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Exception on Windows triggered by inline prediction with CJK characters #4737

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StevenWang82 opened this issue May 9, 2025 · 0 comments
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Area-Stability Label for tracking stability Issues Needs-Triage 🔍 It's a new issue that core contributor team needs to triage.

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@StevenWang82
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Prerequisites

  • Write a descriptive title.
  • Make sure you are able to repro it on the latest released version
  • Search the existing issues, especially the pinned issues.

Exception report

WARNING: The version '2.3.6' of module 'PSReadLine' is currently in use. Retry the operation after closing the applications.
PS C:\Users\User\Dropbox\3_Obsidian> mkdir "1_Knowledge_Database/Artificial_Intelligence/機器學習 (Machine Learning)/04_後續學習方向/章節 11:深度學習簡 介" && echo "# 章節 11:深度學習簡介^r^n^r^n## 學習目標:^r^n對深度學習有一個初步的認識,了解其與傳統機器學習的區別以及常見的深度學習框架。^r^n^r^n## 具 體學習內容:^r^n*   **神經網路基礎:**^r^n    *   人工神經元 (Perceptron)。^r^n    *   多層感知器 (Multi-layer Perceptron, MLP)。^r^n    *   激活函數 (Activation Functions) (ReLU, Sigmoid, Tanh)。^r^n    *   前向傳播 (Forward Propagation)。^r^n    *   反向傳播 (Backpropagation) 與梯度下降 (Gradient Descent) (複習並應用於神經網路)。^r^n*   **深度學習與傳統機器學習的區別:**^r^n    *   特徵工程:深度學習可以自動學習特徵。^r^n    *   數據量需求:深度學習通常需要大量數據。^r^n    *   模型複雜度。^r^n*   **常見的深度學習框架 (簡介):**^r^n    *   **TensorFlow:** Google 開發的開源深度學習框架。^r^n    *   **PyTorch:** Facebook (Meta) 開發的開源深度學習框架。^r^n    *   了解它們的基本概念和用途。^r^n*   **常見的深度學習模型架構 (簡介):**^r^n    *   卷積神經網路 (Convolutional Neural Networks, CNN) (用於圖像處理)。^r^n    *   循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNN) (用於序列數據,如文本)。^r^n^r^n## 實踐練習:^r^n*   (可選)使用 TensorFlow 或 PyTorch 搭建一個簡單的神經網路模型,並在一個小型數據集上進行訓練。^r^n*   閱讀關於 CNN 和 RNN 的入門文章。^r^n...
Oops, something went wrong.
Please report this bug with ALL the details below, including both the 'Environment' and 'Exception' sections.
Please report on GitHub: https://github.com/PowerShell/PSReadLine/issues/new?template=Bug_Report.yaml
Thank you!

### Environment
PSReadLine: 2.3.6+d2e770f93b7a53d8660a6402eb29d1ae1c35e767
PowerShell: 7.5.0
OS: Microsoft Windows 10.0.26100
BufferWidth: 153
BufferHeight: 9

Last 62 Keys:

 m U p d a t e - M o d u l e Spacebar P S R e a d L i n e Enter
 I n s t a l l - M o d u l e Spacebar P S R e a d L i n e Spacebar - F o r c e \ Backspace Enter
 m

### Exception

System.IndexOutOfRangeException: Index was outside the bounds of the array.
   at System.Text.StringBuilder.get_Chars(Int32 index)
   at Microsoft.PowerShell.PSConsoleReadLine.ConvertOffsetToPoint(Int32 offset)
   at Microsoft.PowerShell.PSConsoleReadLine.ReallyRender(RenderData renderData, String defaultColor)
   at Microsoft.PowerShell.PSConsoleReadLine.ForceRender()
   at Microsoft.PowerShell.PSConsoleReadLine.Render()
   at Microsoft.PowerShell.PSConsoleReadLine.Insert(Char c)
   at Microsoft.PowerShell.PSConsoleReadLine.SelfInsert(Nullable`1 key, Object arg)
   at Microsoft.PowerShell.PSConsoleReadLine.ProcessOneKey(PSKeyInfo key, Dictionary`2 dispatchTable, Boolean ignoreIfNoAction, Object arg)
   at Microsoft.PowerShell.PSConsoleReadLine.InputLoop()
   at Microsoft.PowerShell.PSConsoleReadLine.ReadLine(Runspace runspace, EngineIntrinsics engineIntrinsics, CancellationToken cancellationToken, Nullable`1 lastRunStatus)


PS C:\Users\User\Dropbox\3_Obsidian> mkdir "1_Knowledge_Database/Artificial_Intelligence/機器學習 (Machine Learning)/04_後續學習方向/章節 11:深度學習簡 介" && echo "# 章節 11:深度學習簡介^r^n^r^n## 學習目標:^r^n對深度學習有一個初步的認識,了解其與傳統機器學習的區別以及常見的深度學習框架。^r^n^r^n## 具 體學習內容:^r^n*   **神經網路基礎:**^r^n    *   人工神經元 (Perceptron)。^r^n    *   多層感知器 (Multi-layer Perceptron, MLP)。^r^n    *   激活函數 (Activation Functions) (ReLU, Sigmoid, Tanh)。^r^n    *   前向傳播 (Forward Propagation)。^r^n    *   反向傳播 (Backpropagation) 與梯度下降 (Gradient Descent) (複習並應用於神經網路)。^r^n*   **深度學習與傳統機器學習的區別:**^r^n    *   特徵工程:深度學習可以自動學習特徵。^r^n    *   數據量需求:深度學習通常需要大量數據。^r^n    *   模型複雜度。^r^n*   **常見的深度學習框架 (簡介):**^r^n    *   **TensorFlow:** Google 開發的開源深度學習框架。^r^n    *   **PyTorch:** Facebook (Meta) 開發的開源深度學習框架。^r^n    *   了解它們的基本概念和用途。^r^n*   **常見的深度學習模型架構 (簡介):**^r^n    *   卷積神經網路 (Convolutional Neural Networks, CNN) (用於圖像處理)。^r^n    *   循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNN) (用於序列數據,如文本)。^r^n^r^n## 實踐練習:^r^n*   (可選)使用 TensorFlow 或 PyTorch 搭建一個簡單的神經網路模型,並在一個小型數據集上進行訓練。^r^n*   閱讀關於 CNN 和 RNN 的入門文章。^r^n...

Screenshot

Image

Environment data

PSReadLine: 2.3.6+d2e770f93b7a53d8660a6402eb29d1ae1c35e767
PowerShell: 7.5.0
OS: Microsoft Windows 10.0.26100
BufferWidth: 153
BufferHeight: 9

Steps to reproduce

PS C:\Users\User\Dropbox\3_Obsidian> mkdir "1_Knowledge_Database/Artificial_Intelligence/機器學習 (Machine Learning)/04_後續學習方向/章節 11:深度學習簡 介" && echo "# 章節 11:深度學習簡介^r^n^r^n## 學習目標:^r^n對深度學習有一個初步的認識,了解其與傳統機器學習的區別以及常見的深度學習框架。^r^n^r^n## 具 體學習內容:^r^n* 神經網路基礎:^r^n * 人工神經元 (Perceptron)。^r^n * 多層感知器 (Multi-layer Perceptron, MLP)。^r^n * 激活函數 (Activation Functions) (ReLU, Sigmoid, Tanh)。^r^n * 前向傳播 (Forward Propagation)。^r^n * 反向傳播 (Backpropagation) 與梯度下降 (Gradient Descent) (複習並應用於神經網路)。^r^n* 深度學習與傳統機器學習的區別:^r^n * 特徵工程:深度學習可以自動學習特徵。^r^n * 數據量需求:深度學習通常需要大量數據。^r^n * 模型複雜度。^r^n* 常見的深度學習框架 (簡介):^r^n * TensorFlow: Google 開發的開源深度學習框架。^r^n * PyTorch: Facebook (Meta) 開發的開源深度學習框架。^r^n * 了解它們的基本概念和用途。^r^n* 常見的深度學習模型架構 (簡介):^r^n * 卷積神經網路 (Convolutional Neural Networks, CNN) (用於圖像處理)。^r^n * 循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNN) (用於序列數據,如文本)。^r^n^r^n## 實踐練習:^r^n* (可選)使用 TensorFlow 或 PyTorch 搭建一個簡單的神經網路模型,並在一個小型數據集上進行訓練。^r^n* 閱讀關於 CNN 和 RNN 的入門文章。^r^n...

Expected behavior

PS C:\Users\User\Dropbox\3_Obsidian> mkdir "1_Knowledge_Database/Artificial_Intelligence/機器學習 (Machine Learning)/04_後續學習方向/章節 11:深度學習簡 介" && echo "# 章節 11:深度學習簡介^r^n^r^n## 學習目標:^r^n對深度學習有一個初步的認識,了解其與傳統機器學習的區別以及常見的深度學習框架。^r^n^r^n## 具 體學習內容:^r^n* 神經網路基礎:^r^n * 人工神經元 (Perceptron)。^r^n * 多層感知器 (Multi-layer Perceptron, MLP)。^r^n * 激活函數 (Activation Functions) (ReLU, Sigmoid, Tanh)。^r^n * 前向傳播 (Forward Propagation)。^r^n * 反向傳播 (Backpropagation) 與梯度下降 (Gradient Descent) (複習並應用於神經網路)。^r^n* 深度學習與傳統機器學習的區別:^r^n * 特徵工程:深度學習可以自動學習特徵。^r^n * 數據量需求:深度學習通常需要大量數據。^r^n * 模型複雜度。^r^n* 常見的深度學習框架 (簡介):^r^n * TensorFlow: Google 開發的開源深度學習框架。^r^n * PyTorch: Facebook (Meta) 開發的開源深度學習框架。^r^n * 了解它們的基本概念和用途。^r^n* 常見的深度學習模型架構 (簡介):^r^n * 卷積神經網路 (Convolutional Neural Networks, CNN) (用於圖像處理)。^r^n * 循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNN) (用於序列數據,如文本)。^r^n^r^n## 實踐練習:^r^n* (可選)使用 TensorFlow 或 PyTorch 搭建一個簡單的神經網路模型,並在一個小型數據集上進行訓練。^r^n* 閱讀關於 CNN 和 RNN 的入門文章。^r^n...

Actual behavior

kdir "1_Knowledge_Database/Artificial_Intelligence/機器學習 (Machine Learning)/04_後續學習方向/章節 11:深度學習簡 介" && echo "# 章節 11:深度學習簡介^r^n^r^n## 學習目標:^r^n對深度學習有一個初步的認識,了解其與傳統機器學習的區別以及常見的深度學習框架。^r^n^r^n## 具 體學習內容:^r^n* 神經網路基礎:^r^n * 人工神經元 (Perceptron)。^r^n * 多層感知器 (Multi-layer Perceptron, MLP)。^r^n * 激活函數 (Activation Functions) (ReLU, Sigmoid, Tanh)。^r^n * 前向傳播 (Forward Propagation)。^r^n * 反向傳播 (Backpropagation) 與梯度下降 (Gradient Descent) (複習並應用於神經網路)。^r^n* 深度學習與傳統機器學習的區別:^r^n * 特徵工程:深度學習可以自動學習特徵。^r^n * 數據量需求:深度學習通常需要大量數據。^r^n * 模型複雜度。^r^n* 常見的深度學習框架 (簡介):^r^n * TensorFlow: Google 開發的開源深度學習框架。^r^n * PyTorch: Facebook (Meta) 開發的開源深度學習框架。^r^n * 了解它們的基本概念和用途。^r^n* 常見的深度學習模型架構 (簡介):^r^n * 卷積神經網路 (Convolutional Neural Networks, CNN) (用於圖像處理)。^r^n * 循環神經網路 (Recurrent Neural Networks, RNN) (用於序列數據,如文本)。^r^n^r^n## 實踐練習:^r^n* (可選)使用 TensorFlow 或 PyTorch 搭建一個簡單的神經網路模型,並在一個小型數據集上進行訓練。^r^n* 閱讀關於 CNN 和 RNN 的入門文章。^r^n...

@microsoft-github-policy-service microsoft-github-policy-service bot added the Needs-Triage 🔍 It's a new issue that core contributor team needs to triage. label May 9, 2025
@daxian-dbw daxian-dbw changed the title When I press m, the following errors are shown. Exception on Windows triggered by inline prediction with CJK characters May 22, 2025
@daxian-dbw daxian-dbw added the Area-Stability Label for tracking stability Issues label May 22, 2025
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