45、Linux认证考试全解析:从基础到高级的学习指南

Linux认证考试全解析:从基础到高级的学习指南

1. 命令行的强大功能

1.1 关键命令与操作

在学习Linux命令行时,有一些关键的知识点需要掌握:
- 输入输出重定向 :标准输入(stdin)通常是键盘,标准输出(stdout)通常是显示器,标准错误(stderr)也可以通过符号 > 、 >> 、 < 和 | 进行重定向。
- 命令连接 :可以使用分号 ; 在命令行上连接多个命令,每个命令独立运行;也可以使用管道 | 将一个命令的输出作为另一个命令的输入。
- 文件处理命令 :
- cut 命令可以从文件中提取字段,这些字段可以使用 paste 或 join 进行组合, join 功能更强大且可设置条件。
- wc 命令可以统计文件中的行数、单词数和字符数。
- grep 实用程序(及其变体 egrep 和 fgrep )可用于在文件中查找字符串匹配项。
- 文件搜索与备份 :
- find 命令可用于在系统中搜索满足特定条件的文件或目录,找到后可使用 xargs 命令结合 grep 进一步查找。
- tar 命令可将多个文件组合成一个存档文件,用于备份。
- 可以使用 gzip 或 pack 命令压缩文件,使用 uncompress 、 unzip 或 unpack 命令解压缩文件。
- 脚本编写 :
- 变量可以在命令行中指定,通过 $1 、 $2 等引用,也可以使用 read 命令输入到执行文件中。
- 可以使用 test 或 [ 测试条件,通过 if-then-fi 分支或循环( while 、 until 或 for )添加逻辑,使用 exit 命令退出脚本,使用 break 退出循环。

1.2 主题3细分

子主题 权重 描述 关键领域
命令行归档文件 2 在用户主目录中归档文件 文件、目录、存档和压缩(包括 tar 及其常用选项、 gzip 、 bzip2 、 zip 和 unzip )
从文件中搜索和提取数据 3 在主目录中的文件中搜索和提取数据 命令行管道、I/O重定向和基本正则表达式(包括 grep 、 less 、 cat 、 head 、 tail 、 sort 、 cut 和 wc )
将命令转换为脚本 4 将重复命令转换为简单脚本 基本shell脚本编写和常见文本编辑器(包括 #!/bin/bash 、变量、参数、 for 循环、 echo 和退出状态)

2. Linux操作系统

2.1 关键知识点

  • 进程管理 :每个命令运行时至少跨越一个进程,可以使用 ps 或 top (动态更新显示)查看进程。
  • 作业控制 :作业可以在前台或后台运行,并可以在两者之间切换,前台运行的作业可以通过按 Ctrl+Z 暂停。
  • 网络配置 :
    • IPv4 使用32位地址,分为四个八位字节,第一个八位字节标识地址类(A、B或C),地址可以是公共或私有。
    • ifconfig 实用程序可用于查看网卡的当前IP配置。
    • ping 实用程序用于测试连接性,可使用回环地址 127.0.0.1 测试内部配置。
    • route 实用程序显示路由表并允许配置。
    • netstat 实用程序显示端口的当前状态(开放、监听等)。
  • 系统日志 :系统日志位于 /var/log/messages ,大部分事件由系统日志守护进程( syslogd )写入,可使用 dmesg 命令查看。 logrotate 命令可根据 /etc/syslog.conf 配置自动归档日志文件并执行维护,也可以使用 logger 命令手动写入日志条目。

2.2 主题4细分

子主题 权重 描述 关键领域
选择操作系统 1 了解主要操作系统和Linux发行版 Windows、Mac和Linux的差异;发行版生命周期管理(包括GUI与命令行、桌面配置、维护周期以及Beta和稳定版本)
了解计算机硬件 2 熟悉构建桌面和服务器计算机的组件 硬件(包括主板、处理器、电源、光驱、外设、硬盘和分区、 /dev/sd* 和驱动程序)
数据存储位置 3 了解Linux系统中各种信息的存储位置 程序和配置、软件包和软件包数据库、进程、内存地址、系统消息和日志记录(包括 ps 、 top 、 free 、 syslog 、 dmesg 、 /etc/ 、 /var/log 、 /boot/ 、 /proc/ 、 /dev/ 和 /sys/ )
网络中的计算机 2 查询重要的网络设置并确定局域网(LAN)中计算机的基本要求 互联网、网络、路由器、查询DNaS客户端配置和查询网络配置(包括 route 、 ip route show 、 ifconfig 、 ip addr show 、 netstat 、 /etc/resolv.conf 、 /etc/hosts 、IPv4、IPv6、 ping 和 host )

3. 安全与文件权限

3.1 关键操作

  • 文件权限修改 :可以使用 chmod 命令(接受数字和符号值)更改文件和目录的权限。添加 1000 开启粘滞位,添加 2000 开启SGID权限,添加 4000 开启SUID权限。
  • 链接创建 :使用 ln 命令创建链接,硬链接是文件的别名(共享相同的inode), ln -s 命令创建符号链接,符号链接是一个独立的文件,有自己的inode,包含指向原始文件的指针,可跨文件系统,而硬链接不能。
  • 用户和组管理 :
    • 可以手动编辑配置文件或使用 useradd 命令添加用户账户,使用 userdel 命令删除用户账户。
    • 使用 groupadd 实用程序创建组,使用 groupdel 命令删除组,使用 groupmod 命令修改组,使用 newgrp 命令将用户从一个组移动到另一个组。
    • 使用 passwd 命令更改密码,较新的系统将密码存储在 /etc/shadow 中,更安全。
    • 使用 last 命令查看最近登录且可能仍在网络上的用户。
  • 用户切换 : su 命令允许切换到其他用户,使用 exit 返回,未指定用户名时默认为root用户;当需要以其他用户(通常是root)身份运行命令而不切换用户时,使用 sudo 命令。
  • 用户信息查看 : who 命令显示当前登录的用户, w 命令显示结合了 who 和系统运行时间的信息。

3.2 主题5细分

子主题 权重 描述 关键领域
基本安全和识别用户类型 2 了解Linux系统中的各种用户类型 根用户、标准用户和系统用户(包括 /etc/passwd 、 /etc/group 、 id 、 who 、 w 、 sudo 和 su )
创建用户和组 2 在Linux系统中创建用户和组 用户和组命令以及用户ID(包括 /etc/passwd 、 /etc/shadow 、 /etc/group 、 /etc/skel 、 id 、 last 、 useradd 、 groupadd 和 passwd )
管理文件权限和所有权 2 理解和操作文件权限和所有权设置 文件/目录权限和所有者(包括 ls -l 、 ls -a 、 chmod 和 chown )
特殊目录和文件 1 了解Linux系统中的特殊目录和文件,包括特殊权限 使用临时文件和目录以及符号链接(包括 /tmp 、 /var/tmp 、粘滞位、 ls -d 和 ln -s )

4. Linux专业考试概述

4.1 LPI认证考试

LPI Linux专业系列考试面向专业Linux管理员,分为三个级别:
- LPIC - 1 :验证候选人安装和配置运行Linux的计算机、配置基本网络以及从命令行执行系统维护任务的能力。目前版本为5.0,包括两门考试:
- 101 - 500考试 :测试系统架构、Linux安装和软件包管理、GNU和Unix命令、设备、Linux文件系统以及Linux文件系统层次结构标准(FHS)等知识。
- 102 - 500考试 :测试shell和shell脚本编写、Linux用户界面和图形桌面、Linux管理任务、基本系统服务、网络基础知识和Linux安全等知识。
- LPIC - 2 :验证候选人管理中小型混合网络的能力。目前版本为4.5,包括两门考试:
- 201 - 450考试 :涵盖容量规划、Linux内核、系统启动、文件系统和设备、高级存储设备管理、网络配置和系统维护等主题。
- 202 - 450考试 :涵盖域名系统、Web服务、文件共享、网络客户端管理、电子邮件服务和系统安全等主题。
- LPIC - 3 :是一组高级认证,验证候选人对特定Linux主题的高级知识,有多个专业方向,每个方向由一门考试组成:
- 300 - 300混合环境 :涵盖在Linux和Windows混合环境中安装和管理Samba软件包。
- 303 - 300安全 :涵盖常见的Linux安全主题,包括加密、证书、主机安全、入侵检测、访问控制、网络安全和漏洞评估。
- 305 - 300虚拟化和容器化 :涵盖在全虚拟化环境中使用Linux、使用和维护容器以及虚拟机部署和配置。
- 306 - 300高可用性和存储集群 :涵盖在企业范围内使用Linux系统,重点是高可用性系统和存储。

4.2 考试流程mermaid图

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([开始学习]):::startend --> B{选择认证级别}:::decision
    B -->|LPIC - 1| C(学习101 - 500和102 - 500考试内容):::process
    B -->|LPIC - 2| D(学习201 - 450和202 - 450考试内容):::process
    B -->|LPIC - 3| E(选择专业方向并学习对应考试内容):::process
    C --> F(参加考试):::process
    D --> F
    E --> F
    F --> G{是否通过}:::decision
    G -->|是| H([获得认证]):::startend
    G -->|否| I(重新学习并再次参加考试):::process
    I --> F

5. CompTIA Linux+考试

5.1 考试概述

CompTIA Linux+认证旨在以供应商中立的方式验证早期职业Linux系统管理员所需的能力。最初,CompTIA与LPI合作创建了通用的LPIC - 1和Linux+考试,但在2019年,CompTIA推出了独立的Linux+考试。当前版本是XK0 - 005,需要在90分钟内回答最多90个问题,包括选择题、多选题、填空题和基于性能的问题,将考生置于虚拟Linux环境中,需要输入特定命令解决任务。CompTIA建议考生具备A+和Network+认证以及12个月的实际Linux管理员经验。考试涵盖主要Linux发行版中的常见任务,包括Linux命令行、基本维护、安装和配置工作站以及网络。考试分为四个领域:
| 领域 | 权重 |
| — | — |
| 1.0系统管理 | 32% |
| 2.0安全 | 21% |
| 3.0脚本编写、容器和自动化 | 19% |
| 4.0故障排除 | 28% |

5.2 系统管理领域

系统管理领域涵盖了常见的Linux管理员技能,具体子主题如下:
| 子主题 | 名称 |
| — | — |
| 1.1 | 总结Linux基础知识 |
| 1.2 | 根据场景管理文件和目录 |
| 1.3 | 根据场景使用适当的工具配置和管理存储 |
| 1.4 | 根据场景配置和使用适当的进程和服务 |
| 1.5 | 根据场景使用适当的网络工具或配置文件 |
| 1.6 | 根据场景构建和安装软件 |
| 1.7 | 根据场景管理软件配置 |

该领域包含以下具体主题的问题:
- Linux文件系统层次结构标准(FHS)、基本启动过程、设备类型、从源代码编译软件包、存储概念和列出硬件信息。
- 文件和目录操作;编辑文件;压缩、归档和备份文件;文件元数据;软链接和硬链接;以及在系统之间复制文件。
- 磁盘分区、挂载设备、文件系统管理、监控存储空间、使用逻辑卷、RAID和存储区域网络(SAN)设备。
- 系统服务、调度服务、进程管理。
- 管理网络接口、名称解析、网络监控工具、远程网络工具。
- 软件包管理、沙箱应用程序和系统更新。
- 更新配置文件、配置内核选项和配置常见系统服务。

6. CompTIA Linux+考试其他领域

6.1 安全领域

安全领域在考试中占比 21%,主要关注Linux系统的安全相关知识和操作。以下是该领域的关键知识点:
- 用户和权限管理 :深入理解用户和组的管理,包括用户账户的创建、删除、修改,以及组的创建、修改和删除。熟练掌握文件和目录权限的设置,如使用 chmod 命令更改权限,了解特殊权限(粘滞位、SGID、SUID)的作用和设置方法。
- 访问控制 :了解如何通过 sudo 和 su 命令控制用户对系统资源的访问,以及如何配置 /etc/sudoers 文件来精细控制用户的sudo权限。
- 网络安全 :掌握基本的网络安全概念,如防火墙配置(如 iptables 或 firewalld ),防止未经授权的网络访问。了解如何使用 netstat 等工具监控网络连接,以及如何配置网络服务的安全设置。
- 加密和认证 :了解数据加密的基本概念,如使用 openssl 进行文件加密和解密。掌握用户认证机制,如 /etc/passwd 和 /etc/shadow 文件的作用,以及如何使用 passwd 命令更改用户密码。

6.2 脚本编写、容器和自动化领域

该领域占比 19%,主要涉及自动化任务和容器化技术。具体内容如下:
- 脚本编写 :掌握基本的shell脚本编写,包括变量的使用、条件语句( if-then-else )、循环语句( for 、 while 、 until )、函数的定义和调用等。能够编写简单的脚本完成文件处理、系统监控等任务。
- 容器技术 :了解容器的基本概念,如Docker的使用。掌握容器的创建、启动、停止、删除等操作,以及如何使用Dockerfile构建自定义容器镜像。
- 自动化工具 :熟悉自动化工具,如Ansible、Puppet等,了解如何使用这些工具进行系统配置管理和自动化部署。

6.3 故障排除领域

故障排除领域占比 28%,是考试的重要部分,要求考生具备解决实际问题的能力。以下是该领域的主要内容:
- 系统故障排查 :能够使用系统日志(如 /var/log/messages )和 dmesg 命令排查系统启动和运行过程中的故障。了解如何使用 ps 、 top 等工具监控系统进程,排查进程相关的问题。
- 网络故障排查 :掌握网络故障排查的基本方法,如使用 ping 、 traceroute 、 ifconfig 、 ip addr show 等工具检查网络连接和配置。能够排查DNS解析问题、网络服务无法访问等问题。
- 文件系统故障排查 :了解文件系统故障的常见原因和排查方法,如使用 fsck 命令检查和修复文件系统错误,排查磁盘空间不足等问题。

6.4 各领域知识点分布表格

领域 关键知识点
安全领域 用户和权限管理、访问控制、网络安全、加密和认证
脚本编写、容器和自动化领域 脚本编写、容器技术、自动化工具
故障排除领域 系统故障排查、网络故障排查、文件系统故障排查

7. 学习建议和备考策略

7.1 学习建议

  • 理论与实践结合 :Linux是一门实践性很强的技术,在学习理论知识的同时,一定要进行大量的实践操作。可以在虚拟机中搭建Linux环境,进行各种命令的练习和配置。
  • 多做练习题 :通过做练习题可以加深对知识点的理解和记忆,同时也可以熟悉考试的题型和难度。可以选择一些专业的Linux认证考试练习题集进行练习。
  • 参与社区和论坛 :加入Linux技术社区和论坛,与其他学习者和专业人士交流经验和心得。可以在社区中提问、分享自己的学习成果,获取更多的学习资源和帮助。

7.2 备考策略

  • 制定学习计划 :根据考试大纲和自己的时间安排,制定详细的学习计划。合理分配每个领域的学习时间,确保全面覆盖考试知识点。
  • 模拟考试 :在考试前进行模拟考试,熟悉考试流程和时间限制。通过模拟考试可以发现自己的薄弱环节,有针对性地进行复习和强化。
  • 复习重点知识 :在备考的最后阶段,重点复习自己掌握不牢的知识点和考试的重点内容。可以制作思维导图或笔记,帮助自己梳理知识体系。

7.3 学习流程mermaid图

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([开始备考]):::startend --> B(制定学习计划):::process
    B --> C(学习理论知识):::process
    C --> D(实践操作):::process
    D --> E(做练习题):::process
    E --> F{是否掌握}:::decision
    F -->|否| C
    F -->|是| G(参与社区交流):::process
    G --> H(进行模拟考试):::process
    H --> I{是否通过模拟考试}:::decision
    I -->|否| C
    I -->|是| J(复习重点知识):::process
    J --> K([参加考试]):::startend

8. 总结

通过对Linux相关认证考试(如LPI的LPIC - 1、LPIC - 2、LPIC - 3和CompTIA Linux+)的详细介绍,我们了解到这些考试涵盖了从基础到高级的广泛知识点,包括Linux命令行操作、系统管理、安全、脚本编写、容器化等多个方面。对于想要在Linux领域发展的专业人士来说,这些认证考试是验证自己能力和提升职业竞争力的重要途径。在备考过程中,要注重理论与实践结合,制定合理的学习计划,多做练习题,参与社区交流,通过模拟考试不断发现问题并解决问题,最终顺利通过考试,获得相应的认证。希望本文能够为广大Linux学习者和备考者提供有价值的参考和指导。

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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")

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