ARC,MRC理解

嵌入式学习笔记——EEPROM(M24M01) M24M01是ST公司出品的1Mbit(128Kbyte)I2C兼容EEPROM,兼容所有I2C总线模式(1MHz、400kHz、100kHz),Page大小为256字节,支持硬件写保护,超过400万次写入操作,超过200年的数据留存通过模块化设计,涵盖了 M24M01-RMN6P 的功能介绍、引脚架构、硬件连线、模块化代码以及性能优化思路,我们将 M24M01 EEPROM 与 STM32 的集成变得高效而可靠。希望能帮你在 STM32 上快速上手,并让你的项目存储管理更高效可靠。 阅读详情
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    oc里面有三种  ARC MRC gc
   java里面有垃圾回收机制
 1. 人工引用计数-MRC(MannulReference Counting)
 2. 自动引用计数-ARC(AutomaticReference Counting)

 在MRC的内存管理模式下,与对变量的管理相关的方法有:retain,release和autorelease。retain和release方法操作的是引用记数,当引用记数为零时,便自动释放内存。并且可以用NSAutoreleasePool对象,对加入自动释放池(autorelease调用)的变量进行管理,当drain时回收内存。
 
 (1)    retain,该方法的作用是将内存数据的所有权附给另一指针变量,引用数加1,即retainCount+= 1;
 
 (2)    release,该方法是释放指针变量对内存数据的所有权,引用数减1,即retainCount-= 1;
 
 (3)    autorelease,该方法是将该对象内存的管理放到autoreleasepool(自动释放池)中。出了“最近的自动释放池”后autorelease会自动减1
 
 
    iOS里面采用引用计数内存,具体有2种内存管理方式, ARC—自动引用计数,MRC—人工引用计数,前者Xcode会帮助管理内存,后者需要开发人员手动去控制应用计数,一块内存区域引用计数一旦变为0,系统会降其删除(标记删除)。
 iOS里面的内存管理关键字有 alloc、retain、release、autorelease、copy,
 其中alloc的作用开辟内存引用从0变为1,
 retain的作用引用计数进行 加1 操作,
 release的作用对内存引用计数立刻进行减1操作,
 autorelease是对内存引用计数在未来的某个时刻进行 减1 操作,
 copy的作用拷贝一个对象到新的内存区域,原来内存区域的引用计数不变,新的区域引用计数由0变为1.
 
    引用计数只针对于堆区
    字符串存在常量区
 
    retain 立刻+1; release 立刻-1; autoreleas 未来某个时刻-1;
    alloc永远只是从0加到1
 
*/
//        Person *p = [[Person alloc]init];
//        // 指针是一个变量,存在于栈区,指针指向的内容Person存在于堆区
//        [p retain];  // 内存引用计数加1
////        [p release]; // 内存引用计数减1
////        [p release];
//        [p autorelease];
//        [p autorelease];
//        NSLog(@"%lu",p.retainCount);
//        
//        NSString *name1 = [[NSString alloc]initWithString:@"hehe"];
//        NSLog(@"%lu",name1.retainCount);
//        NSString *name2 = @"hehe";
//        NSLog(@"%lu",name2.retainCount);
////      上面只创建一个字符串自动放在常量区,下面的创建多个字符串放在堆区
//        NSString *name3 = [[NSString alloc]initWithFormat:@"%@%@",@"woshi",@"daren"];
//        NSLog(@"%lu",name3.retainCount);
        
//        //不是所有的对象都可以使用copy,必须是遵守了NSCopying协议的对象
//        Person *p = [[Person alloc]init];
//        Person *p1 = [p copy];
//        NSLog(@"p = %lu,p1 = %lu",p.retainCount,p1.retainCount);
        
        
/////////////MRC管理内存有一条原则:有加1就要有减1,谁开辟谁释放,谁加1谁减1
//        
//        NSString *test1 = [[NSString alloc]initWithFormat:@"%@",@"gxm"];
//        Person *p = [[Person alloc]init];
//        p.name = test1;
//        //对test进行减一
//        [test1 release];
//        
//        NSString *test2 = [[NSString alloc]initWithFormat:@"%@",@"pangz"];
//        p.name = test2;//set方法
//        test2 = p.name;//get方法
//        [test2 release];
//        NSLog(@"%@",p.name);
//        
//        NSLog(@"%lu",sizeof(test1));
//        NSLog(@"%lu",sizeof([Person class]));
        
/*
        
        @autoreleasepool {  // 自动释放池1
            [test2 release];
        }
        NSAutoreleasePool *pool = [[NSAutoreleasePool alloc]init];
        test2; // 自动释放池2
        [pool release];
        
*/

//        Person *person1 = [[Person alloc]init];
//        Person *person2 = [[Person alloc]init];
//        NSLog(@"person1=%lu,person2=%lu",person1.retainCount,person2.retainCount);
//        
//        NSArray *array = [NSArray arrayWithObjects:person1,person2,nil];//OC里面所有的集合类会自动对里面的对象进行加1操作,当对象被移除的时候会自动减1
//        NSLog(@"person1=%lu,person2=%lu",person1.retainCount,person2.retainCount);
//        
//        [person1 release];
//        [person2 release];
//        NSLog(@"person1=%lu,person2=%lu",person1.retainCount,person2.retainCount);
//        
//        for (Person *p in array) {
//            NSLog(@"%@",p);
//        }
//        
        //[array release]//凡是便利构造器不需要进行release操作
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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