Eigen是可以用来进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库，它里面包含了很多算法。。 简介 Eigen 是可以用来进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库，它里面包含了很多算法。当前（2023.1）最高 release 版本： 3.4.0 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。之所以采用这种方式，是因为Eigen采用模板方式实现，由于模板函数不支持分离编译，所以只能提供源码而不是动态库的方式供用户使用。 Eigen 的定位是矩阵运算，已经
一.用来组织和重用代码的，之所以有这样一个东西，是因为人类可用的单词太少，哦不同的人写的程序不可能所有的变量都没有重名现象，如果两个人写的文件中出现同名的变量或函数，使用起来就有问题了。为了解决这个问题，引入了这个概念，通过使用 namespace xxx；你所使用的库函数或变量就在该名字空间中定义，就不会引起冲突了。
在数据科学领域，Python和R语言通常被视为主要的工具，用于数据分析和机器学习任务。然而，C++作为一种高性能的编程语言，也可以在这些领域中发挥重要作用。本文将介绍如何利用C++进行数据分析和机器学习，并探讨其在这些领域中的优势。
（四）在vs的项目中点击“属性”——“C/C++”——“常规”——“附加包含目录” ，添加路径D:\library\eigen-3.3.4
导读：本文推荐了一些对深入理解TensorFlow非常有帮助的资料。通过阅读这些资料，可以帮助你理解TensorFlow的实现机制以及一些高级技巧。本文是该系列的第二篇，后续还会持续推荐一些与Tens
本系列文章为原创，转载请注明出处。 作者：Dongdong Bai 邮箱： baidongdong@nudt.edu.cn
Eigen是开源的C++线性代数库，常用在计算机图形学中。 有份英文的Eigen使用手册，简要整理一下
Ipopt项目Github地址：https://github.com/coin-or/Ipopt
项目Gitlab地址：https://gitlab.com/libeigen/eigen
Eigen是一个开源的C++库，主要用来支持线性代数，矩阵和矢量运算，数值分析及其相关的算法。Eigen 目前（2022-04-17）最新的版本是3.4.0（发布于2021-08-18），除了C++标准库以外，不需要任何其他的依赖包。Eigen库的下载地址为：https://gitlab.com/libeigen/eigen/-/archive/3.4.0/eigen-3.4.0.zip
Python和C++在代码结构上存在一些差异。Python是一种解释型语言，可以直接执行，而C++是一种编译型语言，需要先编译后执行。因此，在将Python代码转换为C++代码时，我们需要注意这些差异。
Eigen是可以用来进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库，它里面包含了很多算法。它的License是MPL2。它支持多平台。
Map类用于通过C++中普通的连续指针或者数组 （raw C/C++ arrays）来构造Eigen里的Matrix类，这就好比Eigen里的Matrix类的数据和raw C++array 共享了一片地址，也就是引用。
看，这是C++调用Matlab画图的一段程序。暂时不想多解释了，有兴趣的话，看看下面的代码吧。
pcl_common中主要是包含了PCL库常用的公共数据结构和方法，比如PointCloud的类和许多用于表示点，曲面，法向量，特征描述等点的类型，用于计算距离，均值以及协方差，角度转换以及几何变化的函数。
刚体，顾名思义，是指本身不会在运动过程中产生形变的物体，如相机的运动就是刚体运动，运动过程中同一个向量的长度和夹角都不会发生变化。刚体变换也称为欧式变换。
尽管 CMake 是跨平台的，在我们的项目中我们努力使源代码能够在不同平台、操作系统和编译器之间移植，但有时源代码并不完全可移植；例如，当使用依赖于供应商的扩展时，我们可能会发现有必要根据平台以略有不同的方式配置和/或构建代码。这对于遗留代码或交叉编译尤其相关，我们将在第十三章，替代生成器和交叉编译中回到这个话题。了解处理器指令集以针对特定目标平台优化性能也是有利的。本章提供了检测此类环境的食谱，并提供了如何实施此类解决方案的建议。
最近由于课题需要数据源，但是没有直接获取的方法，所以只能在周老师http://www.qianyi.info/的网站上自己下载深度图转换成点云数据，大概花了三天的时间，终于弄得差不多了，这里做个记录。
PCL(Point cloud library) Ubuntu Linux 16 系统之所以会用Linux,很大的原因是应为SLAM在嵌入式平台上面的安置，所以尽量编写在inux下编写，同步arm编程环境的读者有兴趣可以去参考下搭建交叉编译环境 。 #OpenCV的安装 参考本菜的博客中，C++安装opencv的部分 Eigen C++线性代数计算库的安装 在slam的运行当中，会大量的使用到线性代数，为了省去手动写遍历去遍历代码，需要借助eigen去对opencv进行计算 关于Eigen的安
元宇宙指的是通过虚拟增强的物理现实，呈现收敛性和物理持久性特征的，基于未来互联网，具有链接感知和共享特征的3D虚拟空间。
选自GitHub 机器之心编译 参与：林川、刘晓坤 作者简单用 TensorFlow 中的计算图解释了机器学习的背后原理，然后列举了数个使用 C++实现 TensorFlow 的好处，如线性代数库的使用，运算符重载等等。 在开始之前，首先看一下最终成型的代码： 1. 分支与特征后端（https://github.com/OneRaynyDay/autodiff/tree/eigen） 2. 仅支持标量的分支（https://github.com/OneRaynyDay/autodiff/tree/maste
#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. MSVC (Visual Stud
目录 一：安装Eigen （1）安装 方式一、直接命令安装 方式二、源码安装： （2）移动文件 二：使用Eigen——旋转矩阵转换欧拉角 三：其他用法示例 简单记录下~~ Eigen是一个基于C++模板的开源库，支持线性代数，矩阵和矢量运算，数值分析及其相关的算法。 官网：Eigen 一：安装Eigen （1）安装 方式一、直接命令安装 sudo apt-get install libeigen3-dev 方式二、源码安装： https://gitlab.com/libeigen/eigen/-
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）。
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/VNJGtNFW6kZ-n8mY1yrH0Q
Cilantro是一个精简高效的点云数据处理库，编程是C++，依赖项较少，但是相比较于PCL来说，代码更有可读性，PCL中大量的使用C++高级特性，阅读起来比较难并且不易重构拆解代码，而cilantro重点放在了3D案例上，尽量减少了样板代码的数量，包含了对点云常见的操作，是一个比较简单易懂的API，所以该库可以被广泛的模块化，并且支持多维度数据进行操作，同时保证对算法模块的模块化和可扩展性。作者是一位在Magic leap公司工作的计算机视觉工程师，是马里兰大学伯克利分校的计算机科学博士，是感知机器人小组的成员。
安装环境为CENTOS6.8操作系统,pip安装tensorflow后提示GLIBC版本过低。考虑到升级GLIBC有一定的风险，所以决定使用编译安装的方式安装tensorflow。基本流程是按照这篇教程： http://www.jianshu.com/p/fdb7b54b616e/ 进行的,但是因为选择使用的版本有些不同，自己又遇到了一些坑。所以重新整理一下操作步骤。为了使安装步骤对操作系统影响最小，安装时不使用root账户以及sudo权限，而是使用了一个普通账户makeuser进行操作（少数步骤需要使用root操作）
曾经看过国外的程序猿这么评价C/C++：想要精通C/C++，就跟要精通中文一样难，至少需要你努力三年。
在第二章介绍了 R 语言中的基本数据类型，本章会将其组装起来，构成特殊的数据结构，即向量、矩阵与列表。这些数据结构在社交网络分析中极其重要，本质上对图的分析，就是对邻接矩阵的分析，而矩阵又是由若干个向量构成，因此需要熟练掌握这些特殊的数据结构。
将/usr/local/lib/libDBoW3.a改为/usr/local/lib/libDBoW3.so！！！
OpenMVS是三维重建的一个成熟开源框架，综合重建效果和性能，该算法是目前MVS(Multi-View Stereo)相关的所有开源库中最好的一个。该算法的框架如下所示
Open Robotics的仿真 小组很高兴宣布ROS Noetic和Foxy之Ignition集成的发布！ROS用户可以轻松访问Ignition Citadel，这是Ignition的第一个5年LTS，将一直支持到2025年。
LAPACK 是用 Fortran 90 编写的，提供用于求解联立线性方程组、线性方程组的最小二乘解、特征值问题和奇异值问题的例程。还提供了相关的矩阵分解（LU、Cholesky、QR、SVD、Schur、广义 Schur），以及相关计算，例如 Schur 分解的重新排序和估计条件数。处理密集矩阵和带状矩阵，但不处理一般稀疏矩阵。在所有领域，都为单精度和双精度实数和复数矩阵提供了类似的功能。
还记得今年4月伯克利BAIR实验室发布的那个会“18般武艺”的DeepMimic模型吗？他们使用强化学习技术，用动作捕捉片段训练模型，教会了AI智能体完成24种动作，走路、跑步就不用说了，还包括翻跟斗、侧翻跳、投球、高踢腿等等高能动作。
矩阵的正交分解又称为QR分解，是将矩阵分解为一个正交矩阵Q和一个上三角矩阵的乘积的形式。
辆位置和姿态是自动驾驶中的一个基础问题，只有解决了车辆的位置和姿态，才能将自动驾驶的各个模块关联起来。车辆的位置和姿态一般由自动驾驶的定位模块输出。
工友在机器上面编译了好几天也失败了，后面又换了MAC（笑死M1的片子，开虚拟机编译）又是报错的一天。
MatrixX 开头的为动态矩阵，两个维度都可以变化，本质为 Matrix<Type, Dynamic, Dynamic> 定义的类型
tf2 在时间缓冲的树结构中维护坐标系之间的关系，并让用户在任何所需的时间点在任意两个坐标系之间变换点、向量等。
上回咱们读完了pose_estimation_3d2d.cpp这个程序，也找到了3d-2d位姿估计与2d-2d位姿估计之间的联系与差别：
其中，G为高斯分布的幅值，,为x,y方向上的标准差，对式（1）两边取对数，并展开平方项，整理后为：
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，用C++语言编写，它具有C ++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Android和Mac OS，OpenCV主要倾向于实时视觉应用，并在可用时利用MMX和SSE指令， 如今也提供对于C#、Ch、Ruby，GO的支持。
Eigen 官方代码仅支持二维矩阵，但其他贡献值提供了高维矩阵处理类 Tensor。 Tensor 类 Matrix 和 Array 表示二维矩阵，对于任意维度的矩阵可以使用 Tensor 类（当前最高支持 250 维） 注意：这部分代码是用户提供的，没有获得 Eigen 官方支持，不在官方文档支持的代码包里 官方文档（注明了 unsupported）：https://eigen.tuxfamily.org/dox/unsupported/eigen_tensors.html#title15 仓库链接
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i-1iT = Rx(αi-1)Tx(ai-1)Rz(θi)Tz(di) (9-1)
将纸质文档转换为数字文档有着巨大的需求，因为数字文档更容易检索。经过多年的探索和研究，OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)技术日趋成熟，OCR技术在印刷、打印行业应用广泛，可以快速的将纸质资料转换为电子资料。而近些年来，卷积神经网络(CNN)快速发展，是最先进的图像识别技术，其应用范围不仅仅局限于转化文档，在人脸识别、号码识别、自动驾驶等领域得到广泛应用。
翻译 | AI科技大本营 参与 | 赵博 SuiSui 为什么要制作机器人呢？想参加各种机器人大赛？看起来很炫酷？不过从学习角度说，机器人综合了信息技术、电子工程、机械学、程序设计、控制系统以及认知等多方面的内容，所以做一款机器人可以教会你很多的知识。 接下来要说做一款机器人你需要什么样的学习资料？本文包含跟机器人技术相关的一些链接、软件库、论文和其他对机器人技术有用的、有趣链接。 优质资源列表 Kiloreaux/awesome-robotics – 该项目收集了大量机器人入门的资料，包含课程、电子书
tinyxml2是一个轻量级的C++库，用于解析和生成XML文档。它是对原始tinyxml库的改进和扩展，提供了更快速、更强大的XML处理功能。
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