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(${PROJECT_SOURCE_DIR}/deps/eigen-3.4.0)add_executable(${PROJECT_NAME}m...
在这个示例中,我们使用了一个3x3的整数二维数组来表示矩阵。我们可以通过嵌套循环来遍历矩阵的每个元素并打印它们。 如果您需要处理更复杂的矩阵操作,例如矩阵乘法或转置,您可能需要使用第三方库,例如Eigen或OpenCV。这些库提供了高效的矩阵操作和其他计算机视觉和机器学习功能。
2.调用MKL 在所有使用了Eigen的文件里面添加,注意,宏定义一定要在#include <Eigen/Dense>之前。 #define EIGEN_USE_MKL_ALL#define EIGEN_VECTORIZE_SSE4_2#include"mkl.h"#include<Eigen/Dense> 2.CMakeLists.txt撰写 # CMakeLists.txt cmake_minimum_required(VERSION 3.0.2) project(eigen_mkl) # set(C...
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...
在自动驾驶开发中,我们常用Eigen库,因此本文主要介绍Eigen库的矩阵操作,同时为了方便对比,我们用C++完成之前numpy中所有的操作和运算。 1. 直接运算 1.1 采用数组进行运算 如果矩阵的大小是固定的,简单的矩阵运算可以用C++二维数组来实现。下面是一个简单的矩阵加法、乘法的例子:...
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...
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...
性能:MATHC 经过优化,能够在保证精度的同时实现高效的计算性能。Eigen 由于采用了模板元编程技术,在编译时就能进行大量优化,因此在某些情况下性能更优。 功能覆盖:GLM 和 Eigen 的功能覆盖范围更广,除了向量运算外,还包括矩阵运算、几何变换等。MATHC 则更加专注于向量运算,但在这一领域内表现突出。
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) ...
C语言中,结构可以用来表示一组相关的数据,而矩阵是一种二维数组的特殊形式。因此,我们可以使用结构来表示矩阵,并通过结构的成员变量来存储矩阵的元素。 在C语言中,可以通过定义一个结构体来表示矩阵,结构体中的成员变量可以是一个二维数组,用来存储矩阵的元素。例如: ...