38、PowerShell 相关知识全解析

PowerShell 相关知识全解析

1. PowerShell 自动变量

PowerShell 会自动定义和填充多个变量,这些变量能让你访问执行环境、PowerShell 首选项等信息。以下是部分常见自动变量及其含义:
| 变量 | 含义 |
| — | — |
| $$ | 外壳接收到的最后一行的最后一个标记 |
| $? | 最后一个操作的成功/失败状态 |
| $^ | 外壳接收到的最后一行的第一个标记 |
| $_ | 管道脚本块中的当前管道对象 |
| $args | 传递给脚本、函数或脚本块的参数数组 |
| $confirmPreference | 控制操作在请求确认之前可能产生的影响级别,支持值:none、low、medium、high,none 禁用确认消息 |
| $consoleFilename | 配置此会话的 PowerShell 控制台文件的文件名(如果使用了) |
| $currentlyExecutingCommand | 处于挂起提示时当前正在执行的命令 |
| $debugPreference | 控制 PowerShell 应如何处理脚本或 cmdlet 写入的调试输出,支持值:SilentlyContinue、Continue、Inquire、Stop |
| $error

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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