ios5之后arc的问题

本文详细解释了iOS5中引入的自动索引计数(ARC)内存管理机制,以及如何解决在部署环境高于iOS5.0时,使用旧版本第三方库可能引发的问题。提供了两种解决方案:修改源代码添加编译选项-fno-objc-arc和设置项目部署目标版本为iOS5.0。
原创:
自从ios5以后, apple官方引进了ARC (automaically reference count 自动索引计数) 这个新特性,
简单的说就是对象设置为nil(空引用)之后, 当自动索引计数为0之后, 系统将自动回收这个对象的内存。
在ios5之前,apple官方使用的内存回收机制是autorelease。
所以如果你的部署环境高于iso5.0的话,5.0之前版本的第三方库就会报错。
 
解决方案:
 你打开targets -- 》bulid pahases --》compile sources 然后把你要非ARC的文件后面加(双击文件)  -fno-objc-arc 就不会报错了 
 
2、设置部署环境:
 project --》 info --》 deployment target --》 选5.0 
 
2、设置最高支持环境
 project --》bulid settings --》base sdk --》lastest ios x.x

转载于:https://www.cnblogs.com/apem/p/3957429.html

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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