eigen

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    に固有:: TensorMap変換 それは割り当てによってMatrixにEigen::Mapを変換することが可能です: vector<float> v = { 1, 2, 3, 4 }; auto m_map = Eigen::Map<Eigen::Matrix<float, 2, 2, Eigen::RowMajor>>(&v[0]); Eigen::MatrixXf m = m_map;

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    私はSparse RowMajor行列を埋めることを試みています。ガイドに従って、私はトリプレット法を使用していました:しかし、この方法では空の行列が生成されます。私は、トリプレットリストメソッドでRowMajor行列を満たす例を見つけることができませんでしたが、それは可能ですか? #include <iostream> #include <Eigen/SparseCore> #include

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    私はNAN値を含む固有行列Aを持っています。私は、この行列の差の合計を複数の他の行列に掛けたいと思っています。 double getDistance(const Eigen::MatrixXf& from, const Eigen::MatrixXf& to) { Eigen::MatrixXf difference = (to - from).cwiseAbs2(); d

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    2つの行列の内積を計算するためにEigenを使用しました。最初の行列はA =(B C).eval()で、2番目の行列はD =(E F).eval()です。ここでB、C、E、Fは同じサイズ(1500 * 1500)ですが、値は異なります。私は最初の1つのコストが約200ミリ秒であるのに対して、2番目のものは約6000ミリ秒であることがわかります。なぜこれが起こったのか分かりません。 #include

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    私はコードの一部を見てきました: template<class T> T getMedian(vector<T>& data_vec) { assert(!data_vec.empty()); typename vector<T>::iterator it = data_vec.begin()+floor(data_vec.size()/2); nth_element(data_vec.

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    私はC++コードを理解しようとしています。 (私は初心者でJavaに慣れています) そして、私はここで何が起こるのか理解するのが本当に苦労しています。ここで何が起こっている MapDimensionProperties(const Eigen::Vector2f& OffsetIn, const Eigen::Vector2i& mapDimsIn, float cellLengthIn)

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    Eigen::MatrixXdとEigen::VectorXdをベクトルと行列で置き換える最も簡単な方法は、long doubleの要素ですか? コード内のすべての基本浮動小数点変数は、タイプlong doubleです。また、私は行列やベクトルを使うたびに、次のtypedefを使います。 typedef Eigen::VectorXd Vec; typedef Eigen::MatrixXd M

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    私は、この例では、各行に最大128個の要素を持つ(この例では)次元2e8 x 1e6の大きな疎行列にEigenを使用しています。 docsに従って、私はreserveに非ゼロ要素を挿入する前にメモリを割り当てるように呼びます。大きな行列の場合、reserveはstd::bad_alloc例外をスローします。 $ clang++ -march=native -O3 -isystem eigen-3.

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    V141を使用して固有の現在のリリースではファイル「ProductEvaluators.h」の機能をコンパイルする場合、私は内部コンパイラエラーを取得するに。 fatal error C1001: An internal error has occurred in the compiler. 機能がように見えます次のと私は最後の行に「.SUM()」に、コンパイラの/クラッシュでエラーが絞り込ま

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    RcppEigenバージョン3.3.3.0のため、MappedSpareMatrixTはdeprecatedでした。この新しいタイプの関数をコンパイルするとき何らかの理由でエラーが発生します。 たとえば(this questionに基づいて)。 編集:コートレスからの提案 - まだ同じエラーが発生しています。 #include <RcppEigen.h> typedef Eigen::Map<