引用计数+copy on write

本文介绍了拷贝中的浅拷贝与深拷贝概念,并详细解释了浅拷贝可能导致的问题及其解决方案——引用计数加写时拷贝。此外,还探讨了String类中实现写时拷贝的具体方案。

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拷贝通常分为值拷贝也叫浅拷贝和深拷贝,当拷贝方式为浅拷贝时就会有以下两个问题:
(1)当需要调析构函数时,会出现同一块空间被析构两次的情况
(2)如果是对指针的浅拷贝,会让两个指针同时管理同一块空间,当一个指针对这块空间进行修改时,会影响到另外一个指针。
通过引用计数加写时拷贝可以有效地解决这些问题。
引用计数即在创建空间时多开辟出一块空间存放当前空间被引用的次数。写时拷贝即当多个指针同时指向一块空间时,如果没有对这块空间的内容进行修改,就只进行浅拷贝,当指针需要对空间进行修改时,才会进行创建空间,拷贝数据,要注意引用计数的改变。
String类写时拷贝的两种方案:
(1)开辟两块空间,一块放内容,一块放引用计数

(2)开辟一块空间,在最开始放引用计数,后边放内容。

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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