视图控制器的视图的内存管理

本文介绍iOS应用中的内存管理技巧,包括内存分配与释放的方法。涵盖了初始化、视图加载、数据加载及内存警告处理等关键环节。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

  • 如何分配内存
  • 如何释放内存

方法名称

描述

Init

你可以自定义初始化的名称,不管是init还是其他的,确保初始化完成

loadView

当你手动创建的时候,需覆盖这个方法,如果你使用xib或者storyboards,会直接从这些文件加载view

自定义一些属性和方法

创建一个属性来保持这个方法,需要的时候去调用

viewDidLoad

分配或加载view中要显示的数据,一般是加载网络请求的数据。

didReceiveMemoryWarning

在IOS6中,使用该方法来释放对象的引用,一般是内存警告的时候。或者大量的图片数据

viewDidUnload

在IOS6之前使用该方法释放对象的引用

dealloc

覆盖该方法,执行最后的清理操作,注意,属性会自动释放,不需要手动去释放。

 


内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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