Elasticsearch对应MySQL的对应关系

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2020-12-06 22:14:02

对应关系表

根据表格对应,来理解Elasticsearch

Elasticsearch	MySQL
索引库（indices）	Database 数据库
类型（type)	Table 数据表
文档（Document）	Row 行
域字段（Field）	Columns 列
映射配置（mappings）	每个列的约束（类型、长度）

对Elasticsearch相关概念说明

概念	说明
索引库（indices)	indices是index的复数，代表许多的索引
类型（type）	类型是模拟mysql中的table概念，一个索引库下可以有不同类型的索引（目前6.X以后的版本只能有一个类型），类似数据库中的表概念。数据库表中有表结构，也就是表中每个字段的约束信息；索引库的类型中对应表结构的叫做`映射(mapping)`，用来定义每个字段的约束。
文档（document）	存入索引库原始的数据。比如每一条商品信息，就是一个文档
字段（field）	文档中的属性
映射配置（mappings）	字段的数据类型、属性、是否索引、是否存储等特性

mysql

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ES数据架构的主要概念（与关系数据库Mysql对比）　MySQL 　ElasticSearch Database Index Table Type Row Document Column Field Schema Mapping Index Everything is indexed SQL ...

ES数据架构与关系数据库Mysql
ES数据架构的主要概念（与关系数据库Mysql对比）

MySQL ElasticSearch
Database Index
table type
Row Document
Column Field
Schema Mapping
Index Everything is indexed
SQL Query DSL
select * from … Get http://…
update table set … Post http://…

（1）关系型数据库中的数据库（DataBase），等价于ES中的索引（Index）
（2）一个数据库下面有N张表（Table），等价于1个索引 Index下面有N多类型（Type），
（3）一个数据库表（Table）下的数据由多行（ROW）多列（column，属性）组成，等价于1个Type由多个文档（Document）和多Field组成。
（4）在一个关系型数据库里面，schema定义了表、每个表的字段，还有表和字段之间的关系。与之对应的，在ES中：Mapping定义索引下的Type的字段处理规则，即索引如何建立、索引类型、是否保存原始索引JSON文档、是否压缩原始JSON文档、是否需要分词处理、如何进行分词处理等。
（5）在数据库中的增insert、删delete、改update、查search操作等价于ES中的增PUT、删Delete、改POST、查GET.

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java

MySQL	ElasticSearch
Database	Index
table	type
Row	Document
Column	Field
Schema	Mapping
Index	Everything is indexed
SQL	Query DSL
select * from …	Get http://…
update table set …	Post http://…

tensorflow各个版本的CUDA以及Cudnn版本对应关系

万次阅读 多人点赞 2019-04-08 14:50:34

（1）NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦！CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA...

概述，需要注意以下几个问题：

（1）NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦！CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。

CUDA的本质是一个工具包（ToolKit）；但是二者虽然不一样的。

显卡驱动的安装：

当我们使用一台电脑的时候默认的已经安装了NVIDIA的显卡驱动，因为没有显卡驱动根本用不了显卡嘛，但是这个时候我们是没有CUDA可以用的，我们可以更新我们的驱动，更新链接为：

https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us

在这个里面可以根据自己的显卡类型选择最新的驱动程序。显卡驱动程序当前大小大概500多M。

CUDA ToolKit的安装：

CUDA的下载地址为：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

我们可以选择两种安装方式，一种是在线安装（我还没用过），一中离线安装（我采用的）即本地安装，

当我们选择离线安装，当我们选定相对应的版本之后，下载的时候发现这个地方的文件大小大概在2G左右，Linux系统下面我们选择runfile(local) 完整安装包从本地安装，或者是选择windows的本地安装。CUDA Toolkit本地安装包时内含特定版本Nvidia显卡驱动的，所以只选择下载CUDA Toolkit就足够了，如果想安装其他版本的显卡驱动就下载相应版本即可。

所以，NVIDIA显卡驱动和CUDA工具包本身是不具有捆绑关系的，也不是一一对应的关系，只不过是离线安装的CUDA工具包会默认携带与之匹配的最新的驱动程序。

注意事项：NVIDIA的显卡驱动器与CUDA并不是一一对应的哦，CUDA本质上只是一个工具包而已，所以我可以在同一个设备上安装很多个不同版本的CUDA工具包，比如我的电脑上同事安装了 CUDA 9.0、CUDA 9.2、CUDA 10.0三个版本。一般情况下，我只需要安装最新版本的显卡驱动，然后根据自己的选择选择不同CUDA工具包就可以了，但是由于使用离线的CUDA总是会捆绑CUDA和驱动程序，所以在使用多个CUDA的时候就不要选择离线安装的CUDA了，否则每次都会安装不同的显卡驱动，这不太好，我们直接安装一个最新版的显卡驱动，然后在线安装不同版本的CUDA即可。

总结：CUDA和显卡驱动是没有一一对应的。

（2）cuDNN是一个SDK，是一个专门用于神经网络的加速包，注意，它跟我们的CUDA没有一一对应的关系，即每一个版本的CUDA可能有好几个版本的cuDNN与之对应，但一般有一个最新版本的cuDNN版本与CUDA对应更好。

总结：cuDNN与CUDA没有一一对应的关系

（3）CUDA 工具包附带的 CUPTI。

CUPTI，即CUDA Profiling Tools Interface (CUPTI)。在CUDA分析工具接口（CUPTI）能够分析和跟踪靶向CUDA应用程序的工具的创建。CUPTI提供以下API：

Activity API，
Callback API，
事件API，
Metric API，和
Profiler API。

使用这些API，您可以开发分析工具，深入了解CUDA应用程序的CPU和GPU行为。CUPTI作为CUDA支持的所有平台上的动态库提供。请参阅CUPTI文档。

一、tensorflow各个版本需要的CUDA版本以及Cudnn的对应关系

1.1 对应表格

相应的网址为：

https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems

https://www.tensorflow.org/install/source_windows

版本	Python 版本	编译器	编译工具	cuDNN	CUDA
tensorflow_gpu-2.0.0-alpha0	2.7、3.3-3.6	GCC 4.8	Bazel 0.19.2	7.4.1以及更高版本	CUDA 10.0 (需要 410.x 或更高版本)
tensorflow_gpu-1.13.0	2.7、3.3-3.6	GCC 4.8	Bazel 0.19.2	7.4	10.0
tensorflow_gpu-1.12.0	2.7、3.3-3.6	GCC 4.8	Bazel 0.15.0	7	9
tensorflow_gpu-1.11.0	2.7、3.3-3.6	GCC 4.8	Bazel 0.15.0	7	9
tensorflow_gpu-1.10.0	2.7、3.3-3.6	GCC 4.8	Bazel 0.15.0	7	9
tensorflow_gpu-1.9.0	2.7、3.3-3.6	GCC 4.8	Bazel 0.11.0	7	9
tensorflow_gpu-1.8.0	2.7、3.3-3.6	GCC 4.8	Bazel 0.10.0	7	9
tensorflow_gpu-1.7.0	2.7、3.3-3.6	GCC 4.8	Bazel 0.9.0	7	9
tensorflow_gpu-1.6.0	2.7、3.3-3.6	GCC 4.8	Bazel 0.9.0	7	9
tensorflow_gpu-1.5.0	2.7、3.3-3.6	GCC 4.8	Bazel 0.8.0	7	9
tensorflow_gpu-1.4.0	2.7、3.3-3.6	GCC 4.8	Bazel 0.5.4	6	8
tensorflow_gpu-1.3.0	2.7、3.3-3.6	GCC 4.8	Bazel 0.4.5	6	8
tensorflow_gpu-1.2.0	2.7、3.3-3.6	GCC 4.8	Bazel 0.4.5	5.1	8
tensorflow_gpu-1.1.0	2.7、3.3-3.6	GCC 4.8	Bazel 0.4.2	5.1	8
tensorflow_gpu-1.0.0	2.7、3.3-3.6	GCC 4.8	Bazel 0.4.2	5.1	8

现在NVIDIA的显卡驱动程序已经更新到 10.1版本，最新的支持CUDA 10.1版本的cuDNN为7.5.0

1.2 CUDA的命名规则

下面以几个例子来说

（1）CUDA 9.2

CUDA 9.2.148

（2）CUDA 10.0

CUDA 10.0.130.411.31（后面的411.31对应更具体的版本号）

（3）CUDA 10.1

CUDA 10.1.105.418.96（后面的418.96对应更具体的版本号）

1.3 如何查看自己所安装的CUDA的版本：

（1）直接在NVIDIA的控制面板里面查看NVCUDA.DLL的版本。

注意：这里网上有很多说法是错误的，这个版本并不能绝对说明自己所安装的CUDA工具包一定这个版本

（2）通过命令查看：nvcc -V 或者是nvcc --version都可以，但前提是添加了环境变量

（3）直接通过文件查看，这里分为Linux和windows两种情况

在windows平台下，可以直接进入CUDA的安装目录，比如我的是：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2 里面有一个version.txt的文本文件，直接打开即可，也可以使用命令，即

首先进入到安装目录，然后执行：type version.txt 即可查看

在Linux平台下：

同windows类似，进入到安装目录，然后执行 cat version.txt 命令

1.4 如何查看自己的cuDNN的版本

因为cuDNN本质上就是一个C语言的H头文件，

（1）在windows平台下：

直接进入安装目录：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\include 之下，然后找到

cudnn.h 的头文件，直接到开查看，在最开始的部分会有如下定义：

#define CUDNN_MAJOR 7
#define CUDNN_MINOR 5
#define CUDNN_PATCHLEVEL 0

#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)

即7500，也就是cudnn的版本为7.5.0版本；

（2）在Linux下当然也可以直接查看，但是通过命令更简单，进入到安装目录，执行如下命令：

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 即可查询

即5005，即5.0.5版本的cudnn。

二、CUDA与相对应的Cudnn对应关系

Download cuDNN v7.4.2 (Dec 14, 2018), for CUDA 10.0

Download cuDNN v7.4.2 (Dec 14, 2018), for CUDA 9.2

Download cuDNN v7.4.2 (Dec 14, 2018), for CUDA 9.0

Download cuDNN v7.4.1 (Nov 8, 2018), for CUDA 10.0

Download cuDNN v7.4.1 (Nov 8, 2018), for CUDA 9.2

Download cuDNN v7.4.1 (Nov 8, 2018), for CUDA 9.0

Download cuDNN v7.3.1 (Sept 28, 2018), for CUDA 10.0

Download cuDNN v7.3.1 (Sept 28, 2018), for CUDA 9.2

Download cuDNN v7.3.1 (Sept 28, 2018), for CUDA 9.0

Download cuDNN v7.3.0 (Sept 19, 2018), for CUDA 10.0

Download cuDNN v7.3.0 (Sept 19, 2018), for CUDA 9.0

Download cuDNN v7.2.1 (August 7, 2018), for CUDA 9.2

Download cuDNN v7.1.4 (May 16, 2018), for CUDA 9.2

Download cuDNN v7.1.4 (May 16, 2018), for CUDA 9.0

Download cuDNN v7.1.4 (May 16, 2018), for CUDA 8.0

Download cuDNN v7.1.3 (April 17, 2018), for CUDA 9.1

Download cuDNN v7.1.3 (April 17, 2018), for CUDA 9.0

Download cuDNN v7.1.3 (April 17, 2018), for CUDA 8.0

Download cuDNN v7.1.2 (Mar 21, 2018), for CUDA 9.1 & 9.2

Download cuDNN v7.1.2 (Mar 21, 2018), for CUDA 9.0

Download cuDNN v7.0.5 (Dec 11, 2017), for CUDA 9.1

Download cuDNN v7.0.5 (Dec 5, 2017), for CUDA 9.0

Download cuDNN v7.0.5 (Dec 5, 2017), for CUDA 8.0

Download cuDNN v7.0.4 (Nov 13, 2017), for CUDA 9.0

Download cuDNN v6.0 (April 27, 2017), for CUDA 8.0

Download cuDNN v6.0 (April 27, 2017), for CUDA 7.5

Download cuDNN v5.1 (Jan 20, 2017), for CUDA 8.0

Download cuDNN v5.1 (Jan 20, 2017), for CUDA 7.5

Download cuDNN v5 (May 27, 2016), for CUDA 8.0

Download cuDNN v5 (May 12, 2016), for CUDA 7.5

Download cuDNN v4 (Feb 10, 2016), for CUDA 7.0 and later.

Download cuDNN v3 (September 8, 2015), for CUDA 7.0 and later.

Download cuDNN v2 (March 17,2015), for CUDA 6.5 and later.

Download cuDNN v1 (cuDNN 6.5 R1)

三、NVIDIA显卡以及对应的显卡驱动的对应关系

由于NVIDIA存在多个系列的显卡类型，把这里仅仅显示出GeForce系列的显卡以及各个显卡的计算能力（compute capability），详情可以参考官网链接：

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

（1）GeForce Desktop Products

GPU	Compute Capability
NVIDIA TITAN RTX	7.5
Geforce RTX 2080 Ti	7.5
Geforce RTX 2080	7.5
Geforce RTX 2070	7.5
Geforce RTX 2060	7.5
NVIDIA TITAN V	7.0
NVIDIA TITAN Xp	6.1
NVIDIA TITAN X	6.1
GeForce GTX 1080 Ti	6.1
GeForce GTX 1080	6.1
GeForce GTX 1070	6.1
GeForce GTX 1060	6.1
GeForce GTX 1050	6.1
GeForce GTX TITAN X	5.2
GeForce GTX TITAN Z	3.5
GeForce GTX TITAN Black	3.5
GeForce GTX TITAN	3.5
GeForce GTX 980 Ti	5.2
GeForce GTX 980	5.2
GeForce GTX 970	5.2
GeForce GTX 960	5.2
GeForce GTX 950	5.2
GeForce GTX 780 Ti	3.5
GeForce GTX 780	3.5
GeForce GTX 770	3.0
GeForce GTX 760	3.0
GeForce GTX 750 Ti	5.0
GeForce GTX 750	5.0
GeForce GTX 690	3.0
GeForce GTX 680	3.0
GeForce GTX 670	3.0
GeForce GTX 660 Ti	3.0
GeForce GTX 660	3.0
GeForce GTX 650 Ti BOOST	3.0
GeForce GTX 650 Ti	3.0
GeForce GTX 650	3.0
GeForce GTX 560 Ti	2.1
GeForce GTX 550 Ti	2.1
GeForce GTX 460	2.1
GeForce GTS 450	2.1
GeForce GTS 450 *	2.1
GeForce GTX 590	2.0
GeForce GTX 580	2.0
GeForce GTX 570	2.0
GeForce GTX 480	2.0
GeForce GTX 470	2.0
GeForce GTX 465	2.0
GeForce GT 740	3.0
GeForce GT 730	3.5
GeForce GT 730 DDR3,128bit	2.1
GeForce GT 720	3.5
GeForce GT 705 *	3.5
GeForce GT 640 (GDDR5)	3.5
GeForce GT 640 (GDDR3)	2.1
GeForce GT 630	2.1
GeForce GT 620	2.1
GeForce GT 610	2.1
GeForce GT 520	2.1
GeForce GT 440	2.1
GeForce GT 440 *	2.1
GeForce GT 430	2.1
GeForce GT 430 *	2.1

（2）GeForce Notebook Products（笔记本电脑）

GPU	Compute Capability
Geforce RTX 2080	7.5
Geforce RTX 2070	7.5
Geforce RTX 2060	7.5
GeForce GTX 1080	6.1
GeForce GTX 1070	6.1
GeForce GTX 1060	6.1
GeForce GTX 980	5.2
GeForce GTX 980M	5.2
GeForce GTX 970M	5.2
GeForce GTX 965M	5.2
GeForce GTX 960M	5.0
GeForce GTX 950M	5.0
GeForce 940M	5.0
GeForce 930M	5.0
GeForce 920M	3.5
GeForce 910M	5.2
GeForce GTX 880M	3.0
GeForce GTX 870M	3.0
GeForce GTX 860M	3.0/5.0(**)
GeForce GTX 850M	5.0
GeForce 840M	5.0
GeForce 830M	5.0
GeForce 820M	2.1
GeForce 800M	2.1
GeForce GTX 780M	3.0
GeForce GTX 770M	3.0
GeForce GTX 765M	3.0
GeForce GTX 760M	3.0
GeForce GTX 680MX	3.0
GeForce GTX 680M	3.0
GeForce GTX 675MX	3.0
GeForce GTX 675M	2.1
GeForce GTX 670MX	3.0
GeForce GTX 670M	2.1
GeForce GTX 660M	3.0
GeForce GT 755M	3.0
GeForce GT 750M	3.0
GeForce GT 650M	3.0
GeForce GT 745M	3.0
GeForce GT 645M	3.0
GeForce GT 740M	3.0
GeForce GT 730M	3.0
GeForce GT 640M	3.0
GeForce GT 640M LE	3.0
GeForce GT 735M	3.0
GeForce GT 635M	2.1
GeForce GT 730M	3.0
GeForce GT 630M	2.1
GeForce GT 625M	2.1
GeForce GT 720M	2.1
GeForce GT 620M	2.1
GeForce 710M	2.1
GeForce 705M	2.1
GeForce 610M	2.1
GeForce GTX 580M	2.1
GeForce GTX 570M	2.1
GeForce GTX 560M	2.1
GeForce GT 555M	2.1
GeForce GT 550M	2.1
GeForce GT 540M	2.1
GeForce GT 525M	2.1
GeForce GT 520MX	2.1
GeForce GT 520M	2.1
GeForce GTX 485M	2.1
GeForce GTX 470M	2.1
GeForce GTX 460M	2.1
GeForce GT 445M	2.1
GeForce GT 435M	2.1
GeForce GT 420M	2.1
GeForce GT 415M	2.1
GeForce GTX 480M	2.0
GeForce 710M	2.1
GeForce 410M	2.1

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NVIDIA显卡驱动

gradle插件与gradle版本对应关系

千次阅读 2021-04-26 14:24:18

目录概念gradle插件版本配置(project build.gradle):gradle版本配置(gradle-wrapper.properties):对应关系gradle下载慢解决方案概念 Android studio会不定时更新版本,而Android相关插件也会跟着更新,比如gradle插件...

概念

Android studio会不定时更新版本,而Android相关插件也会跟着更新,比如gradle插件版本更新.gradle我们知道是Android studio自动化构建工具,其中gradle插件用于构建,编译,打包.只要gradle插件有新版本,那么就会有一个或一些对应的gradle发行版本,若对应不上,就会构建报错异常

gradle插件版本配置(project build.gradle):


buildscript {
    repositories {
        google()
        jcenter()
    }
    dependencies {
        classpath 'com.android.tools.build:gradle:3.6.2'
    }
}

gradle版本配置(gradle-wrapper.properties):


distributionBase=GRADLE_USER_HOME
distributionPath=wrapper/dists
zipStoreBase=GRADLE_USER_HOME
zipStorePath=wrapper/dists
distributionUrl=https\://services.gradle.org/distributions/gradle-6.1.1-bin.zip

对应关系

若需查看最新的对应关系,请查看官方文档
https://developer.android.google.cn/studio/releases/gradle-plugin.html#updating-plugin

Gradle插件版本	Gradle 版本
7.0+	7.0+
4.2.0+	6.7.1+
4.1.0+	6.5+
4.0.0+	6.1.1+
3.6.0 - 3.6.4	5.6.4+
3.5.0 - 3.5.4	5.4.1+
3.4.0 - 3.4.3	5.1.1+
3.3.0 - 3.3.3	4.10.1+
3.2.0 - 3.2.1	4.6+
3.1.0+	4.4+
3.0.0+	4.1+
2.3.0+	3.3+
2.1.3 - 2.2.3	2.14.1 - 3.5
2.0.0 - 2.1.2	2.10 - 2.13
1.5.0	2.2.1 - 2.13
1.2.0 - 1.3.1	2.2.1 - 2.9
1.0.0 - 1.1.3	2.2.1 - 2.3

gradle下载慢解决方案

1:国内gradle版本快速下载通道
https://services.gradle.org/distributions/

2:替换本地gradle
关闭Android studio,找到路径C:\Users\Administrator.gradle\wrapper\dists,里面有各种版本,比如gradle-6.5-bin\6nifqtx7604sqp1q6g8wikw7p,删除里面所有文件,并将下载的zip文件复制进去,打开Android studio IDE会自动解压并build完成.

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gradle gradle版本
ER图（把ER模型转换为关系模式、关系范式概念）
千次阅读 2021-12-17 23:28:57

关于ER模型的转换，我们只需要...当转换为关系模式时，我们可以在班长关系中添加班级的主键（班级号）；或者在班级关系中添加班长的主键（学号）。（2）多对一关系(Many to one) 映射规则：保留多边(Many-side)E1

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sql 数据库
数据库关系模型的基本概念
千次阅读 2020-03-03 14:23:51

关系模型中：关系、目或度、关系模式、域、元组、属性、分量、主码、外码等名词的解释。

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版本控制：Git与Svn的命令对应关系
千次阅读 2019-08-24 17:29:24

所以为了让和我一样的svn新童鞋能够快速收获好人卡，整理了一下git和svn各种操作的对应关系，希望可以帮助到大家。 svn简介从使用的角度来说，svn和git的最大区别是svn是集中式版本控制，svn是分布式版本控制...

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Git Svn Subversion 版本控制
关系模型的概念，定义
万次阅读 多人点赞 2018-05-02 20:37:51

(2)关系模型的概念单一，无论实体还是实体之间的联系都用关系表示，操作的对象个操作的结果都是关系，所以其数据结构简单、清晰、用户易懂易用。 (3)关系模型的存取路径对用户透明，从而具有更高的数据独立性，更好...

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数据库三种概念模型——层次模型，网状模型，关系模型的优缺点总结
万次阅读 多人点赞 2019-04-08 10:49:02

层次模型，网状模型，关系模型的优缺点总结

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网状模型
数据库系统概念关系和笛卡尔积
千次阅读 2020-04-18 11:33:26

一、关系关系模型建立在集合代数的基础上；单一的数据结构----关系现实世界的实体以及实体间的各种联系均用关系来表示逻辑结构----二维表从用户角度，关系模型中数据的逻辑结构是一张二维表，它由行和列组成。...

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数据库 sql
01数据库基本概念之实体、属性及关系
万次阅读 2020-04-06 17:38:07

对应数据库中的表。而表中每一行数据就是实体的实例。 1.2举例：注意：POS机是隐藏信息，建模时应考虑。购买意向可不需要 1.3 实体分类 1）按照含义：5W1H +How much 2）按照含义分类 IBM 3）按照...

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数据库

对应关系表

对Elasticsearch相关概念说明

OSI七层与Linux概念层对应关系

ES与DB对应关系

tensorflow各个版本的CUDA以及Cudnn版本对应关系

一、tensorflow各个版本需要的CUDA版本以及Cudnn的对应关系

二、CUDA与相对应的Cudnn对应关系

三、NVIDIA显卡以及对应的显卡驱动的对应关系

gradle插件与gradle版本对应关系

目录

概念

gradle插件版本配置(project build.gradle):

gradle版本配置(gradle-wrapper.properties):

对应关系

gradle下载慢解决方案

概念模型与关系模型和关系规范化

关系模型的基本概念

gradle版本和插件以及buildToolsVersion之间的对应关系

TCP/IP 模型与 OSI 七层模型的对应关系

[SQL]关系代数基本概念(包含对应例子讲解)

数据库概论＞如何把E-R图(概念模型)转换为关系模式(逻辑模型)

数据库：第二章《关系模式》概念总结

内核版本与发行版本（CentOS & Ubuntu）的对应关系

AndroidStudio、gradle、buildToolsVersion概述，版本对应关系

树、森林与其对应的二叉树的遍历方法的对应关系

数据库-关系数据库基本概念

安卓平台与SDKTools版本以及ADT版本的对应关系

gradle 插件版本、gradle版本和buildToolsVersion之间的对应关系

ER图（把ER模型转换为关系模式、关系范式概念）

数据库关系模型的基本概念

版本控制：Git与Svn的命令对应关系

关系模型的概念，定义

数据库三种概念模型——层次模型，网状模型，关系模型的优缺点总结

数据库系统概念关系和笛卡尔积

01数据库基本概念之实体、属性及关系

对应关系的概念

对应关系表

对Elasticsearch相关概念说明

OSI七层与Linux概念层对应关系

ES与DB对应关系

tensorflow各个版本的CUDA以及Cudnn版本对应关系

一、tensorflow各个版本需要的CUDA版本以及Cudnn的对应关系

二、CUDA与相对应的Cudnn对应关系

三、NVIDIA显卡以及对应的显卡驱动的对应关系

gradle插件与gradle版本对应关系

目录

概念

gradle插件版本配置(project build.gradle):

gradle版本配置(gradle-wrapper.properties):

对应关系

gradle下载慢解决方案

概念模型与关系模型和关系规范化

关系模型的基本概念

gradle版本和插件以及buildToolsVersion之间的对应关系

TCP/IP 模型 与 OSI 七层模型的对应关系

[SQL]关系代数基本概念(包含对应例子讲解)

数据库概论＞ 如何把E-R图(概念模型)转换为关系模式(逻辑模型)

数据库：第二章 《关系模式》概念总结

内核版本与发行版本（CentOS & Ubuntu）的对应关系

AndroidStudio、gradle、buildToolsVersion概述，版本对应关系

树、森林与其对应的二叉树的遍历方法的对应关系

数据库-关系数据库基本概念

安卓平台与SDKTools版本以及ADT版本的对应关系

gradle 插件版本、gradle版本 和buildToolsVersion之间的对应关系

ER图（把ER模型转换为关系模式、关系范式概念）

数据库 关系模型的基本概念

版本控制：Git与Svn的命令对应关系

关系模型的概念，定义

数据库三种概念模型——层次模型，网状模型，关系模型的优缺点总结

数据库系统概念 关系和笛卡尔积

01数据库基本概念之实体、属性及关系

对应关系的概念

TCP/IP 模型与 OSI 七层模型的对应关系

数据库概论＞如何把E-R图(概念模型)转换为关系模式(逻辑模型)

数据库：第二章《关系模式》概念总结

gradle 插件版本、gradle版本和buildToolsVersion之间的对应关系

数据库关系模型的基本概念

数据库系统概念关系和笛卡尔积