x,
              min=ops.convert_to_tensor(self._min[0]),
              max=ops.convert_to_tensor(self._max[0]),
              num_bits=8,
              narrow_range=False,
          )
          y = array_ops.fake_quant_with_min_max_vars(
              y,
              min=ops.convert_to_tensor(self._min[1]),
              max=ops.convert_to_tensor(self._max[1]),

  for (const auto [min, max] : llvm::zip(mins, maxs)) {
    // The range is small. Expands the range to stride 0.0 and also at least
    // 1.0e-6.
    if (max - min > kNearZeroTolerance) {
      effective_mins.push_back(min);
      effective_maxs.push_back(max);
    } else {
      effective_mins.push_back(std::min(min, -kSmallestHalfRange));

| `minio_system_cpu_avg_iowait` | `gauge` | Average CPU IOWait time            | `server` |
| `minio_system_cpu_load`       | `gauge` | CPU load average 1min              | `server` |
| `minio_system_cpu_load_perc`  | `gauge` | CPU load average 1min (percentage) | `server` |
| `minio_system_cpu_nice`       | `gauge` | CPU nice time                      | `server` |

	ASH2ADDUW
	ASH3ADD
	ASH3ADDUW
	ASLLIUW

	// 1.2: Basic Bit Manipulation (Zbb)
	AANDN
	AORN
	AXNOR
	ACLZ
	ACLZW
	ACTZ
	ACTZW
	ACPOP
	ACPOPW
	AMAX
	AMAXU
	AMIN
	AMINU
	ASEXTB
	ASEXTH
	AZEXTH

	// 1.3: Bitwise Rotation (Zbb)
	AROL
	AROLW
	AROR
	ARORI
	ARORIW
	ARORW
	AORCB
	AREV8

	// 1.5: Single-bit Instructions (Zbs)

		}

		// builtin: OLEN, OCAP, etc.
		switch l.BuiltinOp {
		default:
			base.Fatalf("unknown builtin %v", l)

		case ir.OAPPEND, ir.ODELETE, ir.OMAKE, ir.OMAX, ir.OMIN, ir.OPRINT, ir.OPRINTLN, ir.ORECOVER:
			n.SetOp(l.BuiltinOp)
			n.Fun = nil
			n.SetTypecheck(0) // re-typechecking new op is OK, not a loop
			return typecheck(n, top)

          self._bias = array_ops.constant(
              np.random.uniform(size=bias_shape), dtype=dtypes.float32
          )

        self._kernel = np.random.uniform(size=y_shape).astype('f4')
        self._min = (-0.8, -0.8, -0.9)
        self._max = (0.9, 0.9, 1.0)

      @def_function.function(
          input_signature=[
              tensor_spec.TensorSpec(

		return &inst{0x3, 0x2, 0x0, 0, 0x0}
	case ALWU:
		return &inst{0x3, 0x6, 0x0, 0, 0x0}
	case AMAX:
		return &inst{0x33, 0x6, 0x0, 160, 0x5}
	case AMAXU:
		return &inst{0x33, 0x7, 0x0, 160, 0x5}
	case AMIN:
		return &inst{0x33, 0x4, 0x0, 160, 0x5}
	case AMINU:
		return &inst{0x33, 0x5, 0x0, 160, 0x5}
	case AMRET:
		return &inst{0x73, 0x0, 0x2, 770, 0x18}
	case AMUL:
		return &inst{0x33, 0x0, 0x0, 32, 0x1}

  float rmin, rmax;
  if (&semantics == &APFloat::IEEEsingle()) {
    rmin = op.getMin().convertToFloat();
    rmax = op.getMax().convertToFloat();
  } else {
    rmin = op.getMin().convertToDouble();
    rmax = op.getMax().convertToDouble();
  }
  // Range boundaries must be valid.
  if (rmin >= rmax) {

API'lara gereken bir diğer büyük özellik ise veri doğrulamadır, yani verinin çeşitli parametrelere bağlı olarak doğru ve tutarlı olduğundan emin olmaktır. Örneğin bir alanın `int` olmasına karar verdiniz, daha sonra rastgele bir metin değeri almasını istemezsiniz. Bu özellikle sisteme dışarıdan gelen veri için kullanışlı bir özellik oluyor.

			return
		}
		if nargs < min || min+1 < nargs {
			check.errorf(call, WrongArgCount, invalidOp+"%v expects %d or %d arguments; found %d", call, min, min+1, nargs)
			return
		}

		types := []Type{T}
		var sizes []int64 // constant integer arguments, if any
		for _, arg := range argList[1:] {