文書ディレクトリ
Windows ライブラリディレクトリ端末エディタテキスト比較、連結構築システム IDE/コンパイラ linuxの下のfind/grepなどのツールを使用
Python OpenCV Linux 端末接続 CUDA/CuDNN aptバージョンより新しい/古いソフトウェア普段開発環境のソフト、設定など
Windows
ライブラリディレクトリ
通常、opencv、glfw、glw、protobufなどの3つのライブラリはCMakeに基づいてコンパイルされます.
cmakeの場合、統一指定CMAKE_INSTALL_PREFIXはD:/lib///となります.例えばD:/lib/opencv/3.4.5ですが、この中にはコンパイルされたものが入っています. は、glfw、glew、freeglutなどの純粋なCライブラリに対して、通常、ソースコードdebugに入る必要がないため、Releaseライブラリのみをコンパイルします. OpenCVライブラリでは、複数のバージョンをテストしても時間が間に合わない場合は、公式サイトから解buildディレクトリの内容をD:/lib/opencv/x.y.zディレクトリに直接ダウンロードし、暇があれば手動でをコンパイルして置き換える.
他のC++ライブラリに対してWIP インストール後にbin/xxx.dllがある場合、このbinディレクトリを手動でPATH中のに追加する.
はCMake>=3.12バージョンを使用し、あるライブラリのアイテムにCMakeListsを使用する.txtではset(_ROOT D:/lib//)を用いてfind()を構成する. ターミナル
cmd、windowsはを持参します
git bash、gitの各種のヒントはすべて友好的で、および多くのlinuxコマンド PowerShell、デフォルトではsshコマンドをサポート
XShell、GUIインタフェース、複数の接続を管理し、rz/szのファイル転送操作をサポートする(欠点:有料;個人評価版で会社に法律問題をもたらしやすい) hostbuf、Xshellを真似て、やったのはまあまあです.http://www.hostbuf.com/ エディタ
notepad++ 「メモリ機能」付きで、開いた時に前回閉じた時に開いたファイルがデフォルトで開く.
ファイル内の検索機能は強力で、単独でサブウィンドウを分割して検索結果を表示し、各結果マウスをダブルクリックすると対応行にジャンプすることができる.
16進プラグインをインストールし、ファイル16進を直接表示できます.
vim/gvim コマンドモードのエディタで、ドキュメントを調べる必要がない短いコードを書くか、プロファイルを変更するのが便利です.構成:https://github.com/zchrissirhcz/dotfiles VSCode 単一ファイル編集:C/C++/Python/Markdown 工事全体:例えばCMakeベースの ftp-sync Remote Development開発キット超使いやすい テキストの比較、マージ
BeyondCompare:UIがきれいで、機能が強い(単一ファイル;ディレクトリ);有料、解読版には法的リスクがあります WinMerge:オープンソース無料、BCの代替として VSCode:開いている工事の中で比較的に便利です;欠点は、ファイルが大きすぎるときにdiffエラーが発生することです. vimdiff:ブラックフレーム下用システムの構築
CMake:強くお勧めします.個人は現在も模索中であり、多くの経験もある. IDE/コンパイラ
Visual Studio 2019/2017/2015/2013 私はcmakeを構築システムとして、直接各種VSバージョンを生成しました.sln工程 TDM-GCC 使いやすいgcc linuxの下のfind/grepなどのツールを使用する
WSL(Windows Subsystem Linux) cudaが使えない、DEが使えない以外、各種の原生linuxコマンドは、をよく使います.
Python
使用済みシナリオ:
Linuxでは、システムに付属のpythonを使用します.欠点:システムがpython 3であるなど、異なるバージョンのpythonを切り替えるのは不便です.5、実際にpython 3が必要です.7;ユーザーによって切り替えが不便です. Linuxでは、各ユーザがそれぞれのanacondaを使用する.利点は、一人一人のpythonが互いに影響しないことです.このときcondaでpython環境を作成できるとは知らなかったので、anacondaで組み立てたpython環境しか使えないと思っていました.必要なpythonバージョンとanacondaのデフォルトのpythonバージョンが一致しないことを発見し、anacondaバージョンとpythonバージョンの対照表を探し、anacondaをダウンロードしてインストールしました. Windowsにpython 27がインストールされています.exe、numpyパッケージは手動でダウンロードする必要があることを発見して、やっとネットokはダウンロードしましたがコンパイルに失敗しました. Windowsにはanaconda 2とanaconda 3がインストールされています.環境変数でpythonバージョンを切り替えます.欠点はanacondaが2つ入っていることです. 究極:miniconda で
多くのフレームワークを深く学び、異なるバージョンのpythonを使用しました.異なるバージョンのpythonを切り替えるには、minicondaをインストールしてcondaで対応するpython環境を作成するのが最も便利です:(Linux/Mac/Windowsでも可能)
conda create -n py27 python=2.7; conda activate py27; conda deactivate.anacondaに比べてminicondaのインストールパッケージはずっと小さいです.
pythonソースの設定:
C:/Users/xxx/pip/pip.conf(windows)、
~/.pip/pip.conf(Linux/Mac):
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
OpenCV
OpenCVのC/C++コードは、ソースコードでコンパイルしてインストールし、D:/lib/opencv/3.4.5にインストールします.公式windowsプリコンパイルパッケージはopencvソースコードにデバッグできません.
opencv2.4.9手動でコンパイルする場合、pythonモジュールをコンパイルできません.python 2もpython 3もだめです.公式プリコンパイルパッケージからコピーするしかありません.
Linux
たんまつせつぞく
ssh配置~/.ssh/configは便利なことです tmux マルチウィンドウとクライアントのオフラインを恐れない訓練は、いずれもtmuxによってに頼った.
構成:https://github.com/zchrissirhcz/dotfiles/.tmux.conf oh-my-zsh gitプラグインの設定に注意すると、システム速度に影響する可能性があります.
CUDA/CuDNN
システムは複数バージョンのCUDA/CuDNN をインストールできる
SAによるシステムディレクトリへの統合インストールを推奨/usr/local/cuda-9.0など.
ユーザーごとに自分のLD_を設定する必要があります.LIBRARY_PATHによるCUDA/CuDNNバージョンの設定/切り替え
SAは、グローバルな/etc/profileまたは/etc/ldを設定べきではない.so.conf.d;システム全体があなた一人だけで使用され、基本的にバージョンを切り替えない限り
aptバージョンより新しい/古いソフトウェア
は、HOMEディレクトリの下のサブディレクトリ、例えばHOMEディレクトリの下のサブディレクトリ、例えばHOMEディレクトリの下のサブディレクトリ、例えばHOME/soft/cake_に自分でインストールすべきである.3.14、その後、~/.bashrcまたは~/.zshrc を修正する.
手動インストールを推奨する(コンパイルまたはダウンロードインストール可能) cmake ctags vim aptインストールを推奨 gcc-4.9(旧版gcc/g+)