Unix系统数据科学环境配置与优化实战手册

在Unix系统中配置数据科学环境，首先需要安装必要的开发工具和依赖库。使用包管理器如apt（Debian/Ubuntu）或yum（Red Hat/CentOS）可以快速安装基础组件，例如gcc、make和build-essential等。

推荐安装Python及其相关的科学计算库，如NumPy、Pandas和Matplotlib。通过conda或pip进行安装能有效管理不同版本的依赖关系，避免环境冲突。

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为了提升性能，可以调整系统内核参数，例如增加文件描述符限制和优化内存使用。编辑/etc/security/limits.conf文件，并设置合适的ulimit值。

使用SSH密钥认证代替密码登录，提高远程访问的安全性。生成密钥对并配置~/.ssh/config文件，简化连接流程。

定期清理不必要的日志和缓存文件，保持系统整洁。利用cron定时任务执行自动维护脚本，减少手动操作。

配置Jupyter Notebook时，启用SSL加密并设置强密码，确保数据传输安全。通过修改jupyter_notebook_config.py文件实现这些设置。

监控系统资源使用情况，使用top、htop或nmon等工具识别性能瓶颈，及时优化硬件或软件配置。

（编辑：站长网）

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