41、PowerShell实用扩展与事件处理

PowerShell实用扩展与事件处理

1 PowerShell社区扩展(PSCX)

1.1 活动目录用户删除操作

作为域管理员,拥有一定的权限,但在使用时需格外谨慎。例如,从活动目录中删除用户的操作如下:

PS> del ADSITEST2
PS> 

需要注意的是,此操作不会有确认提示,所以操作时要小心。另外, DirectoryServices 提供程序仅在机器是 Windows 域成员时才可用,否则无法访问活动目录对象的驱动器。

1.2 实用应用程序

PSCX 附带了两个外部应用程序,能让我们在使用 PowerShell 时更加便捷。
- 高级分页器应用程序 :它是 Windows 版的 UNIX less 分页器,与默认的 more 分页器相比,有明显优势。使用 less 分页器查看帮助时,你可以使用向上箭头和 Page Up 键返回之前滚动过的文本,还能通过按斜杠 / 键、输入搜索短语并按 Enter 键来搜索文本,搜索到的匹配项会被高亮显示。按 N 键可跳转到下一个匹配项,按 Shift + N 可跳转到上一个匹配项。不过, less 分页器也有缺点,它对 Windows 用户来说不够直观,快捷键命令与 Windows

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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