在 arc里面打印 引用计数的方法

最新推荐文章于 2024-11-27 23:57:12 发布
转载 最新推荐文章于 2024-11-27 23:57:12 发布 · 55 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：http://www.cnblogs.com/daomul/p/4728617.html

本文介绍了如何在Objective-C中使用CFGetRetainCount方法检查对象的引用计数，即使在自动引用计数(ARC)环境下也能正常使用。

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

查阅资料：

 　　You can use CFGetRetainCount with Objective-C objects, even under ARC:

       NSLog(@"Retain count is %ld", CFGetRetainCount((__bridge CFTypeRef)myObject));

 

转载于:https://www.cnblogs.com/daomul/p/4728617.html

rust学习-Arc
wangkai6666的博客
09-27 2402
线程安全的引用计数指针。“Arc”代表“原子引用计数 Atomically Reference Counted”。Arc 类型提供在堆中分配的 T 类型值的共享所有权（shared ownership）。在 Arc 上调用克隆会生成一个新的 Arc 实例，该实例指向堆上与源 Arc 相同的分配，同时增加引用计数。当指向给定分配的最后一个 Arc 指针被销毁时，存储在该分配中的值（通常称为“内部值”）也会被删除。
ARC环境下输出引用计数
weixin_43883776的博客
03-08 337
在ARC环境下，iOS不允许通过obj.returnCount的方式直接输出引用计数。 使用如下代码 LHSimpleObject * simpObject = [LHSimpleObject alloc]; NSLog(@"returnCount = %ld",CFGetRetainCount((__bridge CFTypeRef)(simpObject))); simpObj...
Arc下打印引用计数？
weixin_30323631的博客
02-24 91
我们知道在arc下不能调用对象的retaincount，为了研究arc下的引用计数，可以调用 CFGetRetainCount((__bridge CFTypeRef)obj) obj 为要打印的对象。 转载于:https://www.cnblogs.com/menchao/p/5213274.html...
iOS——【自动引用计数】ARC规则及实现
m0_73348697的博客
03-08 1588
objc_autoreleaseReturnValue 函数会检查使用该函数的方法或函数调用方的执行命令列表，如果方法或函数的调用方在调用了方法或函数后紧接着调用objc_retainAutoreleasedReturnValue( ) 函数，那么就不将返回的对象注册到autoreleasepool 中，而是直接传递到方法或函数的调用方。顾名思义，它是用于自己持有(retain)对象的函数，但它持有的对象应为返回注册在autoreleasepool 中对象的方法，或是函数的返回值。
ARC 下引用计数的打印
yishabeier152的专栏
09-03 3795
在管理内存的时候经常需要打印对象的引用计数,来检测对象是否发生内存泄漏的情况
ARC 环境下打印对象的 retainCount 引用计数
3h3k的博客
03-10 1653
ARC 环境下打印对象的 retainCount 引用计数 测试发前现两者打印的都不准确 方法1NSLog(@"%ld",CFGetRetainCount((__bridge CFTypeRef)(obj)));使用KVC[obj valueForKey:@"retainCount"];使用私有方法 此方法可以打印出引用计数，但是因为在编译和运行时阶段引用计数由系统管理，我认为打印的夜市不准
Swift——自动引用计数ARC
qq_74177011的博客
11-27 579
ARC是swift使用的一种管理应用程序内存的机制，对于C语言我们知道，当我们申请一块空间，通常需要手动释放，不然会造成空间浪费，而有了ARC机制，你无需考虑内存的管理，因为ARC会在类的实例不再被使用时，自动释放内存空间。ARC通常适用引用类型，比如类。
OC-ARC(Automatic Reference Counting)自动引用计数
qq_43535469的博客
07-27 398
不能调用用@autoreleasepool代替NSAutoReleasePool{/*进行一系列操作*可以使用break,returen,goto*/}
ARC下 打印引用计数 和 OC对象与CF对象之间的桥接(bridge)
Linlei的专栏
04-14 753
1、打印引用计数         __strong __typeof(weakSelf)strongSelf = weakSelf;         printf("retain count = %ld\n",CFGetRetainCount((__bridge CFTypeRef)(strongSelf))); 2、__bridge的使用 在开发iOS应用程序时我们有时
iOS 之ARC（自动引用计数）
zfq_jxj的专栏
05-05 737
自动引用计数（ARC）是在MacOS X 10.7与iOS 5中引入一项新技术，用于管理Objective-C中的对象。它废弃了显式的retain、release和autorelease消息，而且在两个平台的表现一致。 由于有限的内存以及手持设备续航能力的限制，iOS应用程序中的Objective-C对象的管理一直颇有挑战性。为了处理这些问题，苹果提出了一个方案——“自动引用计数”（ARC）
实例讲解Swift中引用类型的ARC自动引用计数
09-02
Swift中的自动引用计数（Automatic Reference Counting, 简称ARC）是一种内存管理机制，它自动跟踪并管理对象的生命周期。在Objective-C和Swift中，ARC负责在适当的时候释放对象，以避免内存泄漏。本篇文章将通过...
Swift中的自动引用计数：释放内存的艺术
07-22
在Swift编程语言中，自动引用计数（Automatic Reference Counting，简称ARC）是一种强大的内存管理机制，它极大简化了内存管理的复杂度，使开发者能够更加专注于应用程序的核心功能实现。下面我们将深入探讨Swift中...
Objective-C手动引用计数项目实践：创建联系人管理器
- dealloc：当对象的引用计数减至0时，系统调用对象的dealloc方法，开发者可以在这个方法中释放对象所持有的资源。 4. 内存管理原则： - 内存管理的黄金规则是“谁创建，谁释放”。如果一个对象是你创建的，你...
基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（代码仅使用了一个较小数据集的训练及预测，内含使用使用逻辑，适合初学者观看，模型结构是可行的，有能力的请尝试使用更大的数据集训练）
08-23
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/f4901605d35f (最新版、最全版本)基于VMD-Attention-LSTM的时间序列预测模型（代码仅使用了一个较小数据集的训练及预测，内含使用使用逻辑，适合初学者观看，模型结构是可行的，有能力的请尝试使用更大的数据集训练）
MATLABSimulink扩频通信系统仿真：BPSKQPSK调制与WalshmGold序列的误码率分析及GUI设计
08-23
基于MATLAB/Simulink平台的扩频通信系统仿真研究。主要内容包括构建扩频通信系统的仿真模型，应用BPSK和QPSK调制技术，使用Walsh、m序列和Gold序列进行扩频处理，生成并分析信号波形图，计算误码率，并设计了用户友好的GUI界面。通过这些步骤，研究人员可以深入了解扩频通信系统的性能特点及其抗干扰能力。 适合人群：从事通信工程领域的科研人员和技术开发者，尤其是对扩频通信技术和MATLAB/Simulink有初步了解的人群。 使用场景及目标：①用于教学和培训，帮助学生掌握扩频通信系统的理论知识和实际操作技能；②为科研项目提供技术支持，验证不同调制方式和扩频码对系统性能的影响；③辅助产品开发，优化通信设备的设计。 其他说明：文中提供了详细的建模方法和具体的实现步骤，附带m源代码，便于读者理解和复现实验结果。
Day09_随堂笔记.pdf
08-23
Python进阶
MATLAB中深度神经网络多特征输入单输出分类模型的实现与可视化
08-23
内容概要：本文档详细介绍了如何在MATLAB中实现深度神经网络（DNN）的多特征输入单输出分类模型，涵盖二分类和多分类任务。文档提供了详细的代码注释，指导用户从数据导入、预处理到模型构建、训练以及最终的预测和效果评估全过程。此外，还展示了如何利用MATLAB内置函数生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图，帮助用户直观地理解和评估模型性能。 适合人群：具有一定MATLAB编程基础的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解深度学习及其应用的人群。 使用场景及目标：适用于需要解决多特征输入分类问题的研究项目或工业应用场景。通过学习本文档，用户能够掌握如何快速搭建和调优DNN模型，从而提高分类任务的准确性。 阅读建议：建议读者先熟悉MATLAB的基本语法和深度学习工具箱的功能，再逐步跟随文档中的步骤进行实践。同时，鼓励读者尝试不同的数据集和参数配置，探索最佳模型表现。
电力市场中基于价值认同的电能共享分布式交易策略研究 价值认同
08-23
内容概要：本文围绕电能共享市场的交易机制展开分析，提出了基于价值认同的需求侧电能共享分布式交易策略。文章首先介绍了电能共享市场的背景及其重要性，接着详细阐述了价值认同机制的设计，通过建立用户满意度和服务质量评估体系，减少无序竞争带来的无谓损失。此外，文章还设计了一致性算法支持的分布式交易策略，实现了产消者间的去中心化交易，提高了交易透明度和效率，保护了用户隐私。最后，基于剩余理论，文章探讨了边际价格驱动下的电能共享模式，并通过市场博弈模型揭示了无序竞争的问题。 适合人群：从事电力市场研究的专业人士、能源政策制定者以及对电能共享市场感兴趣的学者和技术专家。 使用场景及目标：适用于希望深入了解电能共享市场运作机制的人群，特别是那些致力于优化电力市场交易机制、降低成本、提高市场效率的研究者和从业者。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还提出了具体的技术解决方案，有助于推动电能共享市场的创新发展。
【医学影像处理】基于跨模态核磁共振图像超分辨率的T2WI重建：融合T1WI辅助信息的高效网络设计与量化部署（论文复现含详细代码及解释）
最新发布
08-23
内容概要：该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题，提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括：提出基于高频信息约束的网络框架，通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节；设计渐进式特征匹配融合框架，采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性；引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明，该方法不仅提高了超分辨率性能，还保持了图像质量。 适合人群：从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师，尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标：①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景；②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量，解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题；③为临床诊断提供更高质量的影像资料，帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明：论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码，还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外，作者还对模型进行了量化处理，使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理，理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值