}
	}
}

func TestSortIPs(t *testing.T) {
	testCases := []struct {
		ipList       []string
		sortedIPList []string
	}{
		// Default case of two ips one with higher octet moves
		// to the beginning of the list.
		{
			ipList:       []string{"127.0.0.1", "10.0.0.13"},
			sortedIPList: []string{"10.0.0.13", "127.0.0.1"},
		},
		// With multiple types of octet, chooses a higher octet.
		{

* L'apprentissage profond (ou **Deep Learning**) : est un sous-domaine du **Machine Learning**, donc les mêmes raisons s'appliquent. Avec la différence qu'il n'y a pas une unique feuille de calcul de nombres à multiplier, mais une énorme quantité d'entre elles, et dans de nombreux cas, on utilise un processeur spécial pour construire et / ou utiliser ces modèles....

	er := s.getHashedSet(object)
	return er.PutObjectMetadata(ctx, bucket, object, opts)
}

// DecomTieredObject - moves tiered object to another pool during decommissioning.
func (s *erasureSets) DecomTieredObject(ctx context.Context, bucket, object string, fi FileInfo, opts ObjectOptions) error {
	er := s.getHashedSet(object)

		})
	}
	_, err = er.CompleteMultipartUpload(ctx, bucket, object, res.UploadID, uploadedParts, ObjectOptions{
		MTime: oi.ModTime,
	})
	return setRestoreHeaderFn(oi, err)
}

// DecomTieredObject - moves tiered object to another pool during decommissioning.
func (er erasureObjects) DecomTieredObject(ctx context.Context, bucket, object string, fi FileInfo, opts ObjectOptions) error {
	if opts.UserDefined == nil {

				errs[idx] = err
			}
		}(idx, pool)
	}
	wg.Wait()
	for _, err := range errs {
		return err
	}
	return nil
}

// DecomTieredObject - moves tiered object to another pool during decommissioning.
func (z *erasureServerPools) DecomTieredObject(ctx context.Context, bucket, object string, fi FileInfo, opts ObjectOptions) error {
	object = encodeDirObject(object)

        of input dataset; when combined with the `tf.data.Dataset.reduce()` API,
        this allows users to implement customized batching.
    *   All C++ code moves to the `tensorflow::data` namespace.
    *   Add support for `num_parallel_calls` to `tf.data.Dataset.interleave`.
*   `tf.contrib`:
    *   Remove `tf.contrib.linalg`. `tf.linalg` should be used instead.