我正试图在我的Ubuntu22.04LTS计算机上安装R软件包brms。我的R版本是4.2.2,我使用的是RStudio RStudio 2022.07.2“斑点Wakerobin”。
安装了rstan,我已经成功地验证了安装。我的斯坦版本是2.21.0。
当我尝试在brms中安装RStudio时,输出如下:
> install.packages("brms")
Installing package into ‘/home/iplank/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.2’
(as ‘lib’ is unspecified)
also in
在我的项目中,我使用了用于线性代数的特征C++库和只使用的,当我为ARM霓虹灯打开向量化标志(mfpu=neon -mfloat=softfp)时,我会得到编译器错误。我不明白出了什么问题。我是否需要在艾根图书馆中为ARM霓虹灯启用任何预处理指令?
main.c
#include<iostream>
#include <Eigen/Core>
// import most common Eigen types
using namespace Eigen;
int main(int, char *[])
{
Matrix4f m3;
m3 <&
在我的项目中,我使用了线性代数的特征C++库。当我打开ARM霓虹灯的矢量化标志(-mfpu=neon -mfloat=softfp)时,我会得到一个编译器错误--没有这样的文件或目录。
我无法理解出了什么问题,这个位/c++config.h是什么?我该怎么做才能解决这个问题?
维克拉姆
main.c
#include<iostream>
#include <Eigen/Core>
// import most common Eigen types
using namespace Eigen;
int main(int, char *[])
{
Matrix
我已经在Eclipse中的C++项目中包含了头文件。当我尝试构建时,我得到了这个错误:
Symbol 'Eigen' could not be resolved Semantic Error
据我所知,这是一个链接器错误,但Eigen是一个仅包含头文件的项目,因此没有可以链接的库。抛出错误的代码遵循他们提供的基本教程,令人不快的代码片段如下所示:
#include <Eigen/Dense>
using namespace Eigen;
我做错了什么?如果有帮助,我将在Linux上运行此程序。谢谢。
我正在尝试使用clion ins linux设置一个项目,但是当导入它时,我得到一个错误,因为无法找到eigen 3shell是作为环境模块(模块加载eigen3)安装的,事实上,当我使用linux Eigen3时,我可以编译这个项目。所以我怀疑我不得不告诉clion如何使用环境模块,这是我在web上找不到的。
在GPU支持下从源代码编译tensorflow时,我得到:
bazel build -c opt --config=cuda --verbose_failures //tensorflow/cc:tutorials_example_trainer
WARNING: Output base '/auto/homes/.cache/bazel/_bazel_/bd4752ce1a89280ab0ba7ef21866f7b1' is on NFS. This may lead to surprising failures and undetermined behavior.
WARN
我试图从64位Ubuntu 17.10中的C/C++源代码构建Tensorflow 1.4.0。我试着按照和中的说明使用Bazel,并将它们总结如下:
cd tensorflow
./configure
(select N for all the options)
bazel build --config=opt --cxxopt="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0" --local_resources 2048,.5,1.0 //tensorflow:libtensorflow_cc.so //tensorflow:libtensorflow_framew
tl;dr:当我以一种方式编译我的代码时,可执行文件运行得很快。当我使用makefile时,它会慢10倍(可执行速度,而不是编译时间)。
当我编译以下代码时(它使用了Eigen包):
#include <Eigen/Dense> // For matrix math
#include <iostream>
using namespace std;
using namespace Eigen;
// Loop an infinite number of times, computing dot products.
int main(int argc,
如何在Visual C++ 2010中安装特征库?我从下载了这个库
但我不知道如何在我的可视化C++上安装它。我想运行我下载的一个程序,它有以下内容:
#include <Eigen/Core>
using namespace Eigen;
我该怎么做呢?我试着在网上找,但我似乎弄糊涂了。有人能给我解释一下怎么做吗?
我安装了libeigen3-dev,以便使用特征3编译程序。当我包含一个文件(如Eigen/Dense )时,当我试图运行g++时,我得到了这个错误
user@office-debian:~/Documents/prog$ g++ src/main.cpp -MMD -std=c++11
In file included from src/main.cpp:9:0:
src/tdefs.h:16:23: fatal error: Eigen/Dense: No such file or directory
compilation terminated.
运行以下行很好:
g++ -I /us
这是我的第一篇文章,所以请温文点!
当我尝试在OSX 10.8.5中配置PCL1.7的安装时,我得到了似乎是cmake错误。出现18次的错误是:
Performing Test OpenMP_FLAG_DETECTED - Failed
然后在18次搜索OpenMP失败后:
Could NOT find OpenMP (missing: OpenMP_C_FLAGS OpenMP_CXX_FLAGS)
Not found OpenMP
我还收到一个红色错误(使用cmake GUI),指出:
CMake Error at cmake/Modules/FindEigen.cmake:25 (f
我正在尝试在MacOS上构建一个程序,该程序需要Eigen version <= 3.3.7,但我的brew install eigen版本是3.3.8。我访问了Eigen网站,但3.3.7源代码不再可用。有什么解决方法吗? 非常感谢! 更新:非常感谢,但我仍然对如何继续感到非常困惑。下面是安装详细信息和目录信息。 我要构建的程序源代码的目录如下所示: program
cmake
Cmakelist.txt
build 该程序具有以下说明: Create the build directory in the source tree root
mkdir build
在软件安装过程中,在安装本征3.2之后,我得到了这个cmake错误,有什么明确的建议来修正它吗?
-VirtualBox:~/ceres_build$ cmake . ../ceres-solver/ -DMINIGLOG=ON -DBUILD_TESTING=OFF -DBUILD_EXAMPLES=OFF
-- The C compiler identification is GNU 7.5.0
-- The CXX compiler identification is GNU 7.5.0
-- Check for working C compiler: /usr/bin/cc
-- Ch
在Ubuntu18.04上试图在R中安装(install.packages("OpenMx")) OpenMx时,我得到了以下错误。我不太熟悉C代码的编译,所以我要求你给我一点“哑巴”。
Installing package into ‘/home/adam/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.5’
(as ‘lib’ is unspecified)
trying URL 'https://cloud.r-project.org/src/contrib/OpenMx_2.12.1.tar.gz'
Content type 'a
我想下载并使用这个repo:()
我已经下载了这个回购,它的依赖性和他们的依赖性。一旦下载,我已经改变了CMakeList文件(按照指示)与新的位置的软件包,但当我尝试和'sudo make‘,它找不到软件包,也不会安装。
我在linux机器上。我下载了这些依赖项: ceres、common、g旗帜、rapidjson,并相信它们安装正确。在安装细分时,我遵循git指令,更改路径并运行cmake。当我使用'sudo‘时,我会得到错误:
In file included from subdivision/doosabin/doosabin_pyx.h:12:0,
我试图探索"solveInPlace()“函数的选项,同时在Eigen3.3.7中使用LLT来加快我的应用程序中的矩阵逆计算。我使用了下面的代码来测试它。
int main()
{
const int M=3;
Eigen::Matrix<MyType,Eigen::Dynamic,Eigen::Dynamic> R = Eigen::Matrix<MyType,Eigen::Dynamic,Eigen::Dynamic>::Zero(M,M);
// to make sure full rank