39、自定义脚本与高级功能及 PowerShell 期望状态配置

自定义脚本与高级功能及 PowerShell 期望状态配置

1. PowerShell 脚本签名

根据执行策略的设置,你创建的脚本可能可以直接运行。但在更安全的环境中,可能需要对脚本进行签名,以使其被信任并允许运行。

2. 创建 PowerShell 高级函数

对于大多数系统管理员来说,用 PowerShell 制作自己的工具可能有点令人生畏。借助 PowerShell 高级函数,你可以利用所学的 PowerShell 知识创建自己的工具集,就像运行 PowerShell cmdlet 一样。PowerShell cmdlet 是用 .NET 框架语言(如 C#)编写的,需要编译才能使用,而高级函数是用 PowerShell 脚本语言编写的。

创建 PowerShell 高级函数有几个组成部分:
- [CmdletBinding()] :将函数转变为高级函数,使其能像 cmdlet 一样运行,并使用 cmdlet 功能。
- param :用于设置高级函数要使用的参数。

graph LR
    A[创建函数] --> B[添加 [CmdletBinding()]]
    B --> C[设置参数]
3. 参数使用

高级函数在处理参数时比基本函数更精细,参数放在参数块中定义。以下是一些常用的参数设置:
- 必需参数 :当将参数指定为必需时,如果未提供该参数,函数将无法运行。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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