using namespace Eigen 定义方式 Vector2d a;Vector3d b; Vector4d c(1,2,3,4);//定义固定长度的向量,234表示长度,d表示数据类型 VectorXf d;//定义浮动长度的向量,f为数据类型 VectorXf f(5);//定义长度为5的向量 MatrixXf e;//定义浮动长度的矩阵,可将其行或列设置为1,等同于向量(一般不这么用) ...
Eigen::MatrixXdm(3,3); m<<1,2,3, 4,5,6, 7,8,9; 对于向量,还可以在构造的时候初始化: Vector3dv(1,2,3); Vector3dw(1,0,0); 还有一些特殊函数,函数: MatrixXf::Zero(3,4);//将矩阵3行4列初始化为0 MatrixXf::Ones(3,3);//将矩阵3行3列初始化为1 Vector3f::Ones();//将3行...
size: %d*%d\n",K,K);Eigen::MatrixXfm_a(K,K);MMatrix*mat=mMatrixCreate(K,K);for(intj=...
Eigen::MatrixXf B = A.row(1); std::vector<float> vec(B.data(), B.data() + B.size()); 请注意,特征可能会使用内存对准来利用SSE家庭指令,以便在更高的尺寸方面无法正常工作。智能推荐矩阵、向量求导法则 原文地址:http://www.cnblogs.com/huashiyiqike/p/3568922.html 复杂矩阵问题求导方法:可以...
6 Eigen::MatrixXf _value; 7 std::vector<Node*> _inputs; 8 std::vector<Node*> _outputs; 9 std::map<Node*, Eigen::MatrixXf> _gradients; 10 std::string _name; 11 }; 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 输入节点Input继承Node类,代表输入变量,这些变量将被数据赋值。对应于...
Eigen::JacobiSVD< _Matrix_Type_ > svd(a ,Eigen::ComputeThinU | Eigen::ComputeThinV); // EigenTest.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include #include #include //using Eigen::MatrixXf; using namespace Eigen; ...
Eigen头文件定义了许多类型,所有的类型都在Eigen的命名空间内。MatrixXd代表的是任意大小(X*X)的矩阵,并且每个元素为double类型。X 代表未知或不确定。 Matrix3f a; MatrixXf b; 1. 2. 这里,a是一个3x3的矩阵,分配了float[9]的空间,但未初始化内部元素;b是一个动态大小的矩阵,定义是未分配空间(00)。
#include "Eigen/Dense" usingnamespacestd; usingnamespaceEigen; typedefMatrix<float,1,Dynamic> MatrixType; typedefMap<MatrixType> MapType; typedefMap<constMatrixType> MapTypeConst;// a read-only map typedefMatrix<int, Dynamic, Dynamic,RowMajor> MatrixTypeInt; ...
Eigen::VectorXfScanContext::scanContext2RingKey(Eigen::MatrixXf sc_bin){Eigen::VectorXf ringkey = Eigen::VectorXf::Zero(_num_rings);intnonzeros;for(inti =0; i< _num_rings; i++){nonzeros =0;for(intj =0; j < _num_sectors; j++)if(sc_bin(i,j) ...
很多时候,我们拿到的数据就是一个原生的C/C++数组,却很想用Eigen的Vector或者Matrix做运算。 虽然简单地把数据拷贝一遍构造一个Eigen的对象就可以了,但是这样带来了不必要的时间和空间上的开支。 大多数情况下,我们更希望能够以Eigen中的数据类型复用原来的内存,幸运的是,Eigen提供了Map类可以满足我们这一需求。