我注意到 <code>sourceCpp()</code> 尊重 C++ <code>#define</code> 而 <code>devtools::document()</code> 和 <code>R CMD build</code>
我正在尝试为具有 armv7ahf 处理器的 Snapdragon 210 构建 Coqui 项目中的 <code>libstt.so</code> 的 Yocto 构建，使用
如何使用由 numpy.lib.stride_tricks.as_strided() 完成的 Eigen 实现相同的功能？
<a href="https://pyprog.pro/indexing
在设置 Eigen 库时，我尝试了：
<pre><code>#include <eigen/Eigen/Dense>
</code></pre>
导致错误的原因：
我在一个程序中使用了 gsl 库和 eigen c++ 库。为了提高它的速度，我还使用了 MKL intel 库。我能够按照 Eige
文章转载的来源： http://blog.csdn.net/dddccc1234/article/details/50535011 1、安装：sudo apt-get install libeigen3-dev 2 、调整，默认安装路径是：/usr/include/eigen3 cd /usr/include/eigen3 Series:/usr/include/eigen3$ ls
1安装：sudo apt-get install libeigen3-dev 2 调整，默认安装路径是： /usr/include/eigen3 但是要: cd /usr/include/eigen3 ********:/usr/include/eigen3$ ls 会有: Eigen signature_of_eigen3_matrix_library unsupported
我正在为项目使用2D Eigen :: Arrays,我喜欢在巨大的2D数组的情况下继续使用它们. 为了避免内存问题,我想使用内存映射文件来管理(读/修改/写入)这些数组,但我找不到工作示例. 我发现的最接近的例子是基于boost :: interprocess的this,但它使用共享内存(而我更喜欢持久存储). 缺乏示例让我担心是否有更好的主流替代解决方案来解决我的问题.是这样的吗？一个最小的例
我正在使用RcppEigen为我的R代码编写一些C函数,我想尽可能地优化它们的编译.当我过去使用Eigen时,我从-O3和-fopenmp得到了显着的提升.在Dirk的 advice之后,我编辑了〜/ .R / Makevars,以便使用这些标志编译我的Eigen代码： CPPFLAGS=-O3 -fopenmp 这工作 – 当我检查编译期间发生了什么(ps ax | grep cpp)时,我看到
我想将double数组映射到现有的MatrixXd结构.到目前为止,我已经设法将Eigen矩阵映射到一个简单的数组,但我找不到回来的方法. void foo(MatrixXd matrix, int n){
double arrayd = new double[n*n];
// map the input matrix to an array
Map<MatrixXd>(arrayd, n
如何在Visual C 2010中安装Eigen库？我从 eigen.tuxfamily下载了这个库 但我不知道如何在我的Visual C上安装它.我想运行我下载的程序,它具有以下内容： #include <Eigen/Core>
using namespace Eigen; 我怎样才能做到这一点？我试图在网上看,但我似乎感到困惑.有人可以向我解释我是如何做到的吗？ Eigen主要是标题库.您需要
我想知道是否有一种很好的方法可以使用 Google Test或 Google Mock测试两个 Eigen矩阵的近似相等性. 以下面的测试用例作为简化示例：我将两个复值矩阵A和B相乘,并期望得到某个结果C_expect.我使用Eigen计算数值结果C_actual = A * B.现在,我想比较C_expect和C_actual.现在,相应的代码如下所示： #include <complex>
#
这是一项非常简单的任务,但我无法找到答案： 使用Eigen库,假设我有Matrix2Xd mat和Vector2d vec,其中 mat = 1 1 1
1 1 1
vec = 2 2 现在我需要像mat.addCol(vec)这样的东西 mat = 1 1 1 2
1 1 1 2 实现这一目标的最佳(最简单)方法是什么？ 请注意,这不是How do you make a
我正在解决一个更大的问题,并遇到一个错误,当我尝试使用OpenMP并行化一些循环.我已经使用模拟我自己的代码的一些更简单的代码重现了这个问题. 问题是当我运行程序时,它会随机地进入某种无限循环/死锁(CPU为100％,但不做任何事情).从我可以从我的测试中可以看出,其中一个线程尝试计算矩阵矩阵乘积,但是由于某种原因而无法完成. 我知道如果您启用OpenMP,Eigen将使用OpenMP并行化矩阵矩
没有快速找到答案,我可以在堆栈看到这个问题,所以我想我会添加一个. 说我有c特征库中的以下示例代码： Eigen::Matrix4d m1;
Eigen::Matrix4f m2;
m1 << 1, 2, 3, 4 ... 16
m2 = m1; //Compile error here. 我在最后一行得到一个编译错误归结为： YOU_MIXED_DIFFERENT_NUMERIC_TYPES__
我正在尝试初始化一个矩阵(使用Eigen库)在创建时具有非零值.有没有一个很好的方式做这个没有for循环？ 例如,如果我想将整个矩阵初始化为1.0,我想做一些类似于 Eigen::MatrixXd mat(i,j) = 1.0; 要么 Eigen::MatrixXd mat(i,j);
mat += 1.0; (我习惯了MATLAB中的这种类型的东西,它会使Eigen比现在更好使用,我怀疑这里有一
我有一个旋转矩阵rot(Eigen :: Matrix3d)和一个平移向量transl(Eigen :: Vector3d),我希望它们在4×4变换矩阵中一起.我只是因为我的生活无法弄清楚如何在Eigen中做到这一点.我认为Affine可以以某种方式使用,但我不明白它是如何工作的. 基本上我想要How translation a matrix(4×4) in Eigen?和Multiplying
在 Hat operator的Eigen中有没有准备好的功能或方法？那就是运算符,返回一个矩阵,它与该向量模拟了一个十字积.我知道,它可以很容易地写,但是想避免它： Eigen::Vector3d t = // some vector ;
Eigen::Matrix3d t_hat;
t_hat << 0, -t(2), t(1),
t(2), 0, -t(0),
-t(1), t
我正在对日志域中的浮点稀疏矩阵进行一些计算,因此“空”条目实际上是-Inf(使用-FLT_MAX).我现在正在使用一个自定义的稀疏矩阵类,但我渴望在现成的替换中进行交换. 这是在C.我倾向于看Eigen和Boost uBlas中的压缩列矩阵.但是,不清楚是否支持“零”的自定义值(可能由模板参数提供).有人有建议吗？ 澄清： 我想要的是：对于以前没有“设置”的任何单元格(i,j),我希望mat [i
我试图计算C中矩阵的Cholesky因子(对于给定的矩阵P find L,使得LL ^ T = P).我的目标不是求解线性系统P * x = b,因为这样的矩阵分解经常用于但实际获得矩阵L.(我正在计算“sigma点”,就像在无密码变换.) 图书馆Eigen据称计算Cholesky分解,但是我无法弄清楚如何让它给出矩阵L中的值.当我尝试以下代码行时 Eigen::MatrixXd P(3,3);
