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弹性文件服务 SFS 

 

提供按需扩展的高性能文件存储（NAS），可为云上多个弹性云服务器（Elastic Cloud Server，ECS），容器（CCE&CCI），裸金属服务器（BMS）提供共享访问。

 
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    raw 文件 更多内容

  • Raw Format

    （默认）编码的四个字节。字节序可以通过 'raw.endianness' 配置。 DOUBLE 采用 IEEE 754 格式和 big-endian （默认）编码的八个字节。字节序可以通过 'raw.endianness' 配置。 RAW 通过 RAW 类型的底层 TypeSerializer

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  • LONG RAW

    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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  • Raw Format

    upsert-kafka 连接器和 raw format 作为 value.format。 Raw format 连接器是内置的。 参数说明 表1 参数 是否必选 默认值 类型 描述 format 是 (none) String 指定要使用的格式, 这里应该是 'raw'。 raw.charset 否

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  • Raw Format

    upsert-kafka 连接器和 raw format 作为 value.format。 Raw format 连接器是内置的。 参数说明 表1 参数 是否必选 默认值 类型 描述 format 是 (none) String 指定要使用的格式, 这里应该是 'raw'。 raw.charset 否

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  • 快速导入镜像文件（基于Windows环境）

    像”。 从列表中选择转换为zvhd2或raw文件的桶，再选择转换后的镜像文件。如果是raw格式镜像文件，还需要选择位表文件。 勾选快速通道栏的“开启快速通道”，并确认已优化镜像文件，然后勾选“镜像文件准备”栏的内容。 图1 快速导入镜像文件 根据界面提示填写配置信息。 具体的配置

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  • 快速导入镜像文件（基于Linux环境）

    执行以下命令生成位表文件。 java -jar CreateMF.jar /原raw文件路径 /生成的mf文件路径 例如： java -jar CreateMF.jar image01.raw image01.mf 生成的.mf位表文件和raw格式镜像文件必须是相同名称。例如镜像文件名称为：image01

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  • 第三方目录Raw

    #【必选】生命周期文件 └─ README.md #【可选】使用说明文件 转换说明 新增第三方目录raw，将Helm原始包内容全部放到该目录中。 新增元数据文件metadata.yaml，该文件内容包含Chart.yaml，具体规范参见元数据Metadata。

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  • te.lang.cce.ceil(raw_tensor)

    对raw_tensor中的每个元素向上取整，支持的类型：float16。float32类型会被转换为float16。结果为int32。该接口在cast_compute.py中定义。raw_tensor：输入tensor，tvm.tensor类型。res_tensor：表示ceil(raw_tensor)，tvm.tensor类型。

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  • te.lang.cce.vabs(raw_tensor)

    对tensor中的每个元素做绝对值运算|x|，支持的类型：float16。int8，uint8，int32，float32类型会被转换为float16。该接口在elewise_compute.py中定义。raw_tensor：输入tensor，tvm.tensor类型。res_tensor：表示|raw_tensor|，tvm.tenso

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  • te.lang.cce.floor(raw_tensor)

    对raw_tensor中的每个元素向下取整，支持的类型：float16。float32类型会被转换为float16。结果为int32。该接口在cast_compute.py中定义。raw_tensor：输入tensor，tvm.tensor类型res_tensor：表示floor(raw_tensor)，tvm.tensor类型

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  • te.lang.cce.vexp(raw_tensor)

    对tensor中的每个元素做自然指数运算e^x，支持的类型：float16。int8，uint8，int32，float32类型会被转换为float16。该接口在elewise_compute.py中定义。raw_tensor：输入tensor，tvm.tensor类型。res_tensor：表示e^(raw_tensor)，tvm.te

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  • te.lang.cce.round(raw_tensor)

    对raw_tensor中的每个元素四舍六入，0.5取偶数，例如`1.5->2.0，2.5->2.0`，支持的类型：float16。float32类型会被转换为float16。结果为int32。该接口在cast_compute.py中定义。raw_tensor：输入tensor，tvm.tensor类型res_tensor：表示round(

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  • te.lang.cce.round(raw_tensor)

    对raw_tensor中的每个元素四舍六入，0.5取偶数，例如`1.5->2.0，2.5->2.0`，支持的类型：float16。float32类型会被转换为float16。结果为int32。该接口在cast_compute.py中定义。raw_tensor：输入tensor，tvm.tensor类型res_tensor：表示round(

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  • te.lang.cce.ceil(raw_tensor)

    对raw_tensor中的每个元素向上取整，支持的类型：float16。float32类型会被转换为float16。结果为int32。该接口在cast_compute.py中定义。raw_tensor：输入tensor，tvm.tensor类型。res_tensor：表示ceil(raw_tensor)，tvm.tensor类型。

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  • te.lang.cce.vexp(raw_tensor)

    对tensor中的每个元素做自然指数运算e^x，支持的类型：float16。int8，uint8，int32，float32类型会被转换为float16。该接口在elewise_compute.py中定义。raw_tensor：输入tensor，tvm.tensor类型。res_tensor：表示e^(raw_tensor)，tvm.te

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  • te.lang.cce.vabs(raw_tensor)

    对tensor中的每个元素做绝对值运算|x|，支持的类型：float16。int8，uint8，int32，float32类型会被转换为float16。该接口在elewise_compute.py中定义。raw_tensor：输入tensor，tvm.tensor类型。res_tensor：表示|raw_tensor|，tvm.tenso

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  • te.lang.cce.vnot(raw_tensor)

    对tensor中的每个元素按位取反，支持的类型：int16，uint16。该接口在elewise_compute.py中定义。raw_tensor：输入tensor，tvm.tensor类型。res_tensor：表示raw_tensor按位取反，tvm.tensor类型。

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  • te.lang.cce.vlog(raw_tensor)

    对raw_tensor中的每个元素做对数ln(x)运算，支持的类型：float16。int8，uint8，int32，float32类型会被转换为float16。该接口在elewise_compute.py中定义。raw_tensor：输入tensor，tvm.tensor类型。res_tensor：表示ln(raw_tensor)，tv

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  • te.lang.cce.vlog(raw_tensor)

    对raw_tensor中的每个元素做对数ln(x)运算，支持的类型：float16。int8，uint8，int32，float32类型会被转换为float16。该接口在elewise_compute.py中定义。raw_tensor：输入tensor，tvm.tensor类型。res_tensor：表示ln(raw_tensor)，tv

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  • te.lang.cce.vnot(raw_tensor)

    对tensor中的每个元素按位取反，支持的类型：int16，uint16。该接口在elewise_compute.py中定义。raw_tensor：输入tensor，tvm.tensor类型。res_tensor：表示raw_tensor按位取反，tvm.tensor类型。

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  • te.lang.cce.floor(raw_tensor)

    对raw_tensor中的每个元素向下取整，支持的类型：float16。float32类型会被转换为float16。结果为int32。该接口在cast_compute.py中定义。raw_tensor：输入tensor，tvm.tensor类型res_tensor：表示floor(raw_tensor)，tvm.tensor类型

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