CMake构建学习笔记9-Eigen库的构建 Eigen是一个高性能的C++线性代数库,广泛用于科学计算、机器学习、计算机视觉等领域。不过,Eigen有点特别,它是一个纯头文件实现的库;也就是说,任何一个程序要引入它,只要include它的头文件就可以了。这天然就规避了不同操作系统不同编译器造成的二进制兼容的问题,所有的实现都incl...
CMake构建学习笔记9-Eigen库的构建 Eigen是一个高性能的C++线性代数库,广泛用于科学计算、机器学习、计算机视觉等领域。不过,Eigen有点特别,它是一个纯头文件实现的库;也就是说,任何一个程序要引入它,只要include它的头文件就可以了。这天然就规避了不同操作系统不同编译器造成的二进制兼容的问题,所有的实现都incl...
代码中通过#include<Eigen/Eigen>即可引入Eigen库,但是直接g++编译的时候是通不过的。提示 Eigen/Eigen: No such file or directory。这里需要将Eigen库加入到库中,可以通过CMakeLists实现,如下: CMakeLists.txt cmake_minimum_required(VERSION2.8FATAL_ERROR)project(test)find_package(Eigen3 REQUIRED)include_direct...
源码下载地址:https://gitlab.com/libeigen/eigen。 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; u...
Eigen是一个高性能的C++线性代数库,广泛用于科学计算、机器学习、计算机视觉等领域。不过,Eigen有点特别,它是一个纯头文件实现的库;也就是说,任何一个程序要引入它,只要include它的头文件就可以了。这天然就规避了不同操作系统不同编译器造成的二进制兼容的问题,所有的实现都include源代码了,那还不是轻松跨平台?
eigen下载地址:https://gitlab.com/libeigen/eigen g++路径 添加eigen到头文件 配置eigen到task.jason debug launch文件 测试代码: #include<iostream>#include<Eigen/Dense>usingnamespacestd;usingEigen::MatrixXd;intmain(){MatrixXdm(2,2);//MatrixXd表示是任意尺寸的矩阵ixj, m(2,2)代表一个2x2的方块矩阵...
#include "topo.h" #include <iostream> #include <fstream> #include <vector> #include <Eigen/Dense> #include <Eigen/Sparse> #include <iterator> #include <algorithm> using namespace std; using namespace Eigen; /**Read data from File and store it in vector as string**/ int readFromFile (...
简要介绍了使用CMake构建Eigen的关键步骤 Eigen是一个高性能的C++线性代数库,广泛用于科学计算、机器学习、计算机视觉等领域。不过,Eigen有点特别,它是一个纯头文件实现的库;也就是说,任何一个程序要引入它,只要include它的头文件就可以了。这天然就规避了不同操作系统不同编译器造成的二进制兼容的问题,所有的实现...
我目前正在使用 g++ -I eigenLibrary/Eigen main.cpp -o network 要编译,但我不断收到错误 fatal error: 'Eigen/Dense' file not found #include <Eigen/Dense>。我正在尝试实施代码 教程 。我如何确保我以正确的格式链接到库。我没有太多的c ++经验 编辑:我尝试将eigen子目录复制到 /usr/local/include 和...
#include<Eigen/Core>#include<unsupported/Eigen/CXX11/Tensor>usingnamespaceEigen;intmain(){Tensor<double,2>A_ij(4,4);Tensor<double,2>B_kl(4,4);Tensor<double,4>C_ijkl(4,4,4,4);Tensor<double,4>::DimensionsA_pad(4,4,1,1);array<int,4>A_bcast(1,1,4,4);Tensor<double,4>::Dime...