Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Проблемы с NSCalendar CurrentCalendar

Мое приложение выполняет множество расчетов календаря, поэтому мне нужно настроить NSCalendar для большинства этих функций. Теперь вызов [ NSCalendar currentCalendar ] кажется чрезвычайно медленным, поскольку другие также прокомментировали, поэтому я подумал, что могу просто кэшировать копию NSCalendar. Однако этот NSCalendar время от времени производит мусор, которого я не получаю, если создаю новый NSCalendar, когда он мне нужен. Я предполагаю, что он либо освобождается, либо каким-то образом повреждается, что удивительно, поскольку я использую «Автоматический подсчет ссылок».

Какие-либо предложения.

PS Может ли это быть связано с тем, что NSCalendar не является потокобезопасным?

ПСС

В итоге я установил свой CurrentCalendar из основного потока. Кажется, это решило проблему. Если у кого-то есть какие-либо комментарии по этому поводу, пожалуйста, дайте мне знать.

R

iphone nscalendar nsdate
21.11.2012

  • Пожалуйста, приведите примеры того, как он производит мусор 21.11.2012
  • Его мусор — это просто неправильные данные, поэтому привести пример очень сложно. 21.11.2012

Ответы:


1

В качестве исследовательского шага я бы порекомендовал вам зарегистрировать класс объекта, чтобы увидеть, не меняется ли он каким-либо образом на другой объект. Например, если у вас есть этот код:

NSCalendar *cal = [NSCalendar currentCalendar];

Затем позже (особенно если вы можете сказать, когда данные повреждены), вы должны сделать это:

NSLog(@"Calendar class: %@", [cal class]);

Когда все будет хорошо, вы должны вернуть __NSCFCalendar.

21.11.2012
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..