keepalive，是在tcp中乙個可以檢測死連線的機制。
keepalive原理很簡單，tcp會在空閒了一定時間後傳送資料給對方：
1.如果主機可達，對方就會響應ack應答，就認為是存活的。
2.如果可達，但應用程式退出，對方就發fin應答，傳送tcp撤消連線。
3.如果可達，但應用程式崩潰，對方就發rst訊息。
4.如果對方主機不響應ack, rst，繼續傳送直到超時，就撤消連線。這個時間就是預設
的二個小時。
訓練集 驗證集 測試集
訓練集loss 驗證集loss 測試集loss 乙個好的網路，二者的差距應該是很低的。但一般情況下因為網路不可避免地存在一定程度上的過擬合，所以肯定是train loss低於test lost，但如果低太多，就得考慮是過擬合的問題還是因為樣本的特徵空間不統一的問題。驗證集基本是在每個epoch完成後...
訓練集，驗證集，測試集
普通引數就是可以被梯度下降所更新的，也就是訓練集所更新的引數。超引數是指訓練開始之前設定的引數，不在梯度下降的更新範圍內，比如網路層數 網路節點數 迭代次數 學習率等等 1.訓練集 確定模型後，用於訓練普通引數 2.驗證集 交叉驗證集cv 驗證集在每個epoch訓練完成後，用來測試一下當前模型的準確...
訓練集 測試集 驗證集
訓練集 用來訓練和擬合模型。驗證集 當通過訓練集訓練出多個模型後，使用驗證集資料糾偏或比較 測試集 模型泛化能力的考量。泛化 對未知資料的 能力 from sklearn.model selection import train test split import numpy as np from ...