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零矩陣是有可能創造一個9x9的矩陣，其中「對角線」是另一種基質，其餘都是零，這樣的：從一個小 5 5 5 0 0 0 0 0 0 5 5 5 0 0 0 0 0 0 5 5 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 5 5 0 0 0 0 0 0 5 5 5 0 0 0 0 0 0 5 5 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 5 5 0 0 0 0 0 0 5 5 5 0

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從MATLAB到C++本徵矩陣操作 - 矢量歸

轉換一些Matlab代碼到C++。問題（如何在C++）：連接兩個向量的矩陣。（已經發現）的溶液將其除以它的第三值 1和 Matlab代碼2 規格化每個陣列（「PTS」 COL）：用於 % 1. A 3x1 vector. d0, d1 double. B = [d0*A (d0+d1)*A]; % B is 3x2 % 2. Normalize a set of 3D points

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投影幾何 - 使用特徵在3D中尋找飛機

我正試圖用三維中的三個點構建飛機。我想用射影幾何來實現這一點。據我所知，一個可以「簡單」解決以下找到一個平面： A * x = 0 ,where A is a 3x4 Matrix - each row being one of the points (x,y,z,1) x is the plane I want to find 我知道，我需要有一個約束。所以我想設置x(3) = 1。

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爲本徵類型專門設計一個函數

我正在編寫一個模板化的稀疏容器類，並希望檢查傳入數據是否等於零。數據類型將是整數或固定大小的特徵類型。 #include <Eigen/Core> template<typename T> struct SparseContainer { void insert(const T& value) { if(isZero(value)) retur

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映射特徵複製矩陣

我想將Matlab的代碼帶入C++。有一些與我的案例in the KDE Eigen Forums有關的信息。我儘量做到有關Matlab的meshgrid，爲其解決方案給出了有 X = RowVectorXd::LinSpaced(1,3,3).replicate(5,1); Y = VectorXd::LinSpaced(10,14,5).replicate(1,3); 即其他維度的.r

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Eigen庫+代碼::塊

試圖使用Code :: blocks與庫Eigen。使用Windows Vista。從一個論壇一些幫助，我得到這個命令編譯樣本程序： C:\Users\Me\Desktop\eigen>g++ -I C:\Users\Me\Desktop\eigen\eigen3 -o test2.exe C:\Users\Me\Desktop\eigen\test.cpp 但如果我cd其他地方（除含TES

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用typedef使用Rcpp編譯錯誤

我正在使用RcppEigen爲我的R包編寫一些C++組件，並且在此上下文中使用typedefs時遇到問題。下面的代碼不會編譯： // [[Rcpp::depends(RcppEigen)]] #include <RcppEigen.h> using namespace Rcpp; typedef Eigen::ArrayXd MapAr1; // [[Rcpp::export]]

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連續修剪的產品轟然EIGEN

我有我不使用本徵和稀疏矩陣和Visual Studio 2013專業版連續修剪的產品瞭解在調試模式下完美地工作錯誤，但他們長。我想切換到RELEASE，而不更改代碼中的任何內容，但程序崩潰時使用此模式。我有一個訪問衝突錯誤c0000005（法國VS，對不起，這一點）： Message de résultat : Code de l'exception : C0000005 StackTrac

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Cmake找到Eigen庫，但沒有發現標記

我發現一個奇怪的行爲cmake。在我的電腦我的Eigen兩個版本：通過安裝ubuntu的回購協議（版本3.2.2 ）下載一個（版本3.3.3 ）之一。我在$PATH中添加了2.特徵庫的位置。在CMakeFiles.txt我寫 find_package(Eigen3 3.3.3 REQUIRED) if (NOT Eigen3_FOUND) MESSAGE(STATUS "Eigen n

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邏輯索引 - 在C++中的numpy.where

我創建了一個形狀爲（4,2）的簡單numpy數組，名爲A。 import numpy as np A = np.array([[1, 2], [2, 2], [3, 2], [4, 2]]) 我想獲得其中第一列是2和第3行的指標，所以我所做的： indices = np.where((A[:, 0] == 2) | (A[:, 0] == 3)