39、PowerShell ISE与文件目录操作全解析

PowerShell ISE与文件目录操作全解析

1. PowerShell ISE 基础功能

PowerShell ISE(Integrated Scripting Environment)是一个强大的集成脚本环境,它为脚本编写和调试提供了丰富的功能。

1.1 脚本编辑与控制台面板

在脚本编辑面板,支持命令、参数、路径等的自动补全功能。控制台面板位于应用程序底部,是进行交互式操作的主要区域。它不仅支持自动补全,还支持标准的Windows热键、文本选择、语法高亮和强大的智能感知等功能。
如果命令过长,可以按下Shift - Enter启用多行编辑。若想让ISE看起来像普通的PowerShell控制台,同时支持轻松调整大小和直观的热键,可从“工具”菜单中选择“最大化显示脚本面板”,然后通过“转到控制台”和“转到脚本面板”在沉浸式控制台和脚本编辑模式之间切换。

1.2 调试脚本
  • 问题 :希望通过比 * - PsBreakpoint cmdlets 更友好的界面来使用PowerShell的调试命令。
  • 解决方案 :使用ISE中的“调试”菜单来添加和移除断点,并管理PowerShell到达断点时的调试行为。
  • 操作步骤
    1. 首先保存脚本。
    2. 设置断点的方法有:选择“切换断点”菜单项;在ISE左侧边距右键单击并选择“切换断点”;按下F9。
    3. 当PowerShell遇到断点时,会暂停
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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