__block和__weak修饰符的区别

__block与__weak修饰符在Block中的使用有明显不同:__block支持ARC和MRC模式,可用于对象及基本数据类型,并允许在Block内修改;而__weak仅限ARC模式且仅用于对象,其指向的对象若没有强引用则指针会被设为nil。

__weak与__block修饰符区别
API Reference对__block变量修饰符的解释,大概意思:

1.__block对象在block中是可以被修改、重新赋值的。
2.__block对象在block中不会被block强引用一次,从而不会出现循环引用问题。

API Reference对__weak变量修饰符的解释,大概意思:

使用了__weak修饰符的对象,作用等同于定义为weak的property。自然不会导致循环引用问题,因为苹果文档已经说的很清楚,当原对象没有任何强引用的时候,弱引用指针也会被设置为nil。

因此,__block和__weak修饰符的区别其实是挺明显的:
1.__block不管是ARC还是MRC模式下都可以使用,可以修饰对象,还可以修饰基本数据类型。
2.__weak只能在ARC模式下使用,也只能修饰对象(NSString),不能修饰基本数据类型(int)。
3.__block对象可以在block中被重新赋值,__weak不可以。
PS:__unsafe_unretained修饰符可以被视为iOS SDK 4.3以前版本的__weak的替代品,不过不会被自动置空为nil。所以尽可能不要使用这个修饰符。

Block的生命周期管理非常的微妙,与ARC混在一起后,更加复杂。

  当Block延stack向上(up)传递的时候,直接返回,编译器会添加[[ copy] autorelease]代码。

  当Block延stack向下传递给需要retain的容器的时候,需要显式的调用[^{} copy]方法。

  在ARC下,__block修改的NSObject指针依然会被retain。

  在ARC下,一个block内引用一个对象的实例变量后,self会被retain,所以极易造成strong reference cycle,可以通过__weak指针来避免这种情形,因为ARC不会为__weak指针retain。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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