与python类似,Eigen 库可以直接创建全零矩阵、全 1 矩阵、单位矩阵、随机矩阵、随机整数矩阵、特定范围的矩阵、等间隔数值矩阵以及对角矩阵。 #include <iostream> #include <Eigen/Dense> int main() { // 1. 创建一个 3x3 的全零矩阵 Eigen::Matrix3d zeroMatrix = Eigen::Matrix3d::Zero(); std::cout ...
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...
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.txtcmake_minimum_required(VERSION 3.0.2) project(eigen_mkl) # set(CM...
Eigen 是一个 head only 的库,无需编译。 基本使用 头文件引用 在项目设置中添加头文件引用: 代码示例 下面是一个简单的 Eigen 库使用示例,演示如何创建一个矩阵和向量,并进行矩阵乘法运算: #include<iostream> #include<Eigen/Dense> usingnamespaceEigen; usingnamespacestd; intmain() { // 创建一个 3x3 ...
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...
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...
常见的方法有早期融合和晚期融合。 早期融合 早期融合通过直接拼接各模态特征,形成一个联合特征向量,输入到模型中进行训练。 代码示例: 代码语言:javascript 复制 #include<Eigen/Dense>#include<opencv2/opencv.hpp>// 简单的早期融合,将图像特征和文本特征拼接Eigen:...
Eigen矩阵库 课程资源 - C/C++天答**天答 上传2.02MB 文件格式 rar Eigen Eigen库 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 ANTConnect-2021.31-py2.py3-none-any.whl.zip 2025-01-26 17:25:41 积分:1 计算机二级-计算机二级高频Python题+题解.zip 2025-01-26 14:26:23 积分:1 ...
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...