由 dawei 在机器学习项目中，一个高效的Linux环境可以显著提升开发效率和模型训练速度。选择合适的发行版是关键，Ubuntu和CentOS是常见的选择，它们拥有丰富的软件包和活跃的社区支持。
AI绘图结果，仅供参考
安装必要的开发工具和库是基础步骤。例如，使用apt-get或yum安装Python、GCC编译器以及OpenCV等常用库，能够为后续的机器学习任务提供坚实的基础。
配置SSH密钥登录可以提高远程访问的安全性和便捷性。通过生成RSA密钥对并添加到服务器的~/.ssh/authorized_keys文件中，可以避免频繁输入密码。
使用Docker容器化应用可以简化依赖管理和部署流程。通过编写Dockerfile，可以确保开发、测试和生产环境的一致性，减少“在我机器上能运行”的问题。
定期更新系统和软件包有助于保持安全性和稳定性。使用apt update && apt upgrade或yum update命令，可以及时获取最新的补丁和功能改进。
•利用脚本自动化常见任务，如环境配置、数据下载和模型训练，能够节省大量时间并减少人为错误。良好的习惯和工具结合，能让机器学习工作更加高效。