IOS ARC和垃圾回收机制 基本概念

最新推荐文章于 2025-06-11 13:21:42 发布
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博客主要介绍了IOS中ARC和回收机制的基本概念，涉及信息技术领域中移动开发方面的知识，有助于了解IOS系统的内存管理等相关内容。
iteye_4639
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iOS 5 ARC完全指南
05-22
ARC的引入解决了这一痛点，它使得Objective-C的内存管理更加类似于现代编程语言中的垃圾回收机制，但又避免了垃圾回收带来的性能开销。ARC通过静态分析代码，在编译阶段决定哪些地方需要插入`retain`和`release`操作...
iOS 面试题（16）：解释垃圾回收的原理
qq_33401193的博客
02-21 590
摘要: 问题 我们知道，Android 手机通常使用 Java 来开发，而 Java 是使用垃圾回收这种内存管理方式。 那么，ARC 和垃圾回收对比，有什么优点和缺点？ 考查点 此题其实是考查大家的知识面，虽然做 iOS 开发并不需要用到垃圾回收这种内存管理… 问题 我们知道，Android 手机通常使用 Java 来开发，而 Java 是使用垃圾回收这种内存管理方式。 那么，ARC
Objective-C内存管理详解——ARC和垃圾回收机制
乞力马扎罗的雪CYF的博客
10-14 5255
ARC的基本概念：       ARC自动引用计数，当你在编译程序时提供自动管理内存的功能，它会自动加入内存的控制代码，控制对象的生命周期。这是在iOS4以后引入的技术。此时你在代码中使用release,retain时就会报错，也就是这些方法被禁用。当然你也可以在项目中进行设置，选择重新启用MRC（手动内存管理）。在Build Setting里面把“Objective-C Automatic R
IOS内存管理「4」- ARC 和垃圾回收机制的基本概念
weixin_30292843的博客
11-29 78
转载于:https://www.cnblogs.com/ziyeSky/p/4130725.html
android ios 垃圾回收,iOS 面试题（16）：解释垃圾回收的原理
weixin_42548888的博客
05-30 341
注：本文摘自唐巧博客，方便以后查阅。请谅解问题我们知道，Android 手机通常使用 Java 来开发，而 Java 是使用垃圾回收这种内存管理方式。 那么，ARC 和垃圾回收对比，有什么优点和缺点？考查点此题其实是考查大家的知识面，虽然做 iOS 开发并不需要用到垃圾回收这种内存管理机制。但是垃圾回收被使用得非常普遍，不但有 Java，还包括 JavaScript, C#，Go 等语言。如果两个...
【Objective-C】OC中ARC和垃圾回收机制
江清清的专栏
02-11 9288
ARC计数的基本概念     ARC自动引用计数(automatic reference counting),当你在编译程序时提供自动管理内存的功能， 它会为程序自动加入内存的控制代码，控制独享声明周期。这样一来，就可以简化内存管理步骤。 不过支持的版本是在iOS4，iOS5以上    注意创建项目的时候，勾选ARC功能     垃圾回收机制的基本概念
iOS Objective-C 中是否支持垃圾回收机制
石虎
08-26 3548
//联系人:石虎  QQ: 1224614774昵称:嗡嘛呢叭咪哄 一、OC 回收机制概念 1.OC是支持垃圾回收机制的(Garbage collection简称GC), 2.macOS开发中是支持的，但是iOS中,是不支持GC的。 3.iOS开发只支持手动内存管理和ARC，Mac开发支持GC垃圾回收机制， 18.8之后弃用了GC, 对剑使用ARC 4.iOS开发是
ARC与垃圾回收机制的区别
Andy张
11-02 1992
ARC计数的基本概念     ARC自动引用计数(automatic reference counting),当你在编译程序时提供自动管理内存的功能， 它会为程序自动加入内存的控制代码，控制独享声明周期。这样一来，就可以简化内存管理步骤。 不过支持的版本是在iOS4，iOS5以上    注意创建项目的时候，勾选ARC功能     垃圾回收机制的基本概念  
ios 内存管理的理解（二）ARC概念及原理
代码小疯子
02-21 991
1、什么是ARC？ Automatic Reference Counting,自动引用计数,即ARC,可以说是WWDC2011和iOS5所引入的最大的变革和最激动人心的变化。ARC是新的LLVM 3.0编译器的一项特性,使用ARC,可以说一举解决了广大iOS开发者所憎恨的手动内存管理的麻烦。 在工程中使用ARC非常简单:只需要像往常那样编写代码,只不过永远不写retain,release和...
iOS 5 ARC全面指南：自动内存管理详解
文档首先介绍了ARC的基本概念，强调它是编译器层面的自动化处理，而非运行时特性或垃圾回收机制。使用ARC后，开发者可以专注于业务逻辑，无需关心内存的精确分配和释放，编译器会在代码背后自动处理这些细节。这使得...
引用计数法的树与内存管理：垃圾回收机制的奥秘
本文全面探讨了垃圾回收机制，特别是引用计数法的相关原理、实现和应用。引用计数法作为一种内存管理技术，通过跟踪对象引用数量来自动回收不可达对象所占用的内存。文章首先介绍了引用计数法的基本概念和工作流程，...
3、探索iOS游戏开发：ARC、cocos2d与Kobold2D的魅力
3c4x5z6v7b的博客
06-11 104
本文深入探讨了iOS游戏开发中的核心技术与工具，包括自动引用计数（ARC）如何简化内存管理，cocos2d作为专注2D游戏开发的引擎所具备的优势，以及Kobold2D如何进一步优化开发流程。通过对比分析和开发流程示例，展示了这些技术如何帮助开发者提高效率并实现高质量的游戏。同时，还提供了学习资源与未来发展的展望，适合初学者和有经验的开发者参考。
技术转移服务公司如何借助AI赋能的科技管理服务挖掘服务价值？.docx
12-02
技术转移服务公司如何借助AI赋能的科技管理服务挖掘服务价值？
4G 中的分组调度.zip
最新发布
12-02
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
AI时代，市场化技术转移机构面临需求挖掘不精准挑战，如何抓住智能化转型方案机遇实现核心竞争力？.docx
12-02
AI时代，市场化技术转移机构面临需求挖掘不精准挑战，如何抓住智能化转型方案机遇实现核心竞争力？
随着技术迭代加速，政府部门如何利用智能化转型方案应对产业升级？.docx
12-02
随着技术迭代加速，政府部门如何利用智能化转型方案应对产业升级？
【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的Landsat9与Sentinel-2多源数据融合：NDWI水体提取与海岸线精细化检测算法实现
12-02
内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine（GEE）平台与Python库geemap、xarray等工具，结合Landsat 9和Sentinel-2遥感影像数据，进行水体提取及岸线检测的技术流程。通过定义归一化水体指数（NDWI），对影像集合进行筛选、预处理和中值合成，并使用xarray将Earth Engine的数据导出为本地多维数组格式，进而通过二值化和形态学腐蚀操作识别水体边界，最终实现岸线提取。文中还展示了不同传感器数据的处理差异与可视化方法。; 适合人群：具备遥感图像处理基础知识，熟悉Python编程及地理空间数据分析的科研人员或技术人员；适合环境监测、水利、海洋等相关领域从业者； 使用场景及目标：①用于湖泊、河流等水体范围动态监测；②支持岸线变化分析、洪涝灾害评估等地学研究；③为生态环境保护与国土管理提供技术支撑； 阅读建议：需提前配置好GEE开发环境并完成认证，建议结合代码逐段运行理解数据流，重点关注NDWI计算、影像集合处理、xarray集成与形态学处理的关键实现细节。
基于Matlab的SLAM同步定位与建图算法仿真实战项目
12-02
同步定位与地图构建（SLAM）技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术，机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节，其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件，具备丰富的内置函数与专用工具箱，尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面，Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法，并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本，加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程，包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景，更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括：传感器模型（如激光雷达与视觉传感器）的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计（如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波）、图优化框架（如GTSAM与Ceres Solver）以及路径规划与避障策略。通过项目实践，参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理，并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化，为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化，显著降低了学习门槛，提升了学习效率与质量。 实践过程中，学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题，包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力，也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展，SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源，为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具，参与者能够直观理解SLAM的实现过程，掌握关键算法，并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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