24、PowerShell 帮助系统与命令信息获取全解析

PowerShell 帮助系统与命令信息获取全解析

1. Get-Help 的使用方式

在 PowerShell 中, Get-Help 是一个非常实用的命令,它能帮助我们了解其他命令的详细信息。 Get-Help 有多种使用方式,具体如下:
- 无参数(默认) :会得到一个简短的、大约一页长的命令说明,包含支持的参数列表、简要描述以及一两个示例。
- -detailed :会得到更详细的说明,包含所有参数的列表以及每个参数的简要描述,还会有命令实际使用的示例列表。
- -full :会提供关于所有参数的完整信息,如参数是否必需、可能的值等。示例列表会包含每个示例的额外信息,包括代码的作用以及如何完成当前任务。
- -examples :只返回命令的示例,包含示例的标题、描述和示例代码,不会返回命令的其他信息。

2. 获取特定参数的帮助

有时候我们只对命令的某个参数感兴趣,不想在大量文本中寻找相关信息。 Get-Help 支持使用 -parameter 参数来获取特定参数的帮助。例如,要获取 Get-ChildItem cmdlet 的 -filter 参数的信息,可以使用以下命令:

PS> Get-Help Get
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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