MRC的开发原则

本文介绍了Objective-C中的内存管理原则,包括谁申请谁释放的基本规则、autorelease的正确使用方法、属性的setter方法重写技巧,以及如何避免内存泄漏等问题。


1. 谁申请,谁释放  适用于面向对象开发的原则

2. 如果有alloccopyretain需要做对应的release

3. 如果有copy, retain(ARC中就是strong)的属性,需要在dealloc中进行释放

- (void)dealloc {

    [_name release];

    [super dealloc];

}


4. MRC中如果要重写属性的setter方法,需要按照以下格式

- (void)setName:(NSString *)name {

    // 首先判断name_name是否相等

    if (_name != name) {

        // 释放旧值

        [_name release];

        

        _name = name;

        

        // retain新值

        [_name retain];

    }

}


5. 知识点补充,一个疑惑:

给属性设置数值的时候,使用self.name,可以调用系统默认的setter方法,从而能够保证retain是正确的!


* 什么时候使用 _name,什么时候使用self.name?

# 第一次给属性内容设置数值的时候,建议使用_name

   场景:loadViewviewDidLoad,前提是没有写懒加载方法

# dealloc方法中,建议使用

    [_name release];    // 可以看清楚平衡关系


    也可以使用:


    self.name = nil;    // 调用setter方法


# 使用 _name 的场景,通常是初始化,或者销毁


6> 如果对象的成员变量在实例化时,使用的是延迟释放方法(例如类方法)

# 需要手动 retain 一次,否则一次运行循环结束后,该对象会被释放掉


7> retainCount 引用计数,表示当前有多少个对象对该对象引用!


很多初学者会喜欢 Log retainCount


苹果官方建议:不推荐大家跟踪 retainCount,因为一对象在真正执行中,

可能会被某一个框架引用,也有可能会被框架的框架引用,造成 retainCount 和预期的不一样,会造成疑惑!



基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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