由 dawei 在机器学习项目中，快速启动和高效运行环境是提升开发效率的关键。Linux系统因其稳定性和灵活性成为许多开发者的选择，但默认配置可能并不适合高性能计算需求。
AI绘图结果，仅供参考
优化内核参数可以显著提升系统响应速度。例如，调整vm.swappiness值可减少内存交换，提高程序执行效率。同时，启用TCP快速打开（TFO）能加快网络连接建立过程。
使用轻量级桌面环境或直接采用命令行界面，能释放更多系统资源用于计算任务。推荐使用如i3、Openbox等轻量级窗口管理器，或完全移除图形界面以获得最佳性能。
安装必要的开发工具和库时，应优先选择预编译版本或使用包管理器进行优化安装。确保所有依赖项都更新至最新稳定版本，避免因兼容性问题导致性能下降。
配置SSD为系统盘并设置合适的文件系统（如ext4或btrfs）有助于加快数据读写速度。合理规划磁盘分区，将临时文件和日志存储在高速存储设备上，也能有效提升整体性能。
•定期清理无用文件和缓存，关闭不必要的后台服务，确保系统始终处于最佳运行状态。这些细节操作虽小，却能在长期运行中带来显著的性能提升。