IOS中self.xx 和 _xx 的区别

最新推荐文章于 2018-09-18 09:29:04 发布
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#指针 #IOS

本文深入探讨了Objective-C与Swift中实例变量与property的使用方式及区别，通过实例演示了两者在类定义、访问、生命周期等方面的不同，并强调了setter和getter方法在管理实例变量时的作用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

如果引用的话不会有区别，是同一个指针；

如果赋值是有区别的 self.xx = oo  首先把xx.retaincount -1，然后retain oo  _xx复制直接指向oo 不存在retain这一

步步。其实，前者调用该类的setter或getter方法，后者直接获取自己的实例变量。property 和 instance variable 是有区

别的。

前者声明后，如果没有readonly修饰的话，该类获得两个方法，一个是setter和getter。property声明后，该类会获

得一个同名但前面多了一个下划线的实例变量。setter和getter是访问这个实例变量的方法。

在类的m文件里可以直接用实例变量名来访问自身的实例变量，但是setter和getter方法不会被调用。外部想用该类的实

例变量需要用getter和setter方法。 

ios 圆形旋转菜单_iOS 圆环菜单
weixin_42304604的博客
12-28 791
前言之前的一个项目，没有使用TabBar，而是选择用圆环作为用户点击的菜单，加上深蓝的冷色调，APP看着还蛮高大上，先看下效果图：demo.gif效果图分析1.类似地球的是一张Image，其余的都是Button,每个button都是可以点击，点击回调至VC你可以处理一些事.2.项目中的需求是旋转圆盘后自动会停止，停止时布局还是和最开始的一样(只不过可能不是原来的按钮)，点击某个按钮，这个按钮就在最...
APP移动端测试高级
weixin_61422097的博客
04-11 1077
一、Appium介绍 Appium是一个移动端的自动化框架，可用于测试原生应用、移动网页应用和混合型应用，且是跨平台的。可用于IOS和Android以及firefox的操作系统。 原生的应用是指用android或ios的sdk编写的应用；移动网页应用是指网页应用，类似于ios中safari应用或者Chrome应用或者类浏览器的应用；混合应用是指一种包裹webview的应用,原生应用于网页内容交互性的应用。 重要的是Appium是跨平台的，何为跨平台，意思就是可以针对不同的平台用一套api来编写测试用例
iOS中self.xxx 和 _xxx 下划线的区别
10-25 408
@property (nonatomic,copy) NSString *propertyName; self.propertyName 是对属性的访问； _propertyName 是对局部变量的访问。 其一、@property的声明中，编译器在生成getter,setter方法时是有优先级的，它首先查找当前的类中用户是否已定义属性的getter,setter方法，如果有，则编译器
iOS之self.xxx与_xxx的区别
王者归来之英雄有梦
06-08 1440
1.首先通过self.xxx 访问的方法的引用：包含了set和get方法。而通过下划线是获取自己的实例变量，不包含set和get的方法。 2.self.xxx 是对属性的访问；而_xxx是对局部变量的访问。所有被声明为属性的成员，再ios5之前需要使用编译指令@synthesize 来告诉编译器帮助生成属性的getter和setter方法，之后这个指令可以不用认为的指定了，默认情况下编译
property之self.xx与_xx的区别
DCSnail-蜗牛
01-29 1434
关于self.xx和_xx, 是同一个指针,只是前者调用该类的setter或getter方法，后者直接获取自己的实例变量。即这个问题也就演变成了属性(property)和实例变量(instance variable)的区别了。 直接区别: 通过setter和getter方法和通过实例变量的区别 OC 2.0之后属性一旦声明，如果没有readonly修饰的话，当前类自动生成了setter
iOS中声明属性的适合self.xx与_xx的区别
jie863230900的专栏
04-15 1226
参考：http://blog.csdn.net/u014783027/article/details/24408209 self.xx是访问属性的，集成并生成了setter和getter方法，如果属性的修饰符有retain，那么当使用self.xx的时候相应地属性的引用计数器生成了setter方法而进行加1操作，retaincount为2. 而_xx是访问实例变量的，只对实例变量进行声明，是对
self.xxx 和 _xx 的区别
建古的编码生活
12-01 1112
在项目开发中实际应用到的 在赋值和取值的时候 不懂self.xx 和 _xx的区别，使用起来貌似差不多！不过有这样的出来还是有差别 self.xx 调用了该类的setter和getter方法； _xx 直接获取自己的实例变量。@property (nonatomic,copy) NSString *userName; self.userName是对属性的访问， _userName是对局部变量的
init和 dealloc中 self.xx的使用注意
03-20
然而，关于在`init`和`dealloc`中使用`self.xx`与`_xx`的注意事项，存在一些潜在的风险和最佳实践。下面将详细解释这些概念，并阐述为什么应该避免在这些特定情境下使用`self.xx`。 首先，我们来了解`init`方法。当...
ios-RJBadgeKit.zip
07-11
1. self.badgeController为动态生成的属性，无需自己定义和初始化，RJBadgeKit为所有NSObject对象通过category添加了badgeController 2. 无需调用remove observer, RJBadgeKit通过自释放机制自动移除observer. 如果...
通过 ViewController+Category 的方式实现类似电商等项目中-XX3DRiseAndFall.zip
11-06
在iOS开发中，ViewController+Category是一种常见的代码组织和功能扩展技术。通过Category，开发者可以在不修改原有类源码的情况下，为已有的ViewController类添加额外的方法或属性，这在实际项目中，尤其是大型如...
iOS中_(下划线)和self.的区别
lichuanlong007的博客
08-15 2218
1.首先通过self. 通过访问的方法的引用：包含了set和get方法。 但是,通过下划线是获取自己的实例变量，不包含set和get的方法。 2.self.是对属性的访问；而_(下划线)是对局部变量的访问。所有被声明为属性的成员，再ios5之前需要使用编译指令@synthesize 来告诉编译器帮助生成属性的getter和setter方法，之后这个指令可以不用认为的指定了，默认情况下编译器会帮
ios 私有变量的发展历史以及self. 和 _的区别
binglan520的专栏
12-07 567
在 Objective-C 的语言的早期，类的私有成员变量是只能定义在 .h 的头文件里面的。像如下这样： @interfaceViewController:UIViewController{ @private NSInteger_value; } 之后，苹果改进了 Objective-C，允许在 .m 里面添加一个特殊的匿名 Category(扩展），即没有名...
iOS之属性引用self.xx与_xx的区别
代码解释生活
09-18 505
https://www.cnblogs.com/mukekeheart/p/8251366.html @property声明的属性默认会生成一个_类型的成员变量，同时也会生成setter/getter方法。苹果将默认编译器从GCC转换为LLVM(low level virtual machine)，才不再需要为属性声明实例变量了。在没有更改之前，属性的正常写法需要 成员变量 + @propert...
iOS中声明属性的时候self.xxx与_xxx的区别
王绵杰的个人博客
04-24 1786
刚接触iOS的时候总是对self与下划线这两种方式不太l
self.***和_***的使用和区别
jia12216的专栏
08-27 2062
self.会引起循环调用get方法而引起崩溃，而_不会引起崩溃。 下面看一个例子： 生命如下：@property (nonatomic, strong) HeadPanel *headPanel; 例子一会引起回环调用get方法而引起崩溃，所以使用self.前缀调用对象时要小心了：-(HeadPanel *)headPanel{ if (!(self.headPanel)) {
iOS中self和下划线的区别
sinat_34225684的博客
02-22 2020
iOS中self和下划线的区别首先通过self.xxx 访问属性的方法包含了set和get方法。而通过下划线是获取自己的实例变量，不包含set和get的方法。 例如： @property (nonatomic,copy) NSString *propertyName;self.propertyName 是对属性的访问；_propertyName 是对局部变量的访问。@property的声明中，编
iOS 基础知识总结 self.name = @"老王" 与 _name = @"老王" 的区别
yg101819的博客
08-11 623
1.self.name调用了setter方法 第二种只是简单的赋值  2.第一种 kvo 可以监听到 第二种监听不到  3.第一种内部考虑了内存管理 第二种 MRC下就是赋值
java下Class.forName的作用是什么，为什么要使用它?
jessieca的专栏
11-15 1158
Class.forName(xxx.xx.xx) 返回的是一个类首先你要明白在java里面任何class都要装载在虚拟机上才能运行。这句话就是装载类用的(和new 不一样，要分清楚)。 至于什么时候用，你可以考虑一下这个问题，给你一个字符串变量，它代表一个类的包名和类名，你怎么实例化它？只有你提到的这个方法了，不过要再加一点。 A a = (A)Class.forName("pacage.A"
关于“xx.xx已被OS X使用，无法打开”的问题
IF
03-12 3132
关于“xx.xx已被OS X使用，无法打开”的问题 Mac电脑上的文件拷贝到移动硬盘，有时候会出现“xx.xx已被OS X使用，无法打开”的问题。 解决办法： 1、打开终端(或在Mac搜索里面输入Terminal); 2、在终端里输入 xattr -l ，然后把出问题的文件拖动到 "xattr -l 后面",回车； localhost:...
import torch import torch.nn as nn class SELayer(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction=16): super(SELayer, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) # 通道维度上的全局平均池化 self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): b, c, _, _ = x.shape # 获取 batch 和通道数 y = self.avg_pool(x).view(b, c) # 全局平均池化 -> (B, C, 1, 1) -> (B, C) y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1) # 通过全连接层进行通道缩放 return x * y # 通过通道注意力进行自适应增强class CALayer(nn.Module): """ 通道注意力模块 """ def __init__(self, channel, reduction=16): super(CALayer, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.conv_du = nn.Sequential( nn.Conv2d(channel, channel // reduction, 1, bias=True), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(channel // reduction, channel, 1, bias=True), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): return x * self.conv_du(self.avg_pool(x))
最新发布
03-25
<think>好的，用户的问题是关于SELayer和CALayer的区别以及它们在PyTorch中的实现细节，特别是通道注意力机制。首先，我需要明确这两个层的定义和用途，避免混淆，因为CALayer在iOS开发和深度学习中有不同的含义。 首先，用户提到的CALayer可能有两种情况：一种是iOS中的Core Animation Layer，另一种是深度学习中的某种层结构。但结合用户提供的引用内容，引用1和2讨论的是iOS中的CALayer，用于动画和视图渲染。而SELayer通常指的是深度学习中的Squeeze-and-Excitation Layer，用于通道注意力机制。所以用户可能混淆了这两个不同领域的术语，需要先澄清这一点。 接下来，分析用户的问题。用户想了解SELayer和CALayer的区别及实现，但根据引用，CALayer在iOS中是图形渲染层，而SELayer属于深度学习中的注意力机制模块。两者属于不同领域，功能完全不同。因此，需要明确告诉用户这一点，避免误解。 然后，用户提到使用PyTorch实现通道注意力机制，所以需要详细讲解SELayer的结构，如Squeeze和Excitation操作，以及如何在PyTorch中实现。同时，需要比较SELayer与其他注意力机制的不同，比如空间注意力和通道注意力结合的方式。 另外，用户可能将CALayer误认为是某种深度学习层，需要指出正确的术语，并解释在深度学习中类似的层结构，比如SE模块。同时，引用中的Fire模块和特征注意力可能与SELayer有关联，可以适当引用这些内容来增强解释。 最后，生成相关问题，帮助用户进一步理解注意力机制和网络结构设计，比如SENet的应用、不同注意力机制对比等。确保问题覆盖用户可能感兴趣的扩展内容，并引导用户深入学习。 总结步骤： 1. 区分CALayer在iOS和深度学习中的不同含义，明确用户问题中的SELayer和CALayer属于不同领域。 2. 解释SELayer的结构、实现及其在通道注意力中的作用，提供PyTorch代码示例。 3. 对比SELayer与CALayer（iOS）的核心差异，包括功能、应用场景等。 4. 引用提供的资料中相关部分，如特征注意力、Fire模块的设计策略，说明与SELayer的关联。 5. 生成相关问题，扩展用户的知识面。</think>### SELayer与CALayer的差异及实现解析 #### 一、概念辨析 1. **CALayer（Core Animation Layer）** - **领域**：iOS/macOS图形渲染系统 - **功能**：负责UIView的绘制与动画，本质是轻量级图形容器 - **特性**： - 基于GPU渲染，支持隐式动画 - 提供`position`、`opacity`等基础属性 - 不能直接处理用户交互（由UIView代理）[^1][^2] 2. **SELayer（Squeeze-and-Excitation Layer）** - **领域**：深度学习中的注意力机制 - **功能**：通过通道注意力增强特征表达能力 - **特性**： - 自动学习各通道权重 - 提升网络对重要特征的敏感度 - 可嵌入主流CNN架构（如ResNet）[^3] #### 二、核心差异对比 | 维度 | CALayer | SELayer | |---------------|---------------------|-----------------------| | 应用场景 | iOS界面渲染 | 深度学习特征优化 | | 核心原理 | GPU图形管线 | 通道注意力机制 | | 参数可训练性 | 静态属性 | 动态可学习参数 | | 输入/输出 | 图形数据 | 特征张量 | | 依赖框架 | Core Animation | PyTorch/TensorFlow | #### 三、SELayer实现细节（PyTorch） ##### 1. 通道注意力机制流程 $$ \text{SE}(X) = X \otimes \sigma(W_2 \cdot \delta(W_1 \cdot \text{GAP}(X))) $$ 其中： - $\text{GAP}$：全局平均池化 - $W_1 \in \mathbb{R}^{C/r \times C}$：降维全连接 - $W_2 \in \mathbb{R}^{C \times C/r}$：升维全连接 - $\delta$：ReLU激活 - $\sigma$：Sigmoid激活 ##### 2. PyTorch实现代码 ```python import torch import torch.nn as nn class SELayer(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction=16): super().__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(channel, channel // reduction), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(channel // reduction, channel), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x).view(b, c) y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1) return x * y.expand_as(x) ``` ##### 3. 设计特点 - **参数压缩**：通过reduction参数（默认16）降低全连接层参数量[^4] - **轻量化**：仅增加约$2C^2/r$个参数（ResNet50中约增加3.5M参数） - **即插即用**：可嵌入任意卷积层之后 #### 四、扩展对比 与引用中**特征注意力**的关联： SELayer的通道注意力机制与文献[^3]所述的特征注意力理念相似，但未包含像素级注意力。现代网络常组合使用通道注意力和空间注意力（如CBAM）。 与**Fire模块**的对比： Fire模块通过1x1卷积压缩通道（squeeze层）后扩展特征（expand层），与SELayer的压缩-激励过程有相似思想，但目标不同：Fire模块侧重参数优化，SELayer侧重特征增强[^4]。
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