Overload Resolution (Viable) Candidate Functions Ranking Ambiguous Function Calls Access Labels Function Template Specializations Virtual Dispatch Deleting FunctionsContent 4 Overview Name Overload Resolution (Viable) Candidate Functions Ranking Ambiguous Function Calls Access Labels Function Template Specializations Virtual Dispatch Deleting FunctionsDisclaimer 5 This talk Resolution Access Labels Access Labels Check if the best match is accessible from the given call site.Overview 11 Template Argument Deduction Name Lookup Overload Resolution Access Labels Function

classes ◮ Accepts 224x224-pixel images, with 3 color channels per pixel (RGB) ◮ Labels are stored separate from the model: ◮ labels mobilenet quant v1 224.txt (11KB) ◮ mobilenet v1 1.0 224 quant.tflite (4.1MB) 1MB) 17 / 50Image classification algorithm 1. Load model and labels 2. Build interpreter 3. Allocate input and output tensors 4. Read image 5. Resize image 6. Copy resized image to input tensor repeated multiple times 18 / 501. Load model and labels 1 // defined and properly initialized elsewhere: 2 // const char *model_path; 3 // const char *labels_path; 4 5 std::unique_ptr

html': _('Two columns'), 'col_three.html': _('Three columns'), } Being a normal python file, templates labels can be passed through gettext for translation. Note: As templates are still loaded by the Django 'global': 2, 'TeaserPlugin': 1, 'LinkPlugin': 1, }, 'plugin_modules': { 'LinkPlugin': 'Extra', }, 'plugin_labels': { 'LinkPlugin': 'Add a link', }, }, 'base.html content': { "plugins": ['TextPlugin', 'PicturePlugin' of plugins and custom module names to group plugin in the toolbar UI. plugin_labels A dictionary of plugins and custom labels to show in the toolbar UI. child_classes A dictionary of plugin names with lists

train_labels <- mnist$train$y test_images <- mnist$test$x test_labels <- mnist$test$y #data structure checking str(train_images) str(train_labels) str(test_images) str(test_labels) # reshape train_images<-train_images / 255 test_images <- test_images / 255 train_labels <- to_categorical(train_labels, 10) test_labels <- to_categorical(test_labels, 10) # defining the model and layers model <- k optimizer_rmsprop(), metrics = c('accuracy') ) # train (fit) model %>% fit( train_images, train_labels, epochs = 30, batch_size = 128, ) D) The expected results are as follows:

Two points -> colon • Class inheritance • Member access specifiers • Member initializer list • Labels switch (x) { if (y == 1) case 1: cout << 7 << endl; else case 2: cout << 8 << endl; default: Two points -> colon • Class inheritance • Member access specifiers • Member initializer list • Labels • but also goto switch (x) { label: if (y == 1) case 1: cout << 7 << endl; else case 2: cout Two points -> colon • Class inheritance • Member access specifiers • Member initializer list • Labels • but also goto • Ternary string str = (2+2 == 4) ? "OK" : throw logic_error("2+2 != 4");

16.10.4 deploy_dir=/data1/deploy tikv_port=20171 labels="host=tikv1" 12. TiKV1-2 ansible_host=172.16.10.4 deploy_dir=/data2/deploy tikv_port=20172 labels="host=tikv1" 13. TiKV2-1 ansible_host=172.16.10 10.5 deploy_dir=/data1/deploy tikv_port=20171 labels="host=tikv2" 14. TiKV2-2 ansible_host=172.16.10.5 deploy_dir=/data2/deploy tikv_port=20172 labels="host=tikv2" 15. TiKV3-1 ansible_host=172.16.10.6 d deploy_dir=/data1/deploy tikv_port=20171 labels="host=tikv3" 16. TiKV3-2 ansible_host=172.16.10.6 deploy_dir=/data2/deploy tikv_port=20172 labels="host=tikv3" 17. 18. [monitoring_servers] 19. 172.16.10

· · · 5160 14.17 Schedule Replicas by Topology Labels · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 5161 14.17.1 Configure labels for TiKV, TiFlash, and TiDB· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 5161 14.17.2 Configure location-labels for PD · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 5166 14.17.3 Configure isolation-level for PD · · · · · · · · · · · · · · the Cluster > Label distribution panel in Grafana to display store IDs corresponding to different labels #8337 @HuSharp • Support fallback to the default resource group when the specified resource group

· · · 5233 14.17 Schedule Replicas by Topology Labels · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 5234 14.17.1 Configure labels for TiKV, TiFlash, and TiDB· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 5234 14.17.2 Configure location-labels for PD · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 5239 14.17.3 Configure isolation-level for PD · · · · · · · · · · · · · · coprocessor.use-unified-pool: true pd: replication.enable-placement-rules: true replication.location-labels: ["host"] tiflash: logger.level: "info" pd_servers: - host: 10.0.1.1 tidb_servers: - host: 10

· · · 5212 14.17 Schedule Replicas by Topology Labels · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 5213 14.17.1 Configure labels for TiKV, TiFlash, and TiDB· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 5213 14.17.2 Configure location-labels for PD · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 5218 14.17.3 Configure isolation-level for PD · · · · · · · · · · · · · · coprocessor.use-unified-pool: true pd: replication.enable-placement-rules: true replication.location-labels: ["host"] tiflash: logger.level: "info" pd_servers: - host: 10.0.1.1 tidb_servers: - host: 10

· · · 5131 14.17 Schedule Replicas by Topology Labels · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 5132 14.17.1 Configure labels for TiKV, TiFlash, and TiDB· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 5132 14.17.2 Configure location-labels for PD · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 5137 14.17.3 Configure isolation-level for PD · · · · · · · · · · · · · · coprocessor.use-unified-pool: true pd: replication.enable-placement-rules: true replication.location-labels: ["host"] tiflash: logger.level: "info" pd_servers: - host: 10.0.1.1 tidb_servers: - host: 10