了解 PowerShell ISE 3.0 (1)

本文详细介绍了PowerShellISE3.0相对于前版本的改进,包括ConsolePane的改变、新增的ISEIntellisense功能以及更强大的扩展机制。通过智能提示功能的引入,用户在编写脚本时体验得到提升。

Windows PowerShell ISE(Integrated Scripting Environment) 最先是在Windows 7中被引入的。而随着PowerShell 3.0的发布,PowerShell ISE也有了一些新的变化,今天我们会逐步去了解下他与之前的版本有哪些改变。

 

Console Pane的改变

先来看看最直观的自然是Command Pane部分

 

PowerShell ISE 3.0已经不像PowerShell ISE 2.0那样,所谓的Console Pane并不是传统的Console,如弹出提示时是基于在GUI层的,而ISE 3.0是直接从PowerShell engine触发。

 

增加ISE Intellisnse

现在很多语言开发工具都支持Intellisense功能,尤其对于用过Visual Studio的朋友一定不会不会陌生,也就是我们常说的智能关联提示功能,PowerShell ISE 3.0中终于把改功能引入进来了。ISE 3.0中会根据你输入的不同符号来判断关联不同的选项。

比如,当你敲完cmdlet的动词部分后,再输入 “-” 破折号的时候就会自动关联名词部分,如下:

比如还可以输入"." , "::" , "\"等等符号都会触发智能提示关联功能。

 

当然,如果有的人可能会问,我不想让它自动关联,如何关闭呢?很简单,只需要按ESC即可隐藏当前的智能提示列表。而如果你按Ctrl+Space键的话又可以再次将智能提示呼叫出来。

 

最后要说下,PowerShell ISE 3.0编辑器引入了更强大的扩展机制,用户可以自身编辑和扩展ISE,而ISE本身留有编辑接口,拿我们之前谈到的智能提示举例。

#关闭脚本区域的智能提示
$psISE.Options.ShowIntellisenseInScriptPane = $false

#关闭控制台区域的智能提示
$psISE.Options.ShowIntellisenseInConsolePane = $false

只需按照具体选项设置相应的值就可以轻松做到。

 

基于据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参以适应具体应用场景。
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