42、PowerShell 事件处理与 Tab 补全增强工具使用指南

PowerShell 事件处理与 Tab 补全增强工具使用指南

1. PowerShell 事件处理

在 PowerShell 中,处理 .NET 对象的事件并非其主要使用场景,相关示例代码可能看起来复杂且不够优雅。但掌握这些知识对于程序员和系统管理员来说具有很大价值,特别是借助 PSEventing 工具,能解决一些原本难以处理的脚本问题。

1.1 WMI 事件脚本风险

之前的 WMI 事件脚本虽然实用,但也存在危险。若未调用事件监视器的 Stop 方法,系统会不断执行查询。多次运行脚本会使事件监视器累积,导致系统性能显著下降,因为大部分 CPU 时间会用于执行泄漏的查询。所以,完成操作后,务必停止事件监视器并断开与事件的连接。

1.2 检测脚本是否被用户终止

以监视文件夹文件删除操作的脚本为例,当脚本监听事件时,若用户按下 Ctrl+C,PowerShell 不仅会终止脚本,还会终止整个输入的命令。在 PowerShell 1.0 中,处理 Ctrl+C 是一个薄弱环节。PSEventing 插件提供了两个 cmdlet 来帮助我们:Start - KeyHandler 和 Stop - KeyHandler。

支持 Ctrl+C 的关键步骤如下:
1. 使用 Start - KeyHandler - CaptureCtrlC 注册处理程序。
2. 区分 Ctrl+C 事件和其他事件。
3. 完成操作后,调用 Stop - KeyHandler 取消注册处理程序。

区分事件时,可利用 G

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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