Machine Learning Useful Pack：Python开发者的必备工具

Machine Learning Useful Pack是一个精心设计的扩展包，旨在为Python开发者提供一站式的开发环境，结合Jupyter Notebook和GitHub Copilot，利用Ruff进行代码格式化，提升您的开发效率和代码质量。

包含的扩展：

• charliermarsh.ruff：提供Python代码的linting和格式化功能，确保代码质量和一致性。
• eamodio.gitlens：增强VS Code中的Git功能，方便理解代码变更和历史记录。
• foxundermoon.shell-format：格式化shell脚本，提高可读性和维护性。
• github.copilot：提供AI驱动的代码建议，加速开发过程。
• github.copilot-chat：启用交互式AI编码辅助和故障排除。
• mechatroner.rainbow-csv：高亮CSV文件，简化数据操作和可视化。
• ms-python.debugpy：便于调试Python应用程序。
• ms-python.isort：自动排序Python导入，保持一致的顺序。
• ms-python.python：提供核心Python支持，包括IntelliSense、linting和调试。
• ms-python.vscode-pylance：增强Python语言支持，提供快速且功能丰富的IntelliSense。
• ms-toolsai.jupyter：将Jupyter Notebooks集成到VS Code中，进行交互式数据分析和可视化。
• ms-toolsai.jupyter-keymap：添加Jupyter Notebooks的快捷键，提高生产力。
• ms-toolsai.jupyter-renderers：增强Jupyter Notebook输出的渲染效果。
• ms-toolsai.vscode-jupyter-cell-tags：允许标记Jupyter Notebook单元格，优化组织和导航。
• ms-toolsai.vscode-jupyter-powertoys：为Jupyter Notebooks添加高级功能。
• ms-toolsai.vscode-jupyter-slideshow：直接从Jupyter Notebooks创建演示文稿。

Machine Learning Useful Pack通过集成这些强大的扩展，为Python开发者提供了一个高效、便捷的开发环境，助您在机器学习和数据科学领域取得更大成就。