首页
Windows PowerShell如何查看历史记录
Windows PowerShell如何查看历史记录
时间: 2023-02-14 20:24:51
浏览: 54
在 Windows PowerShell 中,可以使用 "Get-History" 命令查看历史记录。 例如: ``` Get-History ``` 还可以使用参数来限制输出的历史记录数量,例如: ``` Get-History -Count 10 ``` 这条命令将会显示最近10条命令的历史记录。
相关推荐
Windows Powershell 快捷键介绍
ALT+F7 清除命令的历史记录 PgUp PgDn 显示当前会话的第一个命令和最后一个命令 Enter 执行当前命令 End 将光标移至当前命令的末尾 Del 从右开始删除输入的命令字符 Esc 清空当前命令行 F2 自动补充...
Windows 重启(关机)历史记录查看器
该Powershell脚本通过查询Windows Event log 中的ID 为1074,6005,6006,6008的事件,以dridview方式输出包含Windows 重启或关机发生的时间、操作用户、操作行为、触发进程、手动重启的原因、日志消息等,非常适用于...
AdvancedHistory:Windows PowerShell和PowerShell Core的键盘可导航历史记录
高级历史将键盘可导航和可过滤的历史记录添加到Windows PowerShell和PowerShell Core。 选择一个项目后,将从控制台清除菜单,但不会清除缓冲区,这意味着您仍可以向上滚动并查看以前执行的命令。 这是上的一个的...
Windows Powershell 自定义控制台
“选项”设置光标,历史记录,编辑模式的切换。“字体”设置字体的名称和大小“布局”设置窗口的缓冲区、窗口的大小、窗口起始坐标“颜色”设置屏幕和对话框的背景色和前景色。 右击标题栏选择”属性”弹出...
windows server进程内存占用及CPU使用率自动监控并记录脚本
当遇到应用偶发性出问题时,需要分析是否因为该应用的进程内存使用率瞬时值过高或服务器CPU过高导致的,每隔5秒记录一次,自动监控并记录便于分析问题。
Python-获得Windows系统的远程桌面连接历史记录
使用powershell列出登录用户或所有用户的RDP连接历史记录
使用 Microsoft 365 部署 Windows 10
规划 Windows 10 部署的更改历史记录 使用 Microsoft Deployment Toolkit 部署 Windows 10 Microsoft Deployment Toolkit (MDT) 入门 MDT 中的关键功能 MDT Lite Touch 组件 准备使用 MDT 进行部署 创建 ...
Windows 终端神器 ConEmu Build 210312 中文免费版.zip
ConEmu 不是外壳程序,因此它不提供“外壳程序功能”,例如远程访问,制表符完成,命令历史记录等。ConEmu 是一个高级控制台窗口,您可以在其中运行您选择的任何 shell。但是,其中一些功能已放置在 RoadMap 中。您...
QlikSensePowerShell:具有常见 Qlik Sense 自动化功能的 powershell 插件
QS-Get-Task [过滤器] - 获取任务列表及其历史记录,或单个任务 QS-Start-Task - 开始一个给定的任务 QS-Check-Task - 检查给定任务或特定执行的最后状态 为了跑步... 1 - 构建源代码以编译 QlikSensePS.dll 2 - ...
BuiltinCmd:VS扩展,可为CMD或Powershell提供内置的终端窗口
强调支持通过箭头键在命令历史记录中切换。 使用Tab键支持自动补全。 支持Ctrl + C终止。 支持Powershell。 支持启动命令。总览 如果您有任何问题或建议,请告诉我。 通过VS market安装更新日志2.0.2:有些反感。 ...
06_QLibrary.zip
06_QLibrary.zip
毕业设计: 基于Densenet + CTC技术的文字检测识别的技术研究
本毕设课题是属于计算机视觉下的目标检测与识别,对象为自然场景下的各种文本信息,通俗的说就是检测识别图片中的文本信息。由于文本的特殊性,本毕设将整个提取信息的过程可以分为检测、识别两个部分。 论文对用到的相关技术概念有一定的介绍分析,如机器学习,深度学习,以及各种的网络模型及其工作原理过程。 检测部分采用水平检测文本线方式进行文本检测,主要参考了乔宇老师团队的 CTPN 方法,并在正文部分从模型的制作到神经网络的设计实现对系统进行了较为详细的分析介绍。 识别部分则采用的是 Densenet + CTC,对于印刷体的文字有较好的识别。
毕业设计 基于javaweb的在线答题平台
毕业设计 基于javaweb的在线答题平台
numpy安装 python get-pip.py
numpy安装 numpy安装 python get-pip.py
基于用户、物品的协同过滤算法.zip
协同过滤算法(Collaborative Filtering)是一种经典的推荐算法,其基本原理是“协同大家的反馈、评价和意见,一起对海量的信息进行过滤,从中筛选出用户可能感兴趣的信息”。它主要依赖于用户和物品之间的行为关系进行推荐。 协同过滤算法主要分为两类: 基于物品的协同过滤算法:给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品。 基于用户的协同过滤算法:给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品。 协同过滤算法的优点包括: 无需事先对商品或用户进行分类或标注,适用于各种类型的数据。 算法简单易懂,容易实现和部署。 推荐结果准确性较高,能够为用户提供个性化的推荐服务。 然而,协同过滤算法也存在一些缺点: 对数据量和数据质量要求较高,需要大量的历史数据和较高的数据质量。 容易受到“冷启动”问题的影响,即对新用户或新商品的推荐效果较差。 存在“同质化”问题,即推荐结果容易出现重复或相似的情况。 协同过滤算法在多个场景中有广泛的应用,如电商推荐系统、社交网络推荐和视频推荐系统等。在这些场景中,协同过滤算法可以根据用户的历史行为数据,推荐与用户兴趣相似的商品、用户或内容,从而提高用户的购买转化率、活跃度和社交体验。 未来,协同过滤算法的发展方向可能是结合其他推荐算法形成混合推荐系统,以充分发挥各算法的优势。
strcmp函数应用.zip
strcmp函数应用.zip
2.py
2.py
解读MIT-BIH数据的MATLAB代码.zip
解读MIT-BIH数据的MATLAB代码.zip
医保基本药品耗材目录查询2.0.exe
可以查询各种医保内的药物,包括规格厂家和详细的相关资料,种类很齐全,方便大家查询,和了解药物价格等方面。
使用Numpy将类保存到npz文件并读取文件,然后绘制图形的Python代码示例
npz文件 代码中,我们首先定义了一个数据类Data,其中包含x和y两个成员变量。 然后,我们创建了数据对象,并将其保存到文件中。我们使用np.savez函数将数据字典保存到文件中,其中字典的键为变量名,值为对应的数据数组。 接下来,我们使用load_from_file方法从文件中加载数据,并创建一个新的数据对象。 最后,我们使用Matplotlib库绘制出新数据对象的图形。通过plot函数,我们将x和y作为横纵轴数据进行绘制。然后,我们添加坐标轴标签、标题,并显示网格线。 运行代码后,将显示一个绘制出的数据图形。 数据保存: def save_to_file(self, filename): data_dict = { 'x': self.x, 'y': self.y } np.savez(filename, **data_dict) # 将数据保存到文件 filename = 'data.npz' data.save_to_file(filename)
CSDN会员
开通CSDN年卡参与万元壕礼抽奖
海量
VIP免费资源
千本
正版电子书
商城
会员专享价
千门
课程&专栏
全年可省5,000元
立即开通
全年可省5,000元
立即开通
最新推荐
06_QLibrary.zip
06_QLibrary.zip
毕业设计: 基于Densenet + CTC技术的文字检测识别的技术研究
本毕设课题是属于计算机视觉下的目标检测与识别,对象为自然场景下的各种文本信息,通俗的说就是检测识别图片中的文本信息。由于文本的特殊性,本毕设将整个提取信息的过程可以分为检测、识别两个部分。 论文对用到的相关技术概念有一定的介绍分析,如机器学习,深度学习,以及各种的网络模型及其工作原理过程。 检测部分采用水平检测文本线方式进行文本检测,主要参考了乔宇老师团队的 CTPN 方法,并在正文部分从模型的制作到神经网络的设计实现对系统进行了较为详细的分析介绍。 识别部分则采用的是 Densenet + CTC,对于印刷体的文字有较好的识别。
毕业设计 基于javaweb的在线答题平台
毕业设计 基于javaweb的在线答题平台
numpy安装 python get-pip.py
numpy安装 numpy安装 python get-pip.py
基于用户、物品的协同过滤算法.zip
协同过滤算法(Collaborative Filtering)是一种经典的推荐算法,其基本原理是“协同大家的反馈、评价和意见,一起对海量的信息进行过滤,从中筛选出用户可能感兴趣的信息”。它主要依赖于用户和物品之间的行为关系进行推荐。 协同过滤算法主要分为两类: 基于物品的协同过滤算法:给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品。 基于用户的协同过滤算法:给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品。 协同过滤算法的优点包括: 无需事先对商品或用户进行分类或标注,适用于各种类型的数据。 算法简单易懂,容易实现和部署。 推荐结果准确性较高,能够为用户提供个性化的推荐服务。 然而,协同过滤算法也存在一些缺点: 对数据量和数据质量要求较高,需要大量的历史数据和较高的数据质量。 容易受到“冷启动”问题的影响,即对新用户或新商品的推荐效果较差。 存在“同质化”问题,即推荐结果容易出现重复或相似的情况。 协同过滤算法在多个场景中有广泛的应用,如电商推荐系统、社交网络推荐和视频推荐系统等。在这些场景中,协同过滤算法可以根据用户的历史行为数据,推荐与用户兴趣相似的商品、用户或内容,从而提高用户的购买转化率、活跃度和社交体验。 未来,协同过滤算法的发展方向可能是结合其他推荐算法形成混合推荐系统,以充分发挥各算法的优势。
zigbee-cluster-library-specification
最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
管理建模和仿真的文件
管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成
![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
解答下列问题:S—>S;T|T;T—>a 构造任意项目集规范族,构造LR(0)分析表,并分析a;a
对于这个文法,我们可以构造以下项目集规范族: I0: S -> .S S -> .T T -> .a I1: S -> S. [$ T -> T. [$ I2: S -> T. I3: S -> S.;S S -> S.;T T -> T.;a 其中,点(.)表示已经被扫描过的符号,;$表示输入串的结束符号。 根据项目集规范族,我们可以构造出LR(0)分析表: 状态 | a | $ ---- | - | - I0 | s3| I1 | |acc I2 | | 其中s3表示移进到状态3,acc表示接受。在分析字符串a;a时,我们可以按照以下步骤进行
JSBSim Reference Manual
JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。