Linux适合编程吗

如果只是从人工智能的角度来说，linux的优势并不大。我能想到的几个可能的优势有：

1) 包管理。比如你要用c++的一个库opencv，linux下面直接apt-get install libopencv，然后在makefile里面加上-I `pkg-config opencv`就好了。如果是（老版）visual studio里面你要先打开浏览器，搜索opencv的网站，下载，解压，记住路径，回到vs右击工程，点属性，vc++ directories，点编辑，点添加，把路径粘贴进去。蛋都要碎了。
但是！这个优势只在vs2010发布以前有效。新版的vs你只需要右击工程，点nu-get package manager，然后搜索opencv点确定就没了。
2) 各种自动化。比如你写了个训练svm的程序，有1000个svm要训练。在linux下面可以把这个训练的程序编译成可执行文件trainsvm，接口是类似./trainsvm input1.txt svm1.dat。然后在命令行下面seq 1 1000 | xargs -I{} -n 1 -P 12 bash -c './trainsvm input{}.txt svm{}.dat'一下就开了12个进程一块训练，某个进程训练完了以后立马会有下一个补上有木有。（就是管程的概念）我在windows下面用c#实现这样的功能要将近100行，还没有xargs灵活。批量处理超级方便啊。用parallel还可以在多台机器上分布式训练。
但是！你在windows上装个cygwin这些也全都有。。
3) 有时候数据量太大了需要去amazon租ec2并行计算。windows机器比linux贵啊摔。还有配置相对慢。linux弄个小脚本分分钟就把环境都配好了(夹个私货，比如这是我的ec2 linux配直脚本 https://github.com/grapeot/debianinit )。价格这个无解。。配置方面windows的非官方包管理器chocolatey还比较弱，如果有谁知道如何快速配置windows环境欢迎指教。
所以基本结论是，如果只是想日人工智能，老老实实拱算法先，哪个熟用哪个。如果蛋痛想折腾，linux可玩性和逼格都要更胜一筹。而且用熟了以后完成任务(get things done)的能力会加强不少。

适合，Linux 系统下编程过程给我体验最深的是，缺少某个软件是，使用自带的包管理工具，可以很快地找到相应的安装包并安装。并且你可以根据自己的喜欢，随意搭配各种环境。可以看下Linux的相关介绍，如《Linux就该这么学》多了解下Linux。

Linux环境下有Shell编程、C语言系统编程和Gtk+编程。

看项目需求，有些项目需要跨平台运行需要在不同的平台运行

可以。而且系统也很稳定。