ARC和MRC的内存管理机制

本文介绍了Objective-C中的两种内存管理机制:手动引用计数(MRC)和自动引用计数(ARC)。MRC需要显式地发送alloc、copy、retain和release等消息来管理对象的生命周期;而ARC则自动处理这些操作,但在特定情况下仍需注意内存管理。


          ARC和MRC的内存管理机制

    MAC下 , oc内存管理遵循" 谁创建.谁释放    谁引用. 谁release "的机制,  当创建或引用一个对象时, 需要向对象发送alloc , copy , retain消息,  当释放该对象时需要发送release消息, 当引用计数器为0的时候,系统释放该对象

    ARC是自动引用计数, 管理机制与MRC一样,只是不需要调用retain, release, autorelease, 它会在适当的位置插入release和autorelease.  使用ARC不代表不需要管理内存, 在使用block 和代理的时候还是要注意内存问题


       



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,是为了梳理总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),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,聚或者物品之间的有趣关联. 机器学习分 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)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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