eigen相关

最新推荐文章于 2024-08-16 07:40:57 发布
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见

http://www.cnblogs.com/python27/p/EigenQuickRef.html

Eigenface原理与python实现
I'm not perfect, but I keep trying.
11-30 2288
1.问题描述 图像表示的难点在于它的高维度。二维的p×q的灰度图像就有一个维度为1×pq的特征，所以一张100×100的图像就有一个10000维的特征。这个数据对于任何计算来说都是庞大的，但是否所有维度的信息都是有用的？其实，我们只要找到存储着大量信息的部分就行。Principal Components Analysis (PCA) 由karl 等人提出，它将一组可能相关的变量变成较小的一组不相关...
eigen3源码
10-16
caffe中提供了c++的接口，所以在c++矩阵对矩阵的处理是不可避免的，所以这里使用了eigen库来实现c++对矩阵、向量等的快速处理。 eigen是开源、并且不用编译的库，主要原因是它提供的实现都是模板，所以不能使用编译好的链接库。 下面介绍Ubuntu下的相关配置： 1、安装 该部分主要参照eigen3下载后的安装文档： 1）在INSTALL文件所在的文件路径新建一个文件夹如build_dir(m) 2）进入build_dir（cd build_dir） 3)cmake .. 4)make 5)sudo make install 安装后头文件在： usr/local/include/eigen3
Eigen3ToPython
whuzhang16的博客
04-21 360
Eigen3ToPython 如果是自己编译这份源码，注意代码存放路径不要有中文。
【python源码】——采用eigen为python写矩阵运算拓展（三）
怡宝2号
01-27 1092
整理修改自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/106773873 关键词:c++,python,eigen 1. 环境 python3.6 g++7.5 eigen3 2. 拓展 stub.cc #define PY_SSIZE_T_CLEAN #include <Python.h> extern PyObject* initModule(); PyMODINIT_FUNC PyInit_matrix(void) // python import时的入.
EigenPy —— 高效结合Numpy与Eigen的Python绑定库
gitblog_01147的博客
08-16 1471
EigenPy —— 高效结合Numpy与Eigen的Python绑定库 项目介绍 概述 EigenPy是一个开放源码框架，它允许在Python中通过Boost Python绑定知名的C++库Eigen。这使得Python用户可以利用Eigen的强大功能处理线性代数运算等任务，而无需放弃Numpy的便利性和效率。 主要特点: 内存共享: 全面支持Numpy和Eigen之间的内存共享，避免了不必要...
eigen相关接口与基本单元测试
08-03
Eigen库是C++中用于线性代数计算的一个高效、灵活且易于使用的开源库。它提供了丰富的接口，支持向量、矩阵以及更复杂的线性运算。这篇内容将深入探讨Eigen库的基本概念、主要接口和如何进行单元测试。 一、Eigen库...
eigen-3.4.0版本
最新发布
10-30
eigen是一个高性能的C++模板库，专门用于线性代数、矩阵和向量运算，数值解算以及相关的数学运算。它被广泛应用于科学计算、机器学习、图像处理、计算机视觉、信号处理等众多领域。eigen库的设计理念是提高代码的...
Eigen-3.4.0
04-07
Eigen-3.4.0,适用Windows，Visual Studio 2022项目属性管理器中需要配置包含目录Eigen是一个用于线性运算的C++ 模板库，支持 矩阵和矢量运算，数值分析及其相关的算法。
eigen 3.4 相关文档 eigen.3.4.zip/tar/tar.bz2 eigen-doc.tar
05-27
eigen 3.4 相关文档 eigen.3.4.zip eigen.3.4.tar eigen.3.4.tar.bz2 eigen-doc.tar EigenChineseDocument-master.zip eigen 3.4中文文档 Eigen矩阵去掉某一行 某一列 remove one colomn or row
eigen-3.2.10
10-19
Eigen是一个开源的C++模板库，专门用于进行线性代数运算，包括向量、矩阵以及相关的算法。它在标题中的"eigen-3.2.10"指的是该库的一个特定版本，3.2.10，这表明用户将获得一个稳定且经过测试的版本，具有一定的社区...
查看eigen,opencv,python各种库版本的命令，查看版本
weixin_50508111的博客
03-14 6125
Eigen：直接使用命令：pkg-config --modversion eigen3 就能 python:直接使用命令：python可以查看当前使用python的版本 2.1：python2 --version #查看python2安装版本 2.3：python3 --version #查看python3安装版本 opencv: pkg-config --modversion opencv .........
Eigen 简明教程之如何从Python转到Eigen
记录学习的过程
02-14 6015
Eigen Quick Reference 一个 Eigen 的参考手册，包含 Python(Numpy) 与 Eigen 的对应用法，以及一些练习题。持续更新中。 Eigen array, matrix and vector types 在 Eigen 中，Matrix 用来表示数学意义上的矩阵和向量，Array 用来表示 1D 和 2D 的数组，你可以这样定义它们: typedef Matri...
数学中的内积和外积
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02-17 3万+
内积(inner product, scalar product，dot product) 根据翻译，内积又叫标量积、点积，还叫数量积。是指接受在实数R上的两个向量并返回一个实数值标量的二元运算。它是欧几里得空间的标准内积。 两个向量和的点积定义为： 使用矩阵乘法并把（纵列）向量当作n×1矩阵，点积还可以写为： 其中，指示矩阵a的转置。注：有的同学觉得是，其实都没有错，到底是a的...
内积与外积(Inner/Outer/Interior/Exterior)Product 及在计算机中的概念
看风起云落的博客
12-16 1万+
深度学习、线代中的矩阵、向量的各种乘法和概念
视觉SLAM十四讲CH3代码解析及课后习题详解
生活如此美好，致敬每一个热爱“热爱”的人！
10-19 5320
eigenMatrix.cpp #include <iostream> using namespace std; #include <ctime> // Eigen 核心部分 #include <Eigen/Core> // 稠密矩阵的代数运算（逆，特征值等） #include <Eigen/Dense> using namespace std; using namespace Eigen; #define MATRIX_SIZE 50 ////宏
矩阵运算的巅峰：内积与外积展开
AI天才研究院
12-26 2527
1.背景介绍 矩阵是计算机科学和数学领域中的一个重要概念，它是由数字组成的二维数列。矩阵在线性代数、数学、物理、工程、统计学等多个领域中都有广泛的应用。在这篇文章中，我们将深入探讨矩阵运算的两个核心概念：内积(dot product)和外积(cross product)。我们将讨论它们的定义、性质、计算方法以及数学模型。此外，我们还将通过具体的代码实例来展示如何在计算机程序中实现这些运算。 2...
【数学】 4、向量的内积、外积、模长
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向量的内积、外积、模长
内积，外积，点积 辨析
weixin_46021869的博客
05-10 570
内积 向量的内积 ab=ab cos(θ) 向量a和b的长度之积再乘以它们之间的夹角的余弦； 向量内积的几何解释就是一个向量在另一个向量上的投影的积， 外积 向量的外积：ab=ab sin(θ) 点积 代数定义 几何定义 reference： https://www.cnblogs.com/AndyJee/p/3491458.html wiki ...
numpy与Eigen相互转换
体会编程语言独到的美
01-31 1644
Python的Numpy矩阵与C++的Eigen矩阵通过文件相互转换（读写）
eigen计算相关系数
03-31
在eigen中，可以使用CorrelationMatrix类来计算相关系数。 首先，需要将数据转换为Eigen矩阵，可以使用Map函数将数据指针映射到矩阵中。例如，假设有一个包含n个样本和p个特征的数据矩阵X，可以使用以下代码将其转换为Eigen矩阵： ``` #include <Eigen/Core> #include <Eigen/Eigenvalues> Eigen::MatrixXd X(n, p); double* X_data = ...; // 数据指针 Eigen::Map<Eigen::MatrixXd>(X_data, n, p) = X; ``` 然后，可以使用CorrelationMatrix类计算相关系数矩阵。例如，假设想要计算X中各个特征之间的相关系数，可以使用以下代码： ``` Eigen::MatrixXd corr = Eigen::CorrelationMatrix<Eigen::MatrixXd>::compute(X); ``` 这将计算X的相关系数矩阵，并将其存储在变量corr中。corr是一个p x p的矩阵，其中(i, j)位置的元素表示X的第i和第j个特征之间的相关系数。 注意，CorrelationMatrix类计算的是皮尔逊相关系数，如果需要计算其他类型的相关系数（如Spearman相关系数），可以使用其他类（如CovarianceMatrix）来实现。 完整代码示例： ``` #include <Eigen/Core> #include <Eigen/Eigenvalues> int main() { const int n = 100; // 样本数 const int p = 4; // 特征数 // 生成随机数据 double X_data[n * p]; for (int i = 0; i < n * p; i++) { X_data[i] = std::rand() / double(RAND_MAX); } // 转换为Eigen矩阵 Eigen::MatrixXd X(n, p); Eigen::Map<Eigen::MatrixXd>(X_data, n, p) = X; // 计算相关系数矩阵 Eigen::MatrixXd corr = Eigen::CorrelationMatrix<Eigen::MatrixXd>::compute(X); std::cout << "Correlation matrix:" << std::endl << corr << std::endl; return 0; } ```
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