我正在为教程开发法线贴图实现，出于教学目的，我想将TBN矩阵传递给片段着色器(从顶点着色器)，这样我就可以将切线空间中的法线vector转换为世界-照明计算的空间。法线贴图应用于二维平面，其法线指向正z方向。但是，当我在平面的顶点着色器中计算TBN矩阵时(因此所有顶点的所有切线/副切线都相同)，显示的法线完全关闭。如果我将切线/副切线和法线vector传递给片段着色器并在那里构造TBN，它工作得很好，如下图所示(显示法线):这就是奇怪的地方。因为平面是平坦的，所以它的所有顶点的T、B和Nvector都相同，因此每个片段的TBN矩阵也应该相同(因为片段插值不会改变任何东西)。顶点着色器中

我目前正在围绕pthreads构建一个薄的C++包装器供内部使用。Windows和QNX都是目标，幸运的是pthreads-win32端口似乎工作得很好，而QNX符合我们实际目的的POSIX。现在，在实现信号量时，我点击了函数sem_post_multiple(sem_t*,int)这显然只在pthreads-win32上可用，但在QNX中缺失。顾名思义，该函数应该通过作为第二个参数给出的计数来增加信号量。据我所知，该函数既不是POSIX1b也不是POSIX1c的一部分。虽然目前对上述功能没有要求，但我仍然想知道为什么pthreads-win32提供该功能以及它是否有用。我可以尝试使用

给定一个固定大小的Eigen类型，比如说Eigen::Vector3d，为什么这个类型不是PoD？底层数据是一个包含3个double的数组，不需要非平凡的构造函数或析构函数。 最佳答案 在模板方面，很多位(取决于版本)在构造函数中进行，尽管是在编译时。虽然所有这些都在编译时进行评估并因此进行了优化，但仍然存在一个空的构造函数。如果您向POD类型添加一个空的构造函数，那么在使用std::copy时它也不会被memcpy。试试这个:#include#include#include#includestructnotpod{notpod()

我想知道您通常如何处理这种情况:我有一组实用函数。说..5..10个文件。从技术上讲，它们是静态库、跨平台-SConscript/SConstruct加上VisualStudio项目(不是解决方案)。这些实用函数用于多个小项目(15个以上，数量随着时间的推移而增加)。每个项目都有几个文件或整个库的拷贝，而不是指向一个中心位置的链接。有时项目使用一个文件，两个文件，有些使用一切。通常，实用函数作为每个文件和SConscript/SConstruct或VisualStudio项目(视情况而定)的拷贝包含在内。每个项目都有一个单独的git存储库。有时一个项目源自其他项目，有时则不然。您以随机

我是线程编程的新手，我有一个概念上的问题。我正在做矩阵乘法作为我类(class)的一个项目。但是，我在不使用线程的情况下执行此操作，然后使用线程为答案矩阵的每个单元格计算标量积，然后再次将第一个矩阵分成多个比例，以便每个线程都有相等的部分要计算。我的问题是标量乘积实现完成得非常快，这是我所期望的，但是第三个实现并没有比非线程实现更快地计算出答案。例如，如果它使用2个线程，它会在大约一半的时间内完成计算，因为它可以同时处理矩阵的两半，但事实并非如此。我觉得第三个实现有问题，我不认为它是并行运行的，代码如下。谁能直接告诉我这个？并非所有代码都与问题相关，但我将其包括在内以防问题不是本地的。

最近在看矩阵，顺路记录一下复习吧1.矩阵变换-平移向量矩阵转换在计算机图形学和游戏开发中起着非常重要的作用，它被广泛应用于以下几个方面：坐标变换：通过向量矩阵转换，可以实现物体在不同坐标系之间的变换，包括平移、旋转和缩放等操作。例如，在游戏中，通过将一个模型的顶点坐标乘以一个变换矩阵，可以实现该模型的移动、旋转和缩放。镜头变换：在计算机图形学中，相机（或镜头）的位置和方向对于视图的呈现至关重要。通过将相机的位置和方向与场景中的物体进行转换，可以实现正交投影或透视投影，从而获得不同的视角和观察效果。物体变形：通过应用变换矩阵，可以实现对物体的形态进行自由的变形。例如，在角色动画和变形动画中，通过

给定矩阵A和P，我需要计算“转置共轭”(不确定术语是什么)X=PATranspose(P)我在想最快的方法是for(inti=0;i但是这是O(n^4)，我也可以将其作为两个常规矩阵乘法来执行，所以两次O(n^3)。我是不是漏掉了什么，还是应该坚持使用两次乘法X=ATranspose(P)X=PX 最佳答案 如果您的目标是快速执行此操作，那么您不应该费心编写自己的矩阵乘法算法:使用诸如Eigen之类的库.确实存在比O(n^3)具有更好渐近时间复杂度的矩阵乘法算法，但也确实有许多人过于相信渐近时间复杂度。此外，根据使用大型矩阵的经验i

我不知道是否可以以及如何将二维double组映射到Eigen::Matrix。是否可以映射数组doubled[][]我收到的是double**p到Eigen::Matrix？虽然一维数组工作正常，但我无法映射p至Eigen::Map>.这可能吗？如何做到？尺寸n不是真正恒定的，但我可以接受硬编码大小。我尝试了几个版本，但没有一个有效。我认为以下应该有效(假设大小n为4)。Eigen::Map>p_OUTPUT(&p[0][0]);代码编译运行，但只有第一列的元素和第二列的第一个元素映射了正确的值。使用p[0]作为参数产生相同的结果。我试过的其他版本(例如没有&)没有编译。

我正在尝试在QTCreatorforWindows中测试我完成的库(微积分)。我已经创建了一个主文件，并在单独的文件中创建了一个类用于测试。如果我编译在http://www.boost.org/doc/libs/1_47_0/libs/test/doc/html/utf/user-guide/test-organization/manual-test-suite.html中找到的示例它有效，所以在http://www.boost.org/doc/libs/1_47_0/libs/test/doc/html/utf/user-guide/test-organization/manual-

例如，我有一个大小为10x10的矩阵M和一个长度为5的列矩阵ind我如何使用OpenCV在C++中将A(ind,:)分配给新矩阵B？下面是我在Matlab中的做法:A=[41833362214384318446492220341313423748431439332641302746254734093513283932413451064547464758384225254818157142238352348281038292846201633187133824484033483630831201494892381213242917]ind=[2;8;4;6;2]B=A(ind,:);B=