如何计算Eigen中vector的绝对值？由于显而易见的方式Eigen::VectorXfv(-1.0,-1.0,-1.0,-1.0,-1.0,-1.0,-1.0);v.abs();//Computeabsvalue.不起作用。 最佳答案 对于Eigen3.2.1，使用p.abs();的方式与使用p.normalize的方式相同，会导致编译器错误error:nomembernamed'abs'in'Eigen::Matrix'p.abs();~^所以Eigen中的vector只不过是一种矩阵类型。要计算Eigen中矩阵的绝对值，可以
我缩短的简化类如下所示:classA{public://...methodA();methodB();protected:mutableboost::mutexm_mutex;sometype*m_myVar;}A::methodA(intsomeParam){boost::mutex::scoped_lockmyLock(m_mutex);m_myVar->doSomethingElse();}A::methodB(intsomeParam){boost::mutex::scoped_lockmyLock(m_mutex);m_myVar->doSomething();this->m
据我了解，std::scoped_allocator_adapter提供一种控制机制，用于指定单独哪个分配器将由容器、其元素、其元素的元素等使用，假设元素本身是容器。也就是说，我无法理解std::scoped_allocator_adapter的语义.BjarneStroustrup在TheC++ProgrammingLanguage,section34.4.4,pg中提供了以下4个示例。1001(在接下来的问题中，我将它们称为Example-1、Example-2等。):Wehavefouralternativesforallocationofvectorsofstrings://v
标准N3242(C++11草案)和N3797(C++14draft)两者有相同的段落。§3.5Programandlinkage[basic.link]¶6Thenameofafunctiondeclaredinblockscopeandthenameofavariabledeclaredbyablockscopeexterndeclarationhavelinkage.Ifthereisavisibledeclarationofanentitywithlinkagehavingthesamenameandtype,ignoringentitiesdeclaredoutsidethei
是否可以像在Matlab中那样在Eigen中屏蔽数组？有点像ArrayXdarrayA=ArrayXd::Random(10,5);ArrayXimask=ArrayXi::Zero(arrayA.rows(),arrayA.cols());mask=arrayA>5;ArrayXdarrayB=arrayA(mask)其中arrayB是包含arrayA的所有且仅包含元素的行vector>5我可以找到类似的请求，但在2011年之后找不到任何更新的答案(https://forum.kde.org/viewtopic.php?f=74&t=98382、https://forum.kde.o
我正在尝试一个简单的程序来打印steady_clock的时间戳值，如下所示:#include#includeusingnamespacestd;intmain(){cout(steady_clock::now().time_since_epoch()).count();cout但是每当我像这样编译时g++-oabcabc.cpp，我总是会遇到错误:Infileincludedfrom/usr/include/c++/4.6/chrono:35:0,fromabc.cpp:2:/usr/include/c++/4.6/bits/c++0x_warning.h:32:2:error:#er
在MATLAB中，从矩阵/数组(称为logicalindexing)中切出满足某些条件的值是很常见的。vec=[12345];condition=vec>3;vec(condition)=3;我如何在Eigen中执行此操作？到目前为止，我有:Eigen::Matrixcondition=vec.array()>3; 最佳答案 尝试this:#include#includeintmain(){Eigen::MatrixXim(1,5);m3).select(3,m);std::cout 关
我目前正在玩c++11lambda，发现了一个我无法理解的例子。根据标准:Alambda-expressionwhosesmallestenclosingscopeisablockscope(3.3.3)isalocallambdaexpression;anyotherlambda-expressionshallnothaveacapture-listinitslambda-introducer所以，我创建了一个简单的例子:inta=10;autox=[a]{return1;};intmain(){intk=5;autop=[k]{returnk;};return0;}ideone中的
我正在实现谱聚类算法，我必须确保矩阵(拉普拉斯矩阵)是半正定矩阵。检查矩阵是否为正定矩阵(PD)就足够了，因为可以在特征值中看到“半”部分。矩阵非常大(nxn，其中n是几千的数量级)所以特征分析很昂贵。Eigen中是否有任何检查在运行时给出bool结果？如果矩阵不是PD，Matlab可以通过抛出异常来使用chol()方法给出结果。遵循这个想法，Eigen返回一个结果而不提示LLL.llt().matrixL()，尽管我期待一些警告/错误。Eigen也有方法isPositive，但由于bug它不适用于具有旧Eigen版本的系统。 最佳答案
我有一个旋转矩阵rot(Eigen::Matrix3d)和平移vectortransl(Eigen::Vector3d)我希望它们一起进行4x4变换矩阵。我只是为了我的生活无法弄清楚如何在Eigen中做到这一点。我认为仿射可以以某种方式使用，但我不明白它是如何工作的。基本上我想要Howtranslationamatrix(4x4)inEigen?的组合和MultiplyingTransformandMatrixtypesinEigen我的代码(无法编译，因为我不明白仿射的工作原理)如下所示:Eigen::Affine3dr(rot);Eigen::Affine3dt(transl);E
