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内存管理实践指南

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发布时间: 2025-08-21 01:59:24 阅读量: 2 订阅数: 9
### 内存管理全解析:从基础到自定义类的实践 #### 1. 不使用 ARC 搭建应用 在开发应用时,有时我们希望不借助自动引用计数(ARC)来管理内存。以下是具体的操作步骤: - **创建项目时的设置**:当你在 Xcode 中创建新项目时,会看到一个名为“Choose options for your new project”的界面。其中有一个复选框,上面写着“Use Automatic Reference Counting”,确保不勾选这个选项。这种设置适用于 Mac 应用、Mac 命令行应用以及任何 iOS 应用。为了后续示例的一致性,我们以 iOS 应用为例。 - **原理说明**:Xcode 会根据你提供的设置来搭建项目。当你在选项界面中选择不使用 ARC 时,Xcode 会记住使用不启用 ARC 的编译器设置来编译项目。同时,Xcode 允许你发送用于内存管理的特定消息,包括 `retain`、`release`、`autorelease` 和 `dealloc`。如果在 ARC 项目中尝试使用这些消息,会出现编译器错误,但在非 ARC 项目中,你可以使用这些消息来实现引用计数系统。例如,查看 `AppDelegate.m` 文件,你会看到 Xcode 自动为你编写的 `dealloc` 方法示例,其中包含了一些内存管理代码。 以下是相关代码示例: ```objc // Listing 8-1. main.m #import <UIKit/UIKit.h> #import "AppDelegate.h" int main(int argc, char *argv[]){ @autoreleasepool { return UIApplicationMain(argc, argv, nil, NSStringFromClass([AppDelegate class])); } } // Listing 8-2. AppDelegate.h #import <UIKit/UIKit.h> @interface AppDelegate : UIResponder <UIApplicationDelegate> @property (strong, nonatomic) UIWindow *window; @end // Listing 8-3. AppDelegate.m #import "AppDelegate.h" @implementation AppDelegate @synthesize window = _window; - (void)dealloc{ [window release]; [super dealloc]; } - (BOOL)application:(UIApplication *)application didFinishLaunchingWithOptions:(NSDictionary *)launchOptions{ self.window = [[[UIWindow alloc] initWithFrame:[[UIScreen mainScreen] bounds]] autorelease]; self.window.backgroundColor = [UIColor whiteColor]; [self.window makeKeyAndVisible]; return YES; } @end ``` #### 2. 使用引用计数管理内存 当在应用中使用对象时,确保对象的内存得到有效管理至关重要。下面介绍具体方法: - **对象创建与释放规则**:当使用 `alloc`、`new` 或 `copy` 消息创建对象时,构造代码所在的实体将拥有该对象,并且对象的引用计数会被设置为 1。当不再需要该对象时,所有者有责任向对象发送 `release` 消息。 - **示例代码及原理**: ```objc NSObject *obj = [[NSObject alloc] init]; NSLog(@"obj's description is %@", [obj description]); [obj release]; ``` 在上述代码中,第一行使用 `alloc` 创建了一个引用计数为 1 的 `NSObject` 对象。在使用该对象向日志输出消息时,引用计数仍然为 1。当发送 `release` 消息后,对象的引用计数变为 0,Objective-C 会自动销毁该对象。这体现了一个重要的内存管理规则:始终将 `alloc`、`new` 和 `copy` 与 `release` 消息匹配。 除了基本的创建和释放操作,还可以通过发送 `retain` 消息来增加对象的引用计数。`reta
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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
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内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希和子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构和算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数和基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法和闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构和算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。

陆鲁

资深技术专家
超过10年工作经验的资深技术专家,曾在多家知名大型互联网公司担任重要职位。任职期间,参与并主导了多个重要的移动应用项目。
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