不久前，哈爾濱工業大學，哈爾濱工程大學禁止使用MathWorks的軟件MATLAB。這意味著以后牙齒兩所學校在公開發表的論文中不能同時顯示使用MATLAB獲得的圖表和數據。這是自今年五月末哈工大和哈工大列入美國實體名單以來第一次感受到的“通擊”。消息繼續生效，接著就國產軟件如何突破進行了一系列討論。
“禁止MATLAB”對學術科學界產生了巨大影響，根據當前的發展趨勢，近期可能會禁止更多的專業/行業軟件，相關高校和科研機構也將進一步擴大，這一猜測不容小覷。
如何打破局面應對？很多人談論了國產軟件獨立的重要性，回顧了中國工業軟件發展的痛苦，批評了國內盜版問題、知識產權保護問題、重載軟件等一系列問題，并問：“那么，是開發完全可以代替MATLAB的國產軟件嗎？”說。即可從workspace頁面中移除物件。
理論上，世界上沒有什么不可替代的，但是開發像MATLAB這樣的綜合數學軟件，不僅需要精通編程，具備深厚的數學知識，算法還需要有自己的特點和先進之處，需要開發短期內達到MATLAB的數學軟件，可能性很小。
當然，也有很多人在討論替代品的可能性。MATLAB最突出的是圖形模擬建模能力和數值計算能力。這是MATLAB牙齒大學廣泛使用的原因之一。在傳記工程學科和自動化等工程學科專業中，有限元電場磁場分析、電機控制的矢量控制、直接轉矩控制模擬等都離不開MATLAB。MATLAB牙齒被禁止后，哪些產品可以實現圖形模擬建模功能并替換它？現在我們還沒有答案。
在數值計算中應用吧。MATLAB可以進行數值分析、矩陣計算和科學數據可視化，除了MATLAB之外，這些功能還可以完成其他語言，如Python。但事實是，在語言上找到替代品很簡單。那個工具呢？Python是一種解釋腳本語言，沒有自己的編輯器，必須在可執行的環境中運行以運行Pycharm、Vscode、Jupyter Notebook等語句。
以Jupyter為例，它目前在科研機構和高校中廣泛使用，是免費開放源代碼交互式web工具。研究人員可以使用牙齒工具將軟件代碼、計算輸出、解釋文本和多媒體資源組合到一個文檔中。
哈佛大學的Rowland institute研究所長期致力于深入了解神經系統的適應性運動控制，研究小組采用了基于Jupyter Notebook的交互式研發平臺，具有可用作教育輔助工具的集成環境和便捷的孔劉功能。另一方面，交互式研發平臺出色的人機電腦交互頁面和結果導航機制可以大大提高。
Jupyter是迄今為止替代MATLAB的最佳方案之一，但這仍然不是我們的國產軟件。繞著一個蟑螂轉，擔心“在不久的將來可能會禁止更多的專業/行業軟件”，我們不確定未來某天是否會面臨“禁止Jupyter”。產業軟件卡“木”事件總是存在的。我國產業軟件市場長期被歐洲軟件巨頭壟斷，MATLAB的禁令只是冰山一角，因此這種擔憂是沒有必要的。那該怎么辦呢？國內有解決牙齒問題的類似產品嗎？要想不卡在脖子上，輪子要自行做。
鯨魚技術在過去4年中快速發展的Jupyter生態、Python生態系統的基礎上，開發了卓越的經驗、功能、自主控制、持續重復的云分析和建模工具—— KesciLab(“K-Lab”)。K-Lab是國產資料分析和AI開發合作工具，可以在線執行數據分類、建模、分析、可視化、結果輸出，并支持私有化分發和云協作，從而幫助企業、高中和科學機構進行行業級數據科學應用和人工智能開發。
鯨魚K-Lab不僅提供了Python，R語言的豐富生態，還涵蓋了數百種茄子主要資料分析工具功能，為團隊提供了統一的云端運算環境。單按鈕環境配置和項目孔劉，從數據到模型、論文報告，只需一個按鈕即可共享，實現無縫的實時協作。
與MATLAB類似，K-Lab不僅支持科研協作場景的使用，還支持高中教育場景的使用。
對于科研機構，K-Lab科學研究版有助于導師正確控制項目細節，加快研究進度，使團隊成員擺脫復雜的基礎工作，快速進入研究的重要階段，大大提高科學研究的效率和論文質量。同時，科研團隊可以直接跳過小的運行和維護管理，解放苛刻的基本任務，不需要硬件部署和運行維護，在應用節目層快速進行研究，根據工作要求靈活部署云端運算能力。高效經濟。
對于大學，K-Lab培訓版可以為高校提供數據科學和人工智能一站式培訓解決方案，包括數據科學教育平臺、管理平臺、課程、課程內容、教育節目、優質教師和教師培訓、就業和企業需求對接。使數據科學教育操作更簡單、更高效。還與擁有10W優質用戶的鯨魚共同體(kesci.com)溝通，擺脫了純理論教育的桎梏，迅速融入實戰學習，大大提高了學習效果和就業水平。
憑借靈活調度云資源、配置現成的環境、交互式編程、方便的代碼庫、豐富的學習資源、多人實時在線協作、工作和權限靈活管理、論文鄭在玹等諸多優點，K-Lab不僅在尖端科學研究領域有良好的應用前景，而且在歷史、社會科學、經濟學等人文學科領域也有豐富的應用領域，K-Lab牙齒問世
鯨魚K-Lab的科學研究版主要解決的問題：
1.建設資料分析平臺需要很長時間，除了研究工作以外，還消耗了太多的精力
鯨魚K-Lab:數據挖掘分析平臺一次到位，在云中安裝Python和R，從而簡化計算環境的管理。
2、重復性編程工作既繁瑣又費時，需要適應大量的分析算法
鯨魚K-Lab:通過提供方便的代碼片段收集和調用功能、拖放編程接口，降低數據科技使用成本。
3、工作中間成果交接困難，多角色協作缺乏統一媒體
鯨魚K-Lab:通過提供Notebook代碼級協作、意見更換、數據和模型的結構輸出，促進分析輸出的流動。
4、數據資源、分析數據分布、曹征管理問題
鯨魚K-Lab:平臺數據源管理、展示、調用功能、專業云知識庫、快速集成、使用科學研究資料
5、科學研究過程解釋，鄭在玹不便，難以充分提出成果價值
鯨魚K-Lab: Notebook，Canvas可以可視化研究過程，通過模型分析功能更好地顯示和解釋成果，云分析環境可以一次性再現研究結果。
6、結果的碎片化和機密性，因此很難系統化
鯨魚K-Lab:支持數據、模型的輸出和發布，使結果可以更輕松、更安全地向下移動，以便應用于真實場景。