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    raw滤镜 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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  • 第三方目录Raw

    第三方目录Raw 第三方目录：{OSC-Package}/raw。raw目录下会包含原始Helm包的内容。其他类型服务包不存在该目录。 {OSC-Package}/ ├─ metadata.yaml #【必选】元数据文件 ├─ manifests/

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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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  • te.lang.cce.concat(raw_tensors, axis)

    在指定轴上对输入的多个Tensor进行重新连接。输入raw_tensors为多个Tensor，数据类型相同。如果raw_tensors[i].shape = [D0, D1, ... Daxis(i), ...Dn]，沿着轴axis连接后的结果的shape为：[D0, D1, ... Raxis, ...Dn]。其中：Raxis = su

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  • te.lang.cce.vmuls(raw_tensor, scalar)

    将raw_tensor中每个元素乘上标量scalar，支持的类型：float16，float32。int8，uint8，int32会被转换为float16。如果scalar数据类型与raw_tensor数据类型不一致，计算中会转换为对应数据类型。该接口在elewise_compute.py中定义。raw_tensor：输入tensor，t

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