如何解决 Docker 容器异常退出 code 137 原因？有哪些实用的方法？

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顺便提一下，如果是关于 数据科学学习路线图包含哪些核心知识点？ 的话，我的经验是：数据科学学习路线图的核心知识点大致包括以下几个方面： 1. **编程基础**：主要是Python和R，掌握数据处理、分析的基本工具库，比如Pandas、NumPy。 2. **数学与统计学**：线性代数、微积分、概率论和统计学是必备的基础，帮助理解数据背后的原理和模型。 3. **数据处理与清洗**：学会如何获取数据、处理缺失值、异常值，保证数据质量。 4. **数据可视化**：掌握用Matplotlib、Seaborn、Tableau等工具，把数据以图形形式展示出来，方便解释和沟通。 5. **机器学习**：了解监督学习和无监督学习，有代表性的算法如线性回归、决策树、随机森林、聚类等。 6. **深度学习**：基础神经网络，常用框架TensorFlow和PyTorch，能处理图像、语音和文本数据。 7. **数据库和大数据技术**：SQL基础，了解NoSQL，熟悉Hadoop、Spark等大数据工具。 8. **项目实战能力**：通过实操项目，把理论知识应用到真实问题中，提升解决问题的能力。 总之，数据科学不仅是技术，更是解决问题的方法。建议从基础数学和编程开始，循序渐进，多动手实践。

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