下载解压后,文件夹是这样的: 接下来测试使用,在vscode中打开项目文件夹,将eigen-3.4.0复制到deps中,新建main.cpp编写测试代码以及CMakeLists.txt文件。 CMakeLists.txt: cmake_minimum_required(VERSION3.2)project(main)set(CMAKE_CXX_STANDARD17)include_directories(${PROJECT_SOURCE_DIR}/deps/eigen-3.4.0)add...
## 文件名是eigen_mkl.cpp add_executable(eigen_mkl src/eigen_mkl.cpp) # 链接具体的库 libmkl_rt,注意.so是动态库,当然也可以选择静态库,不过文件会大些但更稳定。 target_link_libraries(eigen_mkl libmkl_rt.so ) 参考链接: Eigen库下使用MKL加速_eigen mkl-CSDN博客...
Eigen 是一个高级的 C++ 库,用于线性代数、矩阵和向量运算,数值解算,以及相关的数学运算。 Eigen 被广泛应用于计算机视觉、机器学习、信号处理等领域。 Eigen 库的设计理念是提供高效、灵活和易于使用的数学运算工具。 Eigen 概述 Eigen 是一个高性能的 C++ 模板库,主要用于线性代数、矩阵和向量运算、数值解决以及相...
Avoiding dynamic memory allocation on factorizing sparse matrix with Eigen 在我的应用程序中,除了类构造函数之外,我需要避免动态内存分配(类似 malloc)。 我有一个稀疏半定矩阵 M,其元素在程序执行期间发生变化,但它保持固定的稀疏模式。 为了尽可能快地求解许多线性系统 M * x = b,我的想法是在我的类构造函...
比较OpenBLAS,Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能 对于机器学习的很多问题来说,计算的瓶颈往往在于大规模以及频繁的矩阵运算,主要在于以下两方面: (Dense/Sparse) Matrix – Vector product (Dense/Sparse) Matrix – Dense Matrix product 如何使机器学习算法运行更高效摆在我们面前,很多人都会在代码中直接采用一个比较成...
我在C++ 中使用 Eigen 中的稀疏矩阵工作。我想读取存储在特定行和列索引中的数据,就像使用常规特征矩阵一样。 std::vector<Eigen::Triplet<double>> tripletList; // TODO: populate triplet list with non-zero entries of matrix Eigen::SparseMatrix<double> matrix(nRows, nCols); matrix.setFromTriplets(tri...
using namespace Eigen; using namespace std; int main() { VectorXd X1 = VectorXd::Zero(5); // 长度为5的全0向量 MatrixXd X2 = MatrixXd::Random(3,3); // 3x3 的随机数矩阵 MatrixXd X3 = MatrixXd::Constant(3,3,1.5) // 3x3 的常量矩阵 ...
Eigen矩阵库 课程资源 - C/C++ 天答**天答上传2.02MB文件格式rarEigen Eigen库 (0)踩踩(0) 所需:1积分
Eigen :高级C++模板头文件库,包括线性代数,矩阵,向量操作,数值解决和其他相关的算法。 GMTL:数学图形模板库是一组广泛实现基本图形的工具。 GMP:用于个高精度计算的C/C++库,处理有符号整数,有理数和浮点数。
原文:使用Eigen实现四元数、欧拉角、旋转矩阵、旋转向量之间的转换 Vector3.normalized的特点是当前向量是不改变的并且返回一个新的规范化的向量; Vector3.Normalize的特点是改变当前向量,也就是当前向量长度是1 一、旋转向量 1.1 初始化旋转向量 旋转角为alpha(顺时针),旋转轴为(x,y,z) Eigen::AngleAxisd ...