armadillo(二）：两个矩阵合并

最新推荐文章于 2023-12-29 01:48:42 发布
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分类专栏： vs 文章标签： matlab
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博客展示了Matlab中矩阵拼接的操作。包含水平拼接，如X = [ A B ]和X = join_horiz(A,B)；以及垂直拼接，如X = [ A; B ]和X = join_vert(A,B)。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

X = [ A B ] X = join_horiz(A,B)
X = [ A; B ] X = join_vert(A,B)

Armadillo使用介绍（一）：Armadillo介绍
weixin_40948750的博客
07-10 6395
Armadillo采用的许可是 Apache License 2.0，不具有GPL许可的感染性。 对于Apache License 与GPL之间的关系，官方文档中解释“The Apache license and the GPL are completely separate and distinct licenses. Unlike the GPL, the Apache license does not "infect" your source code. See also the comparison
Armadillo矩阵库的使用（一）之Armadillo的安装
Hacker的博客
09-09 1万+
一.Armadillo简介Armadillo目前使用比较广的C++矩阵运算库之一，是在C++下使用Matlab方式操作矩阵很好的选择，许多matlab的矩阵操作函数都可以找到对应，这对习惯了matlab的人来说实在是非常方便。他们之间的接口调用方式非常相似。二、Armadillo在Windows平台下的安装网上有很多VS平台下安装的播客，这里不多说，Windows下安装都比较简单。 这是我找到的一
安装Armadillo 进行矩阵计算(Install Armadillo on Windows for Visual Studio)
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NorthGod的专栏
12-06 2万+
Armadillo是一个C++开发的线性代数库，可以方便的把用 Matlab 开发的算法移植到 C++。只需要头文件就可以使用，也可以选用高效的 LAPACK 和 BLAS 进行加速。安装过程如下： 1、去  Download 下载 Source Code，解压到任意目录，比如 X:\Armadillo，将 \include 目录添加到 visual studio 包含文件目录中，VS200
C++中armadillo矩阵库使用说明
FY_2018的博客
02-03 1179
https://blog.youkuaiyun.com/piaoxuezhong/article/details/70242895
矩阵分解的算法实现：C++的Armadillo库与Eigen库
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AI天才研究院
12-29 1561
1.背景介绍 矩阵分解是一种常见的矩阵分析方法，主要用于处理高维数据的降维和特征提取。在现代数据挖掘和机器学习领域，矩阵分解技术被广泛应用于推荐系统、图像处理、文本摘要等方面。本文将介绍如何使用C++的Armadillo库和Eigen库实现矩阵分解算法，并详细解释其核心原理、数学模型以及具体操作步骤。 1.1 矩阵分解的基本概念 矩阵分解是指将一个矩阵分解为多个较小的矩阵的过程。这些较小的矩...
C++ Armadillo矩阵库的安装与基本用法
微小冷的学习笔记
07-28 9219
文章目录Armadillo安装入门案例直接赋值切片常用函数 Armadillo 安装 Armadillo是一个具有Matlab风格的线性代数包。下载之后解压到任意文件夹，然后对VS工程进行设置。 菜单栏生成->配置管理器，将平台改为x64 右键项目名称->属性(快捷键Shift+F4)，编辑VC++目录。将..\armadillo-9.900.5\examples\lib_win64这个文件夹的绝对路径添加到包含目录和库目录中。 点击C/C++->常规，将..\armadillo-9.9
Armadillo C++库2.2.3版本发布：矩阵计算的高效平衡
LAPACK (Linear Algebra Package) 和Atlas ( Automatically Tuned Linear Algebra Software) 是两个著名的高性能线性代数计算库。Armadillo通过可选地集成LAPACK和Atlas，能够提供高级的矩阵分解和线性方程求解能力...
数值线性代数：高效实现矩阵运算的5大策略
![数值线性代数：高效实现矩阵运算的5大策略]...随后，深入探讨了通过矩阵分解技术和并行计算来实现矩阵运算的高效方法。文章详细介绍了LU分解、QR分解以及多线程和GPU加速的原理与应用实践
【算法效率提升秘籍】：广义逆矩阵在计算复杂性中的作用
广义逆矩阵在理论数学和实际应用中都扮演着重要角色，本文首先介绍了广义逆矩阵的基础知识以及数值计算方法。在此基础上，本文深入探讨了算法效率的理论基础，包括算法复杂性分析和优化理论，重点阐述了分而治之、...
【多目标优化的复数策略】：复值矩阵导数在多目标优化中的应用
!... # 摘要 ...本文首先概述了多目标优化的基本概念和复数与复值矩阵导数的基础理论，随后深入探讨了复值矩阵导数在多目标优化问题中的应用，重点分析了其在梯度下降法和其他优化算法中的作用。文章进一步
矩阵运算库Armadillo,Eigen,MATCOM在windows+vs2010环境下的安装和测评
dangodango的专栏
09-05 4692
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。 目前国际上提供了很多矩阵运算
求两个数组的交集、并集和差集算法分析与实现
10-23
算法流程： 从数组1的尚未比较的元素中拿出第一个元素array1(i)，用array1(i)与array2(j)进行比较（其中j>i且j<array2的长度），可能出现下面两种情况， 1． 数组2中找到了一个与array1(i)相等的元素，则将array2(j)与array2(i)进行交换，i加一，进行下次迭代 2． 数组2直到结尾也没找到与array1(i)相等的元素，则将array1(i)与尚未进行比较的最后一个元素array1(k)进行交换，i不加一，进行下次迭代。
Armadillo C++ linear algebra library 学习笔记（6）——生成矩阵
jnulzl的专栏
07-17 5973
1、主对角线为1的矩阵A、通过调用”eye(rows, cols)”函数生成主对角线为1的矩阵。 B、示例#include <iostream> #include <armadillo> using namespace arma; int main() { //生成大小为3x4，主对角线为1的矩阵 mat B = eye(3,4); B.print("矩阵B:\n");
Armadillo矩阵库的使用（二）之API接口
Hacker的博客
09-09 7925
一、获取矩阵的某个元素通过nameMat(i,j)获取矩阵nameMat的第(i,j)个元素。 #include <iostream> #include <armadillo> using namespace arma; int main() { mat A = randu<mat>(5, 5)*10; A.print("A = \n"); cout<<"A的第（2，3）个元
Armadillo（三）:提取矩阵不连续的几列组成新矩阵
qq_42448460的博客
11-17 637
mat X(5, 5, fill::randu); vec a = { 1,2,4 }; X.print(“X”); mat z; for(int i=0;i<a.size();i++) { for (int j = 0; j < X.n_cols; j++) { if(a.at(i)==j) { z=join_horiz(z, X.col(j)); z.print(“Z:”); } } }
求交集和并集的线性算法
小明的朋友
07-19 6048
对于给定的 A、B两个整数集合，设计一个算法求他们的交集，使用哈希表可以在线性时间复杂度内得到他们的交集和并集。
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两个矩阵，合并成一个矩阵
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01-04 7430
Mat mergeCols(Mat A, Mat B) { //CV_ASSERT(A.cols == B.cols&&A.type() == B.type()); int totalCols = A.cols + B.cols; Mat mergedDescriptors(A.rows, totalCols, A.type()); Mat submat = mergedDescript
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