一.Eigen简介 Eigen是一个高层次的C ++库,有效支持线性代数,矩阵和矢量运算,数值分析及其相关的算法. Eigen适用范围广,支持包括固定大小.任意大小的所有矩阵操作,甚至是稀疏矩阵:支持所有标准的数值类型,并且可以扩展为自定义的数值类型:支持多种矩阵分解及其几何特征的求解:它不支持的模块生态系统 [2]  提供了许多专门的功能,如非线性优化,矩阵功能,多项式解算器,快速傅立叶变换等. 二.配置 1.下载是个zip包,然后解压到自己的目录(还是不建议解压在C盘).地址:http://

C++实现离散余弦变换(参数为Eigen矩阵) 问题描述 昨天写了一个参数为二维指针为参数的离散余弦变换,虽然改进了参数为二维数组时,当数组大小不确定时声明函数时带来的困难,但使用指针作为参数也存在一些不足之处,比如需要手动寻址.容易出现指针越界等.因此这篇文章中的代码对昨天的代码做了进一步的改进,将函数的参数设置为Eigen矩阵,很好的避免了上述问题. DCT 代码的主体跟之前的代码没啥差别,主要就是改变了函数的参数类型 // DCT - Discrete Cosine Transform v

IntelliJ IDEA在业界被公认为最好的Java开发平台之一,JetBrains公司将在12月正式发布IntelliJ IDEA 13版本. 现在,小编将和大家一起探秘密IntelliJ IDEA 13测试版本新功能——调试器显示本地变量.这个功能非常强大,调试器可以显示变量,即便是没有调试信息.这就有助于在没有调试信息时,可以对第三方库或者JDK进行调试. 在IntelliJ IDEA 13测试中,我们找到了这个新功能.目标地址:Settings(设置)——Compiler(编译器)——

Matlab进行矩阵填充时可以填充空矩阵,相当于空矩阵不存在,例如一下代码: P_RES = [ P_xv P_xvy P_xv*dy_dxv'; P_yxv P_y P_yxv*dy_dxv'; dy_dxv*P_xv dy_dxv*P_xvy dy_dxv*P_xv*dy_dxv'+... dy_dhd*Padd*dy_dhd']; 结果是可行的. 而使用C++ Eigen时,使用的填充代码是这样的:     Eigen::MatrixXf  P13,P23,P33,P31,P32;   

系列目录     [已更新最新开发文章,点击查看详细] 当你进行调试时,可以使用 监视窗口 和 快速监视窗口 来监视变量和表达式. 仅在调试会话期间,这两个窗口才可用. 监视窗口可以在调试时一次显示多个变量. 快速监视对话框一次仅显示单个变量,并可以继续调试之前,必须关闭. 01 观察使用监视窗口变量 示例代码: private static void Main(string[] args) { int a, b, c; a = ; b = ; c = ; ; i < ; i++) { a++;

系列目录     [已更新最新开发文章,点击查看详细] 在调试时,“自动变量”和“局部变量”窗口会显示变量值. 仅在调试会话期间,这两个窗口才可用. “自动变量”窗口显示当前断点周围使用的变量. “局部变量”窗口显示在局部范围内定义的变量,通常是当前函数或方法. 若要打开“自动变量”窗口,请在调试时依次选择“调试” > “窗口” > “自动变量”,或按 Ctrl+Alt+V > A 调试. 若要打开“局部变量”窗口,请在调试时选择“调试” > “窗口” > “局部变量”,或按

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

参考资料:https://wookayin.github.io/tensorflow-talk-debugging 几种常用方法: 1.通过Session.run()获取变量的值 2.利用Tensorboard查看一些可视化统计 3.使用tf.Print()和tf.Assert()打印变量 4.使用Python的debug工具: ipdb, pudb 5.利用tf.py_func()向图中插入自定义的打印代码, tdb 6.使用官方debug工具: tfdbg 复习: tensorflow是通过

1 矩阵基本运算简介 Eigen重载了+,-,*运算符.同时提供了一些方法如dot(),cross()等.对于矩阵类的运算符重载只支持线性运算,比如matrix1*matrix2是矩阵相乘,当然必须要满足矩阵乘法规则.对于向量和标量的加法(vector+scalar)这里并不支持,关于非线性运算这里暂不介绍. 2 加减运算 矩阵加减运算中必须要保证左右矩阵的行列对应相等.此外更重要的一点是,矩阵的类型也必须一致,这里的矩阵运算并不支持隐式的类型转换.矩阵运算中重载的运算符有: 二元运算符+:a+

问题:调试Java源代码时,只能看到源代码,却无法查看源代码中的变量的即时值 原因:jre为了节省空间,在打包时去掉了class文件中的调试信息. 思路:使用jdk里的src.zip源码重新编译生成完整的带有调试信息的class文件 做法: 1.新建一个Java Project 2.解压缩src.zip,把里面的java和javax两个文件夹复制粘贴到工程里作为source 3.在Eclipse中,打开window/preferences/java/compiler/errors or warn

系列目录     [已更新最新开发文章,点击查看详细] 在调试期间,“内存”窗口显示应用程序正在使用的内存空间. 调试器窗口(如监视窗口.自动窗口.局部变量窗口和快速监视对话框)显示变量,这些变量存储在内存中的特定位置.“内存”窗口向您显示整体图片.内存视图便于检查在其他窗口中显示不好的大数据块(例如缓冲区或大字符串). 内存窗口不限于显示数据.它显示内存空间中的所有内容,包括数据.代码和未分配内存中的随机垃圾位. 内存窗口不可用于脚本或SQL调试.这些语言不能识别内存概念. 01 打开内存窗口

转载至博客:https://blog.csdn.net/qq32933432/article/details/86672341 缘起 笔者在进行HashMap原理探索的时候需要在IntelliJ IDEA中调试HashMap源码,由于在idea中调试诸如Map中的Node元素只能看到key和value.并且HashMap静态变量等也看不到.故后来在eclipse中调试,但是eclipse中调试又会出现局部变量不显示以及方法变量显示为arg0 agr1这种形式,后来解决了,解决方案看这里.但是笔者

// // Created by qian on 19-7-16. // /* 相机位姿用四元数表示 q = [0.35, 0.2, 0.3, 0.1] x,y,z,w * 注意:输入时Quaterniond(w,x,y,z) W 在前!!! * 实现:输出四元素对应的旋转矩阵,旋转矩阵的转置, * 旋转矩阵的逆矩阵,旋转矩阵乘以自身的转置,验证旋转矩阵的正交性 * Vector3.normalized的特点是当前向量是不改变的并且返回一个新的规范化的向量: * Vector3.Normaliz

一.用户自定义的变量 用户自定义变量,设置变量名.变量值,就引用变量名执行操作 名称:用户定义变量的描述性名称,显示在左边节点上,并用于命名事务 注释:用户定义变量的注释信息,非必填项 变量名称:定义变量引用的名称,如:设置变量名为IPAdress 在HTTP请求内引用:${IPAdress} 值:给变量赋值比例IP地址值可以设置:192.168.1.100 Description:变量进行描述,可以不填写 添加:添加变量行: 删除:删除变量行: 例子:重点内容设置IP地址参数 添加——配置元件

1. 2.

症状:如题 分析/解决方案:你的toString抛出了异常,去查看toString的代码是不是有问题,比如说空指针什么的

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

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

Eigen 矩阵乘法的速度  < MKL矩阵乘法的速度,MKL矩阵乘法的速度与matlab矩阵乘法的速度相差不大,但matlab GPU版本的矩阵乘法速度是CUP的两倍,在采用float数据类型时10000*10000的矩阵乘法不到1秒

用vs2017 调试 查看ArcGIS Engine 的变量时 会提示如下图所示的错误: 解决方法: 工具->选项->调试->常规->使用托管的兼容模式 如下图所示: 2.设置完成后再次启动调试可查看该变量 注:很多人习惯在调试时更改代码,但启用托管兼容模式后不支持"编辑并继续"功能,无法在程序调试时修改代码. 复制自https://blog.csdn.net/Nivek12138/article/details/106373802---------------

首先熟悉Eigen库的用途,自行百度. 引入头文件: // Eigen 部分 #include <Eigen/Core> // 稠密矩阵的代数运算(逆,特征值等) #include <Eigen/Dense> 定义变量: Eigen 中所有向量和矩阵都是Eigen::Matrix,它是一个模板类. 它的前三个参数为:数据类型,行,列 Eigen 通过 typedef 提供了许多内置类型,不过底层仍是Eigen::Matrix 例如: Eigen::Matrix<, >