OC深复制和浅复制

//拷贝设计的原则:保证原来的对象不会被改变
//深复制(深拷贝):产生了新的对象,
//举例1:NSMutableString可变对象不管使用copy或者是mutableCopy都会产生新的对象
//举例2:NSString不可变对象,使用mutableCopy会产生新的对象,使用copy不会产生新的对象
//总结:只有不可变对象使用copy才不会产生新的对象,其他都会产生新的对象;也即只要带有 mutable的都会会产生新的对象
//浅复制(浅拷贝):没产生新的对象,只是产生一个新的指针指向原来的内存
//注意:要使用copy和mutableCopy需要实现NSCoping协议

//浅拷贝:不可变对象使用copy(不可变拷贝),不会产生新的对象
//深拷贝:浅拷贝剩下的情况:带有mutable
//拷贝之后是否可变:只有 可变的对象的可变拷贝
//NSMutableString mutableCopy
代码段:
// NSString *str1 = @”123”;
// NSLog(@”str1 = %p”,str1);
//
// //(1)不可变对象的copy(指针拷贝,浅拷贝),产生的对象不可变
// NSString *str2 = [str1 copy];
// NSLog(@”str2 = %p”,str2);
//
// //(2)不可变对象的mutableCopy(mutableCopy一定会产生新的对象)会产生一个不可变的新的对象:深拷贝
//
// NSString *str3 = [str1 mutableCopy];
// NSLog(@”str3 = %p”,str3);
//
//

//2.可变对象的copy与mutableCopy

    NSMutableString *mstr1 = [[NSMutableString alloc]initWithUTF8String:"abc"];
    NSLog(@"mstr1 = %p",mstr1);

// //(1)可变对象的copy,也会产生新的对象,但是该对象不可变(深拷贝)
//
// NSMutableString *mstr2 = [mstr1 copy];
// NSLog(@”mstr2 = %p”,mstr2);
// //不可变字符串不能直接追加
// //[mstr2 appendString:@”123”];
//
// //isKindOfClass判断一个对象是否是参数这个类的实例及其子类的实例
// if ([mstr2 isKindOfClass:[NSMutableString class]]) {
// NSLog(@”是NSMutableString的实例!”);
// }
// else
// {
// NSLog(@”不是其实例或者其子类的实例!”);
// }

    //(2)可变对象的mutableCopy(深拷贝)产生一个可变的新的对象
    NSMutableString *mstr3 = [mstr1 mutableCopy];
    [mstr3 appendString:@"12345!"];
    NSLog(@"str3 = %@",mstr3);
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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