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我也要
懒加载(lazyLoad)又称为延迟加载,是iOS中为了节约内存常使用的方法(一个手机内存能有多大呢),简单来说,就是我们定义一个变量,在程序启动的时候不要实例化,等需要使用的时候再调用.
懒加载的优点:占用内存小
懒加载的使用方法:
1.首先声明一个UILabel,如下:
@property (nonatomic, strong)UILabel *label;
实现懒加载
-(UILabel *)label{
if(_label == nil){ //判断是否已经有实例,如果没有
_label = [[UILabel alloc]init];//创建实例
}
return _label;
}
这样每次通过self.label时都可以使用label
那么为什么懒加载中要使用_label而不使用self.label呢?
因为self会先调用get方法,而你此时还没有set,怎么调用呢?
MindIE与vLLM-Ascend性能对决：Qwen3在昇腾910B上的推理效率实测
本文深度对比了昇腾910B平台上两大推理框架MindIE与vLLM-Ascend的性能表现。通过实测Qwen3系列模型，详细分析了二者在单卡、多卡场景下的推理效率、扩展性及生产环境适用性，为AI算力基础设施选型提供关键参考。
OC方法的懒加载
原文链接：https://www.jianshu.com/p/1c6b4887674b 提到懒加载，或许99%搞iOS开发的同学都会用过，众所周知，懒加载就是用到的时候再加载，通常我们都用作属性上面，通过self.xx来实现。那么OC方法的懒加载你听说过吗？用过吗？下面就是通过runtime来实现一下方法的懒加载，玩一下。 首先创建一个Person类，.h文件里面什么都不用写 Vi...
STM32+4G模块+MQTT协议：从零构建稳定可靠的物联网通讯链路
本文详细介绍了如何利用STM32、4G模块和MQTT协议构建稳定可靠的物联网通讯链路。通过硬件选型、AT指令配置和MQTT连接实战，帮助开发者实现低功耗、高可靠性的数据传输，特别适合户外和移动场景应用。
「OC」视图控制器的懒加载策略
一般来说，对于需要直接加载在页面上的内容，我们不使用懒加载，直接进行普通加载即可，而那些不出现在首页需要点击才弹出的页面，才使用懒加载，可以有效缩短加载的时间。在重写getter方法的过程之中，我们只能用直接访问属性的方法进行方法(即_加上属性名)，如果使用间接访问属性的方法，使用getter方法很可能引起循环引用。我们可以看到，控制器的背景反而变成了橙色，说明当我们创建了控制器，控制器并不会马上加载，而是我们将控制器作为。的赋值程序是先运行的，那么关于背景颜色的赋值和我们之前的猜想不同的。
编译opencv4.2时出现undefined reference to `jpeg_default_qtables‘错误的解决方案
操作系统：kylinV10 opencv版本：4.2.0 在编译opencv4.2.0的版本时，出现undefined reference to `jpeg_default_qtables’的错误提示，导致openc编译中断，不能继续编译，所以这个错误必须解决。 解决方案 查看错误的名字，根据名字分析，很有可能是当前系统中没有安装jpeg第三方库，到 http://www.ijg.org/上下载最新的源码包 jpegsrc.v9e.tar.gz,按如下顺序开始编译安装： tar -xzvf jpegsr.
YOLOv11【第二章：核心模块进阶篇·第3节】LDConv线性可变形卷积改进YOLOv11！
🏆 本文收录于专栏 《YOLOv11实战：从入门到深度优化》。本专栏围绕 YOLOv11 的改进、训练、部署与工程优化 展开，系统梳理并复现当前主流的 YOLOv11 实战案例与优化方案，内容目前已覆盖 分类、检测、分割、追踪、关键点、OBB 检测 等多个方向。
objective-c和swift中懒加载的区别
oc中懒加载的写法就是，如果一个变量为空，则进行一定操作，否则return原来的值 - (NSString *)name { if(!_name) { _name = @"hello"; } return _name; } 而swift中只用写一个lazy标识符,swift中的懒加载只有第一次调用此变量时才执行闭包中的内容，不论是否为空，后面都不会执行了。 lazy var greeting: String? = { return "hello"
【四足机器人项目实战】四足机器人运动学、动力学模型
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 TODO:写完再整理 文章目录系列文章目录前言一、四足机器人实际模型的物理难点二、四足机器人运动学模型1.方法一：DH法建立运动学模型（1）运动学建模构型方法（2）运动学模型描述方法1、基于DH法四足机器人单腿运动学模型公式推导（0）DH法科普1）原理2）实现过程3）评价（1）四足机器人的建模规则、坐标系定义及实物参数确定1）标准Denavit-Hartenberg法建模规则2）单腿运动学模型坐标系定义示意图及简化模型3）
OC—懒加载
懒加载就是在程序启动时不去直接加载对应资源，而是在第一次调用相关方法时才去加载该资源，实际上就是对setter方法的重写，先去判断该对象是否存在，不存在才会去调用实例化该对象。即延迟加载，也叫按需加载，对于一个很长的页面，优先加载可视区域的数据，可视区域外的数据不会进行加载，其他部分等进入可视区域时再加载，这样减少了服务器的加载，提高用户体验，避免浪费性能。懒加载的优点：不需要将创建对象的代码全部写在viewDidLoad中，提高了代码的可读性。
SAP FICO 中的 F-02 ：概念、使用场景及案例解析
在 SAP FICO （财务会计与管理会计） 模块中，F-02 是一个用于录入总账凭证的事务代码。这个事务代码主要用于手动输入总账凭证，适用于各类财务交易，例如资产购入、费用支付、收入确认等。F-02 的重要性在于，它允许财务人员在 SAP 系统中创建凭证，并确保这些凭证能够正确影响总账账户。
【云原生进阶之容器】第六章容器网络6.6.2--Cilium部署
部署Cilium非常简单，可以通过单独的yaml文件部署全部组件（目前我使用了这个方式部署了1.7.1版本），也可以通过Helm Chart一键完成。重要的是部署环境和时机：官方建议所有部署节点都使用Linux最新稳定内核版本，这样所有的功能都能启用。作为一个Kubernetes网络组件，它应该在部署Kubernetes其他基础组件之后，才进行部署。
iOS里面Objective-C（OC）方法的懒加载
iOS里面Objective-C（OC）方法的懒加载 俗称在运行过程中动态的添加方法。 1、先创建Person类 把#import "Pseron.h" 引入 ViewController #import "ViewController.h" #import "Pseron.h" @interface ViewController () @end @implemen...
SAP CRP能力计划详细说明操作及相关配置
2、求助朋友同事的希望破灭后，网上找了资料发现在百度搜索的资料基本都是没有说明白什么才产能计划，都没有详细的操作说明，然后用google去搜索了一些相关的文章，好像也没有详细的文章。然后也去SAP的官网搜索了相关的文章，都是文字性的表述，对系统的配置都没有很大的帮助，很久之前有记得在隐身人的博客中有提到CRP的能力计划的文章，然后试着去找了一下相关的文章。5、首先产能排产肯定涉及的就是是能力的问题，能力第一个能想到的就是工作中心中的能力页签，在流程制造中也叫资源，其实都是一个东西。
【iOS】懒加载
懒加载又称，这种加载方式在一开始不会把所有资源全部加载出来，而是当程序需要用到相关内容时，才进行加载，可以为我们的手机预留出更多的内存。
OV9734 DATASHEET，完整规格书
OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等
温度PID控制PLC程序
温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值
iOS OC编码规范指南
说明：规范的目的是提高效率，所使用的规范应该是适应当前团队的。 ####项目工程结构 #####代码结构 实现文件中的代码结构，提倡以下约定： 用#pragma mark -将函数或方法按功能进行分组; 分组之间空2行,方法之间空1行; delgate或协议相关方法放到一般内容之后。 #pragma mark - Lifecycle (生命周期) - (void)dealloc {} - (...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
【iOS】——懒加载
前面提到它可以延迟对象的创建或初始化，直到这个对象被真正使用时再去创建或初始化，那么该如何实现呢，显然我们可以重写属性的getter方法，在里面添加自己的逻辑，也就是当我们需要创建该实例对象时先判断一下该对象是否已经创建过了，如果创建过直接返回该对象，如果没有再创建。懒加载（Lazy Loading）也称为延迟加载，是一种常见的优化技术，它可以延迟对象的创建或初始化，直到这个对象被真正使用时再去创建或初始化，简单的说就是当我们运行时需要一些资源的时候再加载这些资源。首先是定义控件的成员变量和属性。
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
懒加载
OC懒加载即重写属性的getter方法，与swift中不同 /*****************懒加载示例代码********************/ #import "ViewController.h" @interface ViewController () <UITableViewDataSource> @property (weak, nonatomi...
ios开发-懒加载和模型的封装
一. ios开发中的懒加载什么是懒加载:就是在需要数据的时候,再去加载数据,可以理解为延迟加载. OC中懒加载的形式首先在控制器中声明一个数组 @property (nonatomic, strong) NSArray *shopsArray; 在这个数组的get方法中进行懒加载设置 - (NSArray *)shopsArray { // 主要是这个if的控制, 确保只加载一次
关于懒加载 （iOS开发）
懒加载 懒加载又称为延迟加载，它是指系统不会在初始化时就加载某个对象，而是在第一次调用（使用get方法）时才加载这个对象到内存中。简单来说，就是某个对象被使用的时候再加载。 懒加载的实现方式：重写对象的get方法，并将该对象在初始化时需要实现的代码在get方法中实现。 举例子： @interface ViewController () @property (nonatomic, stro...
iOS开发之懒加载
iOS开发之懒加载 在iOS开发中几乎经常用到懒加载技术,比如我们存放网络数据的数组,控制器的view,控件的自定义,复杂的运算逻辑等等情况下都会用到懒加载技术,那么什么是懒加载呢?? 他又有什么样的优点呢?? 懒加载: 也被成为延迟加载,可以做到用到时再加载加载过了就不会再次加载,节约了系统资源对于实际开发中可能会遇到的一些顺序问题,懒加载也能很好的解决 懒加载的实现思路: 1
iOS之懒加载
我们使用的iOS设备其内存都有一定的限度，如果在程序启动时就将程序内的所有资源（数据，图片，视频）都加载完，那么有可能耗尽我的iOS设备的内存。懒加载也称延迟加载（比如控制器的view的创建），就是在开发中，当程序启动时不一次性加载所有的资源，而是在需要一些资源的时候程序才去加载这些资源（效率低，占用内存小），所谓的懒加载，其实就是对实例的getter方法的重写。...
iOS懒加载
懒加载：让控件和对象在最需要加载的时候加载，即推迟getter方法的执行，这样可以节省内存空间。
Spring Boot嵌入式Tomcat源码解析：自动装配与启动流程揭秘
Java Web应用部署时，传统外置容器与嵌入式容器的选型直接影响环境一致性与运维效率。Spring Boot将Servlet容器内嵌进应用进程，通过自动配置机制按条件装配Tomcat、Jetty或Undertow，使应用产物自带Web服务器，极大简化了部署流程。其内部由ServletWebServerFactoryAutoConfiguration完成工厂选择，在容器刷新阶段的onRefresh钩子中创建并启动Tomcat，再通过TomcatStarter将DispatcherServlet等组件注册进S
OC懒加载
懒加载 - (NSMutableArray *)messages { if (_messagess == nil) { NSString *fullPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"messages.plist" ofType:nil];
iOS开发UI中懒加载的使用方法
1.懒加载基本 懒加载——也称为延迟加载，即在需要的时候才加载（效率低，占用内存小）。所谓懒加载，写的是其getter方法。说的通俗一点，就是在开发中，当程序中需要利用的资源时。在程序启动的时候不加载资源，只有在运行当需要一些资源时，再去加载这些资源。 我们知道iOS设备的内存有限，如果在程序在启动后就一次性加载将来会用到的所有资源，那么就有可能会耗尽iOS设备的内存。这些资源例如大...
iOS开发UI篇—懒加载
iOS开发UI篇—懒加载 1.懒加载基本 懒加载——也称为延迟加载，即在需要的时候才加载（效率低，占用内存小）。所谓懒加载，写的是其get方法. 注意：如果是懒加载的话则一定要注意先判断是否已经有了，如果没有那么再去进行实例化 2.使用懒加载的好处： （1）不必将创建对象的代码全部写在viewDidLoad方法中，代码的可读性更强 （2）每个控件的getter方法中分别负责各自的实例化...
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