在Anacoda Prompt中以命令行的方式进行安装（不采用现有安装包的形式），界面如下图所示；Prompt并单击打开（这是Anacoda环境的命令终端，一行一行地执行命令的方式），进行安装，安装方式同Anaconda，注意新建一个pycharm文件夹，再进行安装。以下以我的本机为例，不同的电脑安装有不同的安全软件，记得全部关闭或退出，安装好后，即可激活该环境（切换即激活），并检验是否安装成功？

一路默认安装，注意最后几步有个界面，需要勾选上相应的选项（好像是添加路径，后续就不需要再单独配置了，这里我忘记截图了，但上课时提醒了大家）。1，打开资源3中的风格迁移项目，更改demo.py文件中两个地方：输入图片的路径，选择的风格模型。3，在所有应用中找到Anacoda Prompt（Anacoda环境的命令终端）4，一步步执行以下命令，注意查阅每行命令的作用，如果报错，学会自己解决。1，选择A

在Anacoda Prompt中以命令行的方式进行安装（不采用现有安装包的形式），界面如下图所示；Prompt并单击打开（这是Anacoda环境的命令终端，一行一行地执行命令的方式），进行安装，安装方式同Anaconda，注意新建一个pycharm文件夹，再进行安装。以下以我的本机为例，不同的电脑安装有不同的安全软件，记得全部关闭或退出，安装好后，即可激活该环境（切换即激活），并检验是否安装成功？

访问→ 注册登录账号→找到上述访问界面中的（位置如图所示）→点击下载→下载完成后，查阅本机下载位置（接下来会需要）在机房电脑，文件系统访问\\PC-008\BC，将jre-8u261-linux-x64.tar.gz文件拷贝到自己电脑中。

在Anacoda Prompt中以命令行的方式进行安装（不采用现有安装包的形式），界面如下图所示；Prompt并单击打开（这是Anacoda环境的命令终端，一行一行地执行命令的方式），进行安装，安装方式同Anaconda，注意新建一个pycharm文件夹，再进行安装。以下以我的本机为例，不同的电脑安装有不同的安全软件，记得全部关闭或退出，安装好后，即可激活该环境（切换即激活），并检验是否安装成功？

Apriori算法是一种用于关联规则学习中频繁项集挖掘的经典算法。它主要用于事务数据库中查找项集（如购物篮中的商品），这些项集在数据库中频繁出现，并基于这些频繁项集生成强关联规则。简单地说，Apriori帮助我们发现在大量数据中一起出现的事物的模式。想象一下，你经营一家小杂货店，并想了解顾客购买商品之间的关系，以便更好地管理库存和布置货架。例如，如果你发现买面包的顾客也经常买牛奶，那么将面包和牛奶

一路默认安装，注意最后几步有个界面，需要勾选上相应的选项（好像是添加路径，后续就不需要再单独配置了，这里我忘记截图了，但上课时提醒了大家）。1，打开资源3中的风格迁移项目，更改demo.py文件中两个地方：输入图片的路径，选择的风格模型。3，在所有应用中找到Anacoda Prompt（Anacoda环境的命令终端）4，一步步执行以下命令，注意查阅每行命令的作用，如果报错，学会自己解决。1，选择A

1，参考教程（了解大致流程）2，开源项目文档（了解环境和依赖要求）3，参考资源----快速下载yolov5s.pt（需替换4开源代码中的yolov5s.pt）4，在 GitHub 上找到 Yolov 5 v5.0 版本的开源项目源码下载到本地。（此为需要调试运行的项目代码）

Apriori算法是一种用于关联规则学习中频繁项集挖掘的经典算法。它主要用于事务数据库中查找项集（如购物篮中的商品），这些项集在数据库中频繁出现，并基于这些频繁项集生成强关联规则。简单地说，Apriori帮助我们发现在大量数据中一起出现的事物的模式。想象一下，你经营一家小杂货店，并想了解顾客购买商品之间的关系，以便更好地管理库存和布置货架。例如，如果你发现买面包的顾客也经常买牛奶，那么将面包和牛奶

安装和配置Web应用程序过程中，需要的一些基础组件安装命令，如Web框架、虚拟环境工具、应用服务器和Web服务器，理解这些组件如何相互作用搭建Web应用程序的。2、启动Nginx服务失败，加载不出来页面，是因为443和80端口没有添加进云服务的安全组规则中，添加进去就可以正常访问了。1、运行到pip3 install uwsgi，可能提示错误，原因是uwsgi版本太低，需要升级至2.0.18版本。