最近需要用 C++ 做一些数值计算,之前一直采用Matlab 混合编程的方式处理矩阵运算,非常麻烦,直到发现了 Eigen 库,简直相见恨晚,好用哭了. Eigen 是一个基于C++模板的线性代数库,直接将库下载后放在项目目录下,然后包含头文件就能使用,非常方便.此外,Eigen的接口清晰,稳定高效.唯一的问题是之前一直用 Matlab,对 Eigen 的 API 接口不太熟悉,如果能有 Eigen 和 Matlab 对应的说明想必是极好的,终于功夫不负有心人,让我找到了,原文在这里,不过排版有

JAVA整合Redis使用redisTemplate清除库中的所有键值对数据,清除所有缓存数据 Set<String> keys = redisTemplate.keys("*"); redisTemplate.delete(keys);

Error as follow: 具体问题及解决办法描述如下: (引自http://www.fx114.net/qa-278-97757.aspx) /*****************************************************************************************************************/ 一:英文提示:error C2719: 'p': formal parameter with __declspec(a

[Linux开发]OpenCV在ARM-linux上的移植过程遇到的问题3-共享库中嵌套库居然带路径[未解决] 标签(空格分隔): [Linux开发] 移植opencv到tq2440 一.下载opencv及cmake 1,download opencv_2.3.1 OpenCV-2.3.1a.tar.bz2 下载链接:http://opencv.org/downloads.html 2,download cmake //cmake-3.1.0.tar.gz //without gui cmake

正如我们上一篇文章中讲到的,线性滤波可以实现很多种不同的图像变换.然而非线性滤波,如中值滤波器和双边滤波器,有时可以达到更好的实现效果. 邻域算子的其他一些例子还有对 二值图像进行操作的形态学算子,用于计算距离变换和寻找连通量的半全局算子 一.理论与概念讲解--从现象到本质 1.1 非线性滤波概述 之前的那篇文章里,我们所考虑的滤波器都是线性的,即俩个信号之和的响应和他们各自响应之和相等.换句话说,每个像素的输出值是一些输入像素的加权和,线性滤波器易于构造,并且易于从频率响应角度来进行分析. 其

1.  HashSet与HashMap的联系与区别? 区别:前者是单列后者是双列,就是hashmap有键有值,hashset只有键: 联系:HashSet的底层就是HashMap,可以参考HashSet的类源码,默认构造方法为: public HashSet(){ map = new HashMap<key,Object> } 就是HashSet只用HashMap的键,而不用他的值,前者的值可以程序员随便指定,反正不用 2.  线程并发库中的集合优路劣之分 HashMap和HashSet如果在

STL笔记(6)标准库:标准库中的排序算法 标准库:标准库中的排序算法The Standard Librarian: Sorting in the Standard Library Matthew Austern http://www.cuj.com/experts/1908/austern.htm?topic=experts 用泛型算法进行排序    C++标准24章有一个小节叫“Sorting and related operations”.它包含了很多对已序区间进行的操作,和三个排序用泛型

在我们平常写的c/c++程序,一些算法题中,我们常常会用到c标准库中string.h文件中的函数,这些函数主要用于处理内存,字符串相关操作,是很有用的工具函数.而且有些时候,在笔试或面试中也会出现让你来实现某个函数的情况(比如strcpy).而且里面有些函数时间长不用就生疏了,本文就是要全面回顾这些函数. 1.NULL NULL是一个宏,可以扩展为空指针常量.空指针常量是一个等于零的整数常量表达式,后者是如(void *)0一样的从0转换为空指针void *.(A null-pointer co

在solr与tomcat整合文章中,我用的索引库是mycore,现在就以这个为例. 首先要准备jar包:solr-dataimporthandler-4.8.1.jar.solr-dataimporthandler-extras-4.8.1.jar和mysql-connector-java-5.0.7-bin.jar这三个包到solr的tomcat的webapps\solr\WEB-INF\lib下 在这个文件夹的conf下配置两个文件,添加一个文件.先配置solrconfig.xml. 在该文

一.    Git添加远程库 1.在本地新建一个文件夹,在该文件夹使用Git工具,运行$ git init,将该文件夹变为本地Git仓库,同时会生成一个隐藏的.git文件夹. 2.在该文件夹中用NotePad++建立一个xx.txt文件(建立文件即可,不要求什么格式与内容):在Git工具中依次运行 $ git add xx.txt 和  $ git commit -m "描述信息". 3.创建SSH Key.在Git工具中运行 $ ssh-keygen -t rsa -C yourem

一. Git添加远程库 1. 在本地新建一个文件夹,在该文件夹使用Git工具,运行$ git init,将该文件夹变为本地Git仓库,同时会生成一个隐藏的.git文件夹. 2. 在该文件夹中用NotePad++建立一个xx.txt文件(建立文件即可,不要求什么格式与内容):在Git工具中依次运行 $ git add xx.txt 和 $ git commit -m "描述信息". 3. 创建SSH Key.在Git工具中运行 $ ssh-keygen -t rsa -C yourema

linux C 中声明并初始化一个变量const char a[512]="test";后,接着调用了一个静态库中的函数函数test(b);,a并没有传入test函数,但在调用这个函数后a的值就改变了,变成了类似于??@????的乱码. 原来是因为静态库头文件包含错误:静态库也是自己写的,在使用时包含的头文件过期了,与当前版的静态库不匹配,使用与静态库匹配的头文件即可.

先看两个机器实现免密码登陆通讯: 假设 A 为客户机器,B为目标机: 要达到的目的: A机器ssh登录B机器无需输入密码: 加密方式选 rsa|dsa均可以,默认dsa 做法: 1.登录A机器 2.ssh-keygen -t [rsa|dsa],将会生成密钥文件和私钥文件 id_rsa,id_rsa.pub或id_dsa,id_dsa.pub 我在本地windows环境开发,所以使用本地git客户端,执行: 生成ssh-key:ssh-keygen -t rsa -C "willard_liu@

quicksort中,当n小于一定值时,排序效率就比直接插入排序底了,所以,此时就不要再递归下去了,直接插入排序好了:快速的原理就是因为折半递归,所以初始pivot应该有个好一点的选择,这里在原序列左右和中间序的值取中值作为pivot,位置仍然放置于左侧第一元素位置(交换). 这就变成了工程优化的快速排序了 —————————————————————————————————————————————————— #include <stdio.h>#include <stdlib.h>

1.阅读rviz中的源码时在rviz/visualizer_app.cpp中遇到如下代码: po::options_description options; options.add_options() ("help,h", "Produce this help message") ("splash-screen,s", po::value<std::string>(), "A custom splash-screen ima

写在前面大家一定遇到过在使用Git时,不小心将一个很大的文件添加到库中,即使删除,记录中还是保存了这个文件.以后不管是拷贝,还是push/pull都比较麻烦.今天在上传工程到github上,发现最大只能上传100MB大小文件,在本地git库中有一个150MB文件,虽然已经删除,但还保存了记录.下面教大家如何从库中彻底删除无效大文件. 删除大文件方法很简单,就是先找到大文件对象再删除. 先提交所有更改 $ git commit -am "commit all"1对仓库进行gc操作 $ g

有一些程序,虽然写起来不难,但是可能比较麻烦或容易出错,这时就可以用c++函数库里自带的一些实用的函数. 这里只记录一些不太常见的函数. -------------------------------------!持续更新!----------------------------------------------------- --------------------------------------正文分界线-----------------------------------------

sklearn库中的标准数据集与基本功能 下面我们详细介绍几个有代表性的数据集: 当然同学们也可以用sklearn机器学习函数来挖掘这些数据,看看可不可以捕捉到一些有趣的想象或者是发现: 波士顿房价数据集: 波士顿房价数据集包含506组数据,每条数据包含房屋以及房屋周围的详细信息.其中包含城镇犯罪率.一氧化氮浓度.住宅平均房间数.到中心区域的加权距离以及自住房平均房价等.因此,波士顿房价数据集能够应用到回归问题上. 这里是波士顿房价数据集的部分房价数据信息展示:例如:NOX这个属性代表一氧化氮的

一.基本环境 VMware10.0+CentOS6.9+MySQL5.7.19 ROLE HOSTNAME BASEDIR DATADIR IP PORT M ZST1 /usr/local/mysql /data/mysql/mysql3306/data 192.168.85.132 3306 S1 ZST2 /usr/local/mysql /data/mysql/mysql3306/data 192.168.85.133 3306 S2 ZST1 /usr/local/mysql /dat

题目描述 1.简单举例 Python 标准库中的装饰器 2.说说你用过的 Python 标准库中的装饰器 1. 首先,我们比较熟悉,也是比较常用的 Python 标准库提供的装饰器有:property,classmethod,staticmethod,functools.wraps四个.这四个的可考点比较多,这里将分别说明: 首先先来说明 functools.wraps,这个我们在之前翻译装饰器时已经谈到过.这里我们同样用代码来说明吧. # 比如一个简单的用来统计代码运行时长的装饰器import

soname( Short for shared object name) 其是应用程序加载dll 时候,其寻找共享库用的文件名.其格式为 lib + math+.so + ( major version number) 其只包含major version number,换句话说,也就是只要其接口没有变,应用程序都可以用,不管你其后minor build version or build version. 简单来说: -Wl,-soname -Wl 告诉编译器将后面的参数传递到连接器.而 -so