std::vector<double> params{1.0}; // 参数 ceres::CostFunction* cost_function = new ceres::AutoDiffCostFunction<MyResidual, 1, 1>(new MyResidual); problem.AddResidualBlock(cost_function, nullptr, params.data());输出雅克比矩阵

要输出雅克比矩阵，可以使用 `ceres::Problem::Evaluate` 函数。该函数的第一个参数是待求解的参数，第二个参数是残差的值。通过调用该函数并将参数设置为当前参数值，可以得到当前残差的值和雅克比矩阵。

以下是一个简单的例子：

// 定义问题和参数
ceres::Problem problem;
std::vector<double> params{1.0};

// 定义残差函数和添加残差块
ceres::CostFunction* cost_function = new ceres::AutoDiffCostFunction<MyResidual, 1, 1>(new MyResidual);
problem.AddResidualBlock(cost_function, nullptr, params.data());

// 求解问题
ceres::Solver::Options options;
ceres::Solver::Summary summary;
ceres::Solve(options, &problem, &summary);

// 输出雅克比矩阵
ceres::CRSMatrix jacobian;
ceres::Problem::EvaluateOptions eval_options;
eval_options.num_threads = 1; // 设置线程数
problem.Evaluate(eval_options, nullptr, nullptr, nullptr, &jacobian);

// 输出雅克比矩阵
std::cout << "Jacobian:\n";
for (int i = 0; i < jacobian.num_rows; ++i) {
    for (int j = jacobian.rows[i]; j < jacobian.rows[i+1]; ++j) {
        std::cout << jacobian.cols[j] << " " << jacobian.values[j] << " ";
    }
    std::cout << std::endl;
}

注意，要输出雅克比矩阵，需要先求解问题，否则无法得到正确的结果。此外，为了输出雅克比矩阵，需要使用 `ceres::CRSMatrix` 类型来存储结果。