我经常发现自己为不同的特征矩阵类型重载了函数。
根据我如何称呼它们，需要在参数上显式调用 eval()
我需要设置一个 <code>std::vector</code> 的特征数组。但是，尝试初始化它们会导致崩溃。
示例：
<p
我一直在尝试使用 clang 构建一个使用 openMP 的库，但出现此错误：
<pre><code>In file included from cafxlibrary.
编辑：标题是
<块引用>
特征表达式和链接时间优化如何相互作用
</blockquote>
但是这个问题与lt
我正在尝试制作一个从 Eigen 的 vector 3 继承的自定义 Vector3。
<pre><code>
using Vector3 = Eigen::Vector3d;
enum cl
在 R 中，编写 <code>(arr<cutOff)</code> 会为您提供一个 <code>0/1</code> 数组，这样 <code>1</code> 仅适用于 <code>
事情来了。当我尝试将 typeA 值分配给 type B 值时，会花费很多时间。
<pre><code> auto tmp = (a * b.transpose()
我正在做一个使用 tensorflow 的项目。在这里，我遇到了一个问题，即设备指针中的值在根本不使用 cuda
是否有一种简单快速的解决方案来计算 Eigen3 中两个 3x3 矩阵之间的 Frobenius 内积？
我编写了一个广泛使用 OpenMP 的 RcppEigen 包，所有这些都在一个 .cpp 文件中。
当我使用 <code>Rcpp::sour
如何在一行中创建和初始化非常量特征矩阵？这是我试图用 2 行做的一个例子，
<pre><code>d1</code></pre>
我正在寻找一种方法来求解线性方程组。具体8个方程，共16个未知值。
<img src="https://latex.codecogs.com
我想在 C/C++ 中计算两个 uint8 类型数组的点积，简单实现为：
<pre class="lang-cpp prettyprint-override"><code>Kaf
我想概括我需要从提供 operator() 方法的公共基类派生所有自定义元素的函子。这样我就可以简单地声明
如果我想使用 Eigen 创建一个接受矩阵作为参数的 C++ 函数，我可以执行以下操作：
<pre><code>void f(const
特定警告的 NVCC 代码在哪里列出？
查看诸如 <a href="https://stackoverflow.com/questions/14831051/how-to-disable-a-
我想通过使用特征库获得 cholesky L 矩阵 (LLT)。
我需要它来重新计算一些矩阵。
所以我的问题是，
我正在使用 Eigen 库来解决 Ax=b，默认的预处理器在时间性能方面做得不好，所以我想尝试一些其他的预
长期以来一直在 Shiny 服务器站点上的 Shiny 应用程序中使用 rstanarm 包，并使用我编写的许多应用程序。
是否可以将动态矩阵转换为静态矩阵，如果是，最佳解决方案是什么？
示例：
<pre><code>Eigen::MatrixXd a
