空间优化秘籍：源码库助力机器学习巅峰

　　在机器学习项目中，源码库的合理使用可以显著提升空间效率。通过优化代码结构和依赖管理，开发者能够减少不必要的文件占用，使整个项目更加紧凑。

　　选择轻量级的框架和库是关键一步。许多现代机器学习框架提供了可选模块，用户可以根据需求只安装必要的部分，避免冗余代码对存储空间的浪费。

　　版本控制工具如Git也能帮助管理代码的存储。通过合理的分支策略和提交记录，可以有效减少重复代码的积累，同时便于回溯和维护。

　　利用容器化技术如Docker，可以将项目环境打包成镜像，避免在不同设备上重复下载和配置依赖，节省大量存储空间。

2026图示AI生成，仅供参考

　　定期清理无用的缓存和临时文件，确保系统运行流畅，避免因垃圾文件堆积而影响性能。

（编辑：航空爱好网）

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