非常优秀的C++开源矩阵计算包，功能很强大

*用于线性代数（矩阵数学）和科学计算的快速C ++库*易于使用的函数和语法，故意类似于Matlab / Octave *使用模板元编程技术来提高效率*为OpenBLAS，Intel MKL， LAPACK，ATLAS，ARPACK和SuperLU库*适用于机器学习，模式识别，信号处理，生物信息学，统计，财务等。*下载：http://arma.sourceforge.net/download.html *文档：http：/ /arma.sourceforge.net/docs.html *错误报告：http：//arma.sourceforge.net/faq.html * Git回购：https://gitlab.com/conradsnicta/armadillo-code

C++ 矩阵运算工具包，在科学计算中很常用，机器学习和模式识别领域很多大牛用到的，和matlab的风格相似，速度有保证

armadillo需放在D盘根目录下，不然就需要修改工程的包含目录以及lib目录

armadillo-10.1.2.tar

Armadillo 用于线性代数和科学计算的快速C ++库 用于线性代数（矩阵数学）和科学计算的快速C++库 特征 易于使用-具有许多类似MATLAB的功能 对于直接在C ++中进行原型制作很有用 有助于将研究代码转换为生产环境 许可许可-可以在专有软件和产品中使用 用于机器学习，模式识别，计算机视觉，信号处理，生物信息学，统计，金融等 向量，矩阵，立方体的有效类（一阶，二阶，三阶张量） 支持密集和稀疏矩阵 快速奇异值分解（SVD），本征分解，QR，LU，Cholesky，FFT 使用k均值和高斯混合模型（GMM）进行聚类 表达式自动矢量化（SIMD）

armadillo 最近在用C++实现神经网络模型，优化算法需要用到矩阵操作，一开始我用的是boost的ublas库，但用着用着感觉很不习惯，接口不够友好。于是上网搜索矩阵运算哪家强，大神们都推荐armadillo。一方面本着群众的眼光是雪亮的这一原则，另一方面也想尝尝鲜（听说和Matlab很类似，用着非常爽），就折腾了一下。 armadillo是一个开源的C++线性代数计算函数库，目的是在效率和易用性之间取个折中。它的API风格类似Matlab，因此会用matlab的话，用起它来将十分得心应手。这个库其实是对底层的矩阵运算库（例如BLAS，LAPACK）的封装，也就是说，这个库本身的计算能力其实不强，但是这个库可以配合开源的底层库来使用，例如最基本的BLAS+LAPACK或者改进后的OpenBLAS,ACML还有强大的MKL。

Armadillo + OpenBLAS 数学运算库在 Qt 5.7.1 for Windows 32-bit (MinGW 5.3.0) 下的编译安装教程。 本人亲手操作记录，详细可行。 提供了用到的素材资源，也提供了编译后的安装包。 提供了使用的实际代码，可以在 Qt Creator 中直接使用。

Matlab程式码 注意力！ Matlab2cpp er当前未维护。 作为维护者，这个项目最终以我不幸有时间进行的工作而告终。 任何想要对其进行更改的人都可以这样做。 我很乐意改变船期。 很抱歉给您带来不便。 乔纳森 Matlab2Cpp matlab2cpp是用于将代码从Matlab转换为C ++的半自动工具。 安装后，在可用于转换Matlab代码的路径中将提供matlab2cpp命令行可执行文件m2cpp 。 请注意，这并不意味着它是用于创建可运行的C ++代码的完整工具。 例如，不支持eval-function，因为没有通用的方法在C ++中实现它。 相反，该程序是一个支持工具，旨在为需要手动转换Matlab程序的用户尽可能地加快转换过程。 该软件通过转换Matlab程序的基本结构（函数，分支，循环等）来实现这一点，添加变量声明，并为一些简单的代码进行完整的翻译。 程序在转换过程中遇到的任何问题都将写入日志文件中。 从那里可以手动进行手动转换。 目前，该代码不会转换Matlab当前拥有的大型函数库。 但是，没有理由代码不及时支持这些功能。 扩展库很容易扩展。 安装 通过运行pip

最新版2.2.3，Armadillo C++ Library 是一种C++的线性代数库（矩阵数学）以取得良好的平衡速度与易用性。整数，浮点，而复杂的数字支持，以及一个子集，三角和统计功能。各种矩阵分解是通过可选的集成 与LAPACK和Atlas图书馆。延迟评价方法，基于模板元编程，使用（在编译时）结合几个行动之一，并减少或消除需要临时量。