

19点

 

 

2011年考试时间

  2011年日本语能力考试日期:7月3日;12月4日。

 

 

JLPT N2历年真题解析与实战训练(1991-2007) 本文还有配套的精品资源,点击获取 简介:自1991年至2007年的日语能力测试N2级别真题集,覆盖听力理解、词汇与语法、阅读理解等关键考试部分。备考者通过练习这些真题,可以熟悉考试格式和提升语言技能。文档中提供考试策略、自我评估方法以及持续学习建议,帮助考生有效准备考试并提升日语水平。 1. 日语能力测试N2级别概述 1.1 N2级别的重要性 日语能力... 阅读详情

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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")

信息 按顺序打印commit_2019年7月日语能力考试准考证打印开始(含注意事项)

  本周日(7月7日)下午日语能力考试即将开始,7月1日14:00开始将打印准考证,建议大家尽量再7月7日前打印好。  打印网址为http://www.neea.edu.cn(教育网)或http://www.neea.cn(公网)  1、特别说明:准考证打印黑白或彩色的均可,但要保证能让监考老师看清楚照片。否则有可能导致不能参加考试。因此,最好大家用打印彩色版。   2、打印注意事项:请使用A4纸...

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