由 dawei 在Unix系统中进行数据科学工作，合理的配置能够显著提升效率和稳定性。从环境搭建到工具选择，每一步都至关重要。
安装基础开发工具是第一步，包括gcc、make、git等。这些工具为后续安装Python包和其他依赖提供支持。使用包管理器如apt或brew可以简化安装流程。
配置环境变量是提升工作效率的关键。将常用路径添加到PATH中，可以避免频繁输入完整路径。同时，设置编辑器和终端的默认行为也能优化日常操作。
使用虚拟环境管理Python依赖，能有效隔离不同项目之间的库冲突。推荐使用venv或conda，根据项目需求灵活选择。
数据科学常涉及大量计算和文件处理，合理分配磁盘空间和内存资源有助于避免性能瓶颈。定期清理无用文件，保持系统整洁。
AI绘图,仅供参考
安全性同样不可忽视。限制不必要的用户权限，定期更新系统补丁，使用防火墙和SSH密钥认证，都能增强系统的安全性。