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2 HelloWorld代码分析

好啦,从现在开始逐行分析我们的HelloWorld。

引入模块

var http = require("http");

require方法用来引入一个模块,参数是模块的名字。比如File System模块,可以这么引入:

var fs = require("fs");

我们可以把require()方法当做全局方法使用,但实际上它更像属于某个模块的本地方法,它的文档参考这里:https://nodejs.org/api/globals.html。

require方法返回某个模块的实例,比如require(“http”)就返回一个HTTP实例。HTTP实例的参考文档在这里:https://nodejs.org/api/http.html。

我们看到,HTTP模块有一个方法createServer(),就牵涉到我们的第二行代码了。

创建服务器

HTTP模块的createServer()方法,接受一个方法作为参数,原型为:

http.createServer([requestListener])

requestListener是一个方法,会与http.Server类的request事件关联起来。这样当客户端请求到达时,requestListener就会被调用。

requestListener有两个参数,函数原型如下:

function (request, response) { }

第一个参数request的类型是http.IncomingMessage,实现了Readable Stream接口。
第二个参数的类型是http.ServerResponse,实现了Writeable Stream接口。

Stream的API在这里:https://nodejs.org/api/stream.html。同时,request和response还是EventEmitter,可以发射特定的事件。

EventEmitter的API在这里:https://nodejs.org/api/events.html#events_class_events_eventemitter,后面我们会讲如何使用EventEmitter来发射事件、处理事件。

再回顾一下我们创建server的代码:

http.createServer(
    function(request, response) { 
        response.writeHead(200, {"Content-Type": "text/plain"}); 
        response.write("Hello World!"); 
        response.end(); 
    }
).listen(8000); 

http.createServer返回一个http.Server实例,http.Server的listen方法可以让服务器监听在某个端口上,示例中是8000。

如你所见,我们提供了一个匿名函数给createServer方法。在这个方法中,我们通过response参数向客户端回写了“Hello World!”消息。

分析客户端请求

前面我们分析了http.createServer方法,它的参数是一个带两个参数的方法,一个代表了客户端发过来的请求,一个代表了要回写给客户端的响应。我们来看看request参数。

request是http.IncomingMessage的实例,通过这个实例,我们可以拿到请求参数,比如HTTP方法、HTTP版本、url、头部等,具体的API在这里:https://nodejs.org/api/http.html#http_http_incomingmessage。

我们通过修改HelloWorld.js来看看(另存为HelloWorld2.js)。代码如下:

// 引入http模块
var http = require("http"); 

// 创建server,指定处理客户端请求的函数
http.createServer(
    function(request, response) { 
        console.log("method - " + request.method);
        console.log("version - " + request.httpVersion);
        console.log("url - " + request.url);
        response.writeHead(200, {"Content-Type": "text/plain"}); 
        response.write("Hello World!"); 
        response.end(); 
    }
).listen(8000); 

console.log("Hello World start listen on port 8000");

如你所见,我使用console这个对象来输出了一些调试信息,打印了HTTP方法、版本、url等信息。可以执行node HelloWorld2.js,浏览器访问http://localhost:8000,然后跑到命令行看看输出了什么信息,我这里是这样的:

这里写图片描述

我们简简单单的HelloWorld已经可以发送一些响应数据给客户端,你在浏览器里能看到“Hello World!”字样。这个响应是通过http.ServerResponse的实例response发送给客户端的。

http.ServerResponse也是一个Stream,还是一个EventEmitter。我们通过它给客户度返回HTTP状态码、数据、HTTP头部等信息。

HTTP模块
在Node.js的HTTP模块,状态行就是通过http.ServerResponse的writeHead方法写给客户端的。writeHead方法原型如下:

response.writeHead(statusCode[, statusMessage][, headers])

这个方法的第一个参数,就是statusCode,也就是200、403之类的数字,剩下的参数是可选的。最后一个参数是headers,你可以在这里使用JSON对象表示法来写一些HTTP头部,比如:{“Content-Type”:”text/plain”,”Content-Length”:11}。第一个可选参数statusMessage用来指定一个状态描述消息,可以不填写。

HTTP头部

头部就是一些key-value对,比如我们在HelloWorld里看到的”Content-Type”,就是用来说明数据类型的头部标签,对应的可能是文本文件、图片、视频、二进制等。类似的还有”Content-Length”,用来指定数据长度。还有很多很多,比如”Date”、”Connection”等。具体还是参考前面的链接吧。

头部还可以使用http.ServerResponse的response.setHeader(name, value)方法来单独设置,一次可以设置一个HTTP头部。

数据

头部之后就是数据了,有些状态码,比如200,后续都会有一些数据。而有些,比如301、404、403、500之类的,多数没有数据。

数据通过http.ServerResponse的write方法来写回给客户端,比如这样:

对象篇

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B. Palm&quot;, title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data&quot;, year = "2012&quot;,}```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&#39;,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&#39;,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&#39;,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&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,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&#39;,0)cnn.layers = { struct('type&#39;, 'i') %input layer struct('type&#39;, 'c&#39;, 'outputmaps&#39;, 6, 'kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct('type&#39;, 's&#39;, 'scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct('type&#39;, 'c&#39;, 'outputmaps&#39;, 12, 'kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct('type&#39;, 's&#39;, 'scale&#39;, 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&#39;,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&#39;,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&#39;,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&#39;,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&#39;,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&#39;,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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