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廠程序員工作都會選擇的效率工具，想要提高工作效率、工作質量，這幾個軟件絕對值得一看。
這款基于云端操作的多人協同設計軟件，讓使用過設計師、產品經理、程序員等這些人群都不禁叫好。它的功能對于程序員來說，非常能滿足程序設計員與設計師之間的交流溝通。Pixso支持多位成員可同時在一個文件中進行高效工作，這樣程序員就可以看到設計師創作的全過程；作品通過分享鏈接就能查看，縮減了訪問步驟，增大了溝通可能性；工作時進度可以實時查看，讓項目進度透明化。有這么貼心的功能讓人很難不選它工作~
Markdown是現在最流行的一種文檔書寫語言格式，用戶只需用一些非常「簡單易記」的語法就能輕松寫出一篇具有良好的排版和可讀性的文章，typora就是使用Markdown的平臺。只需要在Typora打字時輸入正確的 Markdown 語法標記 ，Typora就會將對應的文字會即時轉變為它們應該成為的樣子。
用Alfred可以實現各種操作。可以在手不離開鍵盤、脫離鼠標的情況下，完全操控你的Mac。使用Alfred可以快速打開某個App，搜索想要的文件；只需幾個簡單的字母就可以輸入一些常用的句子；快速搜索網絡上的內容，定制特定的workflow等等。
Speedtest是在線的并且可視化的網速測試工具。使用方法簡單，只需有瀏覽器就可以在線使用。它在全球有數百個測試節點，國內有測速節點幾十個，能快速準確進行測試。
Webstorm主要是為用戶們提供了針對JavaScript和JavaScript編譯語言，同時為Angular、React、Vue.js和Meteor提供了高級編碼幫助，它支持20多種語言的語法突出顯示，以及全新的解構意圖等等，能夠幫助程序員更好的高效完成代碼編寫。
IDEA是Java開發效率很快的IDE工具。它整合了開發過程中實用的眾多功能，幾乎可以不用鼠標可以方便的完成你要做的任何事情，最大程度的加快開發的速度。簡單而又功能強大。與其他的一些繁冗而復雜的IDE工具有鮮明的對比。
以上這六個可以大大提高辦公效率的工具是大廠程序員都不忍心錯過的實用軟件，看到這里的小伙伴一定要使用一下才能更好感受到它們的不同。
文章來源于互聯網投稿
另外，如果你也想讓自己成為一個具有真材實料的厲害的程序員，不妨從現在開始！
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在開篇中，追蹤最佳的集成開發環境（IDE）和類似IDE工具的最新動態對開發人員來說頗具挑戰。
如今，IDE已經不再局限于傳統的文本編輯器，而是將編譯、自動代碼補全、語法突出顯示、調試、分析、測試等多種功能融合在一個統一的用戶界面中。
沒有IDE的話，用戶需要單獨使用各種相關組件來完成開發工作流程。盡管有些開發人員可能更喜歡這種方式，但是IDE可以顯著提高編程速度，提供更出色的整體體驗。
由于有多種可供選擇的IDE，因此選擇最佳的C++ IDE可能會有些困難。在接下來的內容中，我將匯總一些令人信服的IDE，并對它們進行分析。以下是我為您挑選的2023年最佳C++ IDE。
如果根據JetBrains的報告來看，微軟的商業IDE——Visual Studio很有可能成為Windows平臺上最主流的C++ IDE。Visual Studio之所以成為首選，原因充分：這款成熟的工具可以在不同平臺上使用，支持多種編程語言，并提供一系列令人印象深刻的功能。Visual Studio的代碼編譯技術（稱為IntelliSense）備受贊譽，對于許多開發人員來說，它幾乎是每日必不可少的工具。
Code::Blocks是一個免費的、跨平臺的C/C++開發集成開發環境（IDE），包含編譯、自動代碼構建、代碼覆蓋、分析、調試以及代碼分析等功能。
以其卓越的性能和直觀的界面（支持拖放操作和選項卡設計），以及完全斷點支持而廣受歡迎。它還具備豐富的插件生態系統，由社區和Code::Blocks開發團隊提供支持。
CLion是JetBrains推出的商業C/C++跨平臺集成開發環境（IDE）。JetBrains擁有一大批忠實的開發者粉絲，他們受到JetBrains出色的代碼編輯器吸引，這些編輯器具備出色的代碼重構工具。CLion提供了代碼分析、CMake支持、項目建模和智能代碼輔助等功能。CLion是為少數同時支持本地和遠程（通過SSH）開發的IDE之一，這允許用戶在本地計算機上編寫代碼，然后在遠程服務器上進行編譯。
盡管CLion專注于C/C++開發，但它建立在JetBrains IDE框架之上，支持多種主流編程語言版本。
Eclipse CDT是一個免費且開源的跨平臺IDE，是用Java編寫的。最初的目標是替代IBM停產的VisualAge IDE。Eclipse實際上更像是一個框架，而不是一個完整的IDE，它依賴于許多插件來提供特定編程語言的功能。
Eclipse支持近30種編程語言，其中C/C++的支持被稱為Eclipse CDT（Eclipse C/C++ 開發工具）。它以其簡單的特性和龐大的社區支持而聞名。它提供了用戶在C/C++ IDE中所期望的所有標準功能，如自動代碼補全、編譯和調試支持、靜態代碼分析以及代碼重構功能。
CodeLite是另一個免費且開源的IDE，支持C/C++、PHP和JavaScript。它使用跨平臺工具包wxWidgets構建，可以在Windows、macOS、Linux和FreeBSD上運行。其編輯器基于開源項目Scintilla。
CodeLite提供了簡單但全面的用戶界面，并包括項目管理、代碼重構、自動代碼補全、語法高亮顯示、與GNU gdb的調試集成，以及與Git和Subversion的集成。
Apache NetBeans是一個開源的跨平臺集成開發環境（IDE），最初由捷克共和國布拉格查爾斯大學的學生項目開發，最初被稱為Xelfi。Xelfi是指用于Pascal編程語言的Delphi IDE。1999年，Sun Microsystems收購了NetBeans，后來由甲骨文公司（Oracle）（收購了Sun）于2016年發布到Apache項目中。
NetBeans具備出色的C/C++支持，包括調試器、代碼折疊、項目管理、模板和Qt Toolkit支持。它還提供了豐富的插件生態系統，由積極貢獻的社區開發。
Qt Creator是一款商業（提供免費試用版）的跨平臺C++集成開發環境（IDE），可用于構建出色的圖形用戶界面（GUI）應用程序，基于主流且功能豐富的Qt工具包。
除了提供傳統IDE功能，如編譯、調試、自動代碼補全、分析和重構之外，使用Qt Creator的開發者還能從以Qt工具包為核心的充滿活力的設計和開發工具生態系統中受益。
總結起來，挑選合適的集成開發環境（IDE）并非易事。希望這份最佳的C++ IDE清單可以幫助你更深入地了解各種可供選擇的選項。
雖然我們已經介紹了一些主要競爭對手，并討論了它們的功能集，但沒有什么比親自嘗試更好的方法。建議嘗試在一個實際項目中使用它們，以確定哪種方法最適合你的需求。
許多開發人員在不同的情況下使用多個IDE。如果你的項目以Windows為中心，最好選擇Visual Studio，而對于macOS應用程序，Xcode可能是最佳選擇，相對于其他IDE來說。
然而，對于跨平臺項目，尤其是使用wxWidgets工具包的項目，選擇像CodeLite這樣的獨立IDE可能更合適。如果你已經是JetBrains的用戶，那么CLion也是一個不錯的選擇。CLion可以與其他JetBrains工具很好地集成，而且用戶界面和工作流程都很直觀，不會帶來額外的學習成本。對于使用Qt的開發人員，Qt Creator可能是一個自然而然的選擇。
當然，并不一定非要使用IDE。有時，簡單的工具如Visual Studio Code、Sublime、Atom或Notepad++也非常適合典型的程序員編輯工作。
通過閱讀這段內容，你可能學到了很多知識哦~如果你渴望學習編程，我推薦我的C語言/C++編程學習基地給你，讓學編程變得簡單易懂，我們一起學習，一起加油！
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自TowardsDataScience
作者：Adrien Treuille
機器之心編譯
參與：魔王、一鳴
機器學習開發者想要打造一款 App 有多難？事實上，你只需要會 Python 代碼就可以了，剩下的工作都可以交給一個工具。近日，Streamlit 聯合創始人 Adrien Treuille 撰文介紹其開發的機器學習工具開發框架——Streamlit，這是一款專為機器學習工程師創建的免費、開源 app 構建框架。這款工具可以在你寫 Python 代碼的時候，實時更新你的應用。目前，Streamlit 的 GitHub Star 量已經超過 3400，在 medim 上的熱度更是達到了 9000+。
Streamlit 網站：https://streamlit.io/
GitHub地址：https://github.com/streamlit/streamlit/
用 300 行 Python 代碼，編程一個可實時執行神經網絡推斷的語義搜索引擎。
以我的經驗，每一個不平凡的機器學習項目都是用錯誤百出、難以維護的內部工具整合而成的。這些工具通常用 Jupyter Notebooks 和 Flask app 寫成，很難部署，需要對客戶端服務器架構（C/S 架構）進行推理，且無法與 Tensorflow GPU 會話等機器學習組件進行很好的整合。
我第一次看到此類工具是在卡內基梅隆大學，之后又在伯克利、Google X、Zoox 看到。這些工具最初只是小的 Jupyter notebook：傳感器校準工具、仿真對比 app、激光雷達對齊 app、場景重現工具等。
當一個工具越來越重要時，項目經理會介入其中：進程和需求不斷增加。這些單獨的項目變成代碼腳本，并逐漸發展成為冗長的「維護噩夢」……
機器學習工程師創建 app 的流程（ad-hoc）。
而當一個工具非常關鍵時，我們會組建工具團隊。他們熟練地寫 Vue 和 React，在筆記本電腦上貼滿聲明式框架的貼紙。他們的設計流程是這樣式的：
工具團隊構建 app 的流程（干凈整潔，從零開始）。
這簡直太棒了！但是所有這些工具都需要新功能，比如每周上線新功能。然而工具團隊可能同時支持 10 多個項目，他們會說：「我們會在兩個月內更新您的工具。」
我們返回之前自行構建工具的流程：部署 Flask app，寫 HTML、CSS 和 JavaScript，嘗試對從 notebook 到樣式表的所有一些進行版本控制。我和在 Google X 工作的朋友 Thiago Teixeira 開始思考：如果構建工具像寫 Python 腳本一樣簡單呢？
我們希望在沒有工具團隊的情況下，機器學習工程師也能構建不錯的 app。這些內部工具應該像機器學習工作流程的副產品那樣自然而然地出現。寫此類工具感覺就像訓練神經網絡或者在 Jupyter 中執行點對點分析（ad-hoc analysis）！同時，我們還想保留強大 app 框架的靈活性。我們想創造出令工程師驕傲的好工具。
我們希望的 app 構建流程如下：
Streamlit app 構建流程。
與來自 Uber、Twitter、Stitch Fix、Dropbox 等的工程師一道，我們用一年時間創造了 Streamlit，這是一個針對機器學習工程師的免費開源 app 框架。不管對于任何原型，Streamlit 的核心原則都是更簡單、更純粹。
Streamlit 的核心原則如下：
1. 擁抱 Python
Streamlit app 是完全自上而下運行的腳本，沒有隱藏狀態。你可以利用函數調用來處理代碼。只要你會寫 Python 腳本，你就可以寫 Streamlit app。例如，你可以按照以下代碼對屏幕執行寫入操作：
import streamlit as stst.write('Hello, world!')
2. 把 widget 視作變量
Streamlit 中沒有 callback！每一次交互都只是自上而下重新運行腳本。該方法使得代碼非常干凈：
import streamlit as stx = st.slider('x')
st.write(x, 'squared is', x * x)
3 行代碼寫成的 Streamlit 交互 app。
3. 重用數據和計算
如果要下載大量數據或執行復雜計算，怎么辦？關鍵在于在多次運行中安全地重用信息。Streamlit 引入了 cache primitive，它像一個持續的默認不可更改的數據存儲器，保障 Streamlit app 輕松安全地重用信息。例如，以下代碼只從 Udacity 自動駕駛項目（https://github.com/udacity/self-driving-car）中下載一次數據，就可得到一個簡單快速的 app：
使用 st.cache，在 Streamlit 多次運行中保存數據。代碼運行說明，參見：https://gist.github.com/treuille/c633dc8bc86efaa98eb8abe76478aa81#gistcomment-3041475。
運行以上 st.cache 示例的輸出。
簡而言之，Streamlit 的工作流程如下：
如下圖所示：
用戶事件觸發 Streamlit 從頭開始重新運行腳本。不同運行中僅保留緩存。
感興趣的話，你可以立刻嘗試！只需運行以下行：
網頁瀏覽器將自動打開，并轉向本地 Streamlit app。如果沒有出現瀏覽器窗口，只需點擊鏈接。
這些想法很簡潔，但有效，使用 Streamlit 不會妨礙你創建豐富有用的 app。我在 Zoox 和 Google X 工作時，看著自動駕駛汽車項目發展成為數 G 的視覺數據，這些數據需要搜索和理解，包括在圖像數據上運行模型進而對比性能。我看到的每一個自動駕駛汽車項目都有整支團隊在做這方面的工具。
在 Streamlit 中構建此類工具非常簡單。以下 Streamlit demo 可以對整個 Udacity 自動駕駛汽車照片數據集執行語義搜索，對人類標注的真值標簽進行可視化，并在 app 內實時運行完整的神經網絡（YOLO）。
這個 300 行代碼寫成的 Streamlit demo 結合了語義視覺搜索和交互式神經網絡推斷。
整個 app 只有 300 行 Python 代碼，其中大部分是機器學習代碼。事實上，整個 app 里只有 23 次 Streamlit 調用。你可以試試看：
我們與機器學習團隊合作，為他們的項目而努力時，逐漸意識到這些簡單的想法會帶來大量重要的收益：
Streamlit app 是純 Python 文件。你可以使用自己喜歡的編輯器和 debugger。
我用 Streamlit 構建 app 時喜歡用 VSCode 編輯器（左）和 Chrome（右）。
純 Python 代碼可與 Git 等源碼控制軟件無縫對接，包括 commits、pull requests、issues 和 comment。由于 Streamlit 的底層語言是 Python，因此你可以免費利用這些協作工具的好處。
Streamlit app 是 Python 腳本，因此你可以使用 Git 輕松執行版本控制。
Streamlit 提供即時模式的編程環境。當 Streamlit 檢測出源文件變更時，只需點擊 Always rerun 即可。
點擊「Always rerun」，保證實時編程。
緩存簡化計算流程。一連串緩存函數自動創建出高效的計算流程！你可以嘗試以下代碼：
Streamlit 中的簡單計算流程。運行以上代碼，參見說明：https://gist.github.com/treuille/ac7755eb37c63a78fac7dfef89f3517e#gistcomment-3041436。
基本上，該流程涉及加載元數據到創建摘要等步驟（load_metadata → create_summary）。該腳本每次運行時，Streamlit 僅需重新計算該流程的子集即可。
為了保證 app 的可執行性，Streamlit 僅計算更新 UI 所必需的部分。
Streamlit 適用于 GPU。Streamlit 可以直接訪問機器級原語（如 TensorFlow、PyTorch），并對這些庫進行補充。例如，以下 demo 中，Streamlit 的緩存存儲了整個英偉達 PGGAN。該方法可使用戶在更新左側滑塊時，app 執行近乎即時的推斷。
該 Streamlit app 使用 TL-GAN 展示了英偉達 PGGAN 的效果。
Streamlit 是免費開源庫，而非私有 web app。你可以本地部署 Streamlit app，不用提前聯系我們。你甚至可以在不聯網的情況下在筆記本電腦上本地運行 Streamlit。此外，現有項目也可以漸進地使用 Streamlit。
漸進地使用 Streamlit 的幾種方式。
以上只是 Streamlit 功能的冰山一角而已。它最令人興奮的一點是，這些原語可以輕松組成復雜 app，但看起來卻只是簡單腳本。這就要涉及架構運作原理和功能了，本文暫不談及。
Streamlit 組件圖示。
我們很高興與社區分享 Streamlit，希望它能夠幫助大家輕松將 Python 腳本轉化為美觀實用的機器學習 app。
原文鏈接：https://towardsdatascience.com/coding-ml-tools-like-you-code-ml-models-ddba3357eace
參考文獻：
[1] J. Redmon and A. Farhadi, YOLOv3: An Incremental Improvement (2018), arXiv.
[2] T. Karras, T. Aila, S. Laine, and J. Lehtinen, Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation (2018), ICLR.
[3] S. Guan, Controlled image synthesis and editing using a novel TL-GAN model (2018), Insight Data Science Blog.
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