eigen

c++ vector类和 eigen库处理向量的区别列出代码举例C++ 标准库的 std::vector 和 Eigen 库处理向量的方式有所不同。std::vector 是一个通用的动态数组类，而 Eigen 库专门用于处理线性代数运算，如向量、矩阵运算。下面通过代码示例对比它们的区别。

风与铃的约定

2.2 视觉SLAM 实践：EigenEigen 是一个 C++ 开源线性代数库。它提供了快速的有关矩阵的线性代数运算，还包括解方程等功能。许多上层的软件库也使用 Eigen 进行矩阵运算，包括 g2o、Sophus 等。

西西弗Sisyphus

softmax 函数的多种实现方式包括纯C语言、C++版本、Eigen版本等flyfish先看这里Softmax函数介绍std::transform：用于计算每个元素的指数值，并存储在 expVals 中。使用并行执行策略可以提升计算效率。 std::reduce：用于并行求和，替代 std::accumulate。

Eigen::Isometry3d 的定义和用途刚体变换由旋转和平移两部分组成：刚体变换可以用一个 4x4 的齐次变换矩阵表示，这个矩阵的形式如下：其中：

西西弗Sisyphus

Eigen中 Row-Major 和 Column-Major 存储顺序的区别flyfishEigen::RowMajor 是 Eigen 库中用于指定矩阵存储顺序的一种选项理解 Row-Major 和 Column-Major 存储顺序的区别，绘制一个单一的图来显示内存中的元素访问顺序,在图中用箭头表示访问顺序.

大米粥哥哥

Qt 配置Eigen矩阵库 - 并简单测试Eigen是一个开源的C++模板库，提供了线性代数和矩阵运算的功能。它被设计为一个高性能、可扩展和易用的库，可以用于科学计算、机器学习和计算机图形学等领域。Eigen库的主要特点包括：

Eigen笔记2：矩阵拼接直接贴代码吧，使用的MatrixXd 和<<运算符：效果如图

Eigen-矩阵和向量运算Eigen 通过重载常见的c++算术运算符(如+，-，*)或通过特殊方法(如 dot()， cross() 等)提供矩阵/向量算术运算。对于Matrix类(矩阵和向量)，操作符只被重载以支持线性代数操作。我们知道在Eigen中，向量和矩阵都是用的同一个模板 Matrix 类，所以基本相互运算的操作都是一样支持的哈。

vscode debug无法直接查看eigen变量的问题(解决方法)主要是给gdb添加一个Eigen相关的printer即可, 网上其他教程都搞太复杂了, 我整理成了一个仓库, 把仓库克隆下来直接运行

千山万水人海中666

Eigen库之QuaterniondEigen::Quaterniond 是 Eigen C++ 库中用于表示四元数的类，四元数在计算机图形学、机器人学等领域中广泛用于表示旋转操作。四元数是一种数学结构，通常用于表示和计算三维空间中的旋转。一个四元数由一个实部和三个虚部组成，可以写成如下形式：

Eigen::Matrix＜double,3,1＞ F；Eigen::MatrixXd F (3, 2)；这两行代码有什么区别？这两行代码的区别在于定义的矩阵 F 的类型和维度不同。第一行：这行代码创建了一个3x1的矩阵 F，其中元素类型为 double。这是一个静态大小的矩阵，其维度在编译时确定。

我才是一卓

【eigen】解决报错 return type of RCmpEQReturnType Eigen::operator== is not ‘bool’在 c++ 项目中使用了 C++ 20 编译标准（GCC10），结果 eigen 中出现报错错误提示指出在 ret = ret && (mat.col(j).tail(size-j-1).array()Scalar(0)).all(); 这行代码中，操作符对 Eigen::ArrayWrapper 和 Scalar 类型不可用。你可以修改这行代码以适应 Eigen 库的比较操作。

Eigen库中MatrixXd类型与VectorXd类型的相互映射与数据复制一、Eigen库的Map功能Eigen库的Map功能是一个强大的工具，用于将现有的数据（例如数组或其他线性代数库的数据结构）映射到Eigen矩阵或向量中，而无需复制数据。这种映射可以大大提高性能，因为它避免了不必要的数据复制，同时允许你使用Eigen库的功能来操作这些数据。以下是关于Eigen库的Map功能的详细介绍：