C++环境搭建

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markdown ## 安装vscode 参照这篇[博文](https://blog.arshdelight.com/2024/10/pythonconda-vscode.html)最下面的内容 ## 安装mingw（编译器） mingw官网：[mingw-w64](https://www.mingw-w64.org/) 在官网点击downloads -> pre-built toolchains -> mingw-w64-builds 然后找到github链接，你也可以直接带点击[这里](https://github.com/niXman/mingw-builds-binaries/releases) 这里我选择的是 x86\_64-14.2.0-release-posix-seh-ucrt-rt\_v12-rev2.7z x86\_64是64位系统 ucrt兼容最新的windows系统 解压后，将目录中的bin目录添加到环境变量，编译器就安装好啦 此时可以打开cmd或powershell 输入gcc -v，看看是否有版本信息 ## 安装mingw的另一方法 也可以使用安装工具安装mingw 可以在这个[网址](https://sourceforge.net/projects/mingw/files/)下载 这个方法我觉得更传统一些，不过我觉得第一个方法还是不错的 ## 在vscode里安装c/c++ 相关插件 包括以下四个: 1. c/c++ 2. c/c++ themes 3. c/c++ extension pack 4. code runner

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移动硬盘+miniconda：可以带着走的Python虚拟环境

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介绍 在科研环境中使用Python，会用到miniconda，这是anaconda的精简版本。 安装miniconda后，通常创建虚拟环境的命令是“conda create -n env_name python=3.x” 这会在miniconda安装目录下去创建虚拟环境。 一般miniconda会安装在本地硬盘，所以，虚拟环境也会在本地硬盘里储存。 如果使用云盘同步虚拟环境目录，由于文件数量较多，同步的效率会比较低。 那么能否使用移动硬盘来在多台设备使用相同的虚拟环境库呢? 方案 添加移动硬盘目录为conda虚拟环境目录 假设我们的移动硬盘是E盘，首先要在该硬盘里创建我们计划用于存放虚拟环境的目录。 例如我创建了一个目录E:\Conda\envs 使用命令“conda config --add envs_dirs E:\Conda\envs”将该目录添加为conda的虚拟环境目录之一。 如果该目录里已经有虚拟环境（可以通过复制、剪切的方式移动进去），则使用“conda env list”可以看到该目录中的可用虚拟环境。 如果不添加该目录为conda的虚拟环境目录，也可以用“conda activate E:\Conda\envs\env_name”的方式来激活该目录中的虚拟环境。 创建虚拟环境到移动硬盘目录 可以使用“conda create --prefix E:\Conda\envs\env_name python=3.x”来将虚拟环境创建到移动硬盘目录。   值得注意的是，如果将移动硬盘添加为conda虚拟环境目录后，当移动硬盘插入时，使用原始的命令“conda create -n env_name python=3.x”也会在移动硬盘目录里创建新的虚拟环境。但是为了确保不出问题，建议这一步固定使用第一条命令。 通过复制、剪切的方式将创建在其它目录的虚拟环境转移到移动硬盘目录也是可以的。 以上就是本文全部正文内容。 补充命令   查看conda源： conda config --show channels Pip的清华源： -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 查找包： https://pypi.org/search/?q= 添加清华源和conda-forge： conda...
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我推荐的python使用环境：conda + vscode

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# 安装miniconda conda是一个可以管理python虚拟环境的软件 miniconda是最小版本的conda，比较简洁 miniconda官网： Miniconda — Anaconda documentation 最新的windows64位miniconda 下载 # 在powershell中使用miniconda 参考文章 （不确定什么时候会失效） 首先将miniconda安装目录下的Scripts目录添加到系统环境变量。 然后打开powershell。 如果有安装windows terminal（在Microsoft Store里安装即可），也可以直接在搜索栏里输入wt打开windows terminal，windows terminal默认使用powershell。 依次输入： conda init powershell Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser 如果你不想启动powershell时就进入conda环境，可以输入： conda config --set auto_activate_base false 但是我个人习惯是自动进入conda环境。 # 创建环境并激活 创建环境的命令如下，其中-n后面是虚拟环境的名称，python=后面是python的版本。 conda create -n allinone python=3.8 然后激活环境。 conda activate allinone # 安装vscode并安装必要插件 下载地址 安装插件为汉化插件和python插件，根据喜好你可以安装喜欢的主题。 之后就可以在vscode里很方便地使用python虚拟环境了。
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CaImAn（Python版）的使用

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markdown # CaImAn的用途 CaImAn是三个Calcium Imaging Analysis的缩写，同时也是凯门鳄的英文单词，所以CaImAn的Logo使用了一只小鳄鱼。 CaImAn实现了一系列分析钙和电压成像数据所需的基本方法。它提供了快速且可扩展的算法。 # CaImAn的安装 首先要安装conda，conda主要是一个管理Python环境的软件，它允许同一台PC上存在多个Python环境已用于不同的程序。 推荐实际使用miniconda即可，在任意搜索引擎里搜索miniconda很容易找到下载地址。 完成miniconda的安装后，只需要以下几条命令和一定的等待时间就可以完成CaImAn的安装。 1. 安装包管理器mamba： conda install -n base -c conda-forge mamba # 在base环境中安装mamba，mamba可以更快地安装CaImAn 2. 安装CaImAn： mamba create -n caiman -c conda-forge caiman # 用mamba安装CaImAn 如果用mamba安装，卡住无法进行的话，就用conda安装，也可以的。 conda create -n caiman -c conda-forge caiman # 用conda安装CaImAn # CaImAn的示例代码 1. 使用时，首先激活caiman虚拟环境： conda activate caiman # 激活caiman 2. 使用caimanmanager创建一个示例目录： caimanmanager install # 创建示例目录，地址会在运行结束后给出 3. 进入示例目录并运行jupyter lab（jupyter notebook也可以）： cd ~/caiman_data # 进入示例目录 jupyter lab # 运行jupyter lab 4. 在jupyter lab里打开demos/notebooks/demo_pipeline.ipynb，此即为示例代码。 # 示例代码的解读 这段示例代码用markdown来做说明，可以以这些markdown说明来理解python代码块。在这篇文章中，我会介绍每个...
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