8、PowerShell:.NET 对象操作全解析

PowerShell:.NET 对象操作全解析

1. 变量、函数、别名和驱动器的作用域

在 PowerShell 中,我们可以在特定的作用域中定义或访问变量、函数、别名和驱动器。
- 变量 :若要在特定作用域定义或访问变量,可在变量引用中使用作用域名称。例如:

$SCRIPT:myVariable = value

同时, *-Variable 系列的 cmdlet 也允许通过 -Scope 参数指定作用域名称。
- 函数 :在特定作用域定义或访问函数时,创建函数时使用其作用域名称。例如:

function $GLOBAL:MyFunction { ... }
GLOBAL:MyFunction args
  • 别名和驱动器 :要在特定作用域定义别名或驱动器,使用 *-Alias *-Drive cmdlet 的 Option 参数;若要访问特定作用域的别名或驱动器,使用 *-Alias *-Drive cmdlet 的 Scope 参数。若想了解更多关于作用域的信息,可输入
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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