Chris的开发环境列表

一些平时开发环境的软件、设定等

Windows

库目录

通常会基于CMake编译一些三方库，例如opencv, glfw, glew, protobuf等。

• cmake时，统一指定CMAKE_INSTALL_PREFIX为D:/lib/<PackageName>/<PackageVersion>/。
  例如D:/lib/opencv/3.4.5，这里面是编译好的东西。
• 对于纯C库，如glfw, glew, freeglut等，通常不需要进入它源码debug，因此只编译Release库。
• 对于OpenCV库，如果测试多个版本，时间来不及的话，直接从官网下载解build目录内容到D:/lib/opencv/x.y.z目录，有空则手动编译并替换
• 对于其他C++库，WIP
• 对于安装好后有bin/xxx.dll的情况，手动添加此bin目录到PATH中
• 使用CMake>=3.12版本，使用到某个库的项目中，CMakeLists.txt中用set(<PackageName>_ROOT D:/lib/<PackageName>/<PackageVersion>)来配置find(<PackageName>)。

终端

• cmd，windows自带
• git bash，git各种提示都友好，以及不少linux命令
• PowerShell，默认支持ssh命令
• XShell，GUI界面，管理多个连接，支持rz/sz隔空传文件操作（缺点：收费；一直用个人评估版容易给公司带来法律问题）
• hostbuf，模仿Xshell，做的还可以：http://www.hostbuf.com/

编辑器

• notepad++
  • 带“记忆功能”，打开时默认打开上次关闭时打开的文件
  • 文件内查找功能强大，单独分割出子窗口显示查找结果，每一结果鼠标双击可跳转到对应行
  • 可安装16进制插件，直接查看文件16进制
• vim/gvim
  • 带命令模式的编辑器，写短小精悍（不需要查文档）的代码或修改配置文件超级方便
  • 配置：https://github.com/zchrissirhcz/dotfiles
• VSCode
  • 单个文件编辑：C/C++/Python/Markdown
  • 整个工程：例如基于CMake的
  • ftp-sync Remote Development开发套件超级好用

文本比较、合并

• BeyondCompare: UI好看，功能强大（单文件；目录）；收费，破解版有法律风险
• WinMerge：开源免费，作为BC的替代
• VSCode：在打开的工程中比较很方便；缺点是文件过大时diff出错。
• vimdiff: 黑框框下用的

构建系统

• CMake：强烈推荐。个人目前仍然处于不断摸索中，也有不少经验。

IDE/编译器

• Visual Studio 2019/2017/2015/2013
  • 我用cmake作为构建系统，直接生成各种VS版本的.sln工程
• TDM-GCC
  • 好用的gcc

使用linux下的find/grep等工具

• WSL(Windows Subsystem Linux)
  • 除了不能用cuda、不能用DE之外，各种原生linux命令，很好用

Python

用过的方案：

• Linux下使用系统自带的python。缺点：不同版本的python切换起来不方便，例如系统是python3.5,实际需要python3.7；不同用户切换起来也不方便。
• Linux下每个用户使用各自的anaconda。优点是每个人的python不再互相影响。这时候我还不知道可以用conda创建python环境，以为只能用anaconda装好后的那个python环境；发现需要的python版本和anaconda默认的python版本不一致，又去找了anaconda版本和python版本对照表，又下载安装了一个anaconda。
• Windows下装了python27.exe，发现numpy包需要手动下载，好不容易网络ok下载好了但是编译失败。
• Windows下装了anaconda2和anaconda3。并且通过环境变量来切换python版本。缺点是装了两个anaconda。
• 终极：用miniconda

深度学习很多框架，用了不同版本的python。为了切换不同版本python，最方便的方式是装一个miniconda然后用conda创建相应的python环境：（Linux/Mac/Windows下均可）conda create -n py27 python=2.7; conda activate py27; conda deactivate。相比于anaconda，miniconda的安装包要小得多。

设置python源：C:/Users/xxx/pip/pip.conf(windows), ~/.pip/pip.conf(Linux/Mac):

 [global]
 index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

OpenCV

OpenCV的C/C++代码，用源码编译安装，安装到D:/lib/opencv/3.4.5。官方windows预编译包无法debug进opencv源码。

opencv2.4.9手动编译时，无法编译python模块。python2和python3都不行。只能从官方预编译包拷贝过来。

Linux

终端连接

• ssh
  配置~/.ssh/config是很方便的一件事情
• tmux
  • 多窗口和不惧客户端掉线的训练，都靠tmux了
  • 配置：https://github.com/zchrissirhcz/dotfiles/.tmux.conf
• oh-my-zsh
  • 注意设定git插件，可能会影响系统速度

CUDA/CuDNN

• 系统可以安装多个版本的CUDA/CuDNN
• 推荐由SA统一安装在系统目录下/usr/local/cuda-9.0等
• 每个用户应当自行配置自己的LD_LIBRARY_PATH来设定/切换CUDA/CuDNN版本
• SA不应该设定全局的/etc/profile或/etc/ld.so.conf.d；除非整个系统只有你一个人用并且基本上不会切换它们的版本

比apt版本要新/旧的软件

• 应当自行安装到$HOME目录下的某个子目录，例如$HOME/soft/cmake_3.14，然后修改~/.bashrc或~/.zshrc
• 建议手动安装的（编译或者下载安装均可）
  • cmake
  • ctags
  • vim
• 建议走apt安装的
  • gcc-4.9（老版gcc/g++）