iOS开发是否应该使用ARC?

ARC在iOS开发中的应用
本文探讨了自动引用计数(ARC)在iOS开发中的作用,并解答了开发者对于使用ARC的常见疑虑,包括技术可靠性、迁移成本、内存管理效率等问题。

和身边做iOS开发的同事组建了一个QQ群,每隔一段时间,大家就会讨论是否应该使用ARC。所以我觉得有必要将这些讨论分享出来,让大家消除对于ARC的疑虑。

关于ARC的介绍文章网上已经很多,苹果的官方文档也不少。担心使用ARC会带来问题的同学主要的理由有以下5点:

1.担心这个技术方案不靠谱。苹果大多数时候的技术方案都是比较靠谱的,但也有一些技术方案有很多坑,例如storyboard。关于storyboard的问题可以参看我的这篇文章。


2.原有的项目在非ARC环境下运行良好,担心迁移成本或引入新的问题。


3.苹果以前手工管理内存需要非常小心,稍微不注意应用程序就崩溃了。有过这段经历的iOS开发老手,心里上还是觉得自己手工管理内存更踏实一些。


4.使用ARC需要了解ARC的一些细节,还需要引入_bridge等新的关键字,学习成本还是有的。


5.以为ARC只能支持iOS5.0以上(这是非常大的误解)。


对于上面提到5点问题,我认为相应的回答如下:

1.ARC是WWDC2011大会时提出的技术,离现在已经快2年了,而且苹果现在将MacOS上的垃圾回收机制废弃(Deprecated),采用ARC替代,无疑证明了ARC是成熟的了。


2.确实有一些迁移成本,但苹果在Xcode中专门集成了迁移工具,成本已经非常小了。如下图就是Xcode集成的将非ARC工程转换成ARC工程的工具。另外,为了兼容第三方的非ARC开源库,你也可以在工程中随意使用编译参数:-fno-objc-arc ,这个参数允许对部分文件关闭ARC。


3.手工管理内存虽然踏实,但是泄露很容易发生。常常开发完成后,需要使用Instruments来检测泄露。但用了ARC后,基本不会出现泄露了,我在开发粉笔网iPhone客户端时,由于使用了ARC,花三个月开发完的应用,用instruments检测后,没有发现任何内存泄漏问题。这在没有使用ARC的工程中是不可想象的。


4.确实有学习成本。但是非常值得学习,能省不少开发精力。


5.虽然ARC是与iOS5一同推出,但是由于ARC的实现机制是在编译期完成,所以使用ARC之后App仍然可以支持iOS4.3。稍微需要注意的是,如果要在ARC开启的情况下支持iOS4.3,需要将weak关键字换成 __unsafe_unretained,另外还有一些细节需要处理,在这里我就不展开说了。

所以,希望大家都能在项目中使用ARC,一旦你感受到它带来的好处,你就离不开它了。它也能让你从繁琐的内存管理代码中解放出来,将精力更多关注于代码结构、设计模式而不是底层的内存管理。

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模与仿真过程,有助于研究人员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析与设计能力。
内容概要:本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解(Matlab代码实现)理信息神经网络(PINN)求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法,展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下,结合物理定律约束进行偏微分方程的数值求解。该方法将神经网络与物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建模与仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研人员理解和复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程数值解等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理与实现方式;②拓展至其他物理系统的建模与仿真,如电磁场、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注PINN网络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方法,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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