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    2019 Selenium Chrome版本chromedriver兼容版本对照表

    2019 Selenium Chrome版本chromedriver兼容版本对照表 在使用selenium启动谷歌Chrome浏览器的时候,是需要用到chromedirver的,两者之间的版本是需要匹配的 ,chromedriver用的是2.33的版本,而对于谷歌65的版本来说,与它匹配的chromedriver版本是2.37或2.38,不匹配时就会出现上面的错误,使用匹配的版本后该问题即可解决。 下面是谷歌浏览器与chromedriver版本对应关系,供参考: ChromeDriver v2.46 (2019-02-01)----------Supports Chrome v71-73 --- ----以下为2018年兼容版本对照表,以上为2019年兼容版本对照表------ ChromeDriver v2.45 (2018-12-10)----------Supports Chrome v70 -72 ChromeDriver v2.44 (2018-11-19)----------Supports Chrome v69-71 ChromeDriver v2.43 (2018-10-16)--

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    Android API Level对应版本

    Google 对外正式发布的版本,除了部分厂商(国产)会对这些版本做些修改,大部分手机预装的系统与Google正式发布版本差别不大。 API LEVEL Android开发者使用的用于开发Android应用程序的SDK 版本,因为Google会不断对外发布新Android版本版本的修改需反映到开发者的SDK上,为了避免不同版本的做成线上异常 ,需要为不同的Android版本设立不同的API LEVEL让开发者做好适配。 如果版本更新不影响SDK的api,可以不升级API LEVEL。 系统名称 区别于Android版本,一般因为小修改或者bugfix而发布的版本不会更新系统名称。 内核版本 Android是基于Linux的,而Linux本身也在不断发展、开发新特性、bugfix,提高稳定性,所以一般Android发布新版本也会迭代内核版本,保持内核的稳定与安全。

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    Pytorch版本、CUDA版本与显卡驱动版本对应关系

    参考链接:INSTALLING PREVIOUS VERSIONS OF PYTORCH 解决PyTorch与CUDA版本不匹配 1.CUDA驱动和CUDAToolkit对应版本 注:驱动是向下兼容的 2.CUDA及其可用PyTorch对应版本(参考官网,欢迎评论区补充) 注:虽然有的卡CUDA版本可更新至新版本,且PyTorch也可对应更新至新版本。 3.安装指导 (1)指定安装PyTorch版本 当已知CUDA版本时,可根据表2直接查询到对应版本PyTorch,运行conda install pytorch=X.X.X -c pytorch即可安装指定版本 (2)指定CUDAToolkit版本 首先运行nvidia-smi查询CUDA驱动版本,再根据1查询到对应CUDAToolkit版本,再运行conda install pytorch cudatoolkit (3)同时指定PyTorch和CUDAToolkit版本 如果你十分确定CUDA版本以及对应PyTorch和CUDAToolkit对应版本可运行conda install pytorch=X.X.X

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    Tomcat与JDK版本对应关系,Tomcat各版本特性

    不同版本的Servlet和JSP规范可使用不同版本的Apache Tomcat。 Tomcat与JDK版本对应关系为: Servlet规格 JSP规范 EL规格 WebSocket规范 JASPIC规格 Apache Tomcat版本 最新发行版本 支持的Java版本 4.0 2.3 .x(已归档) 4.1.40(已归档) 1.3及更高版本 2.2 1.1 不适用 不适用 不适用 3.3.x(已存档) 3.3.2(已存档) 1.1及更高版本 下面将详细介绍这些版本,以帮助您确定哪个版本适合您 我们认识到跨主版本升级可能不是一件容易的事,并且列表中仍为旧版本的用户提供了一些支持。但是,由于社区驱动的支持方法,您的版本越旧,感兴趣或能够支持您的人就越少。 Beta版本可能包含一些未经测试的功能和/或许多相对较小的错误。Beta版本预计不会稳定运行。 Stable版本可能包含少量相对较小的错误。稳定的版本旨在用于生产用途,并有望在更长的时间内稳定运行。

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    tensorflow各个版本的CUDA以及Cudnn版本对应关系

    /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,当我们选定相对应版本之后 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、 (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 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 (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) 更多详细的请参考如下官网: https://developer.nvidia.com

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    spring cloud alibaba springboot nacos 版本对应

    组件版本关系 每个 Spring Cloud Alibaba 版本及其自身所适配的各组件对应版本(经过验证,自行搭配各组件版本不保证可用)如下表所示(最新版本用*标记): Spring Cloud Alibaba 4.4.0 2.7.3 0.9.0 2.1.0.RELEASE or 2.0.0.RELEASE or 1.5.0.RELEASE 1.6.3 1.1.1 4.4.0 2.7.3 0.7.1 毕业版本依赖关系 (推荐使用) 下表为按时间顺序发布的 Spring Cloud Alibaba 以及对应的适配 Spring Cloud 和 Spring Boot 版本关系(项目源码 fhadmin.cn)(由于 Spring Cloud 版本命名有调整,所以对应的 Spring Cloud Alibaba 版本号也做了对应变化) Spring Cloud Alibaba Version Spring Cloud Version RELEASE 版本 Spring Cloud 2021 如果需要使用 Spring Cloud 2021 版本,请在 dependencyManagement 中添加如下内容 <dependency>

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