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

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

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将匿名类转换为内部类 此重构允许您将匿名类转换为重命名的内部类。 执行重构 在编辑器中，将光标放置在要转换为内部类的匿名类表达式中的任何位置。 在主菜单或编辑器上下文菜单中，选择Refactor>Convert Anonymous To Inner。 在打开的Convert Anonymous

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将操作系统切换为HCE 约束与限制 “包年/包月”方式购买的 弹性云服务器 切换操作系统时，由于所选镜像不同，当前 云服务器 的系统盘容量可能不足，不支持切换后的镜像使用。此时，需先卸载系统盘并进行扩容，然后再重新切换操作系统。 云硬盘的配额需大于0。 不支持BIOS启动方式与UEFI启动方式的操作系统互相切换。

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取值范围：字符串，‘table’、‘file’、‘all’。 默认值：‘table’ asp_flush_rate 参数说明：当内存中样本个数达到asp_sample_num时，会按一定比例把内存中样本刷新到磁盘上，asp_flush_rate为刷新比例。该参数为10时表示按10：1进行刷新。

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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 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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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 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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T8之间相互转换。 短整形INT2转换为CHARACTER，VARCHAR。 二进制大对象BLOB与二进制RAW之间相互转换。 父主题： RDS for PostgreSQL增强版

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取值范围：字符串，‘table’、‘file’、‘all’。 默认值：‘table’ asp_flush_rate 参数说明：当内存中样本个数达到asp_sample_num时，会按一定比例把内存中样本刷新到磁盘上，asp_flush_rate为刷新比例。该参数为10时表示按10：1进行刷新。

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base64) { // 将base64转换为字节数组 byte[] array = decoder.decode(base64); // 用于保存RGB的数组 int[] values = new int[array.length]; for (int i = 0; i < array

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案例：NOT IN转NOT EXISTS NOT IN语句需要使用nestloop anti join来实现，而NOT EXISTS则可以通过hash anti join来实现。在join列不存在null值的情况下，not exists和not in等价。因此在确保没有null值时，可以通过将not

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案例：NOT IN转NOT EXISTS NOT IN语句需要使用nestloop anti join来实现，而NOT EXISTS则可以通过hash anti join来实现。在join列不存在null值的情况下，not exists和not in等价。因此在确保没有null值时，可以通过将not

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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 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 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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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 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 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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