Armadillo C++ Library

Armadillo (C++ library) http://en.wikipedia.org/wiki/Armadillo_(C%2B%2B_library) 点击打开链接 From Wikipedia, the free encyclopedia Armadillo C++ Library Stable release 4.300 / May 2, 2014; 3 months ago Wri

值得学习的C语言开源项目 - 1. Webbench Webbench是一个在linux下使用的非常简单的网站压测工具。它使用fork()模拟多个客户端同时访问我们设定的URL，测试网站在压力下工作的性能，最多可以模拟3万个并发连接去测试网站的负载能力。Webbench使用C语言编写, 代码实在太简洁，源码加起来不到600行。 下载链接：http://home.tiscali.cz/~cz2105

目录 1、Armadillo 2、使用犰狳的开源项目？  C++绘制图像  3、速度 1、Armadillo 犰狳是一个高质量的线性代数库（矩阵数学），用于C++语言，旨在速度和易用性之间取得良好的平衡   提供与 Matlab

作为一个遥感图像处理方向研究生，笔者在编程的时候免不得要和矩阵运算打交道，各种矩阵乘法协方差特征值。虽然在自己的研究实验中更喜欢用MATLAB来作为工具，但是在完成工程项目编软件的时候必须要用C++来作为编程语言。在C++中并不能像MATLAB一样，非常方便的进行矩阵运算。当然也可以自己编一些列矩阵运算的函数（笔者以前就干过这事），不过这个运算效率实在无法满足要求。 目前国际上提供了很多矩阵运算线

接上篇，最近在学习c++矩阵库，顺便把vibe算法用c++矩阵库armadillo做了一遍。虽然效果不理想，但是借这个机会算是把armadillo、Eigen、numcpp等几个注明的矩阵库都大致学习了一遍，还是很有收货的。反观效果发现，在使用armadillo库实现算法时，虽然也设置了并行处理（#define use_openmp)，但并行效果并不理想，每帧处理时间达到150多ms，CPU利用率

花了将近一周时间完成这个事情，问题没出在下载上，出在如何调用第三方库上。 手动下载 下载网址：Armadillo: C++ library for linear algebra & scientific computing 下载后有一个readme.md文件，里面有安装和连接库的详细操作。 本人下载后在c_cpp_properties.json中添加include路径， "includePath"

简单的说，矩阵和数列这两个术语是经常可以替换使用的。更准确地说，矩阵是一个表示线性变换的二维数字数组。矩阵定义下的数学运算是线性代数的主题。 杜勒的魔方 A = 16 3 2 13 5 10 11 8 9 6 7 12 4 15 14 1 提供了几个例子，给出了MATLAB矩

此函数返回两个数组的点积。 对于二维向量，其等效于矩阵乘法。 对于一维数组，它是向量的内积。 对于 N 维数组，它是a的最后一个轴上的和与b的倒数第二个轴的乘积。 输出如下： [[37 40] [85 92]] 要注意点积计算为： [[1*11+2*13, 1*12+2*14],[3*11+4*13, 3*12+4*14]] numpy.vdot() 此函数返回两个向量的点积。 如果第一个参

主要内容：numpy.dot(),numpy.vdot(),numpy.inner(),numpy.matmul(),numpy.linalg.det(),numpy.linalg.solve(),numpy.linalg.inv()NumPy 提供了 numpy.linalg 模块，该模块中包含了一些常用的线性代数计算方法，下面对常用函数做简单介绍： NumPy线性代数函数 函数名称 描述说明 dot 两个数组的点积。 vdot 两个向量的点积。 inner 两个数组的内积。 matmul 两

在线性代数的范畴里，矩阵运算有很多不一样的地方，例如內积、行列式、逆运算等等。 Numpy 提供了一系列可以用于线性代数运算的函数，具体如下： 函数 描述 dot 两个数组的点积，即元素对应相乘。 vdot 两个向量的点积 inner 两个数组的内积 matmul 两个数组的矩阵积 determinant 数组的行列式 solve 求解线性矩阵方程 inv 计算矩阵的乘法逆矩阵 1. 二元运算 1

线性代数是一门大学课程，但也是相当“惨烈”的一门课程。在大学期间，我对这门学科就没怎么学懂。先是挣扎于各种行列式、解方程，然后又看到奇怪的正交矩阵、酉矩阵。还没来得及消化，期末考试轰然到来，成绩自然凄凄惨惨。 后来读了更多的线性代数的内容，才发现，线性代数远不是一套奇奇怪怪的规定。它的内在逻辑很明确。只可惜大学时的教材，把最重要的一些核心概念，比如线性系统，放在了最后。总结这些惨痛的经历，再加上最

NumPy包中包含numpy.linalg模块，该模块提供线性代数所需的所有功能。 下表描述了该模块中的一些重要功能。 Sr.No. 功能说明 1 dot 两个数组的点积 2 vdot 两个载体的点积 3 inner 两个阵列的内在产品 4 matmul 两个数组的矩阵乘积 5 determinant 计算数组的行列式 6 solve 求解线性矩阵方程 7 inv 找到矩阵的乘法逆

来自 MIT 课程线性代数的笔记，可以在 麻省理工公开课：线性代数（http://open.163.com/special/opencourse/daishu.html）观看。

① 行列式与它的转置行列式相等。\small |A|=|A^T| ② 互换行列式的两行（列），行列式变号。 推论 ：两行（列）相同的行列式值为零。 ③ 行列式的某一行（列）中的所有元素都乘以同一个数 \small k，等于用数\small k乘此行列式。推论 ：行列式中某一行（列）的公因子可以提到行列式符号外面。\small |kA|=k^n|A| ④ 行列式中如果有两行（列）元素成比例 ，则此行列式等于0。 ⑤ 若行列式的某一列（行）的元素都是两个元素和，则此行列式等于两个行列式之和。