40、Windows PowerShell 编程与操作全解析

Windows PowerShell 编程与操作全解析

1. .NET 字符串格式化

在 Windows PowerShell 中,字符串格式化是一项重要的功能。格式化操作符(-f)支持的格式字符串包含格式项,每个格式项的形式为 {index[,alignment][:formatString]} 。其中, <index> 表示格式操作符后对象数组中项的从零开始的索引; <alignment> 是可选的,用于指定项的对齐方式,正数将项右对齐到指定宽度的字段中,负数则将项左对齐; <formatString> 同样可选,用于使用该类型的特定格式字符串语法来格式化项。

以下是标准数字格式字符串的详细介绍:
| 格式说明符 | 名称 | 描述 | 示例 |
| — | — | — | — |
| C 或 c | 货币 | 货币金额 | PS >"{0:C}" -f 1.23 输出 $1.23 |
| D 或 d | 十进制 | 十进制金额(用于整数类型),精度说明符控制结果中的最小位数 | PS >"{0:D4}" -f 2 输出 0002 |
| E 或 e | 科学记数法 | 科学(指数)表示法,精度说明符控制小数点后的位数 | PS >"{0:E3}" –f [Math]::Pi 输出 3.142E+000

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...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值