@autoreleasepool in Loop 和 Loop in @autoreleasepool

本文探讨了在循环中使用autoreleasepool的不同方式及其适用场景。第一种方式是在每次循环内部创建autoreleasepool,适用于每次循环产生大量autorelease对象的情况;第二种方式是在循环外部创建autoreleasepool,适用于循环次数不多且每次循环产生的autorelease对象较少的情形。

如果循环中会生成大量的 autorelease 对象,可以考虑用 autorelease pool 来进行封装。封装时候有两种方式:

1:

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4
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6
while ([date next]) {
    @autoreleasepool {
        NSDictionary *dict = [self dictFromXX];
        //...
    }
}

2:

1
2
3
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6
@autoreleasepool {
    while ([date next]) {
        NSDictionary *dict = [self dictFromXX];
        //...
    }
}

第一种,也就是 @autoreleasepool in loop 方式下每次循环都会生成一个 pool,在单次循环结束后被 drain 掉,适用于每次循环都有大量的 autorelease 对象生成,在单次循环结束后可以及时的将资源释放。

第二种,loop in @autoreleasepool 下只有一个 pool,只会在整个循环结束后 drain 掉,也就是说第一次循环时生成的 autorelease 对象也要等到整个循环结束时候才会随着 pool 释放。适用于循环次数不太多,且每次循环只有少量的 autorelease 对象生成,毕竟这些对象都要等到循环结束后才会被释放。


本文档旨在帮助开发者搭建STM8单片机的开发环境,并创建基于标准库的工程项目。通过本文档,您将了解如何配置开发环境、下载标准库、创建工程以及进行基本的工程配置。 1. 开发环境搭建 1.1 软件准备 IAR Embedded Workbench for STM8: 这是一个集成开发环境,具有高度优化的C/C++编译器全面的C-SPY调试器。它为STM8系列微控制器提供全面支持。 STM8标准库: 可以从STM官网下载最新的标准库文件。 1.2 安装步骤 安装IAR: 从官网下载并安装IAR Embedded Workbench for STM8。安装过程简单,按照提示点击“下一步”即可完成。 注册IAR: 注册过程稍微繁琐,但为了免费使用,需要耐心完成。 下载STM8标准库: 在STM官网搜索并下载最新的标准库文件。 2. 创建标准库工程 2.1 工程目录结构 创建工作目录: 在自己的工作目录下创建一个工程目录,用于存放IAR生成的文件。 拷贝标准库文件: 将下载的标准库文件拷贝到工作目录中。 2.2 工程创建步骤 启动IAR: 打开IAR Embedded Workbench for STM8。 新建工程: 在IAR中创建一个新的工程,并将其保存在之前创建的工程目录下。 添加Group: 在工程中添加几个Group,分别用于存放库文件、自己的C文件其他模块的C文件。 导入C文件: 右键Group,导入所需的C文件。 2.3 工程配置 配置芯片型号: 在工程选项中配置自己的芯片型号。 添加头文件路径: 添加标准库的头文件路径到工程中。 定义芯片宏: 在工程中定义芯片相关的宏。 3. 常见问题与解决方案 3.1 编译错误 错误1: 保存工程时报错“ewp could not be written”。 解决方案: 尝试重新创建工程,不要在原路径下删除工程文件再创建。 错误
《基于SSM架构的学籍数据管理平台技术解析》 在当代数字化教育背景下,数据管理平台已成为教育机构运营的核心支撑。本系统以SSM技术组合为基础架构,构建了一套完整的学籍信息处理体系,通过系统化的技术方案实现教育数据的规范化管理与智能分析。以下从架构设计、技术实现与功能模块三个维度展开说明。 一、系统架构设计 该平台采用分层式架构设计,充分体现模块化与可维护性特征。Spring框架作为核心容器,通过依赖注入机制实现组件解耦;SpringMVC架构负责前端请求的路由与响应处理;MyBatis数据层框架则封装了数据库交互过程,通过映射配置简化SQL操作。三层架构协同工作,形成高内聚低耦合的技术体系。 二、技术实现要点 1. Spring容器:基于控制反转原则管理业务对象生命周期,结合面向切面编程实现事务控制与日志管理 2. SpringMVC模块:采用模型-视图-控制器设计范式,规范Web层开发流程,支持RESTful接口设计 3. MyBatis组件:通过XML配置实现对象关系映射,提供动态SQL生成机制,显著减少冗余编码 三、核心功能模块 1. 学籍信息维护:实现学员基本资料的增删改查操作,涵盖学籍编号、个人信息、所属院系等关键字段 2. 学业成绩管理:支持课程分数录入与批量处理,提供多维度统计分析功能 3. 教学组织管理:建立班级体系与学员关联关系,实现分级数据管理 4. 权限控制机制:基于角色访问控制模型,划分管理员、教职工、学员三级操作权限 5. 系统审计功能:完整记录用户操作轨迹,构建安全追踪体系 四、系统开发方法论 在项目生命周期中,采用结构化开发流程。前期通过需求调研确定系统边界,中期完成数据库范式设计与接口规范制定,后期采用迭代开发模式配合自动化测试,确保系统交付质量。 五、技术演进展望 当前系统虽未集成智能算法,但为未来升级预留了扩展接口。可预见的技术演进方向包括:基于学习行为数据的智能预警、个性化学习路径推荐等深度应用场景。 综上所述,该平台通过SSM技术体系实现了教育管理数据的标准化处理,既展示了现代软件开发范式的实践价值,也为教育信息化建设提供了可复用的技术方案。这种系统化的问题解决思路,充分体现了软件工程方法在教育领域的应用潜力。 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!
05-14
### 关于 InLoop 的技术内容与解决方案 InLoop 是一种强调“人在回路”(Human-in-the-Loop, HITL)的技术理念,它通过将人类判断集成到自动化系统中,从而提升系统的灵活性准确性。这种技术广泛应用于机器学习模型训练、数据标注以及复杂决策场景中的监督机制。 #### 什么是 InLoopInLoop 技术的核心在于结合自动化的高效性人类的智慧,特别是在那些需要高精度或涉及主观判断的任务中。例如,在自动化管道的设计中,尽管大部分流程可以通过算法完成,但在特定环节仍需人工介入以确保结果的质量[^2]。这种方法不仅提高了整体效率,还能有效减少错误率。 #### InLoop 的应用场景 以下是几个常见的 InLoop 应用领域及其具体实现方式: 1. **数据标注** 数据标注是许多人工智能项目的基础阶段之一。由于部分数据可能模糊不清或者难以被现有算法识别,引入 InLoop 方法可以让工作人员实时参与标注过程,提高数据集的质量。 2. **异常检测** 自动化系统通常擅长处理常规情况下的事务;然而对于罕见事件,则可能存在误判风险。此时借助 InLoop 方案,当发现可疑活动时触发警报提示给管理员确认后再做最终决定。 3. **对话系统优化** 对话型 AI 如客服机器人等也常运用此原理——即设置中断点让真人能够在必要时刻接管会话流,提供更加个性化的服务体验[^4]。 #### 实现 InLoop 的关键技术要点 为了构建高效的 InLoop 解决方案,开发者需要注意以下几个方面: - **清晰定义交互节点** 明确哪些步骤适合完全由计算机执行而无需人为干扰,又有哪些地方应该保留给人类审查的机会。 - **简化用户接口设计** 鉴于频繁切换可能导致疲劳感增加,因此应当力求直观易懂的操作界面,降低认知负担[^2]。 - **性能监控与反馈循环建立** 定期评估整个工作流的表现指标,并据此调整参数配置或是重新分配任务比重,形成良性迭代模式。 #### 示例代码片段展示如何简易模拟一个基于 PyTorch 的 GPU 加速环境下的张量运算并考虑加入 InLoop 功能的可能性: ```python import torch def process_tensor_with_inloop(tensor): if not isinstance(tensor, torch.Tensor): raise ValueError("Input must be a PyTorch Tensor.") device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' tensor = tensor.to(device) # Simulate complex computation here... result = tensor * 2 # Checkpoint for human intervention (pseudo-code representation) should_intervene = check_for_human_input() if should_intervene: manual_adjustment = get_manual_adjustments_from_user(result.cpu().numpy()) result += torch.tensor(manual_adjustment).to(device) return result # Helper functions would need actual implementations depending on use case. def check_for_human_input(): pass def get_manual_adjustments_from_user(data): pass ``` 以上展示了基本框架思路,实际应用还需依据具体情况定制细节逻辑。 ---
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