小编Arc*_*hie的帖子

我正在从 python 库运行一个 python 脚本，该脚本.env使用 dotenv 从库根目录中的文件加载一些环境变量。

这可以从命令行运行，但是当我尝试使用以下命令作为 cronjob 运行时：

* * * * * source ./path_to_venv/activate; python ./path_to_script.py

我收到一个关键错误，因为它找不到环境变量。

有什么想法为什么这不起作用吗？

非常感谢您的帮助！

有人告诉我，我需要为涉及神经网络的论文标准化我的 MSE。

NMSE 的方程似乎有点少而且相距甚远。我有以下几点，如果可能的话，我想证实一下：

标准偏差项应该从目标值还是预测值计算出来？

此外，与 NMSE 相比，使用 MSE 的主要优势是什么？仅仅是因为更简单的规模，它使错误比较更容易吗？

非常感谢您的帮助！

我主要了解 k 折交叉验证的工作原理，并已开始将其实现到我的 MATLAB 脚本中，但是我有两个问题。

当使用它来选择网络特征时（在我的例子中，隐藏单元、权重衰减和无迭代）。我应该在每次“折叠”后重新初始化权重，还是应该将我的下一次训练折叠输入已经训练好的网络（它的权重已经针对前一次折叠进行了优化）？

似乎做后者应该给出较低的错误，因为前一折叠数据将是下一个数据折叠的良好近似，因此权重将比从高斯分布随机初始化的权重更接近。

此外，使用 k-fold 验证验证了网络，并选择了网络超参数等，我想开始使用该网络，我认为我应该停止使用 k-fold 验证并只训练一次，使用所有可用的数据？

非常感谢您的帮助。