- 介入或许尽管使用接口来编程
.NET框架包罗类和接口.当你写程序的时辰,你或许懂得你正在用.NET的哪个类.但是,在这类状况下介入你用.NET撑持的接口而不是它的类来编程时,你的代码会变得更加不乱、可用性会更高.请解析下面的代码:
private void LoadList (object [] items,
ListBox l)
{
for (int i = 0;i < items.Length;i++)
l.Items.Add (items[i].ToString ());
}
那个函数从一个可为任何对象的数组中加载ListBox.这段代码被限定为只能使用数组.假想过些时辰你发觉那些对象存在信息库中,或不的集合中.那么你需要修改程序来使用差不的集合类型.介入你用ICollection接口来写那段程序,你就不必修改那段程序啦,对于任何实现ICollection接口的类型它都能非常好的任务:private void LoadList (ICollection items,
ListBox l)
{
foreach (object o in items)
l.Items.Add (o.ToString ());
}
ICollection被数组和全部System.Collection中的集合实现.另外,多维数组也撑持ICollection接口.介入那还不够的话,信息库.NET类同样撑持ICollection接口.用接口写的那个函数不必须改就能才非常多中状况下使用.
2,使用属性代替原始信息
因为属性差不多成为语言自已的元素,所以表明信息元素时它的作用域品级没有需要大于private.因为代码自已会把属性看成信息元素,你同时没有落空使用简单信息类型的便当性 .相反它会使你的代码更加机动功能更减少盛.属性使你的信息元素封装性更好.属性可以让你使用lazy evaluation来返回信息.lazy evaluation的意思是当用户要求时才统计它的值,而不是一贯保留着它.
末啦,属性可所以 virtual也可所以 abstract.你也能够在接口中定义属性.
那个地点还有维护角度的身分该当看重:尽管操纵两者的方式是同样的,但是你把一个信息元素变成属性,那么原先客户端的程序便不能会晤服务端的新版本程序了.事实上对于在Web service中你想实现序列化的值你可以把它们变成属性来使用:private int TheMonth = 0;
[XmlAttribute (“Month”)]
public int Month
{
gain {
return TheMonth;
}
set {
TheMonth = value;
}
}
简单通过属性就能使你的全部信息元素私有化.
3,在ProducerConsumer的Idiom中使用Delegate
当你生成一个实现producer idiom类的时辰,使用deletate来关照consumer.这类方式相对于用接口更加机动.Delegate是多点传送的,所以不必加分外的代码你就何以撑持多用户.相对于用接口似许做可使类之间的耦合性下降.下面的类操纵键盘输入同时把它传给全部的registered listeners:public class KeyboardProcessor
{
private OnGetLine theFunc = null;
public OnGetLine OnGetLineCallback {
gain {
return theFunc;
}
set {
theFunc = value;
}
}
public void Run (){
Read input.
If there is any listeners,publish:
string s;
do {
s = Console.ReadLine ();
if (s.Length == 0)
break;
if (theFunc != null){
System.Delegate [] funcs =
theFunc.GetInvocationList();
foreach (OnGetLine f in funcs) {
try {
f (s);
} catch (Exception e) {
Console.WriteLine
(“Caught Exception:{0}”,
e.Message);
}
}
}
} while (true);
}
任何数妄图listeners都可注册到producer,它们所要做的只是供应一个特定的函数:deletate.
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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. 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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