深度编译器哪个好

⑴ 深度linux的arm-linux-gnueabihf-gcc编译参数如何配

一般来说，交叉编译工具是用于在一种架构的主机（例如x86）上，编译另一种主机（例如arm）运行的程序，在这个编译期间，需要用到的头文件/库，往往需要从一个叫目标文件系统（sysroot）的路径开始查找。

sysroot里包含usr，lib，usr/lib usr/include等文件夹结构和必要的头文件和库，你理解为目标机器上的整个文件系统，搬到你这台电脑上，然后作为一个文件夹存在。

交叉编译原则上不能用主机（host）的头文件，

• 这首先是因为编译器在查找头文件的相对路径时，交叉编译器会配置为查找目标平台架构的位置，和主机的gcc不一样，这也是为什么它去arm-linux-gnueabihf这个目录去寻找的原因。

• 其次主机和目标机的系统版本有差异，再加上处理器架构的差异，往往有很多兼容性问题，甚至有难以解决的编译错误。

• 如果一定要用本机的头文件系统来凑合，那么需要把所有的-I都列出来，即不仅需要-I/usr/include，还需要-I/usr/include/xxx，甚至要创建一些文件夹的符号链接指向你主机的这些头文件文件夹。即使这些，往往也未必成功，有些头文件不同的系统架构，会不完全一样甚至缺失。

交叉编译一般无法使用主机的库（so）文件

• 主机和目标机往往架构不同，库完全不能使用

• 可能遇到主机和目标机架构相同的情况，比如你在intel64上编译一套运行在intel64位手机的程序，但是库兼容性的问题仍然存在。

最后结论：你这个问题，如果你是为了另一套机器（比如arm开发板编译），那么需要搞一套目标机的文件系统才能顺利编译。

对了，目标文件系统需要编译了python和dev头文件/库，好多嵌入式设备裁剪的很厉害，都不用python。

⑵ Linux下的文本编辑器有哪些

目前个人觉得最好用的就是PNEdit（PNEdit_v2021.09版本），建议你就使用这个吧，完全免费，而且功能很强大，跟vim是差不多，都是在vi的基础上升级的。
Emacs听说也是不错，但是入门太难了，没试过。

⑶ Devcppdevc c++没办法编译，编译按钮是无法点击的（是暗着的），搞了好久都没办法，有没有

一打开这个软件编译按钮当然是暗着的。点击文件-新建-源代码，就发现亮了。或者直接在某个文件夹新建一个.c后缀的文件用devc++打开。如果都无效，可能是软件安装有问题，建议换一个安装包重新安装试试。

⑷ 13个最常用的Python深度学习库介绍

13个最常用的Python深度学习库介绍
如果你对深度学习和卷积神经网络感兴趣，但是并不知道从哪里开始，也不知道使用哪种库，那么这里就为你提供了许多帮助。
在这篇文章里，我详细解读了9个我最喜欢的Python深度学习库。
这个名单并不详尽，它只是我在计算机视觉的职业生涯中使用并在某个时间段发现特别有用的一个库的列表。
这其中的一些库我比别人用的多很多，尤其是Keras、mxnet和sklearn-theano。
其他的一些我是间接的使用，比如Theano和TensorFlow（库包括Keras、deepy和Blocks等）。
另外的我只是在一些特别的任务中用过（比如nolearn和他们的Deep Belief Network implementation）。
这篇文章的目的是向你介绍这些库。我建议你认真了解这里的每一个库，然后在某个具体工作情境中你就可以确定一个最适用的库。
我想再次重申，这份名单并不详尽。此外，由于我是计算机视觉研究人员并长期活跃在这个领域，对卷积神经网络（细胞神经网络）方面的库会关注更多。
我把这个深度学习库的列表分为三个部分。
第一部分是比较流行的库，你可能已经很熟悉了。对于这些库，我提供了一个通俗的、高层次的概述。然后，针对每个库我详细解说了我的喜欢之处和不喜欢之处，并列举了一些适当的应用案例。
第二部分进入到我个人最喜欢的深度学习库，也是我日常工作中使用最多的，包括：Keras、mxnet和sklearn-theano等。
最后，我对第一部分中不经常使用的库做了一个“福利”板块，你或许还会从中发现有用的或者是在第二板块中我还没有尝试过但看起来很有趣的库。
接下来就让我们继续探索。
针对初学者：
Caffe
提到“深度学习库”就不可能不说到Caffe。事实上，自从你打开这个页面学习深度学习库，我就敢打保票你肯定听说Caffe。
那么，究竟Caffe是什么呢？
Caffe是由Berkeley Vision and Learning Center（BVLC）建立的深度学习框架。它是模块化的，速度极快。而且被应用于学术界和产业界的start-of-the-art应用程序中。
事实上，如果你去翻阅最新的深度学习出版物（也提供源代码），你就很可能会在它们相关的GitHub库中找到Caffe模型。
虽然Caffe本身并不是一个Python库，但它提供绑定到Python上的编程语言。我们通常在新领域开拓网络的时候使用这些绑定。
我把Caffe放在这个列表的原因是它几乎被应用在各个方面。你可以在一个空白文档里定义你的模型架构和解决方案，建立一个JSON文件类型的.prototxt配置文件。Caffe二进制文件提取这些.prototxt文件并培训你的网络。Caffe完成培训之后，你可以把你的网络和经过分类的新图像通过Caffe二进制文件，更好的就直接通过Python或MATLAB的API。
虽然我很喜欢Caffe的性能（它每天可以在K40 GPU上处理60万张图片），但相比之下我更喜欢Keras和mxnet。
主要的原因是，在.prototxt文件内部构建架构可能会变得相当乏味和无聊。更重要的是， Caffe不能用编程方式调整超参数！由于这两个原因，在基于Python的API中我倾向于对允许我实现终端到终端联播网的库倾斜（包括交叉验证和调整超参数）。
Theano
在最开始我想说Theano是美丽的。如果没有Theano，我们根本不会达到现有的深度学习库的数量（特别是在Python）。同样的，如果没有numpy，我们就不会有SciPy、scikit-learn和 scikit-image,，同样可以说是关于Theano和深度学习更高级别的抽象。
非常核心的是，Theano是一个Python库，用来定义、优化和评估涉及多维数组的数学表达式。 Theano通过与numpy的紧密集成，透明地使用GPU来完成这些工作。
虽然可以利用Theano建立深度学习网络，但我倾向于认为Theano是神经网络的基石，同样的numpy是作为科学计算的基石。事实上，大多数我在文章中提到的库都是围绕着Theano，使自己变得更加便利。
不要误会我的意思，我爱Theano，我只是不喜欢用Theano编写代码。
在Theano建设卷积神经网络就像只用本机Python中的numpy写一个定制的支持向量机（SVM），当然这个对比并不是很完美。
你可以做到吗？
当然可以。
它值得花费您的时间和精力吗？
嗯，也许吧。这取决于你是否想摆脱低级别或你的应用是否需要。
就个人而言，我宁愿使用像Keras这样的库，它把Theano包装成更有人性化的API，同样的方式，scikit-learn使机器学习算法工作变得更加容易。
TensorFlow
与Theano类似，TensorFlow是使用数据流图进行数值计算的开源库（这是所有神经网络固有的特征）。最初由谷歌的机器智能研究机构内的Google Brain Team研究人员开发，此后库一直开源，并提供给公众。
相比于Theano ，TensorFlow的主要优点是分布式计算，特别是在多GPU的环境中（虽然这是Theano正在攻克的项目）。
除了用TensorFlow而不是Theano替换Keras后端，对于TensorFlow库我并没有太多的经验。然而在接下来的几个月里，我希望这有所改变。
Lasagne
Lasagne是Theano中用于构建和训练网络的轻量级库。这里的关键词是轻量级的，也就意味着它不是一个像Keras一样围绕着Theano的重包装的库。虽然这会导致你的代码更加繁琐，但它会把你从各种限制中解脱出来，同时还可以让您根据Theano进行模块化的构建。
简而言之：Lasagne的功能是Theano的低级编程和Keras的高级抽象之间的一个折中。
我最喜欢的：
Keras
如果我必须选出一个最喜欢的深度学习Python库，我将很难在Keras和mxnet中做出抉择——但最后，我想我会选Keras。
说真的，Keras的好处我说都说不完。
Keras是一个最低限度的、模块化的神经网络库，可以使用Theano或TensorFlow作为后端。Keras最主要的用户体验是，从构思到产生结果将会是一个非常迅速的过程。
在Keras中架构网络设计是十分轻松自然的。它包括一些state-of-the-art中针对优化（Adam，RMSProp）、标准化（BatchNorm）和激活层（PReLU，ELU，LeakyReLU）最新的算法。
Keras也非常注重卷积神经网络，这也是我十分需要的。无论它是有意还是无意的，我觉得从计算机视觉的角度来看这是非常有价值的。
更重要的是，你既可以轻松地构建基于序列的网络（其中输入线性流经网络）又可以创建基于图形的网络（输入可以“跳过”某些层直接和后面对接）。这使得创建像GoogLeNet和SqueezeNet这样复杂的网络结构变得容易得多。
我认为Keras唯一的问题是它不支持多GPU环境中并行地训练网络。这可能会也可能不会成为你的大忌。
如果我想尽快地训练网络，那么我可能会使用mxnet。但是如果我需要调整超参数，我就会用Keras设置四个独立的实验（分别在我的Titan X GPUs上运行）并评估结果。
mxnet
我第二喜欢的深度学习Python库无疑就是mxnet（重点也是训练图像分类网络）。虽然在mxnet中站立一个网络可能需要较多的代码，但它会提供给你惊人数量的语言绑定（C ++、Python、R、javaScript等）。
Mxnet库真正出色的是分布式计算，它支持在多个CPU / GPU机训练你的网络，甚至可以在AWS、Azure以及YARN集群。
它确实需要更多的代码来设立一个实验并在mxnet上运行（与Keras相比），但如果你需要跨多个GPU或系统分配训练，我推荐mxnet。
sklearn-theano
有时候你并不需要终端到终端的培养一个卷积神经网络。相反，你需要把CNN看作一个特征提取器。当你没有足够的数据来从头培养一个完整的CNN时它就会变得特别有用。仅仅需要把你的输入图像放入流行的预先训练架构，如OverFeat、AlexNet、VGGNet或GoogLeNet，然后从FC层提取特征（或任何您要使用的层）。
总之，这就是sklearn-theano的功能所在。你不能用它从头到尾的训练一个模型，但它的神奇之处就是可以把网络作为特征提取器。当需要评估一个特定的问题是否适合使用深度学习来解决时，我倾向于使用这个库作为我的第一手判断。
nolearn
我在PyImageSearch博客上用过几次nolearn，主要是在我的MacBook Pro上进行一些初步的GPU实验和在Amazon EC2 GPU实例中进行深度学习。
Keras把 Theano和TensorFlow包装成了更具人性化的API，而nolearn也为Lasagne做了相同的事。此外，nolearn中所有的代码都是与scikit-learn兼容的，这对我来说绝对是个超级的福利。
我个人不使用nolearn做卷积神经网络（CNNs），但你当然也可以用（我更喜欢用Keras和mxnet来做CNNs）。我主要用nolearn来制作Deep Belief Networks (DBNs)。
DIGITS
DIGITS并不是一个真正的深度学习库（虽然它是用Python写的）。DIGITS（深度学习GPU培训系统）实际上是用于培训Caffe深度学习模式的web应用程序（虽然我认为你可以破解源代码然后使用Caffe以外其他的后端进行工作，但这听起来就像一场噩梦）。
如果你曾经用过Caffe，那么你就会知道通过它的终端来定义.prototxt文件、生成图像数据、运行网络并监管你的网络训练是相当繁琐的。 DIGITS旨在通过让你在浏览器中执行这些任务来解决这个问题。
此外，DIGITS的用户界面非常出色，它可以为你提供有价值的统计数据和图表作为你的模型训练。另外，你可以通过各种输入轻松地可视化网络中的激活层。最后，如果您想测试一个特定的图像，您可以把图片上传到你的DIGITS服务器或进入图片的URL，然后你的Caffe模型将会自动分类图像并把结果显示在浏览器中。干净利落！
Blocks
说实话，虽然我一直想尝试，但截至目前我的确从来没用过Blocks（这也是我把它包括在这个列表里的原因）。就像许多个在这个列表中的其他库一样，Blocks建立在Theano之上，呈现出一个用户友好型的API。
deepy
如果让你猜deepy是围绕哪个库建立的，你会猜什么？
没错，就是Theano。
我记得在前一段时间用过deepy（做了初始提交），但在接下里的大概6-8个月我都没有碰它了。我打算在接下来的博客文章里再尝试一下。
pylearn2
虽然我从没有主动地使用pylearn2，但由于历史原因，我觉得很有必要把它包括在这个列表里。 Pylearn2不仅仅是一般的机器学习库（地位类似于scikit-learn），也包含了深度学习算法的实现。
对于pylearn2我最大的担忧就是（在撰写本文时），它没有一个活跃的开发者。正因为如此，相比于像Keras和mxnet这样的有积极维护的库，推荐pylearn2我还有些犹豫。
Deeplearning4j
这本应是一个基于Python的列表，但我想我会把Deeplearning4j包括在这里，主要是出于对他们所做事迹的无比崇敬——Deeplearning4j为JVM建立了一个开源的、分布式的深度学习库。
如果您在企业工作，你可能会有一个塞满了用过的Hadoop和MapRece服务器的储存器。也许这些你还在用，也许早就不用了。
你怎样才能把这些相同的服务器应用到深度学习里？
事实证明是可以的——你只需要Deeplearning4j。
总计
以上就是本文关于13个最常用的Python深度学习库介绍的全部内容

⑸ “Keil C51”下如何让编译器优先使用片内“RAM”

C51内存拿岁者结构深度剖析x0dx0a在编写应用程序时，定义一个变量，一个数组，或是说一个固定表格，到底存储在什么地方；当定义变量大小超过MCU的内存范围时怎么办；如何控制变量定义不超过存储范围；以及如何定义变量才能使得变量访问速度最快，写出的程序运行效率最高。以下将一一解答。x0dx0ax0dx0a1 六类关键字（六类存储类型）x0dx0adata idata xdata pdata code bdatax0dx0ax0dx0a code： code memory （程序存储器也即只读存储器）用来保存常量或是程序。code memory 采用16位地址线编码，可以是在片内，或是片外，大小被限制在64KBx0dx0a 作用：定义常量，如八段数码表或是编程使用的常，在定义时加上code 或明确指明定义的常量保存到code memory（只读）x0dx0a 使用方法：x0dx0a char code table[]={0xc0,0xf9,0xa4,0xb0,0x99,0x92,0x82,0xf8,0x80,0x90};x0dx0a 此关键字的使用方法等同于constx0dx0ax0dx0adata data memory （数据存储区）只能用于声明变量，不能用来声明函数，该区域位于片内，采用8位地址线编码，具有最快的存储速度，但是数量被限制在128byte或更少。x0dx0a 使用方法：x0dx0a unsigned char data fast_variable=0;x0dx0ax0dx0a idata idata memory（数据存储区）只能用于声明变量，不能用来声明函数. 该区域位于片内，采用8位地址线编码,内存大小被限制在256byte或更少。该区域消薯的低地址区与data memory地址一致；高地址区域是52系列在51系列基础上扩展的并与特殊功能寄存器具有相同地址编码的区域。即：data memory是idata memory的一个子集。x0dx0a x0dx0a xdata xdata memory 只能用于声明变量，不能用来声明函数，该区域位于MCUx0dx0a 外部，采用16位地址线进行编码，存储大小被限制在64KB以内。x0dx0a 使用方法：x0dx0a unsigned char xdata count=0;x0dx0ax0dx0apdata pdata memory 只能用于声明变量，不能用雀衫来声明函数，该区域位于MCU外部，采用8位地址线进行编码。存储大小限制在256byte. 是xdata memory的低256byte。为其子集。x0dx0a 使用方法x0dx0a unsigned char pdata count=0;x0dx0ax0dx0a bdata bdata memory 只能用于声明变量，不能用来声明函数。该区域位于8051内部位数据地址。定义的量保存在内部位地址空间，可用位指令直接读写。x0dx0a 使用方法：x0dx0a unsigned char bdata varab=0x0dx0ax0dx0a 注：有些资料讲，定义字符型变量时，在缺省unsigned 时，字符型变量，默认为无符号，与标准C不同，但我在Keil uVision3中测试的时候发现并非如此。在缺省的情况下默认为有符号。或许在以前的编译器是默认为无符号。所以看到有的资料上面这样讲的时候，要注意一下，不同的编译器或许不同。所以我们在写程序的时候，还是乖乖的把unsigned signed 加上，咱也别偷这个懒。x0dx0a 2函数的参数和局部变量的存储模式x0dx0a C51 编译器允许采用三种存储器模式：SMALL，COMPACT 和LARGE。一个函数的存储器模式确定了函数的参数的局部变量在内存中的地址空间。处于SMALL模式下的函数参数和局部变量位于8051单片机内部RAM中，处于COMPACT和LARGE模式下的函数参数和局部变量则使用单片机外部RAM。在定义一个函数时可以明确指定该函数的存储器模式。方法是在形参表列的后面加上一存储模式。x0dx0a x0dx0a 示例如下：x0dx0a #pragma large //此预编译必须放在所有头文前面x0dx0a int func0(char x,y) small;x0dx0a char func1(int x) large;x0dx0a int func2(char x);x0dx0a 注：x0dx0a 上面例子在第一行用了一个预编译命令#pragma 它的意思是告诉c51编译器在对程序进行编译时，按该预编译命令后面给出的编译控制指令LARGE进行编译，即本例程序编译时的默认存储模式为LARGE.随后定义了三个函数，第一个定义为SMALL存储模式，第二个函数定义为LARGE第三个函数未指定，在用C51进行编译时，只有最后一个函数按LARGE存储器模式处理，其它则分别按它们各自指定的存储器模式处理。x0dx0a 本例说明，C51编译器允许采用所谓的存储器混合模式，即允许在一个程序中将一些函数使用一种存储模式，而其它一些则按另一种存储器模式，采用存储器混合模式编程，可以充分利用8051系列单片机中有限的存储器空间，同时还可以加快程序的执行速度。x0dx0ax0dx0a3绝对地址访问 absacc.h（相当重要）x0dx0ax0dx0a#define CBYTE ((unsigned char volatile code *) 0)x0dx0a#define DBYTE ((unsigned char volatile data *) 0)x0dx0a#define PBYTE ((unsigned char volatile pdata *) 0)x0dx0a#define XBYTE ((unsigned char volatile xdata *) 0)x0dx0a 功能：CBYTE 寻址 CODE区x0dx0a DBYTE 寻址 DATA区x0dx0a PBYTE 寻址 XDATA（低256）区x0dx0a XBYTE 寻址 XDATA区x0dx0a 例： 如下指令在对外部存储器区域访问地址0x1000x0dx0a xvar=XBYTE[0x1000];x0dx0a XBYTE[0x1000]=20;x0dx0ax0dx0a#define CWORD ((unsigned int volatile code *) 0)x0dx0a#define DWORD ((unsigned int volatile data *) 0)x0dx0a#define PWORD ((unsigned int volatile pdata *) 0)x0dx0a#define XWORD ((unsigned int volatile xdata *) 0)x0dx0ax0dx0a 功能：与前面的一个宏相似，只是它们指定的数据类型为unsigned int .。x0dx0a 通过灵活运用不同的数据类型，所有的8051地址空间都是可以进行访问。x0dx0a 如x0dx0aDWORD[0x0004]=0x12F8;x0dx0a即内部数据存储器中(0x08)=0x12; (0x09)=0xF8x0dx0ax0dx0a注：用以上八个函数，可以完成对单片机内部任意ROM和RAM进行访问，非常方便。还有一种方法，那就是用指钟，后面会对C51的指针有详细的介绍。x0dx0ax0dx0a4寄存器变量（register）x0dx0a 为了提高程序的执行效率，C语言允许将一些频率最高的那些变量，定义为能够直接使用硬件寄存器的所谓的寄存器变量。定义一个变量时，在变量类型名前冠以“register” 即将该变量定义成为了寄存器变量。寄存器变量可以认为是一自动变量的一种。有效作用范围也自动变量相同。由于计算机寄存器中寄存器是有限的。不能将所有变量都定义成为寄存器变量，通常在程序中定义寄存器变量时，只是给编译器一个建议，该变量是否真正成为寄存器变量，要由编译器根据实际情况来确定。另一方面，C51编译器能够识别程序中使用频率最高的变量，在可能的情况下，即使程序中并未将该变量定义为寄存器变量，编译器也会自动将其作为寄存器变量处理。被定义的变量是否真正能成为寄存器变量，最终是由编译器决定的。x0dx0ax0dx0a5内存访问杂谈x0dx0a 1指钟x0dx0a指钟本身是一个变量，其中存放的内容是变量的地址，也即特定的数据。8051的地址是16位的，所以指针变量本身占用两个存储单元。指针的说明与变量的说明类似，仅在指针名前加上“*”即可。x0dx0a 如 int *int_point; 声明一个整型指针x0dx0a char *char_point; 声明一个字符型指针x0dx0a 利用指针可以间接存取变量。实现这一点要用到两个特殊运算符x0dx0a & 取变量地址x0dx0a * 取指针指向单元的数据x0dx0ax0dx0a示例一:x0dx0aint a,b;x0dx0a int *int_point; //定义一个指向整型变量的指针x0dx0a a=15;x0dx0a int_point=&a; //int_point指向 ax0dx0a *int_point=5; //给int_point指向的变量a 赋值5 等同于a=5; x0dx0a示例二:x0dx0a char i,table[6],*char_point;x0dx0a char_point=table;x0dx0a for(i=0;i<6;i++)x0dx0a {x0dx0a char_point=i;x0dx0a char_point++;x0dx0a}x0dx0a注：x0dx0a 指针可以进行运算，它可以与整数进行加减运算（移动指针）。但要注意，移动指针后，其地址的增减量是随指针类型而异的，如，浮点指针进行自增后，其内部将在原有的基础上加4，而字符指针当进生自增的时候，其内容将加1。原因是浮点数，占4个内存单元，而字符占一个字节。x0dx0ax0dx0a宏晶科技最新一代STC12C5A360S2系列，每一个单片机出厂时都有全球唯一身份证号码（ID号），用户可以在单片机上电后读取内部RAM单元F1H~F7H的数值，来获取此单片机的唯一身份证号码。使用MOV @Ri 指令来读取。下面介绍C51 获取方法：x0dx0a char id[7]={0};x0dx0a char i;x0dx0a char idata *point;x0dx0a for(i=0;i<7;i++)x0dx0a {x0dx0a id[i]=*point;x0dx0a point++;x0dx0a}x0dx0a x0dx0a（此处只是对指针做一个小的介绍，达到访问内部任何空间的方式，后述有对指针使用的详细介绍）x0dx0a2对SFR，RAM ，ROM的直接存取x0dx0aC51提供了一组可以直接对其操作的扩展函数x0dx0a若源程序中，用#include包含头文件，io51.h 后，就可以在扩展函数中使用特殊功能寄存器的地址名，以增强程序的可读性：x0dx0ax0dx0a 注 此方法对SFR,RAM,ROM的直接存取不建议使用.因为,淡io51.h这个头文件在KEIL中无法打开，可用指针，或是采用absacc.h头文件，

⑹ 完全零基础自学编程，应该选择哪个入门方向

完全零基础自学编程，应该选择哪个入门方向 首先明确你的学习方向和学习目的。
目的性，你得明白你是追求技术的卓越还是为了职业需求，或者兴趣使然。学编程绝非一朝一夕所能达成的事情，期间肯定会遇到各种各样困难，有时候你会想放弃。但看你个人能不能坚持。
如果你是为了追求技术的卓越，那么我建议你首先从c入门。c是现在几乎所有的高等语言的“父亲”。然而，c也是公认的复杂。由于c的操作对象往往是硬件级别的，因此对硬件的把我尤其需要到位。c之后，你可以尝试学习c++，c++之后，基本所有的语言，你可以看兴趣学习了。
方向性，你的明白你学习什么。编程从发明之初到现在，已经出现很大的分流。从以前的单一单片机开发，发展到现在的人工智能、网络开发、应用开发、游戏开发、科学计算等。你得明白你要选择的方向是哪个。常用的选择方向就是应用开发和网络开发，应用开发又分为移动app和桌面级app开发，网络开发又分为web开发，云开发等。因此，你得明确自己的开发目的。不同的开发所学习的语言一般不同，例如：安卓开发使用java，ios开发使用swift，windows开发是最多的，几乎所有语言都可以开发windows。web看开发前端使用javascript，，css等，后端的选择更多，ruby、php、nodejs等。
编程语言是没有廉价之别的，只要你喜欢，你甚至可以用vb开发出比c++开发更优秀的软件。
当你明确你自己的开发方向和开发目的之后，你才能确定自己的入门方向，否则，非但学不会，还会更迷茫。
如果你明确自己的目的性和方向性，请回复我，我进一步给你作答。

个人感觉还是web好一些
原因如下
web主要是前段和后端
前段HTML+css+javascript，
后端需要PHP或者python，或者比较新潮的node.js, 还要懂一些linux
操作系统太难，电脑软件也不是一朝一夕可以出师的，无尽的bug
相对来说，web的上手难度较低，但是学精也不是很容易的事
web的代码很容易找到，也有无数的网站可以参考
IOS/安卓也比较热门，上手也不难，也有很多源代码和课程可以学习
也是很不错的
也就是HTML5和app之争了。
如果只是基于个人兴趣的话
个人觉得学习python比较好
python语法灵活，功能强大，可以在操作系统，web，数据处理，游戏开发等各方面应用
是最好的脚本语言，没有之一
虽然不太适合大型项目，但是lz估计对大项目也没什么兴趣
网上的包也很多，和linux绝配
lz可以考虑一下，学linux+python
纯C语言编辑器，几乎没有了，都是c++，向下兼容C
主要有ms家的vs，有免费的社区版本
然后就是gun的g，linux自带
还有就是clang，BSD和mac的默认编译器
编译功能是ms最好，但是目前ms不支持其他平台
g和clang都差不多，g流行一些，clang支持更多的c++特性
零基础学编程应该选哪个语音
将来想做程序员的话，最好是首先从java学起，这就好比，学习使用一种餐具，首先学习筷子，然后再学使用什么勺子刀叉就手到擒来

自学编程怎么入门（零基础）
因为你说是因为爱好才学，我便回一回这问题。
建议：去书店买一本c语言入门书籍看看。把书上的代码手工往电脑上录入，调试（我用了四个月，所有工作之余的所有时间都在看、想……四个月勉强入门……），学会了这一种语言，其它的语言都很容易过渡的。
之后，再学数据结构，充分认识点，线、树、图形等等……这里我用的时间太多，但数基础不行，还有些都没有学会……
之后，你自己就知道怎么办了……
我也因为爱好才学的，也是自学。
你是高中生，比我好多了，我是初中生，你比我学习起来更容易。
你好～自学JAVA零基础应该选什么书入门。谢谢
初级JAVA的基础知识:
1、首先要学习java的基础知识。

不要被新技术迷惑，所谓万变不离其宗，新技术都是基于java的基础之上，如果基础不扎实，对于这些新技术的理解也是一知半解，学不到根源。

2、做一个java项目

在学习完java的基础知识之后，做一个java项目来巩固一下，在项目中会发现很多问题，通过解决问题，加深基础知识的掌握。

3、学习数据库的基础知识和开发应用

软件开发离不了数据库，掌握几种流行的数据库：Oracle、SQL

server、MySQL等。

4、JEE基础

在这里首先要学习网站基础，包括HTML、DHTML、JavaScript；接着要学习XML，XML JAXP；然后学习JEE基础，包括JEE开发环境，RMI/IIOP、JNDI；最后学习JDBC数据库的应用开发。

5、web开发

全面的JEE的web开发知识：Servlet JSP javaBean TagLib，到这里做一个完整的web应用项目开发。

6、EJB开发

包含全面的EJB知识：1）EJB入门和无状态会话Bean；2）有状态会话Bean；3）BMP和CMP是实体Bean；4）jms和MessageDrivenBean；5）事物和安全（JTA、JTS和JAAS）；6）WebService的开发和应用；

7、开源框架的学习

学习几种现在流行的开源框架：Struts、Spring、Hibernian、Webwork等。完整的学习这些框架的开发和应用。如果有兴趣还可以学习Ibati框架、AJAX技术和DWR框架的开发和应用。

8、JEE项目

综合应用JEE的知识来开发一个完整的应用。

9、面向对象分析与设计

java是一种面向对象的语言，所以要深入学习面向对象的分析与设计，另外还要学习UML统一建模语言。

10、接下来就是系统设计与架构

这里要学习的是Java设计模式、EJB设计模式、JEE核心设计模式、JEE应用程序框架设计。

11、软件工程

软件工程基本理论知识的学习，还有Rup和极限编程。

12、技术研究

学习搜索引擎技术：如Lucene等、工作流技术：包含Shark、JBPM等、SOA架构和应用。

13、综合项目实战

实现一个企业级的应用。
零基础，学习python哪个方向入门快
Python学得倒不用很深，循环跟函数还有类学完就可以搞深度学习了。 新手用深度学习库先跑跑，真要进阶还要修改的话，你会发现瓶颈其实在数学，不在Python
零基础自学编程 应该怎么学？
当然不晚。
入门的话，建议从学c语言开始，而且要从最简单的书本开始，比如《c程序设计》，
先把基础打牢，毕竟任何哪一种编程语言都是有相似之处的，学透一门，就可以很快上手另一门。
然后再深入学习数据库、数据结构、操作系统、软件工程等等很多相关的知识。
然后你还要考虑学编程的目的是什么。如果是为了开发软件什么的，那就选一门面向对象的编程语言，比如java、c#等等。如果是为了当黑客之类的，那最好还有接触汇编和底层开发。
以上仅个人见解。
求VBS编程零基础入门
有个软件叫做vbsedit，写vbs很不错，强烈推荐
注意下载时，防病毒
零基础自学编程。
如果是零基础的话, 建议你从 Javascript 入手, 为期一个月 (无必要太长时间, 除非你准备向 web 发展 ).

首先你要知道一件事, 就是编程的编缉软件 -- 我们叫 IDE ( Integrated Development Environment, 集成开发环境 ) 其实也很有学问, 比如你想写 Java, 你首先要装个 Java 的 SDK ( Sofare Development Kit , 即是 jvm ) , 然后再装个 Eclipse 或者 Netbeans , 进入 IDE 后, 你还得设置一轮专案相关的资讯, 才能开始写你的第一句指令... ( 未见官先打八十, 有很多初学者来到这里已经意志殆尽了 )

Javascript 就最简单了, 你用个记事本 ( 其实我会建议用 notepad++ ) 写个 档, 双击一下就可以在浏览器里跑出结果来了.. 不信你就试试

用记事本, 在桌面建一个叫 test. 的档, 写入以下内容
<script> document.write ( "Hello World!" ) alert ( '成功了!' )</script>
存档后双击, 你的浏览器就是绷出来并展示结果. ( 如果走出来的是记事本的话, 那是你的副档名出错了 )

大多数编程语言的概念都是差不多的, 都是变量, 数组, 逻辑, 循环., 然后就是物件, 继承, 多型继承.. Javascript 可以给你一个很好的开始 ( 唯一是 javascript 不能读写档案 ), 你可以先锻鍊好编程者的思路. 再开始摸索其他的语言, 你会更知道你需要的是甚么.
我想自学吉他，应该从哪入门，零基础
磨好你的左手指尖肚，要不然摁琴弦的时候嗷嗷疼。买本自学教材什么一本通啊，好学。我自学的，也能弹个什么丁香花啊那些花儿啊，可是后来很久不练，手指肚软了，再摁贼疼，索性就不玩了。

⑺ 什么代码编辑器比较好用

着名的代码编辑器：Microsoft Visual Studio Code、Github Atom、Sublime text、Adobe Brackets

最推荐的一种：Atom

推荐理由：

链接：如何评价 GitHub 发布的文本编辑器 Atom？

作者：韦易笑

用过不少编辑器：UltraEdit / EditPlus / (G) Vim / GEdit / NotePad++ / TextMate / ProgrammerPad / Sublime 。确实是工作上用他们写过代码的。而 VSC / Emacs 只是体验了一下基本使用方法，算不上真用。用下来的结论是：Atom 比 Vim 更 Vim，比 Emacs 更 Emacs，同样，比 Sublime 更 Sublime。

Atom 唯一的槽点就是“卡”，不过那是去年的情况了，1.0后性能数次大提升，比起sublime/vsc之类虽不算流畅，但同时编辑20个数千行的文件没有压力。如今让人感觉慢的地方主要是启动loading（也大大短于eclipse, idea），使用时并没察觉它比其他编辑器慢再哪。而文本编辑器的快慢，更重要的是“让你工作更快更有效率”。下面说说为何 Atom比其他更有效率：

兼容VIM模式

这无疑团结了一大班 Vim过来的用户，Sublime虽然也有VIM模式，但是Sublime在 mac下面的vim模式有bug，我习惯用 hjkl来移动光标，sublime再mac下hjkl移动有问题，且我习惯CTRL_[来返回NORMAL，手指不离开主键盘区，而sublime的vim模式只支持ESC返回，加上其作者经常神秘消失，最稳定的2.x版本已三年没有更新，这些问题一直得不到修正。

由于Atom的定制程度直追 Vim/Emacs，它的vim模式能够使用插件来实现，而不像sublime必须builtin，Atom的VIM模式除了官方实现外还有很多用户实现，各有所长，你不喜欢可以换，Sublime就傻逼了，觉得builtin的不行，你就没办法了，而且作者不更新你也没办法。

Atom里的Vim模式并不是强制的，你可以用也可以不用，这样入门用户也不会觉得困难，但是如果你用惯Vim的话，使用Vim模式可以取得更好的效率，我觉得Vim/Atom-VimMode能够提升效率的地方有以下三方面：

1. 手指不离开主键盘区：

所有功能皆能在主键盘区完成，不用去按方向键，不用把手挪去按Home/End，更不用动鼠标。就像咏春中强调中线理论，认为一切动作围绕中轴线开展，守护自己中轴线的同时攻击别人的中轴线。Vim/Atom-VimMode中，双手不但从不离开主键盘，并且八根手指随时守护再HOME位（ASDF, JKL;）有动作就移动，然后马上归位。

2. 细粒度微操作：

星际/dota玩的好，微操基本功，微操又快又精确，Vim/Atom-VimMode一样，比如：

if (xxxx) {}

很多人编码时习惯“成对编码”，写了申请资源的代码，先把释放资源写了，写了左括号，先把右括号给补充完，当你写完第二行代码时，需要用到“再1-2行中间插入一行”，此时你的光标停留在第二行，传统编辑器你需要：按上箭头移动光标到第一行 -> 按END键去到第一行末尾 -> 按回车插入一行，mac下的END键还需要用CMD+右来组合出来，而Vim/Atom-VimMode中，你只需要shift+o即可，手指完全不离开主键盘区，不用像传统编辑器那样，右手先移动到箭头区又移动到HOME的小键盘区，再移动回主键盘区这么麻烦，类似还有：

使用o直接再下一行插入，避免 END/回车

使用I再行首插入，避免移动半天光标。

向前/后移动一个单词到单词头、尾。

快速更改当前单词，用/来快速搜索移动光标。

dd+p来快速移动代码块，取代shift+方向键半天。

shift-j 来两行合并成一行，代替 HOME, back 若干次。

。。。

你再编辑代码的时候，90%的情况可以直接一步完成，这就叫细粒度微操，而且整个过程手都不需要离开主键盘，不像传统编辑器那样，若干笨重的操作组合再一起，操作不够细步骤多的同时手还要再：主键盘区，方向键区，扩展键区 来回移动，效率奇低。而Vim/Atom-VimMode下，手指随时守护在home区（ASDF JKL；），所有微操都是围绕HOME区进行，不会移动到任何主键盘以外的区域，更别说用鼠标、触摸板。

3. 批量操作：

比如要给下面代码每行后面加一个分号：

var x = 1var y = 2var z = 3console.log('result is ' + (x + y + z).toString())

一般做法是：移动光标到行末->END->分号->移动光标到下一行，Vim里面不需要移动光标到行末，只需循环敲入：“A;<ESC>j” 即可，本来操作就少很多。这还不是最少操作，更少操作是利用Vim里面的句号“.”功能重复上一次操作，即第一行“A;”补充了一个分号后，第二行只需要按一下"."即可重复，于是最后操作变为：

第一行：A;<ESC>

后面所有行：J.

超级爽快的操作，这样的操作还很多，你还可以单条命令对一万行代码重复上述步骤，或者把c代码拷贝到go里面先一句话把所有分号给删除了。Vim下面的名言：绝不重复。

总之如果你熟悉 VIM模式，用 Atom能感到完全自由的方式，随心所欲的书写代码，而不是被书写这件事情费脑筋，解放大脑完全用于思考而不用于打字。但是同时对不习惯VIM的人照样友好，或者对想使用VIM的便利却又痛恨VIM这个软件的简陋的人带来了福音。

脊椎记忆

“同样动作重复300次，肌肉就会有记忆，而一个动作重复600次，脊椎就会有记忆”
-- 李小龙

编辑器就是关于脊柱记忆的东西，所以多投入一些时间去了解你使用的编辑器，掌握他们的各种快捷操作和高级功能是一个能让你事半功倍的好主意。

格斗游戏玩的好的人有很多，下等高手靠熟练，中等高手靠反应，上等高手靠意识。更熟练的掌握你的编辑器，让更多日常工作固化成记忆记录再你的脊椎上，使用的时候，脊椎这枚协处理器就能完成代码编写，一个操作，刚一想到，脊椎就自动执行出来了，小脑腾出空间来组织判断，大脑腾出空间来思考更重要的东西，就像你走路，你不用思考迈腿那么自然，别人一拳过来，你潜意识一动，一连串动作就出去了，一只飞蛾飞过来，你潜意识的闭上眼睛保护眼部，这就是脊椎记忆，如果还要经过大脑绕一圈，反应慢不说，大脑这颗cpu都用在这些琐事上了，思考的时间自然少了不少。

所以从内到外的了解你的编辑器，并且熟练掌握他们，是对你提高工作效率的最佳投资，Atom的全平台支持，开放源代码，深度可定制等三个特点，比起其他闭源的，平台支持不全的，扩展少的编辑器来说能让你有不同层面的了解机会，同时为你提供足够的空间。

深度可定制系统

Vim/Emacs的精髓在于：“可以调教”，本来不顺手的东西，只要容易调教，假以时日，都会慢慢变得越来越顺手，越来越“懂你”，越来越“贴心”，以至于后面大家都离不开它了。而 Atom 也同样是一款容易被你调教的编辑器。先前给vim写过插件，给sublime写过插件，如今给Atom写过插件，横向对比下来，几个结论：

插件能做事情多少：Atom > Vim >> sublime

插件开发学习门槛：Vim > Atom > sublime

插件开发文档丰富：Atom > sublime >> Vim

Atom 的定制化程度远远高过sublime之类（不用实际看法，看看双方开发文档即可），直追 Vim / Emacs，sublime的大部分定制无外乎改改json，插件能做的事情相当有限。

Atom 的定制化系统主要有三方面：

1. 细致：

设计之初就考虑的事情，方方面面都能定制，见官方文档，以及插件：vim-mode，minimap （稍微了解下这两个类似的功能再 Atom 和 sublime的实现就能知道 sublime被甩了多少条街了）。可以细粒度的控制编辑器内所有行为，小到移动一下光标，删除当前一个字符，大到打开一个面板，比如 “core:more-up” 可以向上移动一行光标，“window:focus-pane-on-left” 可以把焦点设置到左边的面板，atom内核和大量第一方第三方packages 都是以命令的方式把基础功能提供出来，你可以随意互相调用或者设置热键。

除去命令外的API层面，几乎每个部件每个像素点都可控，比如这样的插件你永远无法再 Vim / Emacs / Sublime 下面见得到：activate-power-mode。

2. 直观：

由于使用 javascript/coffee进行开发，但 javascript/coffee是属于即便你没写过他们，读都能读得懂，VimScript就不一样了，虽然也能做相同的事情，但实话实说，晦涩难写，比如我要取得当前文件的路径和文件名，在 VimScript里面需要这么写：

let l:path = expand('%:p:h')let l:name = expand('%:t:r') 或者 let l:name = expand('%<')

而在 Atom 里我们用atom自己的功能直接取出路径来，然后进行切割：

var fullpath =atom.workspace.getActiveTextEditor().getPath();var filename = path.basename(fullpath);var filepath = path.dirname(fullpath);

就问大家一下？哪段代码更友好直观？你一眼就知道在做什么？你更愿意用按照哪段代码进行插件开发？是上面的VimScript？还是下面的 javascript ？

结论是很清晰的，Atom的 javascript开发插件更简单直观，即便没文档，看别人怎么写的自己也会了，同时灵活性大大高于VmScript，各种事件处理回调，javascript天生擅长做这些事情，还有第二行，第三行，我们用到了 node.js 的 path模块，进行文件路径切割。这样的写法，再VimScript 里面基本是无法想象的。

Vim是强大，但是毕竟是30年前的东西了，即便最熟练的 Vimer 也都承认 VimScript 的晦涩难懂，阻碍了很多人为其开发插件。而给Atom开发插件，只需要掌握javascript，掌握 javascript的人很多，学习了javascript你也可以用在很多地方。不像VimScript那样只能用在Vim里面，而正因为其晦涩，Vim新版本开始支持内嵌 python的写法：

python << EOF
import random
print random.randint(0,10)EOF

VimScript中 Python等动态的支持正是说明其开发维护者也承认 VimScript本身的古老，对比现代编程语言已经有些格格不入了，缺乏强大的描述能力，难以构建复杂的功能模块，才会去支持Python内嵌这样的写法。可大量的工作还是需要再Python之外完成，同时，并非所有平台自带的Vim都支持python，除了mac外，所有debian / ubuntu 发行版自带的Vim都不支持 Python。导致你想写一个通用的扩展还得判断下是否 has('python') 没有的话老老实实用 VimScript 去实现它，这不是折磨人么？

Sublime里面可以用原生 Python 写扩展，比 VimScript爽，但是 sublime 的插件能做的事情还不及VimScript的一半，所以怎么能指望他们能写出高端的功能来呢？

3. 强大：

Atom的内核 Electron （原来的 Atom-shell）可以理解成：Chromium + Node.JS，而整个Atom的界面，你可以理解成就是一颗 HTML 的 DOM 树结构，这意味着你可以这样：

var div = document.createElement("div"); div.innerText = "abc"; atom.workspace.addBottomPanel(div);

就可以简单的在 atom 里面增加一个显示对象，这意味着再给div加个 html的 onclick就可以实现GUI交互，界面上的对象随便写点html代码就可以控制效果，意味着你可以使用 jQuery 来为atom增加新面板，意味着你只需要写一个简单的 .css 文件就可以把 Atom 整个编辑器的外观给修改了。这在 Vim/Emacs 中是几乎不可想象的事情，sublime基本就别提了。

大量的前端开发技术和 Node.JS 基础模块供你任意使用，正是由于近年 Chromium / node.js 系列技术的成熟，和 Atom / Visual Studio Code 这类基于前端技术的客户端软件的成功，让我看到了客户端（桌面+移动）软件开发的新方向。

做VIM/Emacs不能做的事情

Vim/Emacs过去给人的映像是：几乎能做任何事情，确实如此，但毕竟是二三十年前的东西了，而他们一直坚挺到现在一方面是操作便利，更重要的是这么长时间还没有出现一款又开源又具备同样操作便利性和可扩展性的编辑器，所以Vimer, Emacser 们最乐意展示给别人看的就是他们又安装了什么插件，急于展示可以把 Vim / Emacs 装扮成了一个多像 IDE 的东西，而今天这个“可以做任何事情”的高度可定制特性已经被Atom所吸收并完全超越，就像 Atom 的开发blog：“ Introcing Atom” 上说的一样，对易用性和可展性 “决不妥协” ：

We think we can do better. Our goal is a zero-compromise combination of hackability and usability: an editor that will be welcoming to an elementary school student on their first day learning to code, but also a tool they won't outgrow as they develop into seasoned hackers.

抛开易用性的这个 Atom 的明显优势不说，前面其实已说了不少 Atom 比 Vim/Emacs 更灵活强大的地方，可能有些人还有疑惑，不是说 Emacs “没有不能做的事情” 么？你看 Atom的面板里面可以嵌入一个 Terminal，Vim/Emacs一样可以嵌入啊，为何还说 Atom 比它强啊？

没错，Vim用久了会产生心理舒适区，多模式编辑使人神清气爽，命令化文本处理让你赏心悦目，但是受限于本身机制用久了会容易痛苦挣扎：虽然vim的各种扩展似乎什么事情都能做，但每个扩展却只能做到70分，总有那么30%的地方做不到位。所以用的时间长了，上半身爽的要死，下半身痛不欲生。。。。

Vim/Emacs即便大部分扩展功能也都可以称为“能用”，可几十年的历史包袱太沉，很多事情对他们来讲就是禁区，比如诡异的标签功能，容易误操作的buffer/窗口切换，缺乏异步机制，编译时间长只有傻等着，无法跟Atom一样边读代码，边运行程序看结果，对照输出结果和源代码找问题，连实现个内嵌终端都用了若干年，还实现的那么别扭。。。。。。。。。

这类硬伤有许多，再举个最简单的例子，minimap，就是 sublime那种大家喜欢的文档缩略图，这个现代编辑器必备的功能，谁能用 Vim/Emacs 实现一下看看？Atom 可以衍生出 Visual Studio Code 这样漂亮的编辑器，Vim/Emacs能衍生么？Atom可以随便用各种先进的前端技术，不当可以嵌 Terminal我甚至可以再 Atom 嵌入一个 js版本的 DOSBOX 玩老游戏《命令与征服》：

https://archive.org/details/softwarelibrary_msdos_games

Play DOS games online

当然这样并没有任何卯用，但是如果在 Atom里面内嵌一个浏览器，方便的实时预览html/css的效果呢？或者 Atom 里面内嵌一个 Markdown Previewer ，实时查看 Markdown 的效果呢？请问 Vim/Emacs 里怎么实现法？

Atom插件演示：markdown实时预览，左边写右边即时更新，100%兼容github的markdown语法

短短两年的时间，这么多优秀的插件，只想说，如今 Atom 作为 Vim/Emacs 的继承者和超越者出现了，所以社区对 Atom 的反应也是热烈的，看看下面一组数据，截止今天（2016年3月15日），Atom共有扩展插件 3500+ 个，发布不到两年的时间，这是什么概念呢？

• Sublime的插件（Stats - Package Control）大概 3500+个，但是sublime发布了5年的时间。
  

• Emacs 的插件大概有2900个，可Emacs发布到今天已经过去 25+年的时间。
  

• Vim 的各种插件虽然有9000个，但是Vi/Vim系列的历史长达 30+年，是atom的15倍。

这就叫社区的活跃度的区别，为什么短短两年那么多开发者先后给atom贡献了各种高质量的扩展，为什么大家对atom的热情那么高？为何好多人接触了atom一段时间后都深深的爱上了它？这是有原因的。

再谈性能优化

很多人错误的觉得 Atom慢是因为使用了 JavaScript/Coffee 等 Web 技术，所以先天慢，其实这是个误区，即便使用 Web 技术它也还能快很多，同时再慢可以往C++层的 Electron 挪啊，这也是这几个版本优化的一些方向，基于 Atom 开发的 Visual Studio Code 可以那么流畅， Atom 性能优化空间还很大，了不起多参考下自己的儿子，同样开源的 vscode怎么做的。

同时 Atom编辑器1.0版本以来性能得到了很大的提升，主要是两个方面，一方面是js层的各种渲染优化，控件优化，延迟绘制，延迟加载，只绘制当前需要的东西等，另外一方面是将一些核心数据结构移动到 Electron 的 C++层，如今1.54版本性能较去年版本已经有了本质区别，运行时加载是慢些（但也比eclipse快很多），实际使用并没觉得不如别的编辑器，况且，js层的优化和C层的优化未来还有很大的空间可以进步。

不过我不太喜欢 vscode 使用 Typed Script 进行开发，用点标准技术不行么，Atom使用 JavaScript/Coffee 写的多爽，如今 Atom 正在准备慢慢的切换到 JavaScript 的新标准 ES6 上。其次 vscode 快是快在“做的事情少”，主要是可扩展性方面的努力远不及 Atom，插件机制相对弱智，所以 vscode 的社区如今还不是特别活跃，扩展也少，发布一年多只有差不多300+个扩展，远不如 Atom 的情况，如果 vscode 还是按照现有结构开发下去，可能永远不会拥有 Atom的灵活度，这样再未来就无法拥有各种丰富多彩的插件。

再说开源免费

UltraEdit 单用户版本价格： 79 美刀

UltraEdit 服务器版价格： 229 美刀（多人登录同一台服务器的桌面使用），企业版更贵

EditPlus 单用户版价格： 35 美刀，而且还只有windows版本，

Sublime 单用户版价格：70 美刀

TextMate 单用户版价格：48 欧元，而且还只有mac版本。

这些都是钱啊，可能你会说可以免费试用或者破解啊，是的个人可以，但正常来说sublime这些试用指不能拿来搞生产不能拿来工作的，个人你用用可以，但国外人家守规矩，不会乱用，这意味着失去一大批为其开发扩展的国外开发者，同时站在公司考虑IT方案的角度，免费试用和破解将来都是潜在的麻烦，现在上百人的公司微软都会来收windows的钱了，版权问题越来越严肃，你得把这笔潜在费用考虑进去，同时这些闭源的或者单平台的东西，并不值得再上面花费过多精力和投资。

抛开扩展性问题和价格问题，我们再来看各个热门的免费编辑器的试用情况：

Notepad++：免费，开源，只能运行于windows

PSPad：免费，不开源，只能运行再 Windows

Gedit：免费，开源，只能跑再 GNome下，Ubuntu用用，Windows/mac版本简直是残缺的。

Programmer's Notepad : 免费开源，只能跑 Windows

Notepad2：免费bu不开源，只能跑 Windows

更关键的是：闭源的东西个人作者可能失去兴趣不再更新，商业公司的话，你需要一个功能，就只能无限期的等待他们发慈悲加入进去。而免费开源的很多其他编辑器除去平台兼容性问题外，更重要的时扩展性差。

而同时满足：免费+开放+强扩展性的编辑器如今就只出现过三个：Vim / Emacs / Atom。他们是真正属于使用者的编辑器，他们能变成使用者希望变成的样子。这些曾经出现过得收费的或者免费的编辑器，凭借着一两个自身独有的 “卖点”，再某些时间段内都曾经流行过，可就像流星一样一闪而过，如今他们都统统完成了自己的历史使命，新的一页可以翻开了。终端环境的话确实 Vim / Emacs 继续下去，但桌面环境的话，Atom将会继续向前，走出新的一步。

⑻ Linux发行版哪个好

1.系统管理员最佳系统 :Parrot Linux

Parrot Linux基于Debian，几乎能够提供系统管理员需要的一切渗透测试工具。

管理员面对大量的日常工作，如果没有坚实的工具集作为辅助，繁重的任务将令人不堪重负。在这方面，Parrot Linux将成为您的最佳助手。这款基于Debian的系统几乎提供一切渗透工具，同时也面向加密、云、匿名、数字取证、编程甚至生产力等方向提供相关功能。因此，这是款堪称完美的安全与网络管理员专用的Linux发行版。

Parrot目前在Distrowatch榜单中排名第57位，预计它将在新的一年攀上更高的排行位置。

Parrot Security：一款安全工具Linux发行版http://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138019.htm

2.最佳轻量化发行版:LXLE

LXLE将小巧的体积与可观的生产能力进行了完美融合。

毫无疑问，我认为LXLE将成为2017年的最佳轻量化发行版选项。LXLE将小巧的体积与出色的生产能力加以完美融合，大家能够在其中找到您在桌面Linux中希望获取的几乎全部工具，且可在旧硬件上顺畅运行。LXLE基于Ubuntu16.04，同时配合极为易用的LXDE容器管理器。

LXLE包含多种标准工具(例如LibreOffice与GIMP)，唯一欠缺的是大家需要手动安装一款现代浏览器。

目前，LXLE在Distrowatch上排名位于第16位。

LXLE 14.04.4 Beta 发布下载，轻量级桌面 Linux 发行http://www.linuxidc.com/Linux/2016-02/128129.htm

3.最佳桌面发行版:Elementary OS

Elementary OS Loki不仅非常美观，且稳定性出色并提供无与伦比的用户友好性及一致性。

虽然带有部分主观因素，但我认为Elementary OS Loki必然能够在2017年内击败Linux Mint成为最佳桌面发行版。目前，Elementary OS在Distrowatch上排名第6位，但出色的稳定性、美观度以及无与伦比的用户友好性与一致性绝对能够让其顺利压倒目前排名第一的Linux Mint。

有些人认为Elementary OS桌面有点太过“Mac化”，但这实际上是对它带给最终用户体验的一种肯定。不过，凭借着开源特性，大家可以随意对它进行定制。

Elementary OS 美到你不能呼吸http://www.linuxidc.com/Linux/2015-12/126232.htm

Elementary OS 0.3 Freya 新功能选项-用户可自定义键盘快捷键http://www.linuxidc.com/Linux/2015-05/118000.htm

试用 Elementary OS 0.3 Freya Beta 1http://www.linuxidc.com/Linux/2014-08/105507.htm

Elementary OS 0.3 Freya 截图赏析http://www.linuxidc.com/Linux/2015-04/116164.htm

Elementary OS 0.3 Freya 发布http://www.linuxidc.com/Linux/2015-04/116079.htm

Elementary OS，致亲爱的Linux用户http://www.linuxidc.com/Linux/2015-04/116587.htm

在Elementary OS 0.3下用WPShttp://www.linuxidc.com/Linux/2014-11/109976.htm

4.百尺竿头更进一步的典范:Gentoo

红帽在协调企业业务需求方面拥有完美表现。

SUSE一直在企业领域不断前行，且总有一天会在这一市场上顺利登顶。但必须承认，这一天不会在2017年年内到来。红帽企业Linux将继续在此占据主导地位。根据Gartner公司的统计，红帽公司在Linux订阅市场拥有67%份额(其中红帽企业Linux订阅收入占红帽总营收的75%)。究其原因，红帽不仅与企业业务需求保持高度一致，同时亦几乎参与到每一个开源软件项目当中。

必须承认，红帽在安全、集成、云以及管理等领域一直在不断努力，其成果也堪称斐然。然而我仍然认为，2017年将成为SUSE持续崛起的一年，其还将不断蚕食红帽的市场份额。

选择权在您

Linux平台最为突出的优势之一在于，选择权完全由您所操纵。面对数以百计的发行版，您可以根据需要任意做出判断。不过我仍然自信地强调，本篇文章中提到的发行版绝对是最优秀的——或者，至少是最优秀的之一。