raw滤镜 更多内容
  • te.lang.cce.vrec(raw_tensor)

    对tensor中的每个元素做倒数运算 1 / x,支持的类型:float16,float32。int8,uint8,int32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1 / raw_tensor,tvm.t

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  • 镜像同步

    库内的部分资源同步至另一个仓库内的命名空间。例如,用户可选择同步资源类型(容器镜像、Helm Chart、或是全部同步),通过正则表达式过滤镜像及版本,可选择是否覆盖已有的同名镜像,避免历史数据覆盖丢失。 目标仓库 同步规则 镜像同步

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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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  • te.lang.cce.vrec(raw_tensor)

    对tensor中的每个元素做倒数运算 1 / x,支持的类型:float16,float32。int8,uint8,int32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1 / raw_tensor,tvm.t

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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.vrelu(raw_tensor)

    对tensor中的每个元素做线性整流运算relu,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relu(raw_tensor),tvm

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

    将raw_tensor中每个元素加上标量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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  • te.lang.cce.vrelu(raw_tensor)

    对tensor中的每个元素做线性整流运算relu,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relu(raw_tensor),tvm

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

    将raw_tensor中每个元素加上标量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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  • te.lang.cce.sum(raw_tensor, axis, keepdims=False)

    按某个轴求和,进行降维,支持的类型:float16、float32。int8、uint8、int32类型会被转换为float16。该接口在reduction_compute.py中定义。raw_tensor:输入tensor,tvm.tensor类型axis:做reduce操作的轴,取值范围:[-d,d-1],其中d是raw_tensor

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  • DBE

    将VARCHAR2类型值转化为二进制表示形式(即RAW类型)。 DBE_RAW.CAST_TO_VARCHAR2 将RAW类型值转换成VARCHAR2类型。 DBE_RAW.SUBSTR 求RAW类型子串。 DBE_RAW.BIT_OR RAW类型按位或。 RAW类型的外部表现形式是十六进制,内部

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  • UTL

    CAST_TO_RAW 存储过程CAST_TO_RAW将VARCHAR2类型的对象转换成RAW类型。 UTL_RAW.CAST_TO_RAW函数原型为: 1 2 3 UTL_RAW.CAST_TO_RAW( c IN VARCHAR2) RETURN RAW; 表5 UTL_RAW

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  • 二进制字符串函数和操作符

    rawcmp(raw, raw) 描述:raw数据类型比较函数。 参数:raw, raw 返回值类型:integer raweq(raw, raw) 描述:raw数据类型比较函数。 参数:raw, raw 返回值类型:boolean rawge(raw, raw) 描述:raw数据类型比较函数。

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  • te.lang.cce.sum(raw_tensor, axis, keepdims=False)

    按某个轴求和,进行降维,支持的类型:float16、float32。int8、uint8、int32类型会被转换为float16。该接口在reduction_compute.py中定义。raw_tensor:输入tensor,tvm.tensor类型axis:做reduce操作的轴,取值范围:[-d,d-1],其中d是raw_tensor

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  • UTL

    CAST_TO_RAW 存储过程CAST_TO_RAW将VARCHAR2类型的对象转换成RAW类型。 UTL_RAW.CAST_TO_RAW函数原型为: 1 2 3 UTL_RAW.CAST_TO_RAW( c IN VARCHAR2) RETURN RAW; 表5 UTL_RAW

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  • 二进制字符串函数和操作符

    rawcmp 描述:raw数据类型比较函数。 参数:raw, raw 返回值类型:integer raweq 描述:raw数据类型比较函数。 参数:raw, raw 返回值类型:boolean rawge 描述:raw数据类型比较函数。 参数:raw, raw 返回值类型:boolean

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  • DBE

    将VARCHAR2类型值转化为二进制表示形式(即RAW类型)。 DBE_RAW.CAST_TO_VARCHAR2 将RAW类型值转换成VARCHAR2类型。 DBE_RAW.SUBSTR 求RAW类型子串。 DBE_RAW.BIT_OR RAW类型按位或。 DBE_RAW.BIT_AND 返回RAW类型按位与计算后的结果。

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  • DBE

    DBE_RAW。 表1 DBE_RAW 接口名称 描述 DBE_RAW.CAST_FROM_BINARY_INTEGER_TO_RAW 将INTEGER类型值转换为RAW类型。 DBE_RAW.CAST_FROM_RAW_TO_BINARY_INTEGER 将RAW类型值转换为INTEGER类型。

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  • DBE

    DBE_RAW。 表1 DBE_RAW 接口名称 描述 DBE_RAW.CAST_FROM_BINARY_INTEGER_TO_RAW 将INTEGER类型值转换为RAW类型。 DBE_RAW.CAST_FROM_RAW_TO_BINARY_INTEGER 将RAW类型值转换为INTEGER类型。

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  • 二进制字符串函数和操作符

    rawcmp(raw, raw) 描述:raw数据类型比较函数。 参数:raw, raw。 返回值类型:integer raweq(raw, raw) 描述:raw数据类型比较函数。 参数:raw, raw。 返回值类型:boolean rawge(raw, raw) 描述:raw数据类型比较函数。

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  • DBE

    将VARCHAR2类型值转化为二进制表示形式(即RAW类型)。 DBE_RAW.CAST_TO_VARCHAR2 将RAW类型值转换成VARCHAR2类型。 DBE_RAW.BIT_OR RAW类型按位或。 DBE_RAW.SUBSTR 求RAW类型子串。 RAW类型的外部表现形式是十六进制,内部

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