22、PowerShell 脚本操作与代码复用技巧

PowerShell 脚本操作与代码复用技巧

1. 数据导出与可视化

在 PowerShell 中,我们可以将数据导出为 CSV 文件并在 Excel 中进行可视化操作。以下是具体步骤:
1. 导出数据到 CSV 文件

PS > $output | Export-Csv $filename
  1. 打开 CSV 文件
PS > Invoke-Item $filename

在 Excel 中,你可以根据自己的需求对数据进行操作和格式化,例如手动创建饼图。

2. 解析 PowerShell 脚本

当你想要获取 PowerShell 脚本内容的详细结构和特定语言信息时,可以采用以下两种方法。

2.1 简单文本分析:使用 Tokenizer API

Tokenizer API 可以将脚本转换为 PowerShell 用于理解脚本元素的内部表示。以下是具体操作步骤:
1. 定义脚本:

PS > $script = '$myVariable = 10'
  1. 初始化错误数组: </
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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