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http://bitbucket.org/eigen/eigen/get/3.3.7.tar.gz (版本更新)

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简介:
该链接指向Eigen库3.3.7版本的源代码存档。Eigen是一个C++模板库,专注于线性代数、矩阵和向量运算等。此版本带来了性能改进与新特性。 Eigen是一个高层次的C++库,支持线性代数、矩阵和向量运算以及数值分析及其相关算法的有效实现。从3.1.1版本开始,Eigen遵循MPL2许可协议,并且是开源的。

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  • http://bitbucket.org/eigen/eigen/get/3.3.7.tar.gz
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    该链接指向Eigen库3.3.7版本的源代码存档。Eigen是一个C++模板库,专注于线性代数、矩阵和向量运算等。此版本带来了性能改进与新特性。 Eigen是一个高层次的C++库,支持线性代数、矩阵和向量运算以及数值分析及其相关算法的有效实现。从3.1.1版本开始,Eigen遵循MPL2许可协议,并且是开源的。
  • Eigen-3.3.7.tar.gz
    优质
    Eigen-3.3.7.tar.gz是C++数学库Eigen版本3.3.7的源代码压缩文件,包含矩阵、向量运算等工具,适用于各种平台。 在Ubuntu系统上安装的Eigen源码库可以直接解压使用。根据网上的教程介绍,这个版本是3.3.7,并非最新版本。由于Ceres 1.14只能支持Eigen 3.3.3到3.3.7之间的版本,因此需要选择合适的Eigen版本进行安装。
  • C++中的Eigen库:Eigen-3.3.7
    优质
    Eigen是C++中一个开源的数学库,用于线性代数运算。版本Eigen-3.3.7提供了高效的矩阵和向量操作支持,适用于各类工程与科学计算领域。 去官网下载目前最新版的Eigen库。官网链接:http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page#Download
  • Eigen-3.3.7.zip
    优质
    Eigen-3.3.7是一款高效能的C++模板库,专注于线性代数运算、矩阵和向量操作。此版本提供了稳定且优化的数学函数实现,适用于各类计算密集型应用开发。 官方网站上下载的文件我已经解压并重新压缩为zip格式。解压后可以找到安装教程来使用它。这个Eigen库适用于Visual Studio 2017中的C++项目配置。
  • Eigen 3.3.7的安装包
    优质
    Eigen 3.3.7版本的安装包包含了C++数学库Eigen的最新更新,适用于开发需要线性代数、几何和多项式计算的应用程序。 Eigen 3.3.7版本的安装包可以提供给需要的用户。
  • Eigen-3.2.10.tar.gz
    优质
    Eigen-3.2.10是一款高效能的C++模板库,专注于线性代数运算如矩阵和向量操作。此版本提供了稳定且优化的数学函数实现,适合各类科学计算需求。 Eigen 3.2的源码文件可以通过CMake编译安装。在编译安装ceres的过程中可能会遇到与Eigen 3.3冲突导致的编译错误,在这种情况下可以下载并安装Eigen 3.2,以覆盖现有的Eigen 3.3版本来解决问题。
  • Eigen-3.4.0.tar.gz
    优质
    Eigen-3.4.0.tar.gz 是 C++ 数学库 Eigen 3.4.0 的源代码压缩包,包含线性代数、几何及相关的数学运算功能。 百度无人车Appollo依赖库eigen版本3.4.0可以编译安装。
  • Eigen-3.2.9.tar.gz
    优质
    Eigen-3.2.9.tar.gz是C++数学库Eigen版本3.2.9的源代码压缩包,包含矩阵、向量运算等线性代数操作。 Eigen库是一个开源的C++模板库,专注于处理线性代数问题如矩阵运算、向量操作及数值解法。它提供了一个高效且简洁易用的应用程序接口(API),在科学计算、图形处理以及机器学习等领域得到了广泛应用。 Eigen的核心优势在于其性能优化和内存管理能力,能够直接在原始内存中进行运算而无需额外的数据拷贝,从而提高了运行速度。该库设计灵活,并支持多种矩阵与向量类型,包括固定尺寸及动态尺寸的数组等;还提供了各种操作符重载功能,使得矩阵和向量的操作如同普通C++数组一样直观。 另一个引人注目的特点是Eigen采用了表达式模板机制。这种技术允许延迟计算,在实际执行运算前不会立即生成中间结果而会构建一个表示该运算的表达式树。这可以有效减少临时对象创建,并提高程序效率,例如在进行`A*B+C`这样的运算时,直到最终赋值或进一步操作才真正完成计算。 除了基本线性代数功能外,Eigen还提供了求逆、特征值分解、LU和QR分解等常见矩阵运算方法及解决线性方程组与最小二乘问题的算法。这些对于科学计算及工程应用非常实用。 在实际编程中,Eigen与其他C++库如OpenCV、Blas、Lapack具有良好的兼容性;可以方便地将Eigen类型的矩阵转换为其他库中的类型进行混合运算,并支持多线程以利用并行化工具提高效率。 使用时需要注意以下几点: 1. 尽量用常量表达式和静态断言确保矩阵与向量的维度正确。 2. 注意内存对齐问题,特别是当Eigen对象作为类成员变量时可能需要手动指定对齐方式避免性能损失。 3. 熟悉Eigen的错误处理机制,它通常通过断言来检测潜在错误而非抛出异常。 总之,对于C++开发者来说,Eigen库是解决线性代数问题的强大工具。它的高效、易用和灵活性使其在众多领域内都有广泛应用;深入理解和熟练使用该库可以帮助编写更高效的代码并有效应对复杂的数值计算挑战。
  • CMake 3.5.1与Eigen 3.2.8的最
    优质
    简介:本文介绍了CMake 3.5.1和Eigen 3.2.8两个软件库的最新版本,提供了它们的功能更新、改进及安装配置说明。 Cmake 3.5.1 和 Eigen 3.2.8(截至2016年的最新版本)可用于SDM算法。
  • Eigen 3.4 相关文档 eigen.3.4.zip/eigen-doc.tar.bz2/tar/tar.bz2
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    本资源提供Eigen 3.4版本的相关文档压缩包,包括详细的API参考、教程和示例代码,帮助开发者快速掌握并高效使用该库。 Eigen 3.4 相关文档包括 eigen.3.4.zip、eigen.3.4.tar 和 eigen.3.4.tar.bz2 文件,还有 EigenChineseDocument-master.zip 包含了中文文档。在使用 Eigen 矩阵时,如果需要移除某一行或某一列,可以采用相应的方法来实现 remove one column or row 的操作。