4、探索 PowerShell:从基础操作到高级定制

探索 PowerShell:从基础操作到高级定制

1. 运行 PowerShell 命令

在 PowerShell 中,默认的安全策略会阻止脚本运行。当你开始编写或使用脚本时,需要将此策略配置为限制较少的设置。

在运行命令方面,新用户有时会在从当前目录运行命令时遇到问题。在 cmd.exe 中,当前目录是搜索路径的一部分,但在 PowerShell 里,需要明确指定从当前目录运行程序,使用 .\\Program.exe 语法。为避免每次都输入常用脚本和程序的位置,可将它们放在“tools”目录,并添加到系统路径。

要运行 PowerShell 命令,只需在命令提示符处输入其名称,例如:

PS >Get-Process
Handles  NPM(K)    PM(K)      WS(K) VM(M)   CPU(s)     Id ProcessName
-------  ------    -----      ----- -----   ------     -- -----------
    133       5    11760       7668    46            1112 audiodg
    184       5    33248        508    93            1692 avgamsvr
    143       7    31852        984    97            1788 avgemc

Get-Process

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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