引言
MLWorkSpace是一个基于Web的一体化IDE，专门用于机器学习和数据科学。它易于部署，让您在几分钟内就可以在自己的机器上高效地构建ML开发环境。该软件为开发人员预装了各种流行数据科学库（例如，Tensorflow，PyTorch，Keras，Sklearn）和开发工具（例如，Jupyter，VSCode，Tensorboard），集机器学习和数据科学的完美配置于一身，是从事数据科学和机器学习人员的终极大杀器。
MLWorkSpace主要功能介绍
MLWorkSpace主要功能介绍1.功能强大的工作区
软件工作区配备了一系列一流的开源开发工具，可助您完成机器学习工作流程。其中许多工具都可以从Jupyte的菜单中启动。如下：
在工作区中，拥有完全root和sudo访问权限，可以通过终端安装您需要的任何库或工具（例如，pip或apt-get）
2.易用的JupterNoteBook
JupterNoteBook是一个基于Web的交互式环境，用于编写和运行代码。Jupyter的主要组件是文件浏览器，笔记本编辑器和内核。文件浏览器为目录中的所有笔记本，文件和文件夹提供交互式文件管理器/workspace。
通过单击New列表顶部的下拉按钮并选择所需的语言内核，可以创建新的笔记本。
您也可以通过在文件浏览器中选择来生成交互式终端实例New-Terminal。如下：
笔记本编辑器使用户能够创作包含实时代码，降价文本，shell命令，LaTeX方程，交互式小部件，绘图和图像的文档。这些笔记本文档提供了完整且独立的计算记录，可以转换为各种格式并与其他格式共享。此工作区已激活各种第三方Jupyter扩展。您可以nbextensions在文件浏览器的nbextensionsconfigurator：选项卡中配置这些扩展。
Notebook允许代码以多种不同的编程语言运行。对于用户打开的每个笔记本文档，Web应用程序启动一个内核，该内核运行该笔记本的代码并返回输出。此工作空间预安装了Python3和Python2内核。可以安装附加内核以访问其他语言（例如，R，Scala，Go）或其他计算资源（例如，GPU，CPU，内存）。Python2支持已弃用且不完全受支持。如有必要，请仅使用Python2！
3.安全易用的桌面GUI
此工作空间通过提供对工作空间的基于HTTP的VNC访问。因此，您可以使用功能齐全的桌面GUI访问工作区并在其中工作。要访问此桌面GUI，请转到OpenTool，选择VNC，然后单击Connect按钮。如果要求您输入密码，请使用vncpassword。
连接后，您将看到一个桌面GUI，允许您安装和使用完整的Web浏览器或任何其他可用于Ubuntu的工具。在Tools桌面上的文件夹中，您将找到一组安装脚本，可以直接安装一些最常用的开发工具，例如Atom，PyCharm，R-Runtime，R-Studio或Postman（只需加倍）点击脚本）。剪贴板：如果要在计算机和工作区之间共享剪贴板，可以使用如下所述的复制粘贴功能：
长时间运行的任务：使用桌面GUI进行长时间运行的Jupyter执行。通过从工作区桌面GUI的浏览器运行笔记本，即使您已将浏览器与笔记本电脑断开连接，所有输出也将同步到笔记本。
4.VisualStudio代码编辑环境
（OpenTool-VSCode）是一个开源的轻量级但功能强大的代码编辑器，内置支持各种语言和丰富的扩展生态系统。它结合了源代码编辑器的简单性和强大的开发人员工具，如IntelliSense代码完成和调试。该工作区将VSCode集成为基于Web的应用程序，可通过浏览器访问，该应用程序基于令人敬畏的项目。它允许您根据自己的喜好自定义每个功能，并安装任意数量的第三方扩展。
5.Git集成
版本控制是高效协作的关键方面。为了使这个过程尽可能顺利，MLWorkSpace集成了一个专门用于推送单个笔记本的定制Jupyter扩展，一个完整的基于Web的Git客户端（），一个打开和编辑纯文本文档的工具（例如.py，.md）作为笔记本（），以及笔记本合并工具（）。此外，JupyterLab和VSCode还提供基于GUI的Git客户端。
6.克隆存储库
对于通过克隆存储库
