Eigen 库的安装 1. Visual Studio 2017 安装 eigen 库 1.1 下载 eigen 库 1.2 配置 1.3 运行测试 1....Visual Studio 2017 安装 eigen 库 1.1 下载 eigen 库 eigen官网下载地址 找到自己需要的版本下载,我下载的是3.3.9,箭头指向的 zip。...解压缩得到文件eigen-3.3.9,放到自己想放置的路径下(后面会引用此处的路径)。 1.2 配置 在VS 2017中新建一个空项目,取名为“eigen_demo”。...输入以下测试代码(官方测试代码): #include #include using namespace Eigen; using namespace std...再次打开此页面,链接器 -> 常规 -> 附加库目录,将路径“\Eigen 库\eigen-3.3.9”再次添加,点击确定。
Eigen 是开源的C++线性代数库,常用在计算机图形学中,之前我们记录了安装使用方法,本文记录常用功能使用方法。...动态矩阵、静态矩阵 Eigen 在编译期间确定尺寸的矩阵为静态矩阵,运行期间确定尺寸的为动态矩阵(数据类型中带有X) 选用原则: 对于非常小尺寸的矩阵,尽可能使用固定尺寸,特别是小于(大约)16的尺寸...,使用固定尺寸对性能非常有益,因为它允许 Eigen 避免动态内存分配和展开循环; 对于小尺寸在内部,一个固定大小的特征矩阵只是一个普通的数组。...对于较大尺寸,或者在必须使用动态尺寸的地方,尽量使用动态尺寸。当矩阵尺寸大于(大约)32时,静态矩阵的性能收益变得可以忽略,而且对于动态矩阵,Eigen 更倾向于尝试使用 SIMD 指令集加速运算。...模板类 Eigen 中有几个基础数据结构模板类 Matrix类 所有矩阵和向量都是Matrix模板类的对象,Matrix类有6个模板参数,主要使用前三个,剩下的使用默认值。
#Eigen的安装 下载Eigen以后直接引用头文件即可,需要的头文件如下 Eigen支持的编译器类型 GCC, version 4.4 and newer....基本类型的使用 ****************************/ int main( int argc, char** argv ) { // Eigen 中所有向量和矩阵都是Eigen... Eigen::Matrix3d matrix_33 = Eigen::Matrix3d::Zero(); //初始化为零 // 如果不确定矩阵大小,可以使用动态大小的矩阵...Eigen::Matrix matrix_dynamic; // 更简单的 Eigen::MatrixXd...<< "Eigen values = \n" << eigen_solver.eigenvalues() << endl; cout << "Eigen vectors = \n" << eigen_solver.eigenvectors
Eigen 矩阵定义 复制代码 #include Matrix A; // Fixed rows and cols...基础使用 复制代码 // Basic usage // Eigen // Matlab // comments x.size() // length(x...复制代码 Eigen 特殊矩阵生成 复制代码 // Eigen // Matlab MatrixXd::Identity(rows,cols)...P : Q) 复制代码 Eigen 矩阵化简 复制代码 // Reductions. int r, c; // Eigen // Matlab R.minCoeff().../Geometry> Eigen 矩阵类型转换 复制代码 Type conversion // Eigen // Matlab A.cast<double
Eigen采用源码的方式提供给用户使用,在使用时只需要包含Eigen的头文件即可进行使用。...列的子矩阵,返回该子矩阵组成的临时矩阵对象,原矩阵的元素不变; (5)、向量的块操作: 获取向量的前n个元素:vector.head(n); 获取向量尾部的...f=74 Eigen用源码的方式提供给用户使用,在使用时只需要包含Eigen的头文件即可进行使用。...这些不影响你的使用,它只是为了方便Eigen的优化。 2、求矩阵的转秩、共轭矩阵、伴随矩阵。...也为它单独提供了一些简化的块操作,如下三种形式: 获取向量的前n个元素:vector.head(n); 获取向量尾部的n个元素:vector.tail(n);
Eigen库使用指南 1.模块和头文件 Core #include,包含Matrix和Array类,基础的线性代数运算和数组操作。...Eigen #include,包含Dense和Sparse。 2....Matrix类 所有矩阵和向量都是Matrix模板类的对象,Matrix类有6个模板参数,主要使用前三个,剩下的使用默认值。...混淆问题 使用eval()函数解决把右值赋值为一个临时矩阵,再赋给左值时可能有造成的混淆。...noalias() 混淆出现时,可以使用eval()和xxxInPlace()函数解决 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。
Vector3d 定义为 Matrix 对于动态大小的类型,在编译时不指定行数和列数,使用Eigen::Dynamic。...通过定义EIGEN_NO_DEBUG 或 NDEBUG,取消断言。 通过使用coeff()和coeffRef(),来取消检查。...<< 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9; cout << m << endl; return 0; } 使用逗号和子矩阵,初始化矩阵。...尽管看起来很复杂,但实际上编译时已经优化。...all() 和 any()在使用逐元素操作时,非常有用。
php尾部逗号的使用 说明 1、在参数、元素、变量列表结尾,追加尾部逗号。 有时我们在数组内以及函数调用(尤其是可变参函数)时需要传递大量元素,若是漏掉一个逗号,便会报错。...2、这个特性已经允许在数组内使用,并且从PHP 7.2开始,分组命名空间语法也开始支持尾部逗号。...实例 use Foo\Bar\{ Foo, Bar, }; $foo = [ 'foo', 'bar', ]; 以上就是php尾部逗号的使用,希望对大家有所帮助。
有份英文的Eigen使用手册,简要整理一下 安装 $ cd ~ $ git clone https://github.com/eigenteam/eigen-git-mirror Eigen所有的文件都是...h文件,只需include即可使用, 但是要告诉编译器它在哪个位置。...$ sudo ln -s /usr/local/include ~/eigen-git-mirror/Eigen 使用 #include 创建新矩阵的时候如下 Matrix3f...Vector和矩阵用法类似,参考Eigen使用手册 平移和旋转 # include # include # include <...更多的使用方法请参考 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/183727.html原文链接:https://javaforall.cn
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Eigendecomposition的概念可见https://en.wikipedia.org/wiki/Eigendecomposition_of_a_matrix 这里贴一段厄米矩阵的代码,见https://eigen.tuxfamily.org...1 #include 2 #include 3 using namespace std; 4 using namespace Eigen...= Success) 14 { 15 cerr<<"Eigen solver failed."
#include "mainwindow.h" #include #include "eigen3/Eigen/Core" #include "eigen3/...Eigen/Dense" #include #include int main(int argc, char *argv[]) { QApplication a...) << std::endl; //弧度求正弦 std::cout <<"sin radian:"<< std::sin(radian/2.0) << std::endl; //定义一个vector Eigen...::Vector3f v1(1.0f,0.0f,0.0f); std::cout <<"Vector3f:" << v1 << std::endl; Eigen::Vector3f v2(0.0f,1.0f...::Matrix3f m = Eigen::Matrix3f::Identity();//生成一个单位矩阵 std::cout <<"Matrix3f Identity:"<< m << std::endl
---- @TOC ---- 本文的大概内容: HashMap优化使用 不能用==判断或者可能有哈希冲突时,尽量减少长度,一旦冲突也会少用点时间。...concurrentHashMap或迭代器Iterator遍历删除,当遍历Map需要删除的时候,不可以for循环遍历,否则会产生并发修改异常CME,只能使用迭代器iterator.remove()来删除元素...,或者使用线程安全的concurrentHashMap来删除Map中的元素。...使用的时候最好估算存储的大小,如果初始桶为16,等到满16个元素才扩容,某些桶里可能就有不止一个元素了。...使用IntObjectHashMap,HashMap的结构是 Node[] table; Node 下面有Hash,Key,Value,Next四个属性。
博主:java_wxid 社区:幕后大佬 @TOC 本文的大概内容: HashMap优化使用 不能用==判断或者可能有哈希冲突时,尽量减少长度,一旦冲突也会少用点时间。...concurrentHashMap或迭代器Iterator遍历删除,当遍历Map需要删除的时候,不可以for循环遍历,否则会产生并发修改异常CME,只能使用迭代器iterator.remove()来删除元素...,或者使用线程安全的concurrentHashMap来删除Map中的元素。...使用的时候最好估算存储的大小,如果初始桶为16,等到满16个元素才扩容,某些桶里可能就有不止一个元素了。...使用IntObjectHashMap,HashMap的结构是 Node[] table; Node 下面有Hash,Key,Value,Next四个属性。
本节引言: 上一节中我们学习了如何来使用一个ListView以及自定义一个简单的BaseAdapter,我们从代码中可以看出比较重要的两个方法:getCount()和getView(),界面上有多少列就会调用多少次...所以学习ListView的优化很重要,而本节针对的是BaseAdapter的优化,优化的两点有,复用convertView 以及使用ViewHolder重用组件,不用每次都findViewById,我们具体通过代码来体会吧...ViewHolder类来对这一部分进行性能优化!...Holder的时候,类只需加载一次,如果只是使用了一次,加不加也没所谓!...()的调用如果你有其他关于BaseAdapter优化的建议欢迎提出,谢谢
5)快速可视化:各种可视化功能也可用于可视化分析优化结果。 在开始本教程之前,我们必须了解一些 Optuna 术语和约定。...Optuna 术语 在 Optuna 中,有两个主要术语,即: 1) Study:整个优化过程基于一个目标函数,即研究需要一个可以优化的函数。 2) Trial:优化函数的单次执行称为trial。...Optuna 完成的每个超参数调整项目都从一个目标函数开始,我们必须在其中决定优化所依据的指标。...做“学习”,优化! 在使用“trial”模块定义目标函数并找到超参数后,我们都准备好进行调整了。 只需 2 行代码,所有的超参数调优就可以完成了!...然后我们学习了如何使用 Optuna 的可视化并使用它们来评估和选择最佳超参数。
区别则在于:在3d-2d位姿估计过程中,我们做了一次显式的非线性优化,即构建图模型使用g2o库进行优化操作。...即便2d-2d中使用的findEssentialMat函数内部会有最小二乘求解过程,以及3d-2d中使用的solvePnP或solvePnPRansac内部会有最小二乘与随机选点剔除错误姿态等优化过程,...我们还是希望使用一次图优化处理来最大程度地优化位姿估计。...此时由3d-3d信息点构造的最小二乘问题也就是使用使用非线性优化法求解ICP的过程。 下面我们来看一下ICP求解函数pose_estimation_3d3d。...最终,调用写好的BA函数,按照图优化模型定义好节点与边,进行最小二乘求解。在这里展示一下程序运行结果: ? 在进行BA优化后,求解得到的R、t使用几组特征点的相机坐标进行验算,即验证 ?
程序: //利用cloudScanEndInd将每条线分成六块,每块使用sort排序,并从最平缓的4个点录入laserCloudplane,录入后对周围点作不选取的标志 for(int i=0;i<16...,上次数据集只采用面优化结果,本次数据集棱+面优化结果,本次数据集只面优化结果。...这里第二张图为进行点排序筛选的效果,从左到右,从上到下依次是上次数据集采用棱+面优化结果,上次数据集只采用面优化结果,本次数据集棱+面优化结果,本次数据集只面优化结果。...成面则进行优化。...这种帧对全图的匹配耗时巨大,应该使用当前帧匹配前一定数量的帧(匹配前200帧大概只要几毫秒,这和0.4的降采样有关),之后引入闭环检测,计划使用LIO_SAM的简单位姿欧拉距离求临近帧再icp的方式解决
二、解决过程 拆分集群 对于存在明显分界线的业务,可以按照业务、地域使用不同集群,这种拆分集群的思路是非常靠谱的。...Elasticsearch官方建议使用小而美的集群,避免巨无霸式的集群,我们在实际使用过程中对这一点也深有体会。...分片分配流程优化 默认情况下,ES在分配分片时会考虑分片relocation对磁盘空间的影响。在分片数较少时,这个优化处理的副作用不明显。...但随着单机分片数量的上升,这个优化处理涉及的多层循环嵌套过程耗时愈发明显。...这是我们后续在分片使用方面的优化工作,通过直接优化分片均衡策略,更优雅的解决上述问题。如果大家有分片使用方面的问题 或 经验,欢迎一起交流讨论!
所以说就算你没有使用 ViewHolder,你的 item 还是会被复用,不同的是他会重新进行 findViewById 的操作。 ...从Cache 中拿到的缓存可直接进行使用,无需重新创建可绑定数据。...每看到一次,这个方法就会执行一次 7,你可能不知道的 RecyclerView 性能优化策略 不要在 onBindViewHolder 方法中创建点击事件 在创建 ViewHolder 的时候创建...看一下案例即可清楚,如下: 默认的刷新 使用 Diff 之后 通过上面的图可以看到,使用 Diff 之后可以看到明显的动画痕迹。...如果在列表差异很大的时候计算 diff 使用 Thread 将 DiffResult 发送到主线程 使用 RxJava 将 calculateDiff 操作放在后台线程 使用 Google 提供的 AsyncListDiffer
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