设置NSZombieEnabled和MallocStackLogging

本文介绍如何在XCode 4及以上版本中启用NSZombieEnabled和MallocStackLogging进行内存错误调试。通过编辑Scheme添加环境变量实现,在模拟器上有效。

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在XCode,4以上版本中,设置NSZombieEnabled和MallocStackLogging

1.点击XCode的Product菜单,选择Edit Scheme...选项

2.选择左侧的Run...,右边点击Arguments

3.在Environment Variables栏里,添加NSZombieEnabled,value为YES;再添加MallocStackLogging,value为YES;

如下图所示:

以上选项只能在模拟器上有效,如果你改变了iOS的版本,需要重新设定。 

调试结束后,最好记得把环境变量NSZombieEnabled,MallocStackLogging前面的勾去掉,因为它们会使得内存不会被释放




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基于python实现的粒子群的VRP(车辆配送路径规划)问题建模求解+源码+项目文档+算法解析,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解历史最优解的权重,指导粒子速度位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解历史最优解的权重,指导粒子速度位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。
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