我知道矩阵，它的结构和ImageView的比例类型。但是，我找不到ImageView.ScaleType="MATRIX"的确切含义。通过声明它，绘制ImageView时到底发生了什么。什么时候可以使用ImageView.ScaleType="MATRIX"？它与FIT_END和FIT_START有何不同我在谷歌上搜索了一下，还提到了officiallink但无法找到确切的答案。 最佳答案 ImageView.ScaleType.MATRIX让您可以使用Matrix来缩放图像。您可以使用ImageView.setImageMatri
我想删除gsl_matrix的一列(第i列)，然后将其内容复制到另一个gsl_matrix。这是我的代码:#include#include#include#includeintremove_col(intK,intN,inti,//betweenrange1toNgsl_matrix*Sn,//Kx(N-1)gsl_matrix*Z){gsl_matrix_viewZ_view;gsl_matrix_viewSn_view;if(i==0){Z_view=gsl_matrix_submatrix(Z,0,1,K,N-1);gsl_matrix_memcpy(Sn,&Z_view.mat
我想比较Matlab在矩阵乘法中的速度与Eigen3在Intel(R)Core(TM)i7-4770CPU上的速度@3.40GHz。包含Eigen的代码:#include#include"Eigen/Dense"#include#includeusingnamespacestd;usingnamespaceEigen;constintdim=100;intmain(){std::chrono::time_pointstart,end;intn;n=Eigen::nbThreads();coutm1(dim,dim);Matrixm2(dim,dim);Matrixm_res(dim,d
假设mat下面是类型Eigen::MatrixXd并且已经包含了一些数据。为了避免重复内存，我尝试实例化一个flann::Matrix指向Eigen3分配的原始内存块的指针的对象:flann::Matrixinput(const_cast(mat.data(),mat.rows(),mat.cols())然而，我的算法输出垃圾，但对于丑陋的东西来说还不错:flann::Matrixinput(newdouble[mat.rows()*mat.cols()],mat.rows(),mat.cols());for(inti=0;i我调查了子类化基类的选项Matrix_从flann输入以创建
我想知道是否有一种高效简洁的方法来对ArmadilloC++矩阵的每一行(或列)与vector进行逐元素乘法。行(或列)和vector大小相同。例如，如果fmat::each_row()(和/或each_col())可以用作右值，我想要这样的东西来编译(目前它不会编译):#includeintmain(){usingnamespacearma;fmatm(20,10);fvecv(10);//acolumnvectorm.each_row()%v.t();//Currentlyacompilererror.return0;} 最佳答案
我正在尝试掌握新的SpiritX3(boost1.61.0)。我的机器是运行Linux的MacBookPro(i7-4750HQ)。使用Spirit的第2版后，我习惯了较长的编译时间，但这感觉不对。对于表达式解析器的以下第一步，编译需要20秒。我以为X3会更快，这合理吗？我的代码不是最理想的吗？编译器设置(clang3.8.0)clang++-c-pipe-std=c++14-ftemplate-depth=512-g-w-Wall-Wno-unused-parameter-fPIC代码://#defineBOOST_SPIRIT_X3_DEBUG#include#include#in
我目前正在编写模拟退火代码来解决旅行商问题，但在存储和使用我从txt文件中读取的数据时遇到了困难。文件中的每一行和每一列代表每个城市，两个不同城市之间的距离存储为15x15矩阵:0.05.05.06.07.02.05.02.01.05.05.01.02.07.15.05.00.05.05.05.02.05.01.05.06.06.06.06.01.07.15.05.00.06.01.06.05.05.01.06.05.07.01.05.06.06.05.06.00.05.02.01.06.05.06.02.01.02.01.05.07.05.01.05.00.07.01.01.02.0
我正在从事一个项目，我基本上在20-100个点的集合上执行PCA数百万次。目前，我们正在使用一些遗留代码，这些代码使用GNU的GSL线性代数包在协方差矩阵上执行SVD。这有效，但速度很慢。我想知道是否有任何简单的方法可以对3x3对称矩阵进行特征分解，这样我就可以将其放在GPU上并让它并行运行。由于矩阵本身很小，我不确定使用哪种算法，因为它们似乎是为大型矩阵或数据集设计的。也可以选择对数据集进行直接SVD，但我不确定什么是最佳选择。我不得不承认，我在线性代数方面并不出色，尤其是在考虑算法优势时。任何帮助将不胜感激。(我现在在用C++工作) 最佳答案
我正在使用ublas::CompressedMatrix与UMFPACK(一种稀疏线性求解器)一起工作。因为我在做模拟，所以每次线性系统的构造都略有不同，可能涉及扩大/缩小系数矩阵和一些稀疏矩阵乘法。线性系统的规模在25k左右。即使有boost与UMFPACK一起工作的绑定(bind)补丁，我仍然需要不时更改矩阵，有时甚至计算非零值的数量也会很耗时(理想情况下，我必须初始化矩阵时给出非零值的数量)。此外，我使用ublas::range动态追加列/行。所以我的问题是:有什么有效的方法可以做到这一点吗？现在对我来说太慢了。转置一个维度为15k的矩阵花费将近6s并且附加大约12k行很快(因为
尝试调整boostspiritx3calc示例以解析可以将函数作为参数的函数。但是它不编译。namespaceclient{namespaceast{structts;structfnc;typedefboost::variant>node;structts{unsignedintid;};structfnc{std::vectorid;std::vectorargs;};}}BOOST_FUSION_ADAPT_STRUCT(client::ast::ts,(unsignedint,id))BOOST_FUSION_ADAPT_STRUCT(client::ast::fnc,(std
