Eigen 是一个线性算术的C++模板库，包括：vectors, matrices, 以及相关算法。功能强大、快速、优雅以及支持多平台。
示例代码：
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
using namespace Eigen;
int main()
{
Matrix2d a;
a << 1, 2,
3, 4;
MatrixXd b(2,2);
b << 2, 3,
1, 4;
std::cout << "a + b =\n" << a + b << std::endl;
std::cout << "a - b =\n" << a - b << std::endl;
std::cout << "Doing a += b;" << std::endl;
a += b;
std::cout << "Now a =\n" << a << std::endl;
Vector3d v(1,2,3);
Vector3d w(1,0,0);
std::cout << "-v + w - v =\n" << -v + w - v << std::endl;
}-
*注：本文转载于以下可点开的链接。侵删，谢谢！ 点云的基本数据结构 PCL学习笔记->基本用法4(使用一个矩阵转换点云) Eigen的介绍及简单使用 （详细请点链接进入） Eigen的下载与安装，可参考下面两个博客： http://blog.csdn.net/hjx_1000/article/details/8477522 或者：http://blog.csdn.net/abcjennifer/a
-
Eigen是可以用来进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库，它里面包含了很多算法。它的License是MPL2。它支持多平台。 Eigen采用源码的方式提供给用户使用，在使用时只需要包含Eigen的头文件即可进行使用。之所以采用这种方式，是因为Eigen采用模板方式实现，由于模板函数不支持分离编译，所以只能提供源码而不是动态库的方式供用户使用。 一. 模块和头文件 Eigen库被分为一个
-
Eigen学习教程(一) 1.Eigen介绍 Eigen是一个用于线性代数的C++模板库：矩阵、向量、数值求解器和相关算法。他可以很方便的植入到C++的程序，然后在矩阵计算中有着很广泛的应用。 本教程按照官方教程进行组织，主要内容如下： 稠密矩阵与数组操作 稠密线性问题与分解 稀疏线性代数 几何学 2. 稠密矩阵与数组操作 2.1 矩阵类 Eigen中的matrix和vector底层采用Matri
-
template cast并用 由于cast()是模板成员函数，因此在模板代码中必须在其前面加上template关键字： Eigen c++ casting 动态维度矩阵MatrixXd 构造函数 Eigen::MatrixXd A(2,4); 构造2*4矩阵 matrix3x4() Sophus::matrix3x4() SE3d类型对象调用该函数，返回一个3*4 Eigen::Matrix<d
-
我想将的样条插值包含到一个更大的公式中，并想借助确定这个公式的导数。 我尝试了以下代码： 令人沮丧的是，代码的编译给出了以下错误信息： 我怎样才能避免这个错误？提前感谢您提供的任何有用提示。 本征版本是3.2。1.Eigen版本3.1和3.0的编译也失败。 编译器版本为： gcc 4.8版。1（Ubuntu/Linaro 4.8.1-10ubuntu9）
-
C++ 指针 指针是一个用数值表示的地址。因此，您可以对指针执行算术运算。可以对指针进行四种算术运算：++、--、+、-。 假设 ptr 是一个指向地址 1000 的整型指针，是一个 32 位的整数，让我们对该指针执行下列的算术运算： ptr++ 在执行完上述的运算之后，ptr 将指向位置 1004，因为 ptr 每增加一次，它都将指向下一个整数位置，即当前位置往后移 4 个字节。这个运算会在
-
本文向大家介绍C++ Eigen库计算矩阵特征值及特征向量，包括了C++ Eigen库计算矩阵特征值及特征向量的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文主要讲解利用Eigen库计算矩阵的特征值及特征向量并与Matlab计算结果进行比较。 C++Eigen库代码 计算结果： 最大最小特征值及其索引位置 Matlab 代码 Matlab计算结果 使用sort()函数对特征值排序 主成份分析以及许多
-
模板是泛型编程的基础，它涉及以独立于任何特定类型的方式编写代码。 模板是用于创建泛型类或函数的蓝图或公式。 像迭代器和算法这样的库容器是通用编程的示例，并且是使用模板概念开发的。 每个容器都有一个定义，例如vector ，但我们可以定义许多不同类型的向量，例如vector 《int》或vector 《string》 。 您可以使用模板来定义函数和类，让我们看看它们是如何工作的 - 功能模板 此处显
-
模板是泛型编程的基础，泛型编程即以一种独立于任何特定类型的方式编写代码。 模板是创建泛型类或函数的蓝图或公式。库容器，比如迭代器和算法，都是泛型编程的例子，它们都使用了模板的概念。 每个容器都有一个单一的定义，比如 向量，我们可以定义许多不同类型的向量，比如 vector <int> 或 vector <string>。 您可以使用模板来定义函数和类，接下来让我们一起来看看如何使用。 函数模板 模
-
本文向大家介绍c# 模拟线性回归的示例，包括了c# 模拟线性回归的示例的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 最近刚开始接触机器学习，在这里使用c#模拟一元线性回归，先上图看效果 因为源码中有一些控件是自己封装的，所以就不上传可运行的程序集了，贴出核心代码，以供参考，如有不对，请多多给予建议 以上就是c# 模拟线性回归的示例的详细内容，更多关于c# 模拟线性回归的资料请关注呐喊教程其它相关文章！