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  • kv-cache-int8量化

    pe类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 启动kv-cache-int8-per-tensor量化服务。 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数: --kv-cache-dtype int8_pertensor #只支持int8,表示kvint8

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  • GaussDB(DWS)存储过程数据类型转换

    ST进行数据类型强 GaussDB (DWS)数据库常见的隐式类型转换,请参见表1。 GaussDB(DWS)支持的DATE的效限范围是:公元前4713年到公元294276年。 表1 隐式类型转换表 原始数据类型 目标数据类型 备注 CHAR VARCHAR2 - CHAR NUMBER

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  • 类型转换函数

    i1toi4(tinyint) 描述:uint8换为int32。 参数:tinyint 返回值类型:integer i1toi8(tinyint) 描述:uint8换为int64。 参数:tinyint 返回值类型:bigint i2toi1(smallint) 描述:int16换为uint8。 参数:smallint

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  • 类型转换函数

    i1toi4(tinyint) 描述:uint8换为int32。 参数:tinyint 返回值类型:integer i1toi8(tinyint) 描述:uint8换为int64。 参数:tinyint 返回值类型:bigint i2toi1(smallint) 描述:int16换为uint8。 参数:smallint

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  • 索引长度限制导致修改varchar长度失败

    `xxxxx` ( …… `subscription_type` varchar(64) NOT NULL DEFAULT 'DEVICE_EXCEPTION' COMMENT '订阅类型', `auth_key` varchar(255) DEFAULT '' COMMENT '签名,接口请求头会根据这个值增加token'

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  • 索引长度限制导致修改varchar长度失败

    `xxxxx` ( …… `subscription_type` varchar(64) NOT NULL DEFAULT 'DEVICE_EXCEPTION' COMMENT '订阅类型', `auth_key` varchar(255) DEFAULT '' COMMENT '签名,接口请求头会根据这个值增加token'

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  • 使用CDM迁移数据由于字段类型映射不匹配导致报错怎么处理?

    字段为string类型,目标端dws字段为varchar(50)类型,导致精度缺省,就会报:value too long for type character varying。类似的问题还有stringbigint,bigintint。 解决方案 根据报错信息找到哪个字段映射有问题,找DBA修改表结构。

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  • 使用CDM迁移数据由于字段类型映射不匹配导致报错怎么处理?

    字段为string类型,目标端dws字段为varchar(50)类型,导致精度缺省,就会报:value too long for type character varying。类似的问题还有stringbigint,bigintint。 解决方案 根据报错信息找到哪个字段映射有问题,找DBA修改表结构。

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  • 使用kv-cache-int8量化

    使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。

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  • 使用kv-cache-int8量化

    pe类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 启动kv-cache-int8-per-tensor量化服务。 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数: --kv-cache-dtype int8_pertensor #只支持int8,表示kvint8

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  • 使用kv-cache-int8量化

    使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。

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  • 使用kv-cache-int8量化

    使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。

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  • Microsoft SQL Server->MySQL

    QL数据库的日期类型的范围宽。当超出范围时,DRS服务默认会报错处理。 Microsoft SQL Server数据库的datetime2成MySQL数据库映射关系datetime,最大值会变小。 Microsoft SQL Server数据库的最大值是9999-12-31 23:59:59

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  • Microsoft SQL Server->TaurusDB

    DB数据库的日期类型的范围宽。当超出范围时,DRS服务默认会报错处理。 Microsoft SQL Server数据库的datetime2成TaurusDB数据库映射关系datetime,最大值会变小。 Microsoft SQL Server数据库的最大值是9999-12-31

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  • 类型转换函数

    | 语句: SELECT cast(content as varchar) FROM T1; 结果: "5" cast (v1 as int) 将v1换为int, v1可以是数值类型或字符类。 表T1: | content (STRING)

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  • 使用kv-cache-int8量化

    使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。

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  • 使用kv-cache-int8量化

    使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。

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  • 使用kv-cache-int8量化

    使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。

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  • 使用kv-cache-int8量化

    使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。

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  • 使用kv-cache-int8量化

    pe类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 启动kv-cache-int8-per-tensor量化服务。 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数: --kv-cache-dtype int8_pertensor #只支持int8,表示kvint8

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  • 使用kv-cache-int8量化

    使用kv-cache-int8量化 kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化,支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。

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