前一段时间接到一个任务，需要采集到声卡的输出信号，以便与麦克风的输入信号进行混音。

之前一直没有研究过音频的相关技术，这次就顺便抽出一点时间去了解了一下Windows上采集音频的相关技术。

对于音频处理的技术，主要有如下几种：

• 采集麦克风输入
• 采集声卡输出
• 将音频数据送入声卡进行播放
• 对多路音频输入进行混音处理

===目录===

• 在Windows/Ubuntu上安装Sublime Text 2
• 在Windows/Ubuntu上搭建Sublime Text 2的C/C++编译环境
• 使用Sublime Text 2编写、编译、运行C++代码
• 推荐几个程序员喜欢的Sublime Text 2插件
• 使用Sublime Text 2浏览Source Code
• 使用Sublime Text 2和Github Gist管理代码片段
• 开启Sublime Text 2中的VIM功能
• Sublime Text 2与坚果云和HK4WIN的配合使用

0.序言

元旦小长假前几天偶然中接触到Sublime Text 2， 初步使用下来感觉很不错，是又一款比较适合程序员使用的文本编辑器。

在Sublime Text 2之前，一直比较喜欢使用VIM和Notepad++，其中VIM主要用来查看一些源代码文件或编辑一些文本，

而Notepad++更多是用来替代UltraEdit查看Log文件，目前使用下来感觉还不错，搜索功能同样强大。

当然现在VIM还基本属于初步上手阶段，主要是VIM需要记忆的命令太多，而自己在Windows上使用VIM的频率也不怎么高。

最近在做一个视频编辑的项目，其中界面部分有点复杂，负责这部分的同事使用了MFC的Custom Control来实现界面的自绘效果，目前DemoAP的初步效果已经出来，感觉还不错。

因为工作以来基本没有接触过UI方面的编程，加之以前也没有使用过Custom Control，这次做一个简单学习和总结，以便后用。

软件设计是不易的，尤其要设计出结构良好、可靠性高、又不失可扩展性和可维护性的软件更是困难的事。

随着项目的积累、经验的丰富，不同阶段，自己对设计的理解也是不一样的，就像看一本好书，每读一遍，对其中内容的理解往往也会不同一样。

下面是自己对如何设计良好软件的一点理解：

长假之后果然不在状态，今天抽空给自己未来的学习做了一个简单的规划，也算一个简单的总结和回顾。

为了便于查看，特在MindPin上绘制了一张个人技术规划的思维导图。

如果图片不清晰的话，请移步这里直接查看原始文件。

登陆ffmpeg官网的下载页面可以得到使用git克隆ffmpeg源代码的地址：

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git clone git://source.ffmpeg.org/ffmpeg.git ffmpeg

在ubuntu的shell下，使用上述git命令来下载ffmpeg，下载所需的时间会有点长。

等ffmpeg下载完成，ubuntu上就已经存在了一份完整的ffmpeg源代码了。

下面就可以进行编译ffmpeg了。

第一次接触Linux应该是读研时，当时自己在实验室里捣鼓着嵌入式开发，慢慢也就了解了一些Linux的东西，不过当时完全很业余，很多东西都不太懂。

后来，跟其他实验室的同学借了Linux的安装光盘，在自己的机器上第一次装上Linux，不过后来好像也没什么深入的使用。

工作以后，一直是在Windows上做开发，基本不涉及Linux，不过自己对Linux还是蛮感兴趣的，在家里的电脑上也一直安装着Ubuntu，偶尔也会上去玩一玩。

随着和开源软件的接触，发现很多的开源Code都是来自于Linux，自己也一直想学习一下Linux中C/C++开发的方法。

由于自己大部分的工作和家人对电脑的使用都是集中在Windows上，不希望来回切换系统，故多数是在Windows上使用VirtualBox虚拟机安装Ubuntu来使用。

虚拟机上的Ubuntu，我只会安装Linux C/C++开发所必要的一些软件，如代码编辑器Vim, C/C++编译调试工具，代码版本控制工具Git等。

一直以来，我的软件工具集中都会收藏一些比较好用的软件，尤其喜欢免费、开源的软件。

这里，列出我最常用的一些软件，以备后忘。

思维导图使用FreeMind绘制。

最近因为项目需要经常分析数据量很大的Log文件，以往靠手工目测的分析方法已不太可能快速分析和定位问题。

由于和我一起做这个项目的同事，会使用Python，编写的Python脚本能够将Log中的相关数据以图形的方式显示出来，这样就便于我们快速检测出是否输入、输出有异常情况发生。 这样，也就加快了解决问题的效率。

为此，在这里简要记录一下具体的方法，以便以后在需要的时候能够做参考。

最近一直在做MPEG2 TS-Mux，在开发调试的过程中有大量的log数据需要分析，特别是长时间测试，log文件往往会达到几百兆。

这时遇到问题，要自己逐行去分析log定位问题往往是不太现实的事情。

为了提高log文件分析的效率，我们利用Python编写分析log的脚本，每个脚本分析log文件中一类信息，如从前端Encoder中接受到的PTS，分析PTS是否有错误或跳变等情况。

为了从原始的log文件中提取出我们关心的log部分，使用了一个命令行工具Sed。

Sed(streams editor)的具体使用方法可参考这篇文章sed命令+正则表达式。

在一个数据量很大的文本中要查找出所有符合特定规则的文本，使用文本编辑器中简单查找功能往往很难达到要求。

不过现在的文本编辑器也越来越强大，我熟悉的如VIM、Notepad++、UltraEdit等都是支持使用正则表达式来完成复杂的、自定义规则的文本查找功能。 上述的Sed也是使用正则表达式来实现强大的文本查找功能。

下面将会简单介绍一些关于正则表达式的知识，以后有时间会写一篇关于如何使用Python和matplotlib库来分析log数据并图形化显示分析结果的文章。