rcpp

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編譯共享庫時發生Knitr和Rcpp錯誤1

我目前正在使用Windows計算機，並且與knitr和Rcpp有一些問題交互。 我的代碼工作正常，當我在Rstudio運行它，但是當我嘗試使用knitr創建的HTML文件，我得到的錯誤： 創建HTML文件的工作，當我刪除了這一行，所以似乎它在Rcpp或knitr軟件包中都不是問題。 在另一個說明中，我從來沒有在代碼中使用過sourceCPP函數，但是cppFunction（使用C代碼作爲字符串的變

r rstudio knitr rcpp 2017-07-02

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犰狳：將立方體子視圖（管）轉換爲矢量

當我嘗試從犰狳立方體（使用管或切片）獲取矢量/雙精度時，出現編譯錯誤。如何從立方體到（行）vec？我找不到優雅的演員/變形犰狳功能。 #include <RcppArmadillo.h> //#include <Rcpp.h> using namespace Rcpp; // [[Rcpp::export]] void testarma() { arma::mat B;

c++ rcpp armadillo 2017-07-03

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/usr/lib64/libstdc++.so.6：加載R包時未找到版本`CXXABI_1.3.8'

我知道這個問題已被詢問了很多次，但我的情況非常特殊：我正在使用Linux集羣我沒有root權限，但只能使用「module load gcc」，「module load mkl」，「module load R3.3/mkl」等命令來加載庫。 最近我嘗試在我的帳戶上安裝mxnet，然後我使用「module load R3.3/mkl」而不是「module」從R3.2切換到R3.2負載R3.2/MKL」

c++ r linux gcc rcpp 2017-07-04

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RCPP矩陣二值化

我在做RCPP二值化功能： NumericMatrix binarize_matrix(NumericMatrix m){ int ncol=m.ncol(); for(int i=0; i<ncol; i++){ for(int j=0;j<ncol;j++){ if(m(j,i)>1) m(j,i)=1; } } return m; } 功能效果很好。 但

r matrix rcpp 2017-07-16

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如何在R中通過Rcpp使用C++函數模板？

我想使用的功能模板to_string轉換一個int到string，在C++中是沒有問題的，但如果我在R請勿它，它給了我下面的錯誤： main.cpp: In function 'std::string to_string(T)': main.cpp:38:11: error: 't' was not declared in this scope ss << t; ^ main.cpp

c++ r rcpp 2017-07-18

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r doParallel qbeta vs RcppParallel - 如何在滿容量時使用內核

我運行以下示例代碼以模擬值，下面是4個內核的使用情況快照。需要一段時間才能全部使用所有核心，我想了解正在發生的事情，最終如何使其更快。 library(doParallel) library(data.table) data<-data.table(a=runif(10000000),b=runif(10000000),quantile=runif(10000000)) e <- nro

r rcpp doparallel 2017-07-24

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將R更新爲3.4.1後，sourceCpp不起作用

我剛剛將3.3.1更新爲3.4.1。現在我不能使用插件sourceCpp（）來源代碼。當試圖源功能rcppfunc我得到的錯誤： 鐺：錯誤：不支持的選項「-fopenmp」 化妝：*** [rcppfunc.o]錯誤1 在進行更新之前一切正常，因爲它應該。 是否有其他人在3.4.1中有類似的C++編譯器問題？

r rcpp 2017-07-25

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Rcpparmadillo矩陣產品性能

有人可以向我解釋爲什麼當我將arma::mat P(X * arma::inv(X.t() * X) * X.t());添加到我的代碼時，計算變得如此之慢。上次我對代碼進行基準測試時，平均數增長了164倍。 // [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]] #include <RcppArmadillo.h> using namespace Rcpp; //[[Rc

r rcpp 2017-06-22

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Rcpp使用參數列表調用R函數

我想通過傳遞參數列表來調用使用Rcpp和R函數定義的C++函數，類似於使用R中的do.call。一個愚蠢的例子： 假設我有一個向量，我想計算一個修剪的均值。兩種可能的方法是 x = rnorm(100) mean(x, trim = 0.1) do.call("mean", list(x = x, trim = 0.1)) 在我的特定情況下使用do.call是可取的，因爲它可能是幾個參數以

rcpp 2017-06-22

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RCPP獨特的順序輸出

我注意到，從RCPP獨特功能對結果進行排序 evalCpp("unique(IntegerVector::create(6,6,1,5,5,1))") [1] 6 5 1 unique(c(6,6,1,5,5,1)) [1] 6 1 5 是否有辦法避免這種情況？ 感謝您的幫助

r rcpp 2017-06-22

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