对NSAutoreleasePool的理解

1. NSAutoreleasePool 用来实现引用计数的自动释放。它是和线程绑定的,并且可以嵌套,以栈式的方式组织。所有对象在设定autorelease的时候,都是加入到最顶层的pool之中。


2. 在自动引用计数的环境下,不能直接使用NSAutoreleasePool的实例,而是使用@autoreleasepool{} 块来定义自动释放池的作用范围。在非自动引用计数的环境下,亦可使用块。

3. Application Kit会在每次事件触发时,自动生成一个局部的autoreleasepool,以便及时回收内存,最大限度的防止内存泄漏。在Application Kit的主线程外创建一个新的NSThread或是非Application Kit的应用,需要手工创建一个autoreleasepool。如果你的线程中没有调用到Cocoa库,则可以省去创建autoreleasepool。

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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