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template <typename T, typename IndexType=Index>
struct has_binary_operator
{
template <typename C> static meta_yes testFunctor(C const *,typename enable_if<(sizeof(return_ptr<C>()->operator()(IndexType(0),IndexType(0)))>0)>::type * = 0);
static meta_no testFunctor(...);
enum { value = sizeof(testFunctor(static_cast<T*>(0))) == sizeof(meta_yes) };
};
错误 1 error C2039: 'type' : is not a member of 'Eigen::internal::enable_if' c:\eigen3\eigen\src\core\util\meta.h 407
错误 2 error C2143: syntax error : missing ',' before '*' c:\eigen3\eigen\src\core\util\meta.h 407
错误 3 error C4430: missing type specifier - int assumed. Note: C++ does not support default-int c:\eigen3\eigen\src\core\util\meta.h 407
错误 4 error C2244: 'Eigen::MatrixBase<Derived>::dot' : unable to match function definition to an existing declaration c:\eigen3\eigen\src\core\dot.h 85
- Eigen: C++开源矩阵计算工具——Eigen 在VS2005中的下载、配置与使用
- 1、 下载Eigen Eigen的官网下载地址：http://<em>eigen</em>.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page#Download 下载后的文件名为：<em>eigen</em>-<em>eigen</em>-5097c01bcdc4.tar.bz2，为方便使用将其名字修改为<em>eigen</em>3， 另外在CSDN资源里也可以下载，其地址为：http://download.csdn.net/detai
- 线性算术的C++模板库 Eigen(在VS2010中的下载、配置与使用)
- 一. Eigen简介： 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。 二. 下载： 1. 下载Eigen： Eigen的官网下载地址：http://<em>eigen</em>.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page#Download 下载后的文件名为：e
- 矩阵运算库Armadillo,Eigen,MATCOM在windows+vs2010环境下的安装和测评(1)
- 转载 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
- Eigen在VS下使用需要注意的点
- 1、Eigen库只有矩阵运算功能。Eigen相对专一，面对四元数、统计、微积分等高级运算功能，我建议还是使用专业的科学运算库。2、四阶或以下的矩阵，尤其是固定大小的矩阵如Eigen::Matrix2i，通常进行了计算优化。3、注意一下自身和非自身的变化：
- eigen 在vs下的使用（1）
- 下载安装拷贝解压后的文件到VS工程目录下，实际不需要安装，简单设置下就好： 打开需要使用矩阵计算的工程 项目-》某某属性（最后一行）-》包含你的目录： 就可以使用了！菜鸟入门1、 矩阵的定义Eigen中关于矩阵类的模板函数中，共有6个模板参数，但是目前常用的只有前三个，如下所示： template<typename _Scalar, int _Rows, int _Cols, int _
- visual studio 2010 下配置线性代数库Eigen
- 在VS(visual studio 2010)下配置Eigen线性代数库
- Eigen库的配置和基本用法
- 下载官网： http://<em>eigen</em>.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page 环境配置： properties->C/C++->Additional Include Directories，添加Eigen文件夹，代码中添加头文件：#include #include using namespace Eig
- VS配置Eigen
- VS配置Eigen , 内部包含了Eigen以及在VS配置下的说明文档，亲测有效 代码简单明了
- C++Eigen库的配置和基本使用
- 1.配置 1.下载 http://bitbucket.org/<em>eigen</em>/<em>eigen</em>/get/3.2.5.tar.bz2 2.配置 2.基本使用 // testEigen3.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include #include using namespace Eigen; using namespac
- c++矩阵库eigen的使用方法
- 参考： http://blog.csdn.net/chenbang110/article/details/12304123 http://download.csdn.net/download/love254443233/5246407 http://www.2cto.com/kf/201701/588898.html http://blog.csdn.net/abcjennifer/a
- 有关eigen库的一些基本使用方法
- 矩阵、向量初始化#include #include "Eigen/Dense" using namespace Eigen; int main() { MatrixXf m1(3,4); //动态矩阵，建立3行4列。 MatrixXf m2(4,3); //4行3列，依此类推。 MatrixXf m3(3,3); Vector3f v1;
- 稀疏矩阵库umfpack和Eigen结合
- 又是一个月了，这个月前面大多数的时间都在看网格变形的paper，后面这段时间又要搞Ogre，日子过得很混乱，完全没有什么时间来整理学过的东西。在这个月末的时候还是贴篇文章表示还在好好学习。 网格变形的论文看得理解了一点后就开始尝试实现，就开始到网上找稀疏矩阵库。一开始我使用的矩阵库是Eigen，风格跟matlab很像，但是没有实现稀疏矩阵运算的功能，虽然它预留了跟其他几个稀疏矩阵库的接口，
- Ubuntu中安装Eigen库且在Qt中使用
- 1. 安装Eigen库1安装：sudo apt-get install lib<em>eigen</em>3-dev2 调整，默认安装路径是：/usr/include/<em>eigen</em>3 3(可选） sudo cp -r /usr/include/<em>eigen</em>3/Eigen /usr/local/include/4 头文件： #include &lt;Eigen/Dense&gt;2. 在QT中使用在QT 的.pro文...
- C++小知识（十）——Eigen介绍及简单使用（PCL库实现）
- 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。 我是使用PCL做的，对头文件 略有改动。
- Eigen库类类型作为函数参数
- 英文原文衔接：http://<em>eigen</em>.tuxfamily.org/dox/TopicFunctionTakingEigenTypes.html Eigen库类类型作为函数参数 由于Eigen使用了表达式模板（expression templates），潜在的导致了每一个表达式都可能是一个不同的类型。如果传递这样的表达式给一个矩阵(Martix type)类型参数的函数，表
- VS下配置Eigen库
- Eigen 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是一个开源库，从3.1.1版本开始遵从MPL2许可。 进入Eigen 官网 选择其中一个下载，并解压。解压文件的位置可以自己决定。 打开VS，选择一个项目，在属性管理器界面点击右键“属性”： 选择C/C++常规，点击“...
- **在学习C++Eigen库的配置和应用中常见问题汇总(一）**
- **在学习C++Eigen库的配置和应用中常见问题汇总(一）** 在学习信息处理的时候常常要接触到函数和矩阵运算，虽然matlab是个不错的选择，但是如果能在编程的时候导入一个库，库里面有默认的矩阵运算，那就简直不要太好呢，<em>eigen</em>库是最好用的一个，常常跟c++结合使用。 关于<em>eigen</em>库的详细知识大家可以自己搜索，这篇博客只是在工程学习的角度讲一些干货。 首先下载： 可以登录eig...
- eigen库的使用笔记
- 矩阵、向量初始化#include &lt;iostream&gt; #include "Eigen/Dense" using namespace Eigen; int main() { MatrixXf m1(3,4); //动态矩阵，建立3行4列。 MatrixXf m2(4,3); //4行3列，依此类推。 MatrixXf m3(3,3); Vector3f v1; //若...
- 单片机模拟
- 单片机实验的程序 希望各位<em>大神</em>能<em>帮我</em>一把
- Qt使用Eigen矩阵库
- 安装Eigen矩阵库下载 http://pan.baidu.com/s/1c2DpqCg Eigen官网 http://<em>eigen</em>.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page解压后放在任意文件夹内，然后在qt项目中的pro文件中加上Eigen的目录(如果没有加载成功，重新构筑即可)INCLUDEPATH += D:\......\<em>eigen</em>3添加头文件#incl
- 有关eigen库在qt中的使用
- <em>eigen</em>库在<em>vs2010</em>中直接添加地址到包含目录即可，但在qt creator中没有此项功能。我们只需要在.pro文件中添加地址即可，即添加如下语句 INCLUDEPATH+=D:/Eigen/<em>eigen</em> (自己根据自己的目录地址进行修改)
- Qt下Eigen矩阵函数库的添加
- 之前在VS里用Eigen库写了一堆机器人姿态解算的矩阵运算，然而毕设要用到GUI界面，听<em>大神</em>说用Qt比MFC有前途，所以着手用Qt写。但是在Qt下Eigen库的添加上浪费了一点时间，所以索性再花点时间写个博客来帮助像我一样的小白实现Qt下Eigen库的添加。 Step1: 下载一个Eigen文件包，在官网下即可http://<em>eigen</em>.tuxfamily.org/index.php?title
- cuda与Eigen不兼容的解决方案
- cuda提供强大的矩阵计算库cuBlas，但cuBlas没法进行特征值、逆矩阵等高级的运算，要解决这个问题，要么自己写算法（太难），要么<em>调用</em>线性代数运算库，而线性代数运算库中Eigen是最简便易用的一个。 当我想把这两个库放在一起编译的时候，出现了严重问题：用VS编译无法通过！！！ 用google查了一下，似乎不少人都遇到过这个问题，对于linux系统，这个问题是可以解决的，gcc4.7 以上
- Eigen库使用入门
- 为了将Matlab写的运动学程序转化为C++所编写的dll，需要用用到矩阵库Eigen，Eigen库是一个使用C++源码编写的矩阵库，基本上能满足计算中所需要用到的运算，下面介绍一些库的入门学习。1.首先是关于固定大小矩阵，向量的定义，初始化 #include&lt;iostream&gt;#include&lt;Eigen/Core&gt; using namespace std;using n...
- VS编译器安装Eigen
- 参考博客：https://blog.csdn.net/u012428169/article/details/71169546
- c++处理矩阵操作：Eigen库初步学习使用
- 前言： Eigen 是一个线性算术的C++模板库，包括：vectors, matrices, 开源以及相关算法。功能强大、快速、优雅以及支持多平台，可以使用该库来方便处理一些矩阵的操作，达到类似matlab那样的快捷。现在已经发展到Eigen3了，目前最新版本为Eigen 3.1.2。 Eigen使用预备工作： 首先到Eigen官网上下载Eigen源码包，下载后解压完直
- 移植Eigen库到SylixOS下及使用方法
- 1. 开发环境 宿主机：Windows 7 集成开发环境：Real-Evo IDE 3.5.3 虚拟机：Ubuntu 目标机：x86 2. Eigen简介 Eigen是一个提供了线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库，其中包含了很多算法。Eigen的License是MPL2，支持多平台。 Eigen使用提供源码的方式给用户使用，在使用时只需要包含Eigen的头文件即可进行使用。之所...
- eigen库使用心得
- 随时查阅<em>eigen</em>库官方文档 这里主要记录C++矩阵算法包<em>eigen</em>库使用过程中遇到的一些问题
- CMake中调用自定义安装位置Eigen库的方法
- 首先，Eigen是一个C++模板库，只有头文件，没有库文件。因此，只要解压到系统中某个位置即可。这里假定下载的Eigen压缩包路径为EIGEN_SRC。 使用中，若想在CMake工程中<em>调用</em>该库，则只需在CMakeLists文件中添加如下行：include_directories( "EIGEN_SEC/" )这样，可以灵活地<em>调用</em>多个不同版本的Eigen库，只要设置相应的解压路径即可。
- Eigen 与 Matlab 函数对应
- 转载自：http://<em>eigen</em>.tuxfamily.org/dox/AsciiQuickReference.txt // A simple quickref for Eigen. Add anything that’s missing. // Main author: Keir Mierle include
- 使用Intellij IDEA创建WEB项目
- 新建工程 File - New - Project 勾选Web Application 新建classes和lib文件 在web/WEB-INF目录下创建classes额lib文件 classes存放编译后的文件，lib存放类库 新建好的结构： 配置文件夹路径 File - Project Structure ,或者工具栏直接点击如下图标 把目录改为刚刚创建的classes文件夹 然后到D...
- eigen库的基本操作
- Eigen 矩阵定义 #include Matrixdouble, 3, 3> A; // Fixed rows and cols. Same as Matrix3d. Matrixdouble, 3, Dynamic> B; // Fixed rows, dynamic cols. Matrixdouble, Dynamic, Dynam
- ——Eigen介绍及简单使用（PCL库实现）
- 转载自：https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/47378515， 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...
- Eigen库C++版，cmake过了配置就能用
- Eigen的C++库，配置了就可以用，亲测好用。VS2010和VS2015都试过了。
- Eigen复矩阵的使用[微记]
- Eigen复矩阵的使用[微记]Eigen除了实矩阵，还支持了复矩阵和稀疏矩阵 Eigen::Vector3cd x; x.real() <<< 2, 1, 2; std::cout << x << "\n"; Eigen::Matrix3cd t = Eigen::MatrixXcd(3, 3); t.re
- 矩阵SVD：Eigen（C++库）
- Eigen是一个C++库，用于线性代数的计算：矩阵、向量等等。（也有matlab接口） https://<em>eigen</em>.tuxfamily.org/dox/index.html 对于大型矩阵的SVD计算，文档中推荐的是用BDCSVD。 https://<em>eigen</em>.tuxfamily.org/dox/classEigen_1_1BDCSVD.html...
- 利用eigen矩阵库求解线性方程组
- c++代码，利用<em>eigen</em>矩阵库，求解线性方程组。 c++代码，利用<em>eigen</em>矩阵库，求解线性方程组。 c++代码，利用<em>eigen</em>矩阵库，求解线性方程组。 c++代码，利用<em>eigen</em>矩阵库，求解线性方程组。 c++代码，利用<em>eigen</em>矩阵库，求解线性方程组。
- Eigen在ARM上的使用
- Eigen是有关线性代数（矩阵、向量等）的c++模板库。支持SSE2/3/4, ARM NEON (32-bit and 64-bit), PowerPC AltiVec/VSX (32-bit and 64-bit) instruction sets, S390x SIMD (ZVector). x86使用-msse2编译选项 x86-64默认支持SSE2 32-bit ARM
- Eigen矩阵库
- Eigen库
- ROS中使用Eigen库
- ——参考书《A Systematic Approach to Learning Robot Programming with ROS》 ROS中的数据操作需要线性代数，Eigen库是C++中的线性代数计算库。它独立于ROS，但是在ROS中可以使用。在CMakeLists.txt文件中要做以下配置 #uncomment the following 4 lines to use the Eig...
- 一些FFT库的使用
- #include &amp;amp;amp;quot;kiss_fftr.h&amp;amp;amp;quot; #include &amp;amp;amp;quot;kiss_fft.h&amp;amp;amp;quot; #include &amp;amp;amp;quot;kiss_fftr.h&amp;amp;amp;quot; #include&amp;amp;amp;amp;lt;stdint.h&amp;amp;amp;amp;
- 【Eigen 2】C++矩阵库 Eigen快速入门
- 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。 Eigen 矩阵定义 #include Matrix A; // Fixed rows and cols. Same as Matrix3d. Matrix B; // Fixed rows, dynamic cols. Mat
- Eigen 矩阵运算库在实际项目中的使用
- Eigen 矩阵运算库在实际项目中的使用情况如何？ 心血来潮，试了试纯模板技术写的 Eigen 并作了简单的性能测试，三个 1000 阶的方阵连乘运算 Eigen 比 MATLAB 快了一倍，比 OpenCV 快了 2 倍，但是这个库在实际项目中的稳定性和速度如何我还不大清楚，故有此问。 另外，目前流行的 C++ 数值计算库很多都使用了 expression template 技术来抑制临时对
- C++矩阵库Eigen(一):初识
- 刚刚学这个,因为C++搞一些机器学习涉及很多线性代数运算的任务.之前都是用python,现在来玩一把新的东东. 很多矩阵运算自己写很累也不一定有别人的快.所以肯定是找库了.线性运算的库很多.这个评价比较好,而且很方便.自己做一些底层的东西的时候也可以<em>调用</em>它.一.Eigen特点特点很多,速度,支持类型,简单高效什么的我就不打广告了. 官网:http://<em>eigen</em>.tuxfamily.org/in
- codeblocks中用第三方库
- 第一步：编译第三方库，得到头文件和库，例如路径关系： D:\MyLib\include D:\MyLib\lib 在include中放头文件，在lib中放置库文件。 第二步：创建全局变量，菜单：Settings > Global variables, New一个新的，选名字，例如MYLIB Base: D:\MyLib include: $(BASE)\include lib:
- 【高性能】Eigen矩阵库使用事项
- 1、Eigen库只有矩阵运算功能。Eigen相对专一，面对四元数、统计、微积分等高级运算功能，我建议还是使用专业的科学运算库。 2、四阶或以下的矩阵，尤其是固定大小的矩阵如Eigen::Matrix2i，通常进行了计算优化。 3、注意一下自身和非自身的变化： 说明 自身 非自身 转置 transposeInPla
- 有关eigen库的一些简单用法
- 目录介绍安装Demo矩阵、向量初始化C++数组和矩阵转换矩阵基础操作点积和叉积转置、伴随、行列式、逆矩阵计算特征值和特征向量解线性方程最小二乘求解稀疏矩阵介绍Eigen是一个轻量级的矩阵库,除了稀疏矩阵不成熟（3.1有较大改进）以外,其他的矩阵和向量操作都比较完善,而且速度不错.不支持vc6.0,vs最低版本支持2003（打补丁），最好是<em>2005</em>以上.安装在<em>eigen</em> 3.1.3下载最新的版本，然...
- VS2010下编译的库在VC6下使用问题
- 之前因为工作需要，深入研究了 rabbitmq 的 C 代码，并以 libevent 为基础将其改造成事件驱动的单线程模型。由于一直都是自己写库封装和 demo 代码来测试，所以上述库都以 VS2010 的静态库（.lib）形式提供。前天，终于有业务人员要基于这个 demo 写东西了，但却发现编译链接都不行，究其原因是由于所用的编译器 VC6 太老旧的缘故。 库的跨编译器使用问题属于老生
- C++矩阵计算库Eigen3之：线性代数与分解
- C++矩阵计算库Eigen3之：线性代数与分解的九个小例子我写了一个示例程序来展示Eigen3的一些接口使用，一共有九个小例子，一些来自官网示例，后续我还会写这种程序展示更复杂的矩阵运算功能。你必须在使用时，注释掉其他主函数，使用编译链接语句、运行 :root@master:# g++ Linear_algebra_and_decompositions.cpp -o la -I/download/e
- Eigen矩阵运算库使用记录
- 最近一直在做工程上的事情，比较多的使用了Eigen矩阵运算库。简单说一下Eigen的特点：(1) 使用方便、无需预编译，<em>调用</em>开销小(2) 函数丰富，风格有点近似MATLAB，易上手； (3) 速度中规中矩，比opencv快，比MKL、openBLAS慢；Eigen3.3版本链接 http://<em>eigen</em>.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page注：绝大部分使用说
- Eigen的配置
- 1、 下载Eigen Eigen的官网下载地址：http://<em>eigen</em>.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page#Download 下载后的文件名为：<em>eigen</em>-<em>eigen</em>-5097c01bcdc4.tar.bz2，为方便使用将其名字修改为<em>eigen</em>3， 另外在CSDN资源里也可以下载，其地址为：http://download.csdn.
- KDL与Eigen数据转换
- 在ROS使用过程中，KDL和Eigen是使用比较多的两个库了，两个库都各有优势。 比如KDL是针对机器人运动学的，可以用来求解正逆向运动学，速度、雅克比矩阵等，也支持力的表述，很方便，但对矩阵运算却不是那么方便，Eigen有着强大的矩阵计算能力。其实KDL内部有些数据结构也是采用Eigen的，比如JntArray，它的成员data就是一个VectorXd。 在前几天使用过程中，需要转换数据类型
- 在android平台使用Eigen
- 重点内容# 欢迎使用Markdown编辑器写博客本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦： Markdown和扩展Markdown简洁的语法 代码块高亮 图片链接和图片上传 LaTex数学公式 UML序列图和流程图 离线写博客 导入导出Markdown文件 丰富的快捷键 快捷键 加粗 Ctrl + B 斜体 Ctrl + I 引用
- Eigen库使用
- 前言Eigen是一个高层次的C ++库，有效支持 得到的线性代数，矩阵和矢量运算，数值分析及其相关的算法。配置关于Eigen库的配置只需要在属性表包含目录中添加Eigen路径即可。 例子Example 1：#include #include void main() { Eigen::MatrixXd m(2, 2); /
- 【DSP开发】DSP能用VS2010生成的链接库文件吗？
- 【DSP开发】DSP能用VS2010生成的链接库文件吗？声明：引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/说明：可能这个问题让行家看上去就会莞尔一笑，但是很多时候在开发中经常被这种莫名其妙的想法给迷住，实际上是对其中涉及到的一些基本概念和原理不太清楚所致，本文将对这个问题进行详细的分析。我们有时说C/C++语言是源码级别的跨平台，主要是指的是在不同的操作系统平台
- PCA算法的原理以及c++实现（Eigen库实现）源码
- 今天学习了PCA算法，把自己的理解写在这里，一方面希望如果理解有什么偏差，大家能给予指正，另一方面希望能和大家一起共享知识。 假设有一个多样本高维度的样本集，例如m个样本，每个样本维度为n 我们想通过降维算法来降低维度到k（0 （1）首先理解正交基分解： 我们默认一个n维向量v=（x1,x2,x3……xn）是一个n维空间的以n个单位基底（1,0,0,……），（0,1,0,0……）…
- 线性代数Eigen库安装使用教程
- Eigen安装使用教程（转） 整理下Eigen库的教程，参考：http://<em>eigen</em>.tuxfamily.org/dox/index.html 简介 Eigen是C++中可以用来<em>调用</em>并进行矩阵计算的一个库，简单了说它就是一个c++版本的matlab包。 安装 下载<em>eigen</em>：http://<em>eigen</em>.tuxfamily.org/index.php?title=Mai
- eigen3(cmake VS生成)
- 使用cmake2.8编译<em>eigen</em>源码，然后用VS2013打开build文件install生成的文件,文件目录：<em>eigen</em>/include/<em>eigen</em>3
- TensorFlow - 使用Eigen进行矩阵计算
- TensorFlow - 使用Eigen进行矩阵计算 flyfish 假设不使用Eigen，是怎样的方式 首先include一些头文件 #include &lt;utility&gt; #include &lt;vector&gt; #include &lt;cmath&gt; #include &lt;limits&gt; #include &lt;random&gt; #include...
- Dev C++安装第三方库小教程（以配置Eigen为例）
- 1.点击工具-Package Manager2.点击左上角Install, 文件类型选择Generio Packages,大多数第三方库的文件为.zip或.tar.bz2（这是一个双后缀要一起使用）3.弹出窗口后点击Install即可,安装完毕后的包即在菜单中显示4.点击工具-编译器选项-目录-C++包含文件-右下角文件选项添加库地址5.点开后选择文件夹地址，所需要寻找的地址一般位于Dev C++...
- 使用 Eigen 库写第一个程序
- 使用 Eigen 库时编译器设置使用 Eigen 库之前需要下载库文件，并进行简单的设置。
- 比较OpenBLAS，Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能
- http://www.leexiang.com/the-performance-of-matrix-multiplication-among-openblas-intel-mkl-and-<em>eigen</em>
- Eigen简介以及ubuntu下如何在eclipse中配置eigen
- 1、Eigen简介 Eigen 是一个高层次的c++开源库，除了c++标准库以外，不需要任何其他的依赖包。Eigen使用的CMake建立配置文件和单元测试，并自动安装。使用Eigen库只需包特定模块的头文件即可eg:#include &lt;Eigen/Dense&gt; 基本功能：Eigen适用范围广，有效支持线性代数，矩阵和矢量运算，数值分析及其相关算法。 ...
- Eigen函数与Matlab函数的对应关系
- // A simple quickref for Eigen. Add anything that's missing. // Main author: Keir Mierle #include Matrix A; // Fixed rows and cols. Same as Matrix3d. Matrix B; // Fixed rows,
- 实用矩阵库 eigen
- 实用矩阵库 <em>eigen</em> 强大且只需要头文件即可 实用矩阵库 <em>eigen</em> 强大且只需要头文件即可 实用矩阵库 <em>eigen</em> 强大且只需要头文件即可
- 矩阵库Eigen
- 矩阵库Eigen，本人亲测在VS2010中运行良好，只需要在项目中包含文件的路径就可以正常使用了
- Eigen库在VS2017下的配置与使用
- 参考： Eigen 的简介和下载安装 https://www.cnblogs.com/goingupeveryday/p/5699053.html C++矩阵处理工具——Eigen https://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7781936 C++开源矩阵计算工具——Eigen 在VS<em>2005</em>中的下载、配置与使用 ...
- Eigen官方源码
- Eigen为用C++模板开发的用于矩阵、向量等线性代数操作的开源代码，这里是从官网下载的Eigen最新版本
- EigenUbuntu下的配置
- EigenUbuntu下的配置
- eigen折腾小记——不用安装的库的安装
- 先说结论：“安装”<em>eigen</em>，只需把Eigen文件夹和unsupported文件夹拷贝到/usr/local/include/目录下就可以了。不过这样做unsupported文件夹看着不爽，过几天你可能就忘了它是哪来的了。所以可以建立一个文件夹<em>eigen</em>3，然后把上述两个文件夹放到里面。再建立两个链接：在/usr/local/include中,建立Eigen链接指向<em>eigen</em>3/Eigen，再建立
- Eigen矩阵运算开源库完全使用指南
- Eigen库是一个开源的矩阵运算库，其利用C++模板编程的思想，构造所有矩阵通过传递模板参数形式完成。由于模板类不支持库链接方式编译，而且模板类要求全部写在头文件中，从而导致导致Eigen库只能通过开源的方式供大家使用，并且只需要包含Eigen头文件就能直接使用。Eigen库中矩阵为其基本数据类型，向量也是一种特殊的矩阵。其所有矩阵数据类型都是由一个模板类Matrix生成。Matrix 类有6个模...
- Eigen矩阵库中非方阵的广义逆矩阵的求法，利用SVD矩阵分解
- X=A+（广义逆） 直接上C++代码： Eigen::MatrixXd MainWindow::pinv(Eigen::MatrixXd A) { Eigen::JacobiSVD svd(A, Eigen::ComputeFullU | Eigen::ComputeFullV);//M=USV* double pinvtoler = 1.e-8; //toleranc
- VS2010 C++程序调用C#库
- 1. 编译环境设定 编译包含C#库的程序 选中库项目，右键-》属性-》配置属性-》常规-》公共语言运行时支持，选项选 公共语言运行时支持(/clr），如图： 在 属性-》配置属性-》C/C++ -》代码生成 -》启用C++异常选项选择“是，但有SEH异常（/EHa）”，基本运行时检查选项选择 “默认值”，如图所示： 在属性-》配置属性-》链接器-》命令行-》其他选项...
- Eigen C++矩阵库
- Eigen是一个C++线性运算的模板库：他可以用来完成矩阵，向量，数值解等相关的运算。（Eigen is a C++ template library for linear algebra: matrices, vectors, numerical solvers, and related algorithms.）Eigen库下载 官网： http://<em>eigen</em>.tuxfamily.org/in...
- VS中永久配置opencv、eigen等库的方法
- 只需要将opencv配置相关的内容添加到Microsoft.Cpp.Win32.user的属性列表中即可。其它诸如<em>eigen</em>库也可以用同样的方式进行配置。一次配置，以后都可以使用，无需再单独配置。 此方法是改变系统配置参数，具备通用性！ 注意，首先要进行系统环境的配置！ ---------------------------------------------------------...
- Eigen 库 常用函数总结
- 该代码来源于《视觉SLAM十四讲》 Eigen初步学习部分，主要用于方便查看 #include &amp;lt;iostream&amp;gt; using namespace std; #include &amp;lt;ctime&amp;gt; // Eigen 部分 #include &amp;lt;Eigen/Core&amp;gt; // 稠密矩阵的代数运算（逆，特征值等） #include &amp;lt;Eigen/Dense&
- Ubuntu下C++基于eigen库SVD矩阵奇异值分解效率分析
- 在优化求解问题中，经常要用到矩阵奇异值的SVD分解。奇异值分解 (singularvalue decomposition,SVD)是一种可靠地正交矩阵分解法，它比QR分解法要花上近十倍的计算时间。在Ubuntu下基于<em>eigen</em> C++库测试了<em>eigen</em> SVD算法的性能，即SVD求解最小二乘/伪逆
- #Eigen库安装指南(注意事项）
- 1、apt-get方式(假设默认安装到/usr/local/include里(可在终端中输入locate <em>eigen</em>3查看位置)，若实际中默认安装到了/usr/include的话，可以对应替换下面命令的相应部分) 运行命令： sudo apt-get install lib<em>eigen</em>3-dev 运行命令:（参考第二种方法的最下面的说明） sudo cp -r /usr/local/include/...
- eigen库使用
- 原文地址：http://blog.csdn.net/r1254/article/details/47418871 本文做自己学习汇总使用，以方便更新学习内容。 矩阵、向量初始化 #include iostream> #include "Eigen/Dense" using namespace Eigen; int main() { MatrixXf m1(3,4);
- eigen求特征值和特征向量
- Eigen::Matrix2d matrix_22; matrix_22 << 2,3,2,1; cout << "matrix = \n"<< matrix_22<<endl; //Eigen::SelfAdjointEigenSolver <em>eigen</em>_solver1 ( matrix_22 );/这句是啥不清楚 Eigen::EigenSolver <em>eigen</em>
- Eigen库安装（两种方式）
- Eigen库安装指南（两种方式）1、apt-get方式(假设默认安装到/usr/local/include里(可在终端中输入locate <em>eigen</em>3查看位置)，若实际中默认安装到了/usr/include的话，可以对应替换下面命令的相应部分)运行命令： sudo apt-get install lib<em>eigen</em>3-dev 运行命令:（参考第二种方...
- 逆矩阵介绍及C++/OpenCV/Eigen的三种实现
- 逆矩阵介绍及C++/OpenCV/Eigen的三种实现
- ubuntu14.04-Ros-indigo下配置Eigen库,亲测好用！！！
- 1、在CMakeLists文件中添加以下依赖即可解决： find_package(Eigen3 REQUIRED) message(STATUS "Found <em>eigen</em>3:") message(STATUS " include: ${EIGEN3_INCLUDE_DIR}") message(STATUS " definitions: ${EIGEN3_DEFINITIONS}") inc
- ubuntu 下Eigen库安装
- 一、先去官网下载 <em>eigen</em>，解压安装包，根据INSTALL文件提示 1、mkdir buile_dir 2、cd buile_dir 3、cmake .. 报错 错误信息为： CMake Error: The following variables are used in this project, but they are set to NOTFOU
- 将VS2010的工程转换为VS2005，即用VS2005打开
- 转载地址： http://blog.csdn.net/wangyangtao/article/details/6318062 我这个工程是一个基于DLG的工程，VS2010创建，现在要用VS<em>2005</em>打开。 步骤如下： 首先，对于vcxproj的文件 直接不理会， 直接去打开vcproj，当然这样是打不开的，会提示转换失败。需要编辑打开
- VS2015+Intel MKL+Eigen的安装与混合编程
- Intel MKL是一个非常高性能的矩阵库，Matlab的矩阵计算核心就是链接了这个库。但可惜国内学习资源不多，而且语法跟Matlab、Numpy等相差甚远，因此比较少用。但是我们可以用它来加速语法风格跟Matlab、Numpy很像的Eigen库，使得用了Eigen库的C++矩阵计算程序在一定程度上赶超Matlab的矩阵运算性能。 Eigen库是一个高层次的C++矩阵库，支持包括固定大小、任...
- C++矩阵计算库Eigen3之：矩阵的基本操作和运算
- C++矩阵计算库Eigen3之：矩阵的基本操作和运算我写了一个示例程序来展示Eigen3的一些接口使用，一些来自官网示例，后续我还会写这种程序展示更复杂的矩阵运算功能。你必须在使用时，注释掉其他主函数，使用编译链接语句、运行 :root@master:# g++ mat.cpp -o mat -I/download/<em>eigen</em> root@master:# ./mat m = 94.0188 89.
- vs2010编写dll库供python使用
- 刚接触这个问题的时候在网上也是搜罗了一大堆，大多数做下来没有成功，原因未知，很可能是我的功底不够吧，这里记录一下我成功的demo，希望能版主其他人。首先就是使用<em>vs2010</em>创建一个dll库（空项目）的工程， 添加源文件（如：hello.cpp）#include #include #include #define EXPORT_PKG_D
- EigenC ++库
- 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是一个开源库。
- NDK 开发实例二（添加 Eigen库）
- 上一篇，我已经阐述了如何创建一个简单的NDK实例： NDK 开发实例一（Android.mk环境配置下） 在上一篇的基础上，我们来添加Eigen库，然后做一个简单实例。 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。下面我们介绍一下 如何添加Eigen库。 1、首先在Eigen官网（http://<em>eigen</em>.tuxf
- eigen库的一些基本使用方法
- 有关<em>eigen</em>库的一些基本使用方法 https://blog.csdn.net/r1254/article/details/47418871
- 矩阵开源库Eigen的使用
- 有大牛写好了教程，这里留个记录，免得想看的时候找不到~~ C++矩阵处理工具——Eigen C++开源矩阵计算工具——Eigen 在VS<em>2005</em>中的下载、配置与使用
- Eigen库使用报错
- Eigen 断言错误
- ROS 中配置使用Eigen库
- ROS Indigo中配置使用Eigen库需添加以下3项：CMakeLists.txt cmake_minimum_required(VERSION 2.8.3) project(lyz_test) find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS roscpp cmake_modules # 添加 1 )
- VS2010如何调试动态库
- 项目A是dll动态库项目。项目B是<em>调用</em>dll动态库的exe项目。怎么调试dll动态库里的程序呢？ B生成解决方案之后，选择只运行，不调试（不能调试，因为要在dll项目中调试）。 然后在A项目的调试->附加到进程，选择B运行后的exe。即可调试dll中的程序了。 最近领导传<em>来个</em>项目，没法这样调试，后来把B项目的配置信息改了下就可以了，具体改法，项目->项目属性页->配置属性->链接器-
- Eigen库 求解特征值特征向量
- http://<em>eigen</em>.tuxfamily.org/dox/classEigen_1_1EigenSolver.html EigenSolver ( const MatrixType & matrix, bool computeEigenvectors = true )
- 安装 Eigen
- 文章目录安装 Eigen 安装 Eigen 摘抄自 Getting started On Linux or Mac OS X, another option is to symlink or copy the Eigen folder into /usr/local/include/. This way, you can compile the program with: g++ my_prog...
- ubuntu 环境 安装 使用 eigen
- 1安装：sudo apt-get install lib<em>eigen</em>3-dev 2 调整，默认安装路径是：/usr/include/<em>eigen</em>3 cd /usr/include/<em>eigen</em>3 Series:/usr/include/<em>eigen</em>3$ ls Eigen signature_of_<em>eigen</em>3_matrix_library unsupported 需要执行复制
- linux 下面如何安装Eigen
- 1.sudo apt-get install lib<em>eigen</em>3-dev 2 调整，默认安装路径是：/usr/include/<em>eigen</em>3 cd /usr/include/<em>eigen</em>3 3.需要执行复制命令，将Eigen文件夹放在/usr/include 下面 sudo cp Eigen/ .. -R 4. 建立一件进行测试是否成功安装。 mkdir test-pcl 5 .编写文件进行测试
我们是很有底线的