6、Windows PowerShell实用指南:错误管理、输出配置与管道操作

Windows PowerShell实用指南:错误管理、输出配置与管道操作

1. 命令错误输出管理

在管理命令时,我们常常需要查看命令产生的错误详细信息。以下是一些实用的方法:
- 列出所有错误 :要列出当前会话中发生的所有错误(最多到 $MaximumErrorCount ),可以访问 $error 数组,使用命令 $error
- 列出最后一个错误 :若要查看当前会话中发生的最后一个错误,可访问 $error 数组的第一个元素,即 $error[0]
- 查看错误详细信息 :将错误通过管道传递给 Format-List 命令,并使用 -Force 参数,示例如下:

$currentError = $error[0]
$currentError | Format-List -Force
  • 查看导致错误的命令详细信息 :访问错误对象的 InvocationInfo 属性,代码如下:
$currentError = $error[0]
$currentErro
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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