一、理论什么是混淆矩阵？其实就是把所有类别的预测结果与真实结果按类别放置到了同一个表里，在这个表里我们可以清楚地看到每个类别正确识别的数量和错误识别的数量。混淆矩阵在什么情况下最好呢？答案是类别不平衡时。混淆矩阵是除了ROC曲线和AUC之外的另一个判别分类好坏程度的方法。TP=TruePositive=真阳性（真实为0，预测为0，即将正类预测为正类）FP=FalsePositive=假阳性（真实为1，预测为0，即将负类预测为正类）FN=FalseNegative=假阴性（真实为0，预测为1，即将正类预测为负类）TN=TrueNegative=真阴性（真实为1，预测为1，即将负类预测为负类）针对
我正在引用thisone写这个问题我昨天写的。在一些文档之后，我似乎很清楚我想做的事情(以及我认为可能的事情)几乎是不可能的，如果不是根本不可能的话。有几种实现它的方法，由于我不是经验丰富的程序员，我问你会选择哪一种。我再次解释了我的问题，但现在我有一些解决方案可以探索。我需要什么我有一个Matrix类，我想实现矩阵之间的乘法，这样类的使用非常直观:Matrixa(5,2);a(4,1)=6;a(3,1)=9.4;...//Andsoon...Matrixb(2,9);b(0,2)=3;...//Andsoon...//AfterawhileMatrixi=a*b;我昨天有什么此刻我重
在doc,他们说Wedecidedtousenooperatoroverloadingfor...他们为这些提供了prod。但为什么？有什么好的理由吗？我喜欢做matrix*vector(和大多数其他语言一样)。我想了解为什么他们没有重载此运算符以了解为什么自己做可能是个坏主意。或者，如果我自己重载，它们不会有任何缺点吗？ 最佳答案 可能是因为op*在其他语言中，例如使用Python中的Numpy，将始终是元素明智的。如果一个元素是矩阵而另一个元素是vector，它将尝试广播缺失维度中的所有元素。
GPU在通用中的使用现在很普遍。最基本的是，矩阵乘法是OpenCL教程中的第一个。而不是针对特定的gpu编写代码和内核代码。是否可以从MKL之类的库中调用它们。Arrayfire在那里但不是免费的。我正在尝试将我的模拟软件移植到具有MatrixMul、LU分解、FFT等的GPU。我正在为这些寻找健壮的代码，而不是从头开始编写它们。我已经有了一个可用的matmulopencl程序，但只是缺乏将它与我的代码集成的知识。下一步我正在尝试使用LU，是否有任何LU代码可以帮助我。 最佳答案 查看ViennaCLhttp://viennacl.
我的问题“应该”很简单，但我仍然无法解决。我目前从事的项目需要一些繁重的计算(用C++完成)和一些模拟后数据分析(用Python完成)。但是，现在我正在更改主要算法，我将需要在C++和Python之间来回“循环”一些计算。也就是说，我需要在C++和Python之间来回移动一个double矩阵。在C++中，数据矩阵是一个“gsl_matrix”对象，而在Python中，相同的矩阵被实现为“numpy数组”。此刻，我正在运行我的C++代码，将矩阵保存到文件，从Python中读取它，将它写回文件，然后在C++中再次打开它以进行进一步计算。因为这是非常低效的，我想问问是否有人可以给我一个例子，
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
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()
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
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。
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=
