http状态码

浏览器中wss请求状态码101是成功了吗 如果 WebSocket 是通过 Nginx 代理的,确保配置了正确的。在 WebSocket 连接过程中,客户端(浏览器)发送一个。接下来可以通过 socket.onopen。,要求服务器将连接从。确认是否能正常通信。 阅读详情

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一些常见的状态码为:

200 - 服务器成功返回网页
404 - 请求的网页不存在
503 - 服务不可用
详细分解:

1xx(临时响应)
表示临时响应并需要请求者继续执行操作的状态代码。

代码  说明
100  (继续) 请求者应当继续提出请求。 服务器返回此代码表示已收到请求的第一部分,正在等待其余部分。 
101  (切换协议) 请求者已要求服务器切换协议,服务器已确认并准备切换。

2xx (成功)
表示成功处理了请求的状态代码。

代码  说明
200  (成功)  服务器已成功处理了请求。 通常,这表示服务器提供了请求的网页。
201  (已创建)  请求成功并且服务器创建了新的资源。
202  (已接受)  服务器已接受请求,但尚未处理。
203  (非授权信息)  服务器已成功处理了请求,但返回的信息可能来自另一来源。
204  (无内容)  服务器成功处理了请求,但没有返回任何内容。
205  (重置内容) 服务器成功处理了请求,但没有返回任何内容。
206  (部分内容)  服务器成功处理了部分 GET 请求。

3xx (重定向)
表示要完成请求,需要进一步操作。 通常,这些状态代码用来重定向。

代码  说明
300  (多种选择)  针对请求,服务器可执行多种操作。 服务器可根据请求者 (user agent) 选择一项操作,或提供操作列表供请求者选择。
301  (永久移动)  请求的网页已永久移动到新位置。 服务器返回此响应(对 GET 或 HEAD 请求的响应)时,会自动将请求者转到新位置。
302  (临时移动)  服务器目前从不同位置的网页响应请求,但请求者应继续使用原有位置来进行以后的请求。
303  (查看其他位置) 请求者应当对不同的位置使用单独的 GET 请求来检索响应时,服务器返回此代码。
304  (未修改) 自从上次请求后,请求的网页未修改过。 服务器返回此响应时,不会返回网页内容。
305  (使用代理) 请求者只能使用代理访问请求的网页。 如果服务器返回此响应,还表示请求者应使用代理。
307  (临时重定向)  服务器目前从不同位置的网页响应请求,但请求者应继续使用原有位置来进行以后的请求。

4xx(请求错误)
这些状态代码表示请求可能出错,妨碍了服务器的处理。

代码  说明
400  (错误请求) 服务器不理解请求的语法。
401  (未授权) 请求要求身份验证。 对于需要登录的网页,服务器可能返回此响应。
403  (禁止) 服务器拒绝请求。
404  (未找到) 服务器找不到请求的网页。
405  (方法禁用) 禁用请求中指定的方法。
406  (不接受) 无法使用请求的内容特性响应请求的网页。
407  (需要代理授权) 此状态代码与 401(未授权)类似,但指定请求者应当授权使用代理。
408  (请求超时)  服务器等候请求时发生超时。
409  (冲突)  服务器在完成请求时发生冲突。 服务器必须在响应中包含有关冲突的信息。
410  (已删除)  如果请求的资源已永久删除,服务器就会返回此响应。
411  (需要有效长度) 服务器不接受不含有效内容长度标头字段的请求。
412  (未满足前提条件) 服务器未满足请求者在请求中设置的其中一个前提条件。
413  (请求实体过大) 服务器无法处理请求,因为请求实体过大,超出服务器的处理能力。
414  (请求的 URI 过长) 请求的 URI(通常为网址)过长,服务器无法处理。
415  (不支持的媒体类型) 请求的格式不受请求页面的支持。
416  (请求范围不符合要求) 如果页面无法提供请求的范围,则服务器会返回此状态代码。
417  (未满足期望值) 服务器未满足"期望"请求标头字段的要求。

5xx(服务器错误)
这些状态代码表示服务器在尝试处理请求时发生内部错误。 这些错误可能是服务器本身的错误,而不是请求出错。

代码  说明
500  (服务器内部错误)  服务器遇到错误,无法完成请求。
501  (尚未实施) 服务器不具备完成请求的功能。 例如,服务器无法识别请求方法时可能会返回此代码。
502  (错误网关) 服务器作为网关或代理,从上游服务器收到无效响应。
503  (服务不可用) 服务器目前无法使用(由于超载或停机维护)。 通常,这只是暂时状态。
504  (网关超时)  服务器作为网关或代理,但是没有及时从上游服务器收到请求。

505  (HTTP 版本不受支持) 服务器不支持请求中所用的 HTTP 协议版本。

HTTP状态码 当浏览者访问一个网页时,浏览者的浏览器会向网页所在服务器发出请求。当浏览器接收并显示网页前,此网页所在的服务器会返回一个包含 HTTP 状态码的信息头(server header)用以响应浏览器的请求。HTTP 状态码的英文为 HTTP Status Code。 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. 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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