我试图在我的代码中找到数据竞争，但我似乎无法理解为什么会发生这种情况。线程中的数据是只读的
我将 C++ 和 Eigen 库用于光线追踪项目。我需要区分位置向量，它们参与任何任意变换，包括平移和方向
我正在使用以下代码填充特征矩阵：
<pre><code>int M = 3;
int N = 4;
MatrixXd A(M, N);
double res = sin(4);
for (int i
使用 int 或 Eigen::DenseIndex 索引 Eigen:Tensor 时，性能似乎存在显着差异。有人知道提高 Eigen::DenseIndex 结构
我正在尝试使用 Eigen 在 C++ 中计算矩阵的逆。
计算的逆是错误的，因为我尝试将原始矩阵与其逆相乘，
我试图对 Eigen 中的内存对齐进行更细粒度的控制。我知道您可以使用矩阵选项启用/禁用存储矩阵的内存
我想做一些简单的事情 - 在形状 [4,5] 的矩阵中每隔一行提取一次，以获得两个形状 [2,5] 的输出矩阵。我
我使用的是正交（仿射）4x4 矩阵。一个矩阵可能已经应用了许多旋转/缩放/平移操作，我想知道与缩放
我遇到了要从 <code>std::vector<Eigen::Vector3d></code> 转换为 <code>std::vector<Eigen::Vector3f></code> 的问题。
我在为 SparseMatrix 映射原始缓冲区时遇到了一些麻烦。
1 - 对于具有以下代码的非稀疏矩阵情况没有
所以我在我的应用程序中计算了很多统计距离，用 C++ 编写 (11/14)。我使用 Eigen 库进行线性代数计算。我
我正在尝试将向量重塑为矩阵，但出现以下错误
<pre><code>unsigned int Nx = 8;
unsigned int Ny = 7;
Eigen::V
我发现在 ARM 32 或 64 位 Raspberry PI 4 上并行运行 2 或 3 个线程上的特征密集矩阵乘法时，性能显着下降。<
我有一个超定的 2D 数据系统。我正在使用 Eigen 库来计算线性回归线。数据采用 <code>A x = b</code> 的形式
我正在尝试向矩阵中的每一行添加一个向量，但出现错误。
代码如下：
<pre><code>MatrixXd shifted_cor
我有两个项目都是使用 GCC 编译的：
1 - <em>my_static_lib_project</em> 使用 Eigen 并构建以生成静态库 <code>
当元素是向量时，我需要获取某些行。
举个例子：
<pre><code>std::vector<bool>index{}; //contains 60
我试图在特征中对 MatrixXi 应用唯一性。但是我在 eigen 库中没有找到任何解决方法或 api。
我的目标
我想用 Rust 来执行线性代数和张量运算。所以我想使用 Rust 的 Eigen3，它是一个 C++ 库，用 Rust 包装它。</
我在 Eigen 和 C++ 方面比较新。
我想打印表达式系数的数字类型，例如float、double、int 或 std::complex...
但
