CmdletBindingAttribute之HelpURI的作用

本文介绍了PowerShell 3.0中CmdletBinding属性新增的HelpURI特性,该特性允许为脚本函数指定在线帮助文档链接,并探讨了其与Comment-BasedHelp中.LINK节点的优先级问题。

PowerShell 3.0更新了许多新功能,尤其在Advanced Function中也有一些新特新改进,我们会接下来分篇幅分别讲解一下这些新特新。

今天我们要说的就是新增的CmdletBinding的HelpURI属性。HelpURI属性可以为你的方法,脚本函数指定一个在线版本的帮助文档,所有指定的链接方式都必须用http和https开头。

Function New-PowerShell
{
    [CmdletBinding(HelpURI='http://www.microsoft.com')]
    Param
    (
        [Parameter()]
        $StringData
    )

    Write-Host $StringData
}

Get-Help New-PowerShell -Online

当你,使用参数Online参数时候就会自动链接打开'http://www.microsoft.com'链接。

 

这里要提到一点就是,相信大家一定记得在Comment-Based Help中,有一个".LINK" 节点,它在PowerShell文档中的作用也是起到帮助链接的作用,那么如果我此时开始HelpURI后,又同时设定Comment-Based Help,到底是哪个优先呢?

Function New-PowerShell
{
<#
.SYNOPSIS 
    test new feature in PowerShell 3.0
.EXAMPLE
    New-PowerShell
.LINK
    http://www.baidu.com
#>
    [CmdletBinding(HelpURI='http://www.microsoft.com')]
    Param
    (
        [Parameter()]
        $StringData
    )

    Write-Host $StringData
}

Get-Help New-PowerShell -Online

大家在测试后,一定会发现,如上示例会自动跳转到http://www.baidu.com,也就是Comment-Based Help的优先级优于HelpURI。

基于数据驱动的 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“基于数据驱动的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。通过结合数据驱动技术与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数据驱动线性化建模;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数以适应具体应用场景。
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