Linux tudományos fejlesztési célokra

Fórumok

Kedves kollégák! Érdeklődnék, hogy tudományos fejlesztési célokra fizikus hallgatónak milyen disztribúciót ajánlotok. Elsősorban a C/C++ és python programozás sok matekkal, haladó felhasználó számára.

A válaszokat előre is köszönöm.

Hozzászólások

szerintem teljesen mindegy milyen disztribet ajánlunk, próbálj ki párat és ami bevalik hasznald azt.

egyébként Slackware ;)

--------------------------------------------
Support Slackware: https://paypal.me/volkerdi

Én slack-ot használok, de a current ágban keveredik a 2.7-es és a 3.6-os python és nem lehet kibogozni a szálakat, ráment vagy 3 napom. A 14.2-es több, mint 2 éves, van egy kis lemaradása már. A gyereknek meg MOST kell, tehát nézünk valami olyat, ami a következő fél-egy évben működőképes, amig a szakdoga el nem készül. Később majd meglátjuk.

> Sol omnibus lucet.

" de a current ágban keveredik a 2.7-es és a 3.6-os python és nem lehet kibogozni a szálakat, ráment vagy 3 napom"

A slacket ugyan nem ismerem, de ezt azért inkább csak a háttérismeret hiányának gondolom. A legtöbb helyen remekül elvan egymás mellett a python2 és, a python3, kever max azzal szokott lenni, hogy most épp a python az melyikre symlink.

Ráadásul ott vannak a virtualenvek, amikkel remekül lehet szeparálni, én pl a pipenvet abusálom :)

"egyébként Slackware ;)"

Kezdőnek Slackware? Szerintem teljes mellélövés. Lehet hogy Slackiben "szép" az alaprendszer de normális csomagkezelés nélkül nem fog messzire jutni. Mert ami a Slackiben van, az halvány lepkefing egy bármihez képest (Debian, Ubuntu, Arch, Redhat, tkp bármi..) ha csomagkezelésről beszélünk. Márpedig alkalmazásokat, libeket, dev toolokat kell majd telepíteni.

--
arch,ubuntu,windows,libreelec,omnirom,microg
zbook/elitebook/rpi3/motog4_athene

"haladó felhasználó számára." van a kerdezben.

Ami a csomagkezelest illeti, nem tudom mikor neztel Slackware tajara, de:

Binaris csomagkezeles 3rd party repokkal (KDE5, stb..)
slackpkg+

AUR jellegu build script kezelok, automatikus dependency resolution-nel.
sboui
sbopkg

Egyebkent igazad van a csomagkezeles nem teljesen olyan mint a tobbi rendszerben.

---------------------------------------------
Support Slackware: https://paypal.me/volkerdi

A haladó felhasználó nem valaki mással kérdezteti meg a hupon, hogy melyik distrot használja. A csomagkezelés lehet hogy fejlődött, slacki 13 környékén használtam utoljára. A benyomásom az volt hogy a standard package készlet szerény, a többit meg kézzel kell levadászni. És nincs dependency management.

--
arch,ubuntu,windows,libreelec,omnirom,microg
zbook/elitebook/rpi3/motog4_athene

10 éve linuxozó emberkéknek nem kell ajánlani meg lefedni semmit. Megoldja magának, végső esetben Slackware-en is leforgatja magának forráskódból, ami kell. Azért kicsit necces, ha én ajánlgatok disztrót a mindössze ~6 évnyi linuxos tapasztalatommal.

No keyboard detected... Press F1 to run the SETUP

1998 óta használok linuxot, sőt supportáltam is néhány évig, de a világ és az igények változnask, ezért kértem tanácsot. A téma annyira sokirányú, hogy egy ember képtelen minden szálat végigjárni, ráadásul tekintettel a helyzetre (szakdoga!), az időfaktor is játszik, kísérletezni nem nagyon van idő.

Úgy látom a topik kezd egy könnyed distro-war jelleget ölteni, mindenki hozza magával a saját kis véleménybuborékát, pedig pont ennek az ellenkezőjée lenne szükség.

köszi és üdv: m.

> Sol omnibus lucet.

Más szavakkal: a kollégák eddig 5-6 distro-t soroltak föl, miközben csak EGY legalkalmasabb van. Feltételezem, mindenki azt a distro-t ajánlja, amit maga is használ és nem azt, amiről tudja, hogy a kívánt célra VALÓBAN a legalkalmasabb.

Példaként mondanám, hogy maga a slackware (ez az én privát kis véleménybuborékom, ha úgy tetszik) is ajánlva lett, miközben erről konkrétan tudom, hogy gond van vele a python környékén.

Lehet, hogy az elején rosszul fogalmaztam: szóval azt a distro-t keresem, amely a kívánt célra a legkevesebb patkolással állítható munkába.

> Sol omnibus lucet.

Nálunk eleinte a Scientific Linux volt a menő, mert abban nagyon sok minden készen volt, ami kellett a kollégáknak (FEM/FEA/CFD meg olyan dolgok, amiket leírni sem tudok). Most, kb. két év tapasztalata után Xubuntu LTS-t választottak, én meg nem kérdeztem hogy miért, csak feltelepítettem nekik. (Ja, bőszen dockereznek benne, lehet hogy ez a mögöttes ok.)

Vállalom hogy tudatlan és naiv vagyok, de C/C++ és Python "sok matekkal" nem kéne hogy "bárminek" probléma legyen. Az már esetleg, ha valami, kb. húsz ember által használt .py lib kehes pl. Xubuntu alatt, de ezt ugye az eddigi információkból kb. senki nem tudja megmondani. Vagy ha olyan környezetet akarsz/kényszerülsz használni, aminek bő húszezer függősége van, és átlag naponta törik valamelyik.

Na, ebben tévedsz. Nincs legalkalmasabb. Vagyis van, de az mindenkinek más, ahhoz képest, hogy mekkora a tudása, mik az igényei. Az az 5-6 disztró, amit eddig ajánlottak, az mind alkalmas rá, akik írták, nekik a legalkalmasabb. Számotokra nem biztos, hogy az.

Nyilván ezért nem jó 100 évig egy disztrón maradni, csak azt fogod ismerni, és nem fogod tudni, hogy a többi milyen. Vagyis el lehet lenni egy disztrón is, ha mindent meg tudsz vele csinálni.

De a legtöbb distrowatch top 20-ban lévő általános célú disztró (és azok variánsia) jó arra, amit kerestek, nem kell patkolni egyiket se. A lényeg, amit nézni kell, hogy
1) általános célú legyen
2) minél több csomag legyen hozzá elérhető
3) minél frissebb legyen (itt a rolling disztrók előnyben vannak), de ez sem mindenkinek szempont

No keyboard detected... Press F1 to run the SETUP

Kapasbol a Scientific Linux ugrik be, azt elvegre celzottan ezert csinaljak. :) Stabil cel-disztro RedHat alapokon (mint a CentOS, csak kiegeszitve a tudomanyos csomagokkal).

Nagyon függ attól, hogy milyen témában fejleszt. A Scientific Linux csomagjai nem szoktak a legfrissebbek lenni, szerintem ez hátrány. Ha CERN-es fejlesztésekben vesz részt (root), akkor előny, hogy támogatott.
Ha nem használ valami olyat, amihez van preferált disztró, amikkor nyugodtan lehet saját ízlés szerint választani, én pl. Kubuntu alatt dolgozom, amit használok:

  • gcc/g++ (boost-tal)
  • gfortran (pl. slatec-kel)
  • reduce
  • python 3
  • TeX/LaTeX
  • gnuplot

Ezen kívül használtam már octave-ot (van hozzá octave-forge), tervben van a julia (ubuntu 18.10-re már van csomagból), fizetős programok közül Mathematicát, Numerical Recipes-t, ugyanilyen Ubuntun láttam már Matlab-ot, Maple-t.

+1 Scientific Linuxra, pont erre a célra készítik. De én mégse ajánlom. Jobb lenne a gyereknek egy általános célú Manjaro, abban a csomagok is elég frissek, olyan grafikus felülettel, ami tetszik neki és a gépet sem lassítja le. Arra feltenni azokat a programokat, amire szüksége van, ha tehát kell, akkor octave, R, meg szövegszerkesztőből, amit szeret. Konkrétabban nem lehet ajánlani, mert nem tudni Linuxban mennyire haladó (feltehetőleg nem annyira, ha disztrót kell neki választani), meg a gép milyen erőforrásokkal rendelkezik.

Mert ugyebár itt most hiába írnám le, hogy én ha magamnak kéne (ilyen célokra is), akkor Arch, Sway, Termite, vim, octave, stb.-t tenném fel, adott esetben ez az összeállítás az illetőnél kiveri a biztosítékot, meg nem tudná normálisan használni, lassítaná a munkában. Nem vagyunk egyformák, mindenkinek egyedileg kell testre szabni még egy disztrón belül is a konfigot meg alkalmazásválasztékot. Gondolom nem csak tanulásra használja, hanem mindenre, így szempont, hogy a rendszer általánosságban is kézre álljon neki, szívesen használja, ne találja csúnyának, stb..

A Python 2.x-es dolgokat el kéne felejteni, deprecated kategória már jó ideje.

No keyboard detected... Press F1 to run the SETUP

Én onnan indulnék, hogy az egyetemen milyen fejlesztőeszközökkel oktatnak C-t, Python-t, és úgy mindjárt könnyebb lenne a disztró választás is...

Otthon Ubuntu, cégben Red Hat. Ha az a cél, hogy amit egyszer megcsinálsz, azt ne kelljen hetente fordítani (vagy akár a kutatás 3-4 éve alatt), illetve használsz ipari könyvtárakat, akkor RH jobb. Nekem valamiért Ubuntu jobban kézre áll.
--
https://naszta.hu

Köszönöm az infokat. Biztató, amit az SL-ről mondtatok.

> Sol omnibus lucet.

Javaslok olyan disztrót, amiben van rendesen összerakott Octave program és moduljai. Nekem például octave-signal modul aranyat ér.

Debiant miért nem írt senki?? Minden benne van, stabil is.

A topikindító az első szálban írta, hogy a slack-kal az volt a baja, hogy régi. Na most, Debianon sem a legfrissebbek a csomagok, meg nem tudom, hogy pl. Octave-ból milyen csomagok vannak hozzá. Nem azt mondom, hogy nem alkalmas ilyen célre a Debian, csak hogy lehet suboptimális.

Részben ez a baj a SL, CentOS vonallal is. Régi csomagok.

No keyboard detected... Press F1 to run the SETUP

manjaro

friss csomagok, arch alapon, rendszeresen frissül. nem kell fordítgatni (általában), s nincs reszelési igény frissítések után. python támogatása szerintem nagyon jó.

Én a python-t és cuccait biztos h felraknám a home-ba aztán nem kell küzdeni a bármelyik rendszer hülyeségeivel.
--
Gábriel Ákos

Melyik egyetem, hányad éves?

ELTE-n ubuntu/debian megy főleg, illetve oktatók egy jelentős része Mac-el futkos, de van olyan terület is, ahova windows kell, mert arra fejlesztenek. Alapvetően szerintem édes mindegy, hogy milyen distrot választ, legyenek friss csomagok, a használt programok többsége vagy eleve benne van a csomagkezelőkben (octave, latex, gnuplot, programnyelvek), vagy tar.gz-ben elérhető.

Érdemes az elérhető külső repokban szétnézni, részlet a README-ből:

SL 7 External Repos

Starting with SL 7.2, yum-conf files pointing to non-base SL (such as EPEL, ELRepo, SL-Extras, SL-SoftwareCollections, ZFS) have moved to a central location.

Since these repos are not specific to individual releases of SL, the separate location will allow for easier adding and removing of these resources for any SL7 system.

To load a resource, such as EPEL: yum install yum-conf-repos followed by yum install yum-conf-epel.

A Fedora Copr ( https://copr.fedorainfracloud.org/coprs/) oldalain is szoktak a programok újabb változataiból EPEL csomagokat közzétenni

Konkrét disztrót nem tudok ajánlani, inkább csak pár ötlet:

  • nézzetek utána mit lehet elérni "konténerekben" (docker, appimage, flatpack, snap). Ezeket kb. mindegy milyen disztróval használod később. Mások majd megmondják melyik a legjobb.
  • nézzetek utána, mit használnak az "iparban". Olyan disztró lenne a legjobb amivel a tanoncok később valós körülmények között is összefutnak.
  • olyan disztrót válassz, amihez a leginkább értesz. Valamennyit úgyis kell majd reszelni és - gondolom - nem arra szeretnéd az idődet szánni, hogy reszelést tanulsz.

Illetve lazán kapcsolódik:

  • ne csak programozni tanítsátok őket. Van egy csomó eszköz ami programozói területeken ma már alap. (Hívószavak: verzió követés (git), dokumentálás (markdown, restructured text, doxygen, sphinx), kód minőség: code review (gerrit, github, review board), kód minőség: coding standards (misra ,PEP), unit testing frameworks, static analysis (clang-tidy, cppcheck, pylint, checkpatch), automatizálás (jenkins/buildbot, git hooks). Pl: dolgozzanak a diákok github repókba, és menjen az értékelés github -os review -ben. Írjanak "markdown" vagy "restructured text" doksit. Ha C/C++ is terítéken van akkor doxygen. Azaz legalább kóstoltassátok meg a teljes fejlesztési ciklust eszközkészletét.
  • vizsgáltassátok meg az eszközöket a diákokkal. Dolgozzanak több félével, alakuljon ki mi az ami kézre áll nekik és miért.

Köszönök minden segítő szándékot. SL7.6_x64 lett a vége, most ezt a bejegyzést ez alól írom. A net.iso-t töltöttem le, azt fölégettem egy dvd-re (cd elég lett volna) bebootoltam róla és csináltam, amit mondott.
Kb 2-2.5 óra alatt föltelepült.

Üdv mindenkinek.

> Sol omnibus lucet.

Akkor az valami nagyon régi gép lehet. Arra lehet tényleg jó választás volt az SL. Utoljára a P3-as és kora P4-es korszakban láttam olyan gépet, ami nem bootolt USB-ről. Kivéve ha elromlott az alaplapi USB. Nálad mégis ez utóbbira gyanakszok, mert az a gép, futtat 64 bites Linuxot, nem lehet olyan régi, hogy az USB-bootot ne támogassa.

No keyboard detected... Press F1 to run the SETUP

Könnyen kezelhető és jól supportált, communityvel, leírásokkal rendelkező distro kell neki. Egyértelműen Debian vagy Ubuntu. A dev és matekos toolokat mindenfajta Linuxra fel lehet tenni, szerintem a legfontosabb hogy ne kelljen levizsgázni atomfizikából ahhoz, hogy el tudja valaki kezdeni használni.

--
arch,ubuntu,windows,libreelec,omnirom,microg
zbook/elitebook/rpi3/motog4_athene

A gentoo szerintem 1 darab gépre se éri meg azt a fél napot mire felreszeled, nem is beszélve a frissítésekről, amik _HA_ sikeresen felmennek mindig, akkor is sok-sok órát elvesznek majd. Akkor már arch, az ugyanennek az értelmesebb verziója.

--
arch,ubuntu,windows,libreelec,omnirom,microg
zbook/elitebook/rpi3/motog4_athene

Annyi nem kell neki. A legtöbb gentoo-cucc nem nagy, egész kivárható időn belül fordul egy C2D, 4-8 GB RAM szintű, 10 éves gépen is, még a kernel, systemd, stb. fordítási ideje sem olyan nagy. Alig van 1-2 tényleg nagy csomag, ami sok idő alatt fordul (pl. LibreOffice, Chrome, Chromium, Kodi, stb..), de azokhoz be lehet szerezni bináris megoldást is. Ennek ellenére ilyen P4, Atom gépekre nem való, azokon már kicsit necces a forráskódból fordítás. Azt sem vitatom, hogy a 8 magos CPU és a 16 GB RAM, SSD gyorsíthat a dolgon, főleg ha tényleg nagy alkalmazást fordít az ember.

No keyboard detected... Press F1 to run the SETUP

Tudományos fejlesztési célokra: olyan disztribúció, amit a legjobban ismersz, amin a feladathoz szükséges szoftvereket le tudod fordítani. A többi már csak a programozási tudásodon múlik.

-fs-
Az olyan tárgyakat, amik képesek az mc futtatására, munkaeszköznek nevezzük.

https://www.salixos.org/download.html

kde-xfce4.

csomagkezelő kissé hiányos szerintem, pl. php7x-et forráskódból kellett rá feltolnom, mert 5x-nél tart.

Általában kevesebb vesződség van vele, mint az alapslackware-rel.

Amúgy minden distrónak van valami defektje. Ilyen az élet

-----------------
10-féle lény van:
-- aki ismeri a bináris számrendszert,
-- és amelyik nem.

Ha érdekes, az Új-Zélandi Otago egyetemen a fizika tanszék ubuntut használ.

Szerintem ennek nem kéne disztró specifikusnak lennie. Minden ilyen igény feltepelíthető egy-egy disztróra. Én valami light-weight disztrót mondanék, mondjuk Arch és azt úgy rakja össze az ember ahogy akarja. A Python-os problémák nagyrészt a rossz helyre mutató symlinkek miatt szokott előfirdulni de azok vígan orvosolhatóak.
Nem tudom a "sok matek" pontosan mit takar én machine learninghez Anaconda + Spider párost használok az elég scientific lehet lefedi a fizikus igényeket is. :)
BTW,
R: R-Studio
Python: Spider, PyCharm
Ahoghy ezek is úgy az egyéb libek is mindenhol megtalálhatóak.

return signResponse.getSignForUser("zeletrik").map(SignResolvable::getSign).orElse(StringUtils.EMPTY);

Szerintem a sok matek elég sokféle lehet, nem csak machine learning. Elméleti fizikusok sokmindenre szoktak formulamanipulációs programokat használni (Maple, Mathematica, Reduce, ...), ezek közül pl. a Reduce free (both as in free beer and as in free speech), a fejlesztői .deb csomagot csinálnak a snapshotokból, én ubuntun használom, de biztos egy csomó más disztribúción is elmegy.

Manapság a python tényleg nagyon divatos tudományos (numerikus) feladatok megoldására, de igazából nem a legalkalmasabb nyelv. Itt van egy relatíve új nyelv is, a Julia, abból még elég sok disztróra nincs csomag, ez is lehet egy szempont.

Ugyanakkor szerintem a fizikusnak a számítógép elsősorban eszköz, az a jó, ha nem kell sok időt tölteni a reszelgetésével -> ha már ismersz egy disztribúciót, azt érdemes használni, és a tudományos célú programokat valahogy felrakni rá (csomag, bináris targéza, vagy source).

Végülis annak is van egy sportértéke, amikor a numerikus számolásodat úgy kell megírnod, hogy minden array-ekkel és array slice-okkal végzett műveletekkel legyen megadva, mert azokat egyben adja át az interpreter a LAPACK-nak és a BLAS-nak.
Azért egész szép nagy számolásokat képesek az emberek összehozni Pythonban, legfeljebb egy-két szubrutint fortranban alárakva.

Az SL első körben elbukott. Gondoltam kicserélem a vasat és jó lesz. Szerdán elhoztam az új gépet, elkezdtem fölpakolni rá az SL-t, de már ez a lépés sem volt igazán szimpi. Bíztam abban, hogy az eredmény kárpótol. Hát nem...

Csak néztem, mint vasorrú bába a mágneses zivatarban, hogy hol a Nap. Teljesen ismeretlen terep, ismeretlen eszközök, amik ismeretlenül kvartyogtak. Fél nap múlva olyan volt az egész, mint a gordiuszi csomó.

Átvágtam: Újraparticionáltam a vinyót, Slack64_current.iso (1 napos!) letölt, és install.
A motif 2.3.8-at és a python 2.7-et nem engedtem települni.

Ezután:

pip3 spyder, numpy, scipy, matplotlib, pandas, sympy, jupyter notebook
A PyQt5-tel kellett egy kicsit visszalépnem egy korábbi verzióra a spyder miatt.

motif 2.3.8 forrásból letölt, lefordít és make install
R és RStudio fölrak. (Az R-t fordítani kellett, az Rstudio bin csomag jó volt)
TexStudio fölrak.
CodeBlocks fölrak.

Volt még 1-2 hiányzó lib, ezeket még fölraktam, de összességéban NAGYON sima munkamenet volt! WindowMakerrel fog menni, megszerkesztettem a menüjét, bekonfigoltam, szép lett.

Nagyon király lett minden!

> Sol omnibus lucet.

Screenshot most nincs, de lerajzolom a folyamatot:

üres_gép> ------.------.-----------.--- > fölhúzott_gép

Az ábrán jól látszik, hogy kisebb döccenőkkel ugyan, de összességében nagyon simán ment az egész.

> Sol omnibus lucet.

Ps.: kapott még egy open_office-t, egy foxit_reader-t és egy jre-jdk párost a korábban felsoroltakon kívül.

Ha sok numerikus számítás kell (eléggé sanszos), akkor ezek mellé fel a python2-őt, matplotlib. sympy-al, majd kapjon még egy julia-t is mellé. Itt javaslom a LTS verziót. Egy modern nyel, eléggé gyors sok esetben hozza egy optimalizálatlan C sebességét és mivel dinamikus tipusos nyelv és matematika használatára van tervezve nagyon meg fogja érni neki.

igen, a python2-es matplotlib-a dependencia a PyPlot julia csomaghoz. Gyakorlatilag Julia parancsal hívsz PyPlot-ot, vannak más extensionok is amihez ez nem kell, de ez a legjobb amit tudományos célra használunk. Pont az a poen, hogy julia-ban lefut a szinumáció nagyon gyorsan, és a rajzolás már mindegy milyen gyors, viszont nagyon szép, olyan amilyet megszoktak. Lehet idővel váltanak majd python 3-ra, vagy valamelyik julia alapú ér el egy olyan szintet amivel már lehet használni, akkor az sem kell.

,, .... a python2-es matplotlib-a dependencia a PyPlot julia csomaghoz....
Lehet idővel váltanak majd python 3-ra... "

Úgy tűnik, a Fedora 29-ben már ezt (is) megoldották:

$ rpm -qa|grep matplotlib
python-matplotlib-data-fonts-2.2.4-1.fc29.noarch
python3-matplotlib-qt4-2.2.4-1.fc29.x86_64
python3-matplotlib-tk-2.2.4-1.fc29.x86_64
python-matplotlib-data-2.2.4-1.fc29.noarch
python3-matplotlib-gtk3-2.2.4-1.fc29.x86_64
python3-matplotlib-2.2.4-1.fc29.x86_64
python3-matplotlib-qt5-2.2.4-1.fc29.x86_64

$ julia
_
_ _ _(_)_ | Documentation: https://docs.julialang.org
(_) | (_) (_) |
_ _ _| |_ __ _ | Type "?" for help, "]?" for Pkg help.
| | | | | | |/ _` | |
| | |_| | | | (_| | | Version 1.1.0 (2019-01-21)
_/ |\__'_|_|_|\__'_| | nalimilan/julia Copr build
|__/ |

(v1.1) pkg> status PyPlot
Status `~/.julia/environments/v1.1/Project.toml`
[d330b81b] PyPlot v2.8.0

julia> using PyPlot

julia> x = [1 2 3 4]'
4×1 LinearAlgebra.Adjoint{Int64,Array{Int64,2}}:
1
2
3
4

julia> y = x.^2
4×1 Array{Int64,2}:
1
4
9
16

julia> plot(x,y)
1-element Array{PyCall.PyObject,1}:
PyObject

julia>

Némely disztróhoz csak ,,másodlagos frissességű csomagok" érhetők el, s jöhet a forrásból gányolás, stb. ;-)

,,...márha nem az van, hogy mini conda csak julia-hoz leszedett egy 2-es matplotlib-et...''

Úgy tünik, nem:

>[viragh@localhost .julia]$ ls -al conda/
összesen 16
drwxrwxr-x. 3 viragh viragh 4096 febr 11 16.04 .
drwxrwxr-x. 10 viragh viragh 4096 febr 11 16.05 ..
drwxrwxr-x. 2 viragh viragh 4096 febr 11 16.04 3
-rw-rw-r--. 1 viragh viragh 76 febr 11 16.04 deps.jl
[viragh@localhost .julia]$ ls -alR conda/
conda/:
összesen 16
drwxrwxr-x. 3 viragh viragh 4096 febr 11 16.04 .
drwxrwxr-x. 10 viragh viragh 4096 febr 11 16.05 ..
drwxrwxr-x. 2 viragh viragh 4096 febr 11 16.04 3
-rw-rw-r--. 1 viragh viragh 76 febr 11 16.04 deps.jl

conda/3:
összesen 8
drwxrwxr-x. 2 viragh viragh 4096 febr 11 16.04 .
drwxrwxr-x. 3 viragh viragh 4096 febr 11 16.04 ..

Tehát igazából a kiinduló kérdés úgy szólt volna helyesen, hogy melyek azok a disztrók, amelyekre a fentebbi csomagok megtalálhatóak.

Biztosan késő, de FreeBSD-n mindegyik megtalálható, és még fordítani se kellett volna a(z open-)motif-2.3.8-at. Telepítés után pkg instal (csomagok), és kész is, nulla döcögővel :)

A testvérem egyetemen (is) tanít (is) fizikusként. Ők ubuntut használnak erre a célra. Clustert is ubuntuval építettek maguknak. Pont Pythont és C/C++ az amit használnak. Ha egy Új Zélandi egyetemnek ez jó, akkor szerintem itthon is menni fog. :)

Debian Buster - erősen kiadásközeli állapotban van. Friss programváltozatokkal, Python 3.7-el egyetemben.