Eigen库矩阵运算使用方法 Eigen这个类库,存的东西好多的,来看一下主要的几个头文件吧: ——Core 有关矩阵和数组的类,有基本的线性代数(包含 三角形 和 自伴乘积 相关),还有相应对数组的操作. ——Geometry 几何学的类,有关转换.平移.进位制.2D旋转.3D旋转(四元组和角轴相关) ——LU 逻辑单元的类,有关求逆,求行列式,LU分解解算器(FullPivLU,PartialPivLU) ——Cholesky 包含LLT和LDLT的乔里斯基因式分解法. (小科普:Chole

一.概要 这两天想起来要做神经网络的作业了,要求用C++完毕神经网络的算法. 摆在面前的第一个问题就是,神经网络算法中大量用到了矩阵运算.可是C++不像matlab那样对矩阵运算有非常好的支持.本来准备自己写一个C++的矩阵运算的代码的,google了一下后.找到了几个不错的C++矩阵运算库,我选用的是Eigen这个C++矩阵运算库. Eigen有很丰富的功能: l  支持全部大小的矩阵运算,从非常小的大小固定的矩阵运算.到随意大的稠密矩阵的运算,甚至连稀疏矩阵的运算它也支持. l  支持当前全

C++矩阵运算库Eigen介绍 C++中的矩阵运算库常用的有Armadillo,Eigen,OpenCV,ViennaCL,PETSc等.我自己在网上搜了一下不同运算库的特点,最后选择了Eigen.主要原因是Eigen体积较小,不用安装也不用编译,库是以头文件的形式给出,直接将它扔到我们自己的工程文件中即可,移植起来也无压力.我们可以在Eigen官网下载源文件. Eigen的HelloWorld 我这里使用的Eigen的版本为Eigen 3.3.3,源文件目录如下: 可以直接用记事本打开INST

最近在几个地方都看到有人问C++下用什么矩阵运算库比较好,顺便做了个调查,做一些相关的推荐吧.主要针对稠密矩阵,有时间会再写一个稀疏矩阵的推荐. Armadillo:C++下的Matlab替代品 地址:http://arma.sourceforge.net/ 许可证:MPL 2.0 目前使用比较广的C++矩阵运算库之一,是在C++下使用Matlab方式操作矩阵很好的选择,许多Matlab的矩阵操作函数都可以找到对应,这 对习惯了Matlab的人来说实在是非常方便,另外如果要将Matlab下做研究

最近为了在C++中使用矩阵运算,简单学习了一下Eigen矩阵库.Eigen比Armadillo相对底层一点,但是只需要添加头文库即可使用,不使用额外的编译和安装过程. 基本定义 Matrix3f是3*3矩阵,MatrixXf表示矩阵维数不确定,MatrixXf m(3,4)表示3*4矩阵. 'MatrixXd是double型,MatrixXf是float`型. 列优先和行优先 Eigen中存储Matrix用的是column-major,但是初始化赋值的时候是row-major Matrix3d

前言 最近在用C++实现神经网络模型,优化算法需要用到矩阵操作,一开始我用的是boost的ublas库,但用着用着感觉很不习惯,接口不够友好.于是上网搜索矩阵运算哪家强,大神们都推荐armadillo.一方面本着群众的眼光是雪亮的这一原则,另一方面也想尝尝鲜(听说和Matlab很类似,用着非常爽),就折腾了一下. armadillo是一个开源的C++线性代数计算函数库,目的是在效率和易用性之间取个折中.它的API风格类似Matlab,因此会用matlab的话,用起它来将十分得心应手.这个库其实是

Sandeepin最近做的项目中需要在嵌入式芯片里跑一些算法,而这些单片机性能不上不下,它能跑些简单的程序,但又还没到上Linux系统的地步.所以只好用C语言写一些在高级语言里一个函数就解决的算法了,由于算法需要运用矩阵运算,自己就先用纯C语言写了个简单的矩阵运算库. 代码只实现了矩阵最基本的运算,包括矩阵的加.减.乘.数乘.转置.行列式.逆矩阵.代数余子式.伴随矩阵等运算.此外增加了一些实用函数,如显示矩阵.从csv文件读取保存矩阵等函数.具体的例子在主函数中体现,其中还用自己这个矩阵运算库做

第1步: 下载一个Eigen文件包,在官网下即可: http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page 第2步: 用Qt随便建一个GUI工程,在.pro下添加如下代码,路径就是解压Eigen的那个路径: INCLUDEPATH+=D:\Library\Eigen\Eigen 第3步: cpp文件中添加: // Qt下Eigen矩阵函数库的添加 #include<Eigen> #include<iostream> 主函数内部添加:

Eigen常规矩阵定义 1.使用 Eigen的使用在官网上有详细的介绍,这里对我学习过程中用到的基本操作进行介绍.首先是矩阵的定义.在矩阵类的模板参数共有6个.一般情况下我们只需要关注前三个参数即可.前三个模板参数如下所示: Matrix<typename Scalar,int RowsAtCompileTime,int ColsAtCompileTime> Scalar参数为矩阵元素的类型,该参数可以是int,float,double等. RowsAtCompileTime和ColsAtCo

matrix/cblas-wrappers.h 该头文件对CBLAS与CLAPACK的接口进行了简单的封装(将不同数据类型的多个接口封装为一个). 比如 cblas_scopy和cblas_dcopy封装为cblas_Xcopy clapack_sgetri和clapack_dgetri封装为clapack_Xgetri     上述接口的声明位于matrix/kaldi-blas.h中         tools/ATLAS_headers/include/clapack.h matrix/k

cudamatrix/cublas-wrappers.h 该头文件对cuBLAS的接口进行了简单的封装(函数名的简化和部分kaldi函数的封装). 比如 cublasSgemm_v2封装为cublas_gemm cublas_copy_kaldi_fd和cublas_copy_kaldi_df封装为cublas_copy     cudamatrix/cu-kernels.{h,cu}     以cuda_add_col_sum_mat函数为例 对Kaldi cuda kernel或cublas

code /* * File : haedPose.cpp * Coder: * Date : 20181126 * Refer: https://www.learnopencv.com/head-pose-estimation-using-opencv-and-dlib/ */ #include <opencv2/opencv.hpp> #include <Eigen/Eigen> using namespace std; using namespace cv; int main

1.最小二乘拟合 实例1 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import leastsq plt.figure(figsize=(9,9)) x=np.linspace(0,10,1000) X = np.array([8.19, 2.72, 6.39, 8.71, 4.7, 2.66, 3.78]) Y = np.array([7.01, 2.78, 6.47, 6.71, 4.1, 4

阅读笔记: 仅希望对底层有一定必要的感性认识,包括一些基本核心概念. Here只关注Graph相关,因为对编程有益. TF – Kernels模块部分参见:https://mp.weixin.qq.com/s/vwSlxxD5Ov0XwQCKy1oyuQ TF – Session部分,也可以在起专题总结:https://mp.weixin.qq.com/s/Bi6Rg-fEwyN4uIyRHDPhXg Tensorflow Download: https://github.com/tensorf

http://www.leiphone.com/news/201702/n0uj58iHaNpW9RJG.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 摘要 2015年11月9日,Google发布深度学习框架TensorFlow并宣布开源,并迅速得到广泛关注,在图形分类.音频处理.推荐系统和自然语言处理等场景下都被大面积推广.TensorFlow系统更新快速,官方文档教程齐全,上手快速且简单易用,支持Python和C++接口.本文依据对Tensorflo

.处理日期和时间 datetime/time/pytz/dateutil/calendar 注:calendar有很广泛的方法用来处理年历和月历,例如打印某月的月历 .处理字符串 re .处理字符集编码 chardet/json/pickle 注: chardet可以测试任意一段文本的字符集编码.对于编码类型未知的文本,用起来特别方便 json是用于字符串和python数据类型之间的转换.提供的方法:dumps,dump,loads,load pickle用于python特有的类型和python

from https://www.leiphone.com/news/201702/n0uj58iHaNpW9RJG.html?viewType=weixin 摘要 2015年11月9日,Google发布深度学习框架TensorFlow并宣布开源,并迅速得到广泛关注,在图形分类.音频处理.推荐系统和自然语言处理等场景下都被大面积推广.TensorFlow系统更新快速,官方文档教程齐全,上手快速且简单易用,支持Python和C++接口.本文依据对Tensorflow(简称TF)白皮书[1].TF

eigen是目前运行速度较快的C++矩阵运算库,而且其轻便小巧安装方便的特点简直是吸引人啊!特做此笔记,记录一下这个安装简单.体积轻巧.功能强大的C++库. 1. Download and Install Download Eigen官网下载Eigen压缩包,大约10M以内.(3.3.4版本的大小为2.91M) Install Eigen的另一大优势在于其方便的安装,完全不需要任何安装程序,解压压缩包就可以直接使用. 可以放在系统盘上,通过环境变量调用. 也可以直接丢到C++工程里,通过相对路径

这个周开始要着手实现网格水印的代码了,虽然还什么都不会,但也只能一步步摸索着往前走了. 我要实现的论文题目是<<Watermarking 3D Polygonal Meshes in the Mesh Spectral Domain>>,之前的博客中有过这篇论文的理论分析,看起来貌似不难,但动手实现起来的时候还是挺困难的.首先要解决的问题就是配置实验环境. 一开始我打算用Eigen对拉普拉斯矩阵进行特征值分解,因此就涉及到Eigen的配置.Eigen是一个开源的矩阵运算库,里面封装

目录 前言 1.Eigen线性代数库的安装 2.Sophus李代数库的安装 3.OpenCV计算机视觉库的安装 4.PCL点云库的安装 5.Ceres非线性优化库的安装 6.G2O图优化库的安装 7.Octomap八叉树地图库的安装 8.DBoW3词袋模型库 正文 回到顶部 前言 本篇博客主要写了视觉SLAM常用库的安装方法,主要包括Eigen线性代数库.Sophus李代数库.OpenCV计算机视觉库.PCL点云库.Ceres非线性优化库和G2O图优化库等.安装步骤是直接从高翔大牛书上搬抄过来了

VREP中的Regular API中有一些矩阵操作的函数,不过有时候还是不能满足计算需求,这时就需要在VREP中使用其它科学计算库(或者用Python/MATLAB之类的外部程序控制). 在这里下载Lua Matrix,它是一个用纯Lua编写的矩阵运算库.解压后将lua文件夹中的matrix.lua和complex.lua复制到VREP安装目录下的lua文件夹中: 下面是一个简单的测试,对矩阵进行一系列运算并验证.点击VREP仿真按钮,没有出现错误. if (sim_call_type==sim