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在Win10和VS2017环境中成功编译的Ceres库及其依赖库（Eigen、gflags、glog、SuiteSparse等）的版本信息...

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简介：
本文档提供了在Windows 10系统及Visual Studio 2017环境下，Ceres Solver与相关依赖库（如Eigen, gflags, glog, SuiteSparse等）的详细编译说明和兼容版本信息。 经过长时间的努力，在Windows 10系统上使用Visual Studio 2017成功编译了Ceres库的最终版本。该版本采用的是ceres-solver-1.14.0，以及Eigen3.3.7等不同版本（包括Eigen3.3.8, Eigen3.2.10等），并且包含了配置环境的相关文档和参考资料。

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  • 在Win10和VS2017环境中成功编译的Ceres库及其依赖库（Eigen、gflags、glog、SuiteSparse等）的版本信息...
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    本文档提供了在Windows 10系统及Visual Studio 2017环境下，Ceres Solver与相关依赖库（如Eigen, gflags, glog, SuiteSparse等）的详细编译说明和兼容版本信息。 经过长时间的努力，在Windows 10系统上使用Visual Studio 2017成功编译了Ceres库的最终版本。该版本采用的是ceres-solver-1.14.0，以及Eigen3.3.7等不同版本（包括Eigen3.3.8, Eigen3.2.10等），并且包含了配置环境的相关文档和参考资料。
     
  • Win10下使用VS2019、CMake及依赖库（Ceres、Eigen、GFlags、GLog和SuiteSparse）进行编译配置
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    本教程详细介绍在Windows 10环境下，利用Visual Studio 2019与CMake构建C++项目，并配置包括Ceres、Eigen、GFlags、GLog及SuiteSparse在内的多个第三方库。适合需要进行复杂数学计算和优化问题求解的开发者参考学习。 最近在学习ceres库的时候遇到了一些问题。之前使用的是vs2017进行编译的，昨天测试时发现用vs2019无法直接运行，于是重新用了vs2019来编译了ceres、eigen、gflags、glog和suitesparse这几个库的源码。整个过程花费了一天时间才成功完成，确实挺不容易的。希望以后不会再遇到难于编译的第三方库。这次经历之后，我决定今后不再自己编译这些库了。
     
  • glog和gflags在Windows中的预编译库
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    本文介绍了如何在Windows环境下获取并使用Google的Glog和Gflags两个项目的预编译版库文件，并简述了它们的功能与应用场景。 在Windows平台上使用glog和gflags这两个开源项目时，可以利用它们提供的预编译库。这些库包含了静态库（LIB）和动态链接库（DLL），可以直接引用并用于开发工作。我使用的编译器是VS2017自带的默认64位编译器（VS15Win64）。需要注意的是，所提供的库均为适用于Windows 64位系统的版本。
     
  • WIN10+VS2017编译的Ceres库（含Release和Debug版）
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    本简介提供关于在Windows 10操作系统及Visual Studio 2017环境下构建Ceres Solver库的方法与步骤，涵盖如何生成适用于Release和Debug模式下的版本。 包内包含ceres库的几个源码文件，包括ceres solver、eigen、gflags、glogs等库，并且在win10+vs2017平台上编译好了include和lib文件，提供Release版本和Debug版本。已测试确认所有内容均可正常使用。
     
  • SuiteSparse在VS2017中的库版本
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    本简介探讨了如何在Visual Studio 2017环境下配置和使用SuiteSparse线性代数库的不同版本，提供详细的安装步骤与注意事项。 SuiteSparse是一个知名的开源软件库，专门用于解决大型稀疏矩阵问题，在科学计算、工程设计、数据分析等领域有着广泛的应用。VS2017库指的是使用Microsoft Visual Studio 2017编译的SuiteSparse库，这使得该库能够与Windows平台上的C++开发环境无缝集成。 SuiteSparse包含多个子模块，每个子模块都针对不同的稀疏矩阵操作进行了优化： 1. **UMFPACK**：这是一个高效的无模式 multifrontal 方法求解器，用于解决线性方程组Ax=b，其中A是稀疏的。UMFPACK可以处理非对称和对称矩阵，并提供了自动符号分解和数值分解功能。 2. **COLAMD**：这是一种列主序选择算法，用于将稀疏矩阵重新排列为更利于求解的形式。这种排序算法对于提高UMFPACK和其他求解器的性能至关重要。 3. **AMD**：这是一种行主序选择算法，与COLAMD类似，但专注于行而不是列。AMD常用于预处理步骤，帮助减少计算复杂度。 4. **CAMD**：这是一种考虑了矩阵条件数的列主序选择算法，有助于改善数值稳定性。 5. **CCOLAMD**：这是一种同时考虑列主序和条件数的算法，适用于带有复杂结构的稀疏矩阵。 6. **CHOLMOD**：这是SuiteSparse中的一个高效Cholesky分解器，支持对称正定和一般稀疏矩阵的分解。它采用了最新的技术，如动态链表管理和超对角线块处理。 7. **SPQR**：此模块提供了一个通用的QR分解器，可以处理对称、反对称、Hermitian、一般稀疏矩阵以及带有多个右端向量的问题。 8. **sparsetools**：这个模块包含了一系列基本的稀疏矩阵操作函数，如矩阵乘法、添加和缩放等，为其他模块提供底层支持。 9. **GraphBLAS**：SuiteSparse还包含了对图代数（GraphBLAS）标准的实现，这是一套用于处理稀疏图形和矩阵运算的接口，可以实现高效的并行和分布式计算。 在使用SuiteSparse的VS2017库时，开发者需要注意以下几点： 1. **配置环境**：确保Visual Studio 2017已安装，并设置好必要的编译选项，如链接器设置和库路径。 2. **头文件和库文件**：正确地包含SuiteSparse的头文件，并链接相应的库文件，以便在项目中使用其功能。 3. **依赖项**：SuiteSparse可能依赖于其他库，例如BLAS（基础线性代数子程序）和LAPACK（线性代数包），确保这些库也已正确配置。 4. **错误处理**：理解和适当地处理SuiteSparse可能返回的各种错误代码和状态，以确保程序的健壮性。 5. **性能优化**：根据具体应用选择合适的子模块和算法，以实现最佳性能。这可能需要进行一些预处理或后处理步骤来充分利用SuiteSparse的功能。 6. **文档查阅**：SuiteSparse的官方文档详细介绍了每个模块的使用方法和注意事项，是学习和调试的重要资源。 通过理解和利用其丰富的功能，SuiteSparse的VS2017库为Windows平台上的C++开发者提供了一套强大的工具，用于高效处理稀疏矩阵问题。
     
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    本文章详细介绍在Windows 10 64位操作系统下编译Ceres-Solver库的过程与技巧，包括必要的环境配置、依赖项安装以及解决常见问题的方法。 ceres-solver-1.14.0、eigen-3.3.7、gflags-master 和 glog-master 这些软件包可以一起使用。
     
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