9、PowerShell 脚本块与函数使用指南

PowerShell 脚本块与函数使用指南

1. 管道中的作用域

当涉及到管道时,作用域会变得更有趣。在同一个管道中,各个块共享同一个作用域。以下是一个包含两个块的管道,这两个块被传递给在管道中不同点应用的 cmdlet。第二个块可以访问第一个块中声明的变量:

PS> dir *.txt | foreach { $file = $_.Name;  return 3 } |
     foreach { "got $file" }

输出示例:

got test.txt
got test2.txt
got test3.txt
got test4.txt

这里,第一个 foreach 块仅设置了 $file 变量并返回一个虚拟数字。 $file 变量在第二个 foreach 块中可用,并且第二个块实际上返回了该变量的值。如果你希望在管道的早期阶段存储一些信息,并在后续阶段使用这些信息,这种方式非常方便。

2. 将字符串作为表达式调用

几乎所有脚本语言都有一个特殊的函数或操作,它接受一个字符串作为输入参数,将其编译并作为一段代码执行。其他流行的语言(如 JavaScript)将该函数称为 eval 。PowerShell 中对应的是 Invoke-Expression cmdlet。字符串可以作为参数传递

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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