LONG RAW CREATE TABLE不支持“Data type LONG RAW”，需要用Bytea来替换Long Raw数据类型。 输入 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 CREATE TABLE SAD.WORKFLOWDEFS

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控制台上修改long_query_time参数后未生效 场景描述 在控制台将“long_query_time”参数值从0.1s修改为0.2s后，慢日志中还存在小于0.2s的慢SQL执行记录。 原因分析 控制台上修改“long_query_time”参数是全局级别生效，修改完后，后

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离开此设备的原因描述，不支持查上一通的呼叫信息 3.17.14 vdnId int VDN ID 表6 原因码 原因码 含义 0 普通接入/转移 1 溢出转 2 超时转 3 无人上班转 4 取消排队转移 5 座席久不应答转 6 挂起恢复 7 连接保持 8 三方求助 9 取保持 10 三方通话

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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1。

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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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type character varying。类似的问题还有string转bigint，bigint转int。 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。 如果只有极少数据有问题，可以配置脏数据策略解决。 父主题： 数据集成

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type character varying。类似的问题还有string转bigint，bigint转int。 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。 如果只有极少数据有问题，可以配置脏数据策略解决。 父主题： 故障处理类

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interhelpnums int 当日内部求助次数 3.7 transfernums int 当日转接次数 3.8 transferoutnums int 当日转出次数 3.9 transferivrnums int 当日转IVR次数 3.10 redirectnums int 重定向的次数

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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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participantIds String 会议创建人名ID beginTime String 开始时间（后台转字符串） endTime String 结束时间（后台转字符串） pageNo Integer 当前页 pageSize Integer 每页记录数 totalCount

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唯一标识一个 服务器 的标识 4.15.4 handle int 呼叫进入一个任务的次数 oldCallIdEx转callId的计算方法： StringBuilder buffer = new StringBuilder(24); buffer.append(dateTime); buffer.append('-');

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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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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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abanCallCount long 当前5分钟呼损呼叫总和 2.6 callEndCount long 当前5分钟通话完毕呼叫数 2.7 talkTimeOnIvr long ivr上通话时长（挂起转人工时，挂起时间计入通话时间）单位：秒 2.8 cnnedIn20sCallCount

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