菜鸟之MVC思想

别再死记硬背公式了!用Python从零推导ChebNet与GCN,理解谱域图卷积的演进之路 本文深入解析了谱域图卷积神经网络的演进历程,从数学基础到Python实战,详细介绍了SCNN、ChebNet和GCN的核心原理与实现。通过对比分析,揭示了从谱域卷积到高效图卷积的设计哲学,帮助读者理解图卷积神经网络在非欧几里得数据上的应用与优化。 阅读详情

MVC英文为:Model-View-Contoller,即把一个应用的输入、处理、输出流程按照Model、View、Controller的方式进行分离,这样

一个应用被分成三个层一一模型层、视图层、控制层。


M(Model)模型:

                视图(View)代表用户交互界面,对于Web应用来说,可以概括为HTML界面,但有可能为XHTML、XML和Applet.随着应用复杂性和规模性,

界面的处理也变得具有挑战性。

V(View)视图:

               就是业务流程/状态的处理以及业务规则的指定。业务流程的处理过程对其它层来说是黑箱操作。

C(Controller)控制:

              控制(Contoller)可以理解为用户接受请求,将模型与视图匹配一起,共同完成用户的请求。划分控制层的作用也很明显,它清除地告诉

你,它就是一个分发器,选择什么样的模型,选择什么样的视图,可以完成什么样的用户请求。


MVC的优点:

1,低耦合性:

               视图层和业务层分离,这样就允许更改视图层代码而不用重新编译模型和控制器代码,同样,一个应用的业务流程或者业务规则的

改变只需要改动MVC的模型层即可。因为模型与控制器相分离,所以很容易改变应用程序的数据层和业务规则。

2,高重用性和可使用性:

               MVC模式允许你使用各种不同样式的视图来访问同一个服务器端的代码。它包括任何WEB(HTTP)浏览器或者无线浏览器(wap)

,比如可以通过电脑也可通过手机来订购某样产品,虽然订购的方式不一样,但处理订购产品的方式是一样的。由于模型返回的数据没有进行格式化,

所以同样的构件能被不同的界面使用。

3,较低的生命周期成本:

              MVC使开发和维护用户接口的技术含量降低.

4,快速的部署:

            使用MVC模式使开发时间得到相当大的缩减,它使程序员(Java开发人员)集中于业务逻辑,界面程序员(HTML和JSP开发人员)集中精力于表现

形式上。

5,可维护性:

         分离视图层和业务逻辑层也使得WEB应用更易于维护和修改。

6,有利于软件工程化管理:

         有利于工程化、工具化管理程序代码。


MVC的缺点:

      MVC的缺点是由于它没有明确的定义,所以完全理解不是很容易。使用MVC需要精心的计划,由于它的内部原理比较复杂,所以需要花费一些时间去思考。


          

菜鸟之路——Spring MVC(一)初探 一、MVC框架是什么 模型Model-视图View-控制器Controller(MVC)是一个众所周知的以设计界面应用程序为基础的设计模式。它主要通过分离模型、视图及控制器在应用程序中的角色将业务逻辑从界面中解耦。通常,模型负责封装应用程序数据在视图层展示。视图仅仅只是展示这些数据,不包含任何业务逻辑。控制器负责接收来自用户的请求,并调用后台服务(manager或者dao)来处理业务逻辑。处理后 阅读详情

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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. 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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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