armadillo

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在arma docs中，我只能看到類型爲int,0 short,long等但不是uchar或bool的立方體/墊，這對於存儲圖像或蒙版很有用。有一個快速瀏覽一下git repo，我已經看到了長期ARMA_U8_TYPE但試圖通過一個立方體初始化： cube<ARMA_U8_TYPE> my_cube; 或者 cube<uchar> my_cube; 導致一個錯誤，說這些類型AREN」 t

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用序列化去反序列化Armadillo colvec

我想用Boost序列化/反序列化Armadillo colvec對象。 colvec是具有幾種不同尺寸的列向量，例如它可以有2行的2D矢量，3行的3D矢量，我也在代碼中使用其他特定的矢量大小。我不確定在反序列化過程中colvec中的行數未知時，如何處理boost中colvec類型的序列化。例如，以連載，我可能會包括以下內容： - namespace boost { namespac

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犰狳讀MAT文件錯誤

我目前在Visual Studio環境中使用Armadillo將BeagleBone Black編譯成C++。這是一個信號處理項目，所以我需要一種讀取和寫入二進制數據文件，特別是.mat文件的方式。幸運的是，犰狳文檔說，你可以使用.load（）加載.mat文件直接加載到一個矩陣。我一開始試圖說，但它好像沒有正確讀取文件，也沒有讀取所有條目。我的參考文件是2000x6矩陣，創建的犰狳矩陣是529

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犰狳：將立方體子視圖（管）轉換爲矢量

當我嘗試從犰狳立方體（使用管或切片）獲取矢量/雙精度時，出現編譯錯誤。如何從立方體到（行）vec？我找不到優雅的演員/變形犰狳功能。 #include <RcppArmadillo.h> //#include <Rcpp.h> using namespace Rcpp; // [[Rcpp::export]] void testarma() { arma::mat B;

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犰狳的cx_mat和Boost的odeint編譯錯誤

我打算解決幾個矩陣微分方程，形式爲d/dt (X) = F(X)，其中X是一個大的複數矩陣，F表示它的一些函數。我試圖用Boost的odeint和state_type作爲Armadillo的cx_mat。但它會爲受控步進器類型生成編譯錯誤。我的示例代碼如下 #include <armadillo> #include <iostream> #include <boost/numeric/odei

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C++犰狳和OpenMp：外部產品求和的並行化 - 爲Armadillo矩陣定義約簡

我想通過使用OpenMP來並行化一個for循環，這個和在Armadillo矩陣上求和。我有以下代碼： #include <armadillo> #include <omp.h> int main() { arma::mat A = arma::randu<arma::mat>(1000,700); arma::mat X = arma::zeros(700,700

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在犰狳中用矢量除矩陣

我有一個稀疏矩陣和一個矢量，都是用犰狳構建的。現在我想用矢量來劃分矩陣，即用矩陣的第一個元素除第一列，依此類推。現在，我可以做，在一個循環： int r_num = 5000; arma::colvec r_vec = arma::linspace(0, 1, r_num); double dh = abs(r_vec(1)-r_vec(0)); arma::sp_cx_mat r1_mat

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縮短C++函數輸入參數？

我們組最近轉向了C++。我的主管非常友好，可以提供一個由許多類和相關方法組成的模板。我發現的問題是，大多數方法需要大量的輸入參數，就像這樣： void AdvectionReactionDiffusion::boundary(const arma::Col<double>& n, const arma::Col<double>& u, const arma::Col<double>& uhat,

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當我在R中運行Rcpp cde時出現「不是矩陣」錯誤

我試圖在我的Rcpp代碼中使用nearPD函數。雖然看起來微不足道，但我找不到爲什麼它不起作用。這是我的代碼的簡化版本： #include <RcppArmadillo.h> // [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]] using namespace arma; using namespace Rcpp; // [[Rcpp::export]] mat eB

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Armadillo C++沒有找到矩陣逆

我正在使用Armadillo & C++和我試圖找到一個矩陣的逆，但是，逆剛剛返回矩陣本身。在我看來，沒有任何計算。此外，沒有錯誤拋出。我使用下面的頭： #include <armadillo> using namespace std; using namespace arma; ，我一直在使用犰狳幾天，並通過正常工作的幾個矩陣操作跑去。輸入： mat A = randu<mat>(