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H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xHo L,$E1H\$   E1E1E1E1Hta LD$p11L$X  E111L$P  1E1E1L$H  L$@  LD$hL$8  L$0  LD$`L$(  L$   LD$XL$  L$  LD$PL$  L$   LD$HL$   L$   LD$@L$   L$   LD$8L$   L$   LD$0LD$(L$   L$   L$   L$   LD$ L$   L$   LD$L$   L$   L$   LD$L$   LD$xE1L$A   L$`  E1H\$    1H` 1E1H$X  1E11H$P  1E11HD$pE1E1E1H$H  A   H$@  HD$hH$8  H$0  HD$`H$(  H$   HD$XH$  H$  HD$PH$  H$   HD$HH$   H$   HD$@H$   H$   HD$8H$   H$   HD$0HD$(H$   H$   H$   H$   HD$ H$   H$   HD$H$   H$   H$   HD$H$   HD$x1H\$   H<$ E1E1E1E1H^ Ld$p11L$X  11E1Ld$h1E1A   L$P  L$H  L$@  L$8  L$0  Ld$`L$(  L$   Ld$XL$  L$  Ld$PL$  L$   Ld$HL$   L$   Ld$@L$   L$   Ld$8L$   L$   Ld$0Ld$(L$   L$   L$   L$   Ld$ L$   L$   Ld$L$   L$   L$   Ld$L$   Ld$xE1L,$E1L$`  E1H\$    E11E11L$X  E111L$P  1E11L\$pE1E1A   L$H  L$@  L\$hL$8  L$0  L\$`L$(  L$   L\$XL$  L$  L\$PL$  L$   L\$HL$   L$   L\$@L$   L$   L\$8L$   L$   L\$0L\$(L$   L$   L$   L$   L\$ H$H%\ L$   L$   L\$L$   L$   L$   L\$L$   L\$xE1H\$   D 1E1HJ 1H$X  E1E11H$P  1E11HD$pE1E1E1H$H  H$@  HD$hH$8  H$0  HD$`H$(  H$   HD$XH$  H$  HD$PH$  H$   HD$HH$   H$   HD$@H$   H$   HD$8H$   H$   HD$0HD$(H$   H$   H$   H$   HD$ H$   H$   HD$H$   H$   H$   HD$H$   HD$x1L$`  A   H\$;
  H<$ E1E1E1E1H Ld$p11L$X  11E1L$P  1A   L$H  L$@  Ld$hL$8  L$0  Ld$`L$(  L$   Ld$XL$  L$  Ld$PL$  L$   Ld$HL$   L$   Ld$@L$   L$   Ld$8L$   L$   Ld$0Ld$(L$   L$   L$   L$   Ld$ L$   L$   Ld$L$   L$   L$   Ld$L$   Ld$xE1L,$E1L$`  E1H\$;
  e E11E1E1L$X  1E11L$P  111LD$pE1E1L$H  L$@  LD$hL$8  L$0  LD$`L$(  L$   LD$XL$  L$  LD$PL$  L$   LD$HL$   L$   LD$@L$   L$   LD$8L$   L$   LD$0LD$(L$   L$   L$   L$   LD$ H$`  Hc L$   L$   LD$L$   L$   L$   LD$L$   LD$xE1L$A   H\$;
   1H 1E1H$X  1E11H$P  1E11HD$pE1E1E1H$H  A   H$@  HD$hH$8  H$0  HD$`H$(  H$   HD$XH$  H$  HD$PH$  H$   HD$HH$   H$   HD$@H$   H$   HD$8H$   H$   HD$0HD$(H$   H$   H$   H$   HD$ H$   H$   HD$H$   H$   H$   HD$H$   HD$x1H\$;
  H<$鐽 E11E1E1L$X  E111L$P  1E11L\$pE1A   L$H  L$@  L\$hL$8  L$0  L\$`L$(  L$   L\$XL$  L$  L\$PL$  L$   L\$HL$   L$   L\$@L$   L$   L\$8L$   L$   L\$0L\$(L$   L$   L$   L$   L\$ H$H L$   L$   L\$L$   L$   L$   L\$L$   L\$xE1L$`  E1H\$;
    1E1H& 1H$X  E11E1H$P  11E1HD$p1E1E1H$H  H$@  HD$hH$8  H$0  HD$`H$(  H$   HD$XH$  H$  HD$PH$  H$   HD$HH$   H$   HD$@H$   H$   HD$8H$   H$   HD$0HD$(H$   H$   H$   H$   HD$ H$   H$   HD$H$   H$   H$   HD$H$   HD$x1L$`  A   H\$;
  H<$鲺 E1E1E1E1H Ld$p11L$X  11E1L$P  1A   L$H  L$@  Ld$hL$8  L$0  Ld$`L$(  L$   Ld$XL$  L$  Ld$PL$  L$   Ld$HL$   L$   Ld$@L$   L$   Ld$8L$   L$   Ld$0Ld$(L$   L$   L$   L$   Ld$ L$   L$   Ld$L$   L$   L$   Ld$L$   Ld$xE1L,$E1L$`  E1H\$;
  B E11E11L$X  E111L$P  1E11L\$pE1E1A   L$H  L$@  L\$hL$8  L$0  L\$`L$(  L$   L\$XL$  L$  L\$PL$  L$   L\$HL$   L$   L\$@L$   L$   L\$8L$   L$   L\$0L\$(L$   L$   L$   L$   L\$ H$H> L$   L$   L\$L$   L$   L$   L\$L$   L\$xE1H\$;
  ۷ 1E1H 1H$X  E1E11H$P  1E11HD$pE1E1E1H$H  H$@  HD$hH$8  H$0  HD$`H$(  H$   HD$XH$  H$  HD$PH$  H$   HD$HH$   H$   HD$@H$   H$   HD$8H$   H$   HD$0HD$(H$   H$   H$   H$   HD$ H$   H$   HD$H$   H$   H$   HD$H$   HD$x1L$`  A   H\$;
  H<$l E1E1E1E1Hk Ld$p11L$X  11E1L$P  1A   L$H  L$@  Ld$hL$8  L$0  Ld$`L$(  L$   Ld$XL$  L$  Ld$PL$  L$   Ld$HL$   L$   Ld$@L$   L$   Ld$8L$   L$   Ld$0Ld$(L$   L$   L$   L$   Ld$ L$   L$   Ld$L$   L$   L$   Ld$L$   Ld$xE1L,$E1L$`  E1H\$;
   E11E1E1L$X  1E11L$P  111LD$pE1E1L$H  L$@  LD$hL$8  L$0  LD$`L$(  L$   LD$XL$  L$  LD$PL$  L$   LD$HL$   L$   LD$@L$   L$   LD$8L$   L$   LD$0LD$(L$   L$   L$   L$   LD$ H$`  H L$   L$   LD$L$   L$   L$   LD$L$   LD$xE1L$A   H\$;
  鍳 1H 1E1H$X  1E11H$P  1E11HD$pE1E1E1H$H  A   H$@  HD$hH$8  H$0  HD$`H$(  H$   HD$XH$  H$  HD$PH$  H$   HD$HH$   H$   HD$@H$   H$   HD$8H$   H$   HD$0HD$(H$   H$   H$   H$   HD$ H$   H$   HD$H$   H$   H$   HD$H$   HD$x1H\$;
  H<$' E11E1E1L$X  E111L$P  1E11L\$pE1A   L$H  L$@  L\$hL$8  L$0  L\$`L$(  L$   L\$XL$  L$  L\$PL$  L$   L\$HL$   L$   L\$@L$   L$   L\$8L$   L$   L\$0L\$(L$   L$   L$   L$   L\$ H$H% L$   L$   L\$L$   L$   L$   L\$L$   L\$xE1L$`  E1H\$;
  鷰 1E1H 1H$X  E11E1H$P  11E1HD$p1E1E1H$H  H$@  HD$hH$8  H$0  HD$`H$(  H$   HD$XH$  H$  HD$PH$  H$   HD$HH$   H$   HD$@H$   H$   HD$8H$   H$   HD$0HD$(H$   H$   H$   H$   HD$ H$   H$   HD$H$   H$   H$   HD$H$   HD$x1L$`  A   H\$;
  H<$I E1E1E1E1HH Ld$p11L$X  11E1L$P  1A   L$H  L$@  Ld$hL$8  L$0  Ld$`L$(  L$   Ld$XL$  L$  Ld$PL$  L$   Ld$HL$   L$   Ld$@L$   L$   Ld$8L$   L$   Ld$0Ld$(L$   L$   L$   L$   Ld$ L$   L$   Ld$L$   L$   L$   Ld$L$   Ld$xE1L,$E1L$`  E1H\$;
  ٭ E11E11L$X  E111L$P  1E11L\$pE1E1A   L$H  L$@  L\$hL$8  L$0  L\$`L$(  L$   L\$XL$  L$  L\$PL$  L$   L\$HL$   L$   L\$@L$   L$   L\$8L$   L$   L\$0L\$(L$   L$   L$   L$   L\$ H$H L$   L$   L\$L$   L$   L$   L\$L$   L\$xE1H\$;
  r 1E1Hx 1H$X  E1E11H$P  1E11HD$pE1E1E1H$H  H$@  HD$hH$8  H$0  HD$`H$(  H$   HD$XH$  H$  HD$PH$  H$   HD$HH$   H$   HD$@H$   H$   HD$8H$   H$   HD$0HD$(H$   H$   H$   H$   HD$ H$   H$   HD$H$   H$   H$   HD$H$   HD$x1L$`  A   H\$;
  H<$ E1E1E1E1H Ld$p11L$X  11E1L$P  1A   L$H  L$@  Ld$hL$8  L$0  Ld$`L$(  L$   Ld$XL$  L$  Ld$PL$  L$   Ld$HL$   L$   Ld$@L$   L$   Ld$8L$   L$   Ld$0Ld$(L$   L$   L$   L$   Ld$ L$   L$   Ld$L$   L$   L$   Ld$L$   Ld$xE1L,$E1L$`  E1H\$;
  铩 E11E1E1L$X  1E11L$P  111LD$pE1E1L$H  L$@  LD$hL$8  L$0  LD$`L$(  L$   LD$XL$  L$  LD$PL$  L$   LD$HL$   L$   LD$@L$   L$   LD$8L$   L$   LD$0LD$(L$   L$   L$   L$   LD$ H$`  H L$   L$   LD$L$   L$   L$   LD$L$   LD$xE1L$A   H\$;
  $ 1H- 1E1H$X  1E11H$P  1E11HD$pE1E1E1H$H  A   H$@  HD$hH$8  H$0  HD$`H$(  H$   HD$XH$  H$  HD$PH$  H$   HD$HH$   H$   HD$@H$   H$   HD$8H$   H$   HD$0HD$(H$   H$   H$   H$   HD$ H$   H$   HD$H$   H$   H$   HD$H$   HD$x1H\$;
  H<$龦 E11E1E1L$X  E111L$P  1E11L\$pE1A   L$H  L$@  L\$hL$8  L$0  L\$`L$(  L$   L\$XL$  L$  L\$PL$  L$   L\$HL$   L$   L\$@L$   L$   L\$8L$   L$   L\$0L\$(L$   L$   L$   L$   L\$ H$H L$   L$   L\$L$   L$   L$   L\$L$   L\$xE1L$`  E1H\$;
  N 1E1HT 1H$X  E11E1H$P  11E1HD$p1E1E1H$H  H$@  HD$hH$8  H$0  HD$`H$(  H$   HD$XH$  H$  HD$PH$  H$   HD$HH$   H$   HD$@H$   H$   HD$8H$   H$   HD$0HD$(H$   H$   H$   H$   HD$ H$   H$   HD$H$   H$   H$   HD$H$   HD$x1L$`  A   H\$;
  H<$ E1E1E1E1H Ld$p11L$X  11E1L$P  1A   L$H  L$@  Ld$hL$8  L$0  Ld$`L$(  L$   Ld$XL$  L$  Ld$PL$  L$   Ld$HL$   L$   Ld$@L$   L$   Ld$8L$   L$   Ld$0Ld$(L$   L$   L$   L$   Ld$ L$   L$   Ld$L$   L$   L$   Ld$L$   Ld$xE1L,$E1L$`  E1H\$;
  p E11E11L$X  E111L$P  1E11L\$pE1E1A   L$H  L$@  L\$hL$8  L$0  L\$`L$(  L$   L\$XL$  L$  L\$PL$  L$   L\$HL$   L$   L\$@L$   L$   L\$8L$   L$   L\$0L\$(L$   L$   L$   L$   L\$ H$Hl L$   L$   L\$L$   L$   L$   L\$L$   L\$xE1H\$;
  	 1E1H 1H$X  E1E11H$P  1E11HD$pE1E1E1H$H  H$@  HD$hH$8  H$0  HD$`H$(  H$   HD$XH$  H$  HD$PH$  H$   HD$HH$   H$   HD$@H$   H$   HD$8H$   H$   HD$0HD$(H$   H$   H$   H$   HD$ H$   H$   HD$H$   H$   H$   HD$H$   HD$x1L$`  A   H\$;
  H<$隟 E1E1E1E1H Ld$p11L$X  11E1L$P  1A   L$H  L$@  Ld$hL$8  L$0  Ld$`L$(  L$   Ld$XL$  L$  Ld$PL$  L$   Ld$HL$   L$   Ld$@L$   L$   Ld$8L$   L$   Ld$0Ld$(L$   L$   L$   L$   Ld$ L$   L$   Ld$L$   L$   L$   Ld$L$   Ld$xE1L,$E1L$`  E1H\$;
  * E11E1E1L$X  1E11L$P  111LD$pE1E1L$H  L$@  LD$hL$8  L$0  LD$`L$(  L$   LD$XL$  L$  LD$PL$  L$   LD$HL$   L$   LD$@L$   L$   LD$8L$   L$   LD$0LD$(L$   L$   L$   L$   LD$ H$`  H( L$   L$   LD$L$   L$   L$   LD$L$   LD$xE1L$A   H\$;
  黜 1H 1E1H$X  1E11H$P  1E11HD$pE1E1E1H$H  A   H$@  HD$hH$8  H$0  HD$`H$(  H$   HD$XH$  H$  HD$PH$  H$   HD$HH$   H$   HD$@H$   H$   HD$8H$   H$   HD$0HD$(H$   H$   H$   H$   HD$ H$   H$   HD$H$   H$   H$   HD$H$   HD$x1H\$;
  H<$U E11E1E1L$X  E111L$P  1E11L\$pE1A   L$H  L$@  L\$hL$8  L$0  L\$`L$(  L$   L\$XL$  L$  L\$PL$  L$   L\$HL$   L$   L\$@L$   L$   L\$8L$   L$   L\$0L\$(L$   L$   L$   L$   L\$ H$HS L$   L$   L\$L$   L$   L$   L\$L$   L\$xE1L$`  E1H\$;
   1E1H 1H$X  E11E1H$P  11E1HD$p1E1E1H$H  H$@  HD$hH$8  H$0  HD$`H$(  H$   HD$XH$  H$  HD$PH$  H$   HD$HH$   H$   HD$@H$   H$   HD$8H$   H$   HD$0HD$(H$   H$   H$   H$   HD$ H$   H$   HD$H$   H$   H$   HD$H$   HD$x1L$`  A   H\$;
  H<$w E1E1E1E1Hv Ld$p11L$X  11E1L$P  1A   L$H  L$@  Ld$hL$8  L$0  Ld$`L$(  L$   Ld$XL$  L$  Ld$PL$  L$   Ld$HL$   L$   Ld$@L$   L$   Ld$8L$   L$   Ld$0Ld$(L$   L$   L$   L$   Ld$ L$   L$   Ld$L$   L$   L$   Ld$L$   Ld$xE1L,$E1L$`  E1H\$;
   E11E11L$X  E111L$P  1E11L\$pE1E1A   L$H  L$@  L\$hL$8  L$0  L\$`L$(  L$   L\$XL$  L$  L\$PL$  L$   L\$HL$   L$   L\$@L$   L$   L\$8L$   L$   L\$0L\$(L$   L$   L$   L$   L\$ H$H L$   L$   L\$L$   L$   L$   L\$L$   L\$xE1H\$;
  頕 1E1H 1H$X  E1E11H$P  1E11HD$pE1E1E1H$H  H$@  HD$hH$8  H$0  HD$`H$(  H$   HD$XH$  H$  HD$PH$  H$   HD$HH$   H$   HD$@H$   H$   HD$8H$   H$   HD$0HD$(H$   H$   H$   H$   HD$ H$   H$   HD$H$   H$   H$   HD$H$   HD$x1L$`  A   H\$;
  H<$1 E1E1E1E1H0 Ld$p11L$X  11E1L$P  1A   L$H  L$@  Ld$hL$8  L$0  Ld$`L$(  L$   Ld$XL$  L$  Ld$PL$  L$   Ld$HL$   L$   Ld$@L$   L$   Ld$8L$   L$   Ld$0Ld$(L$   L$   L$   L$   Ld$ L$   L$   Ld$L$   L$   L$   Ld$L$   Ld$xE1L,$E1L$`  E1H\$;
   E11E1E1L$X  1E11L$P  111LD$pE1E1L$H  L$@  LD$hL$8  L$0  LD$`L$(  L$   LD$XL$  L$  LD$PL$  L$   LD$HL$   L$   LD$@L$   L$   LD$8L$   L$   LD$0LD$(L$   L$   L$   L$   LD$ H$`  H L$   L$   LD$L$   L$   L$   LD$L$   LD$xE1L$A   H\$;
  R 1H[ 1E1H$X  1E11H$P  1E11HD$pE1E1E1H$H  A   H$@  HD$hH$8  H$0  HD$`H$(  H$   HD$XH$  H$  HD$PH$  H$   HD$HH$   H$   HD$@H$   H$   HD$8H$   H$   HD$0HD$(H$   H$   H$   H$   HD$ H$   H$   HD$H$   H$   H$   HD$H$   HD$x1H\$;
  H<$ E11E1E1L$X  E111L$P  1E11L\$pE1A   L$H  L$@  L\$hL$8  L$0  L\$`L$(  L$   L\$XL$  L$  L\$PL$  L$   L\$HL$   L$   L\$@L$   L$   L\$8L$   L$   L\$0L\$(L$   L$   L$   L$   L\$ H$H L$   L$   L\$L$   L$   L$   L\$L$   L\$xE1L$`  E1H\$;
  | 1E1H 1H$X  E11E1H$P  11E1HD$p1E1E1H$H  H$@  HD$hH$8  H$0  HD$`H$(  H$   HD$XH$  H$  HD$PH$  H$   HD$HH$   H$   HD$@H$   H$   HD$8H$   H$   HD$0HD$(H$   H$   H$   H$   HD$ H$   H$   HD$H$   H$   H$   HD$H$   HD$x1L$`  A   H\$;
  H<$ E1E1E1E1H Ld$p11L$X  11E1L$P  1A   L$H  L$@  Ld$hL$8  L$0  Ld$`L$(  L$   Ld$XL$  L$  Ld$PL$  L$   Ld$HL$   L$   Ld$@L$   L$   Ld$8L$   L$   Ld$0Ld$(L$   L$   L$   L$   Ld$ L$   L$   Ld$L$   L$   L$   Ld$L$   Ld$xE1L,$E1L$`  E1H\$;
  鞋 E11E11L$X  E111L$P  1E11L\$pE1E1A   L$H  L$@  L\$hL$8  L$0  L\$`L$(  L$   L\$XL$  L$  L\$PL$  L$   L\$HL$   L$   L\$@L$   L$   L\$8L$   L$   L\$0L\$(L$   L$   L$   L$   L\$ H$H L$   L$   L\$L$   L$   L$   L\$L$   L\$xE1H\$;
  7 1E1H= 1H$X  E1E11H$P  1E11HD$pE1E1E1H$H  H$@  HD$hH$8  H$0  HD$`H$(  H$   HD$XH$  H$  HD$PH$  H$   HD$HH$   H$   HD$@H$   H$   HD$8H$   H$   HD$0HD$(H$   H$   H$   H$   HD$ H$   H$   HD$H$   H$   H$   HD$H$   HD$x1L$`  A   H\$;
  H<$Ȉ E1E1E1E1HǸ Ld$p11L$X  11E1L$P  1A   L$H  L$@  Ld$hL$8  L$0  Ld$`L$(  L$   Ld$XL$  L$  Ld$PL$  L$   Ld$HL$   L$   Ld$@L$   L$   Ld$8L$   L$   Ld$0Ld$(L$   L$   L$   L$   Ld$ L$   L$   Ld$L$   L$   L$   Ld$L$   Ld$xE1L,$E1L$`  E1H\$;
  X E11E1E1L$X  1E11L$P  111LD$pE1E1L$H  L$@  LD$hL$8  L$0  LD$`L$(  L$   LD$XL$  L$  LD$PL$  L$   LD$HL$   L$   LD$@L$   L$   LD$8L$   L$   LD$0LD$(L$   L$   L$   L$   LD$ H$`  HV L$   L$   LD$L$   L$   L$   LD$L$   LD$xE1L$A   H\$;
   1H 1E1H$X  1E11H$P  1E11HD$pE1E1E1H$H  A   H$@  HD$hH$8  H$0  HD$`H$(  H$   HD$XH$  H$  HD$PH$  H$   HD$HH$   H$   HD$@H$   H$   HD$8H$   H$   HD$0HD$(H$   H$   H$   H$   HD$ H$   H$   HD$H$   H$   H$   HD$H$   HD$x1H\$;
  H<$郄 E11E1E1L$X  E111L$P  1E11L\$pE1A   L$H  L$@  L\$hL$8  L$0  L\$`L$(  L$   L\$XL$  L$  L\$PL$  L$   L\$HL$   L$   L\$@L$   L$   L\$8L$   L$   L\$0L\$(L$   L$   L$   L$   L\$ H$H L$   L$   L\$L$   L$   L$   L\$L$   L\$xE1L$`  E1H\$;
   1E1H 1H$X  E11E1H$P  11E1HD$p1E1E1H$H  H$@  HD$hH$8  H$0  HD$`H$(  H$   HD$XH$  H$  HD$PH$  H$   HD$HH$   H$   HD$@H$   H$   HD$8H$   H$   HD$0HD$(H$   H$   H$   H$   HD$ H$   H$   HD$H$   H$   H$   HD$H$   HD$x1L$`  A   H\$;
  H<$饁 E1E1E1E1H Ld$p11L$X  11E1L$P  1A   L$H  L$@  Ld$hL$8  L$0  Ld$`L$(  L$   Ld$XL$  L$  Ld$PL$  L$   Ld$HL$   L$   Ld$@L$   L$   Ld$8L$   L$   Ld$0Ld$(L$   L$   L$   L$   Ld$ L$   L$   Ld$L$   L$   L$   Ld$L$   Ld$xE1L,$E1L$`  E1H\$;
  5 E11E11L$X  E111L$P  1E11L\$pE1E1A   L$H  L$@  L\$hL$8  L$0  L\$`L$(  L$   L\$XL$  L$  L\$PL$  L$   L\$HL$   L$   L\$@L$   L$   L\$8L$   L$   L\$0L\$(L$   L$   L$   L$   L\$ H$H1 L$   L$   L\$L$   L$   L$   L\$L$   L\$xE1H\$;
  ~ 1E1HԮ 1H$X  E1E11H$P  1E11HD$pE1E1E1H$H  H$@  HD$hH$8  H$0  HD$`H$(  H$   HD$XH$  H$  HD$PH$  H$   HD$HH$   H$   HD$@H$   H$   HD$8H$   H$   HD$0HD$(H$   H$   H$   H$   HD$ H$   H$   HD$H$   H$   H$   HD$H$   HD$x1L$`  A   H\$;
  H<$_} E1E1E1E1H^ Ld$p11L$X  11E1L$P  1A   L$H  L$@  Ld$hL$8  L$0  Ld$`L$(  L$   Ld$XL$  L$  Ld$PL$  L$   Ld$HL$   L$   Ld$@L$   L$   Ld$8L$   L$   Ld$0Ld$(L$   L$   L$   L$   Ld$ L$   L$   Ld$L$   L$   L$   Ld$L$   Ld$xE1L,$E1L$`  E1H\$;
  { E11E1E1L$X  1E11L$P  111LD$pE1E1L$H  L$@  LD$hL$8  L$0  LD$`L$(  L$   LD$XL$  L$  LD$PL$  L$   LD$HL$   L$   LD$@L$   L$   LD$8L$   L$   LD$0LD$(L$   L$   L$   L$   LD$ H$`  H L$   L$   LD$L$   L$   L$   LD$L$   LD$xE1L$A   H\$;
  z 1H 1E1H$X  1E11H$P  1E11HD$pE1E1E1H$H  A   H$@  HD$hH$8  H$0  HD$`H$(  H$   HD$XH$  H$  HD$PH$  H$   HD$HH$   H$   HD$@H$   H$   HD$8H$   H$   HD$0HD$(H$   H$   H$   H$   HD$ H$   H$   HD$H$   H$   H$   HD$H$   HD$x1H\$;
  H<$y E11E1E1L$X  1E11L$P  11E1L\$p1E1A   L$H  L$@  L\$hL$8  L$0  L\$`L$(  L$   L\$XL$  L$  L\$PL$  L$   L\$HL$   L$   L\$@L$   L$   L\$8L$   L$   L\$0L\$(L$   L$   L$   L$   L\$ H$H L$   L$   L\$L$   L$   L$   L\$L$   L\$xE1L$`  E1H\$;
  w E1E1H 1L$X  E11E1L$P  111L|$pE11E1L$H  L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1L$`  A   H\$;
  H<$9v 1E1E11H$X  E111H$P  1E11H\$pE1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xH L,$E1H\$;
  t E1E1Hڤ 1L$X  E11E1L$P  111L|$pE11E1L$H  L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1L$`  A   H\$;
  H<$fs 1E1E11H$X  E111H$P  1E11H\$pE1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xH* L,$E1H\$;
  r E1E1H 1L$X  E11E1L$P  111L|$pE11E1L$H  L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1L$`  A   H\$;
  H<$p 1E1E11H$X  E111H$P  1E11H\$pE1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xHW L,$E1H\$;
  /o E1E1H4 1L$X  E11E1L$P  111L|$pE11E1L$H  L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1L$`  A   H\$;
  H<$m 1E1E11H$X  E111H$P  1E11H\$pE1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xH L,$E1H\$;
  \l E1E1Ha 1L$X  E11E1L$P  111L|$pE11E1L$H  L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1L$`  A   H\$;
  H<$j 1E1E11H$X  E111H$P  1E11H\$pE1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xH L,$E1H\$;
  i E1E1H 1L$X  E11E1L$P  111L|$pE11E1L$H  L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1L$`  A   H\$;
  H<$h 1E1E11H$X  E111H$P  1E11H\$pE1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xHޖ L,$E1H\$;
  f E1E1H 1L$X  E11E1L$P  111L|$pE11E1L$H  L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1L$`  A   H\$;
  H<$Ge 1E1E11H$X  E111H$P  1E11H\$pE1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xH L,$E1H\$;
  c E1E1H 1L$X  E11E1L$P  111L|$pE11E1L$H  L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1L$`  A   H\$;
  H<$tb 1E1E11H$X  E111H$P  1E11H\$pE1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xH8 L,$E1H\$;
  a E1E1H 1L$X  E11E1L$P  111L|$pE11E1L$H  L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1L$`  A   H\$;
  H<$_ 1E1E11H$X  E111H$P  1E11H\$pE1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xHe L,$E1H\$;
  =^ E1E1HB 1L$X  E11E1L$P  111L|$pE11E1L$H  L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1L$`  A   H\$;
  H<$\ 1E1E11H$X  E111H$P  1E11H\$pE1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xH L,$E1H\$;
  j[ E1E1Ho 1L$X  E11E1L$P  111L|$pE11E1L$H  L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1L$`  A   H\$;
  H<$Y 1E1E11H$X  E111H$P  1E11H\$pE1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xH L,$E1H\$;
  X E1E1H 1L$X  E11E1L$P  111L|$pE11E1L$H  L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1L$`  A   H\$;
  H<$(W 1E1E11H$X  E111H$P  1E11H\$pE1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xH L,$E1H\$;
  U E1E1HɅ 1L$X  E11E1L$P  111L|$pE11E1L$H  L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1L$`  A   H\$;
  H<$UT E1E1HZ E1L$X  111L$P  1E11Ld$pE1A   L$H  L$@  Ld$hL$8  L$0  Ld$`L$(  L$   Ld$XL$  L$  Ld$PL$  L$   Ld$HL$   L$   Ld$@L$   L$   Ld$8L$   L$   Ld$0Ld$(L$   L$   L$   L$   Ld$ L$   L$   Ld$L$   L$   L$   Ld$L$   Ld$xE1L,$E1H\$;
  R E11E1E1L$X  1E11L$P  111LD$pE1E1L$H  L$@  LD$hL$8  L$0  LD$`L$(  L$   LD$XL$  L$  LD$PL$  L$   LD$HL$   L$   LD$@L$   L$   LD$8L$   L$   LD$0LD$(L$   L$   L$   L$   LD$ H$`  H L$   L$   LD$L$   L$   L$   LD$L$   LD$xE1L$A   H\$;
  Q 1E11E1H$X  1E11H$P  11E1H\$p1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xHF L,$E1H\$;
  H$`  P 1E1H 1H$X  E11E1H$P  11E1HD$p1E1H$H  H$@  HD$hH$8  H$0  HD$`H$(  H$   HD$XH$  H$  HD$PH$  H$   HD$HH$   H$   HD$@H$   H$   HD$8H$   H$   HD$0HD$(H$   H$   H$   H$   HD$ H$   H$   HD$H$   H$   H$   HD$H$   HD$x1L$`  A   H\$;
  H<$N 1E1E11H$X  E111H$P  1E11H\$pE1E1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xHl} L,$E1H\$;
  DM 1E11IHE} HD$p11H$X  E11E1H$P  1E1E1H$H  E1H$@  HD$hH$8  H$0  HD$`H$(  H$   HD$XH$  H$  HD$PH$  H$   HD$HH$   H$   HD$@H$   H$   HD$8H$   H$   HD$0HD$(H$   H$   H$   H$   HD$ H$   H$   HD$H$   H$   H$   HD$H$   HD$x1L$`  A   H\$_
  H<$K 1E1E1E1H$X  1E11H$P  11E1H\$p1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xHz L,$E1L$`  E1H\$_
  dJ E1E1Hiz 1L$X  E11E1L$P  111L|$pE11E1L$H  L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1L$`  A   H\$_
  H<$H 1E1E11H$X  E111H$P  1E11H\$pE1E1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xHw L,$E1H\$_
  G 1E11IHw HD$p11H$X  E11E1H$P  1E1E1H$H  E1H$@  HD$hH$8  H$0  HD$`H$(  H$   HD$XH$  H$  HD$PH$  H$   HD$HH$   H$   HD$@H$   H$   HD$8H$   H$   HD$0HD$(H$   H$   H$   H$   HD$ H$   H$   HD$H$   H$   H$   HD$H$   HD$x1L$`  A   H\$_
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  D E1E1Ht 1L$X  E11E1L$P  111L|$pE11E1L$H  L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1L$`  A   H\$_
  H<$?C 1E1E11H$X  E111H$P  1E11H\$pE1E1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xH r L,$E1H\$_
  A 1E11IHq HD$p11H$X  E11E1H$P  1E1E1H$H  E1H$@  HD$hH$8  H$0  HD$`H$(  H$   HD$XH$  H$  HD$PH$  H$   HD$HH$   H$   HD$@H$   H$   HD$8H$   H$   HD$0HD$(H$   H$   H$   H$   HD$ H$   H$   HD$H$   H$   H$   HD$H$   HD$x1L$`  A   H\$_
  H<$g@ 1E1E1E1H$X  1E11H$P  11E1H\$p1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xH+o L,$E1L$`  E1H\$_
  > E1E1Hn 1L$X  E11E1L$P  111L|$pE11E1L$H  L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1L$`  A   H\$_
  H<$= 1E1E11H$X  E111H$P  1E11H\$pE1E1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xHJl L,$E1H\$_
  "< 1E11IH#l HD$p11H$X  E11E1H$P  1E1E1H$H  E1H$@  HD$hH$8  H$0  HD$`H$(  H$   HD$XH$  H$  HD$PH$  H$   HD$HH$   H$   HD$@H$   H$   HD$8H$   H$   HD$0HD$(H$   H$   H$   H$   HD$ H$   H$   HD$H$   H$   H$   HD$H$   HD$x1L$`  A   H\$_
  H<$: 1E1E1E1H$X  1E11H$P  11E1H\$p1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xHui L,$E1L$`  E1H\$_
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  3 E1E1Hc 1L$X  E11E1L$P  111L|$pE11E1L$H  L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1L$`  A   H\$_
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  - E1E1H] 1L$X  E11E1L$P  111L|$pE11E1L$H  L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1L$`  A   H\$_
  H<$g, 1E1E11H$X  E111H$P  1E11H\$pE1E1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xH([ L,$E1H\$_
   + 1E11IH[ HD$p11H$X  E11E1H$P  1E1E1H$H  E1H$@  HD$hH$8  H$0  HD$`H$(  H$   HD$XH$  H$  HD$PH$  H$   HD$HH$   H$   HD$@H$   H$   HD$8H$   H$   HD$0HD$(H$   H$   H$   H$   HD$ H$   H$   HD$H$   H$   H$   HD$H$   HD$x1L$`  A   H\$_
  H<$) 1E1E1E1H$X  1E11H$P  11E1H\$p1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xHSX L,$E1L$`  E1H\$_
   ( E1E1H%X 1L$X  E11E1L$P  111L|$pE11E1L$H  L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1L$`  A   H\$_
  H<$& 1E1E11H$X  E111H$P  1E11H\$pE1E1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xHrU L,$E1H\$_
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  H<$  1E1E11H$X  E111H$P  1E11H\$pE1E1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xHO L,$E1H\$_
   1E11IHO HD$p11H$X  E11E1H$P  1E1E1H$H  E1H$@  HD$hH$8  H$0  HD$`H$(  H$   HD$XH$  H$  HD$PH$  H$   HD$HH$   H$   HD$@H$   H$   HD$8H$   H$   HD$0HD$(H$   H$   H$   H$   HD$ H$   H$   HD$H$   H$   H$   HD$H$   HD$x1L$`  A   H\$_
  H<$# 1E1E1E1H$X  1E11H$P  11E1H\$p1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xHL L,$E1L$`  E1H\$_
   E1E1HL 1L$X  E11E1L$P  111L|$pE11E1L$H  L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1L$`  A   H\$_
  H<$E 1E1E11H$X  E111H$P  1E11H\$pE1E1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xHJ L,$E1H\$_
   1E11IHI HD$p11H$X  E11E1H$P  1E1E1H$H  E1H$@  HD$hH$8  H$0  HD$`H$(  H$   HD$XH$  H$  HD$PH$  H$   HD$HH$   H$   HD$@H$   H$   HD$8H$   H$   HD$0HD$(H$   H$   H$   H$   HD$ H$   H$   HD$H$   H$   H$   HD$H$   HD$x1L$`  A   H\$_
  H<$m 1E1E1E1H$X  1E11H$P  11E1H\$p1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xH1G L,$E1L$`  E1H\$_
   E1E1HG 1L$X  E11E1L$P  111L|$pE11E1L$H  L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1L$`  A   H\$_
  H<$ 1E1E11H$X  E111H$P  1E11H\$pE1E1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xHPD L,$E1H\$_
  ( 1E11IH)D HD$p11H$X  E11E1H$P  1E1E1H$H  E1H$@  HD$hH$8  H$0  HD$`H$(  H$   HD$XH$  H$  HD$PH$  H$   HD$HH$   H$   HD$@H$   H$   HD$8H$   H$   HD$0HD$(H$   H$   H$   H$   HD$ H$   H$   HD$H$   H$   H$   HD$H$   HD$x1L$`  A   H\$_
  H<$ 1E1E1E1H$X  1E11H$P  11E1H\$p1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xH{A L,$E1L$`  E1H\$_
  H E1E1HMA 1L$X  E11E1L$P  111L|$pE11E1L$H  L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1L$`  A   H\$_
  H<$ 1E1E11H$X  E111H$P  1E11H\$pE1E1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xH> L,$E1H\$_
  r 1E11IHs> HD$p11H$X  E11E1H$P  1E1E1H$H  E1H$@  HD$hH$8  H$0  HD$`H$(  H$   HD$XH$  H$  HD$PH$  H$   HD$HH$   H$   HD$@H$   H$   HD$8H$   H$   HD$0HD$(H$   H$   H$   H$   HD$ H$   H$   HD$H$   H$   H$   HD$H$   HD$x1L$`  A   H\$_
  H<$ 1E1E1E1H$X  1E11H$P  11E1H\$p1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xH; L,$E1L$`  E1H\$_
   E1E1H; 1L$X  E11E1L$P  111L|$pE11E1L$H  L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1L$`  A   H\$_
  H<$#
 1E1E11H$X  E111H$P  1E11H\$pE1E1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xH8 L,$E1H\$_
   1E11IH8 HD$p11H$X  E11E1H$P  1E1E1H$H  E1H$@  HD$hH$8  H$0  HD$`H$(  H$   HD$XH$  H$  HD$PH$  H$   HD$HH$   H$   HD$@H$   H$   HD$8H$   H$   HD$0HD$(H$   H$   H$   H$   HD$ H$   H$   HD$H$   H$   H$   HD$H$   HD$x1L$`  A   H\$_
  H<$K E1E1E1E1HJ7 Ld$p11L$X  11E1L$P  1A   L$H  L$@  Ld$hL$8  L$0  Ld$`L$(  L$   Ld$XL$  L$  Ld$PL$  L$   Ld$HL$   L$   Ld$@L$   L$   Ld$8L$   L$   Ld$0Ld$(L$   L$   L$   L$   Ld$ L$   L$   Ld$L$   L$   L$   Ld$L$   Ld$xE1L,$E1L$`  E1H\$_
   E11E1E1L$X  1E11L$P  111LD$pE1E1L$H  L$@  LD$hL$8  L$0  LD$`L$(  L$   LD$XL$  L$  LD$PL$  L$   LD$HL$   L$   LD$@L$   L$   LD$8L$   L$   LD$0LD$(L$   L$   L$   L$   LD$ H$`  H4 L$   L$   LD$L$   L$   L$   LD$L$   LD$xE1L$A   H\$_
  l E1Ht4 1E1L$X  1E11L$P  11E1L|$p1E1E1L$H  A   L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1H\$_
  H<$ 1E1E1E1H$X  1E11H$P  11E1H\$p1E1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xH1 L,$E1L$`  E1H\$_
   E1E1H1 1L$X  E11E1L$P  111L|$pE11E1L$H  L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1L$`  A   H\$_
  H<$$  1E1E11H$X  E111H$P  1E11H\$pE1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xH. L,$E1H\$_
    E1E1H. 1L$X  E11E1L$P  111L|$pE11E1L$H  L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1L$`  A   H\$_
  H<$Q  1E1E11H$X  E111H$P  1E11H\$pE1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xH, L,$E1H\$_
    E1E1H+ 1L$X  E11E1L$P  111L|$pE11E1L$H  L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1L$`  A   H\$_
  H<$~  1E1E11H$X  E111H$P  1E11H\$pE1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xHB) L,$E1H\$_
    E1E1H) 1L$X  E11E1L$P  111L|$pE11E1L$H  L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1L$`  A   H\$_
  H<$  1E1E11H$X  E111H$P  1E11H\$pE1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xHo& L,$E1H\$_
  G  E1E1HL& 1L$X  E11E1L$P  111L|$pE11E1L$H  L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1L$`  A   H\$_
  H<$  1E1E11H$X  E111H$P  1E11H\$pE1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xH# L,$E1H\$_
  t  E1E1Hy# 1L$X  E11E1L$P  111L|$pE11E1L$H  L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1L$`  A   H\$_
  H<$  1E1E11H$X  E111H$P  1E11H\$pE1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xH  L,$E1H\$_
    E1E1H  1L$X  E11E1L$P  111L|$pE11E1L$H  L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1L$`  A   H\$_
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    E1E1H 1L$X  E11E1L$P  111L|$pE11E1L$H  L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1L$`  A   H\$_
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  ζ  E1E1H 1L$X  E11E1L$P  111L|$pE11E1L$H  L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1L$`  A   H\$
  H<$_  1E1E11H$X  E111H$P  1E11H\$pE1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xH# L,$E1H\$
    E1E1H  1L$X  E11E1L$P  111L|$pE11E1L$H  L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1L$`  A   H\$
  H<$録  1E1E11H$X  E111H$P  1E11H\$pE1A   H$H  H$@  H\$hH$8  H$0  H\$`H$(  H$   H\$XH$  H$  H\$PH$  H$   H\$HH$   H$   H\$@H$   H$   H\$8H$   H$   H\$0H\$(H$   H$   H$   H$   H\$ H$   H$   H\$H$   H$   H$   H\$H$   H\$xHP L,$E1H\$
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  	  E1E1H 1L$X  E11E1L$P  111L|$pE11E1L$H  L$@  L|$hL$8  L$0  L|$`L$(  L$   L|$XL$  L$  L|$PL$  L$   L|$HL$   L$   L|$@L$   L$   L|$8L$   L$   L|$0L|$(L$   L$   L$   L$   L|$ L$   L$   L|$L$   L$   L$   L|$L$   L|$xE1L$`  A   H\$
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  騗  E11E1E1L$X  1E11L$P  111LD$pE1L$H  L$@  LD$hL$8  L$0  LD$`L$(  L$   LD$XL$  L$  LD$PL$  L$   LD$HL$   L$   LD$@L$   L$   LD$8L$   L$   LD$0LD$(L$   L$   L$   L$   LD$ H$`  H L$   L$   LD$L$   L$   L$   LD$L$   LD$xE1L$A   H\$
  <  1HE 1E1H$X  1E11H$P  1E11HD$pE1E1A   H$H  H$@  HD$hH$8  H$0  HD$`H$(  H$   HD$XH$  H$  HD$PH$  H$   HD$HH$   H$   HD$@H$   H$   HD$8H$   H$   HD$0HD$(H$   H$   H$   H$   HD$ H$   H$   HD$H$   H$   H$   HD$H$   HD$x1H\$
  H<$ٔ  E1E1E1E1H Ld$p11L$X  11E1L$P  1A   L$H  L$@  Ld$hL$8  L$0  Ld$`L$(  L$   Ld$XL$  L$  Ld$PL$  L$   Ld$HL$   L$   Ld$@L$   L$   Ld$8L$   L$   Ld$0Ld$(L$   L$   L$   L$   Ld$ L$   L$   Ld$L$   L$   L$   Ld$L$   Ld$xE1L,$E1L$`  E1H\$
  i  E11E1E1L$X  1E11L$P  111LD$pE1L$H  L$@  LD$hL$8  L$0  LD$`L$(  L$   LD$XL$  L$  LD$PL$  L$   LD$HL$   L$   LD$@L$   L$   LD$8L$   L$   LD$0LD$(L$   L$   L$   L$   LD$ H$`  Hj L$   L$   LD$L$   L$   L$   LD$L$   LD$xE1L$A   H\$
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Cython type %.200s is not a type object  Shared Cython type %.200s has the wrong size, try recompiling   local variable '%s' referenced before assignment        __int__ returned non-int (type %.200s).  The ability to return an instance of a strict subclass of int is deprecated, and may be removed in a future version of Python. __int__ returned non-int (type %.200s)  %.200s does not export expected C %.8s %.200s   C %.8s %.200s.%.200s has wrong signature (expected %.500s, got %.500s)  Interpreter change detected - this module can only be loaded into one interpreter per process.  unbound method %.200S() needs an argument       too many values to unpack (expected %zd)        Failed to import '%.20s.decompress' - cannot initialise module strings. String compression was configured with the C macro 'CYTHON_COMPRESS_STRINGS=%d'.        %.200s.%.200s is not a type object      %.200s.%.200s size changed, may indicate binary incompatibility. Expected %zd from C header, got %zd from PyObject      Acquisition count is %d (line %d)       Unexpected format string character: '%c'        invalid vtable found for imported type  multiple bases have vtable conflict: '%.200s' and '%.200s'      Cannot convert %.200s to %.200s __annotations__ must be set to a dict object    __qualname__ must be set to a string object     __name__ must be set to a string object __kwdefaults__ must be set to a dict object     changes to cyfunction.__kwdefaults__ will not currently affect the values used in function calls        __defaults__ must be set to a tuple object      changes to cyfunction.__defaults__ will not currently affect the values used in function calls  %.200s() takes %.8s %zd positional argument%.1s (%zd given)     Buffer dtype mismatch, expected %s%s%s but got %s       Buffer dtype mismatch, expected '%s' but got %s in '%s.%s'      Expected a dimension of size %zu, got %zu       Expected %d dimensions, got %d  Python does not define a standard format string size for long double ('g')..    Buffer dtype mismatch; next field is at offset %zd but %zd expected     Big-endian buffer not supported on little-endian compiler       Buffer acquisition: Expected '{' after 'T'      Cannot handle repeated arrays in format string  Does not understand character buffer dtype format string ('%c') Expected a dimension of size %zu, got %d        Expected a comma in format string, got '%c'     Expected %d dimension(s), got %d        Unexpected end of format string, expected ')'   Buffer has wrong number of dimensions (expected %d, got %d)     Item size of buffer (%zd byte%s) does not match size of '%s' (%zd byte%s)       pandas._libs.hashtable.StringVector.append       while calling a Python object  NULL result without error in PyObject_Call      pandas._libs.hashtable.Complex128Vector.append  pandas._libs.hashtable.Complex64Vector.append   pandas._libs.hashtable.Float64Vector.append     pandas._libs.hashtable.UInt64Vector.append      pandas._libs.hashtable.Int64Vector.append       pandas._libs.hashtable.Float32Vector.append     pandas._libs.hashtable.UInt32Vector.append      pandas._libs.hashtable.Int32Vector.append       pandas._libs.hashtable.UInt16Vector.append      pandas._libs.hashtable.Int16Vector.append       pandas._libs.hashtable.UInt8Vector.append       pandas._libs.hashtable.Int8Vector.append        match_signatures_single.match_signatures_single pandas._libs.hashtable.HashTable.__reduce_cython__      pandas._libs.hashtable.__pyx_unpickle_HashTable__set_state      pandas._libs.hashtable.ObjectFactorizer.__setstate_cython__     pandas._libs.hashtable.ObjectFactorizer.__reduce_cython__       pandas._libs.hashtable.Factorizer.__setstate_cython__   pandas._libs.hashtable.Factorizer.__reduce_cython__     pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.__setstate_cython__    pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.__reduce_cython__      pandas._libs.hashtable.StringHashTable.__setstate_cython__      pandas._libs.hashtable.StringHashTable.__reduce_cython__        pandas._libs.hashtable.Int8Factorizer.__setstate_cython__       pandas._libs.hashtable.Int8Factorizer.__reduce_cython__ pandas._libs.hashtable.Int8HashTable.__setstate_cython__        pandas._libs.hashtable.Int8HashTable.__reduce_cython__  pandas._libs.hashtable.UInt8Factorizer.__setstate_cython__      pandas._libs.hashtable.UInt8Factorizer.__reduce_cython__        pandas._libs.hashtable.UInt8HashTable.__setstate_cython__       pandas._libs.hashtable.UInt8HashTable.__reduce_cython__ pandas._libs.hashtable.Int16Factorizer.__setstate_cython__      pandas._libs.hashtable.Int16Factorizer.__reduce_cython__        pandas._libs.hashtable.Int16HashTable.__setstate_cython__       pandas._libs.hashtable.Int16HashTable.__reduce_cython__ pandas._libs.hashtable.UInt16Factorizer.__setstate_cython__     pandas._libs.hashtable.UInt16Factorizer.__reduce_cython__       pandas._libs.hashtable.UInt16HashTable.__setstate_cython__      pandas._libs.hashtable.UInt16HashTable.__reduce_cython__        pandas._libs.hashtable.Int32Factorizer.__setstate_cython__      pandas._libs.hashtable.Int32Factorizer.__reduce_cython__        pandas._libs.hashtable.Int32HashTable.__setstate_cython__       pandas._libs.hashtable.Int32HashTable.__reduce_cython__ pandas._libs.hashtable.UInt32Factorizer.__setstate_cython__     pandas._libs.hashtable.UInt32Factorizer.__reduce_cython__       pandas._libs.hashtable.UInt32HashTable.__setstate_cython__      pandas._libs.hashtable.UInt32HashTable.__reduce_cython__        pandas._libs.hashtable.Float32Factorizer.__setstate_cython__    pandas._libs.hashtable.Float32Factorizer.__reduce_cython__      pandas._libs.hashtable.Float32HashTable.__setstate_cython__     pandas._libs.hashtable.Float32HashTable.__reduce_cython__       pandas._libs.hashtable.Complex64Factorizer.__setstate_cython__  pandas._libs.hashtable.Complex64Factorizer.__reduce_cython__    pandas._libs.hashtable.Complex64HashTable.__setstate_cython__   pandas._libs.hashtable.Complex64HashTable.__reduce_cython__     pandas._libs.hashtable.Int64Factorizer.__setstate_cython__      pandas._libs.hashtable.Int64Factorizer.__reduce_cython__        pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.__setstate_cython__       pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.__reduce_cython__ pandas._libs.hashtable.UInt64Factorizer.__setstate_cython__     pandas._libs.hashtable.UInt64Factorizer.__reduce_cython__       pandas._libs.hashtable.UInt64HashTable.__setstate_cython__      pandas._libs.hashtable.UInt64HashTable.__reduce_cython__        pandas._libs.hashtable.Float64Factorizer.__setstate_cython__    pandas._libs.hashtable.Float64Factorizer.__reduce_cython__      pandas._libs.hashtable.Float64HashTable.__setstate_cython__     pandas._libs.hashtable.Float64HashTable.__reduce_cython__       pandas._libs.hashtable.Complex128Factorizer.__setstate_cython__ pandas._libs.hashtable.Complex128Factorizer.__reduce_cython__   pandas._libs.hashtable.Complex128HashTable.__setstate_cython__  pandas._libs.hashtable.Complex128HashTable.__reduce_cython__    pandas._libs.hashtable.ObjectVector.__setstate_cython__ pandas._libs.hashtable.ObjectVector.__reduce_cython__   pandas._libs.hashtable.StringVector.__setstate_cython__ pandas._libs.hashtable.StringVector.__reduce_cython__   pandas._libs.hashtable.Int8Vector.__setstate_cython__   pandas._libs.hashtable.Int8Vector.__reduce_cython__     pandas._libs.hashtable.UInt8Vector.__setstate_cython__  pandas._libs.hashtable.UInt8Vector.__reduce_cython__    pandas._libs.hashtable.Int16Vector.__setstate_cython__  pandas._libs.hashtable.Int16Vector.__reduce_cython__    pandas._libs.hashtable.UInt16Vector.__setstate_cython__ pandas._libs.hashtable.UInt16Vector.__reduce_cython__   pandas._libs.hashtable.Int32Vector.__setstate_cython__  pandas._libs.hashtable.Int32Vector.__reduce_cython__    pandas._libs.hashtable.UInt32Vector.__setstate_cython__ pandas._libs.hashtable.UInt32Vector.__reduce_cython__   pandas._libs.hashtable.Float32Vector.__setstate_cython__        pandas._libs.hashtable.Float32Vector.__reduce_cython__  pandas._libs.hashtable.Int64Vector.__setstate_cython__  pandas._libs.hashtable.Int64Vector.__reduce_cython__    pandas._libs.hashtable.UInt64Vector.__setstate_cython__ pandas._libs.hashtable.UInt64Vector.__reduce_cython__   pandas._libs.hashtable.Float64Vector.__setstate_cython__        pandas._libs.hashtable.Float64Vector.__reduce_cython__  pandas._libs.hashtable.Complex64Vector.__setstate_cython__      pandas._libs.hashtable.Complex64Vector.__reduce_cython__        pandas._libs.hashtable.Complex128Vector.__setstate_cython__     pandas._libs.hashtable.Complex128Vector.__reduce_cython__       pandas._libs.hashtable.Vector.__setstate_cython__       pandas._libs.hashtable.Vector.__reduce_cython__ pandas/_libs/hashtable_func_helper.pxi  pandas._libs.hashtable.__defaults__     pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi pandas._libs.hashtable.Complex128Vector.__cinit__       pandas._libs.hashtable.Complex128Vector.resize  Out of bounds on buffer access (axis %d)        pandas._libs.hashtable.Complex128Vector.extend  pandas._libs.hashtable.Complex64Vector.__cinit__        pandas._libs.hashtable.Complex64Vector.resize   pandas._libs.hashtable.Complex64Vector.extend   pandas._libs.hashtable.Float64Vector.__cinit__  pandas._libs.hashtable.Float64Vector.resize     pandas._libs.hashtable.Float64Vector.extend     pandas._libs.hashtable.UInt64Vector.__cinit__   pandas._libs.hashtable.UInt64Vector.resize      pandas._libs.hashtable.UInt64Vector.extend      pandas._libs.hashtable.Int64Vector.__cinit__    pandas._libs.hashtable.Int64Vector.resize       pandas._libs.hashtable.Int64Vector.extend       pandas._libs.hashtable.Float32Vector.__cinit__  pandas._libs.hashtable.Float32Vector.resize     pandas._libs.hashtable.Float32Vector.extend     pandas._libs.hashtable.UInt32Vector.__cinit__   pandas._libs.hashtable.UInt32Vector.resize      pandas._libs.hashtable.UInt32Vector.extend      pandas._libs.hashtable.Int32Vector.__cinit__    pandas._libs.hashtable.Int32Vector.resize       pandas._libs.hashtable.Int32Vector.extend       pandas._libs.hashtable.UInt16Vector.__cinit__   pandas._libs.hashtable.UInt16Vector.resize      pandas._libs.hashtable.UInt16Vector.extend      pandas._libs.hashtable.Int16Vector.__cinit__    pandas._libs.hashtable.Int16Vector.resize       pandas._libs.hashtable.Int16Vector.extend       pandas._libs.hashtable.UInt8Vector.__cinit__    pandas._libs.hashtable.UInt8Vector.resize       pandas._libs.hashtable.UInt8Vector.extend       pandas._libs.hashtable.Int8Vector.__cinit__     pandas._libs.hashtable.Int8Vector.resize        pandas._libs.hashtable.Int8Vector.extend        pandas._libs.hashtable.StringVector.__cinit__   pandas._libs.hashtable.StringVector.resize      pandas._libs.hashtable.StringVector.to_array    pandas._libs.hashtable.StringVector.extend      pandas._libs.hashtable.ObjectVector.__cinit__   pandas._libs.hashtable.ObjectVector.append      pandas._libs.hashtable.ObjectVector.extend      pandas._libs.hashtable.Complex128HashTable.__contains__ pandas._libs.hashtable.Complex128HashTable.get_state    pandas._libs.hashtable.Complex128HashTable.get_item     pandas._libs.hashtable.Complex128HashTable.get_na       pandas._libs.hashtable.Complex128Factorizer.table.__set__       pandas._libs.hashtable.Complex128Factorizer.uniques.__set__     pandas._libs.hashtable.Float64HashTable.__contains__    pandas._libs.hashtable.Float64HashTable.get_state       pandas._libs.hashtable.Float64HashTable.get_item        pandas._libs.hashtable.Float64HashTable.get_na  pandas._libs.hashtable.Float64Factorizer.table.__set__  pandas._libs.hashtable.Float64Factorizer.uniques.__set__        pandas._libs.hashtable.UInt64HashTable.get_state        pandas._libs.hashtable.UInt64HashTable.get_item pandas._libs.hashtable.UInt64HashTable.get_na   pandas._libs.hashtable.UInt64Factorizer.table.__set__   pandas._libs.hashtable.UInt64Factorizer.uniques.__set__ pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_state pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item  pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_na    pandas._libs.hashtable.Int64Factorizer.table.__set__    pandas._libs.hashtable.Int64Factorizer.uniques.__set__  pandas._libs.hashtable.Complex64HashTable.__contains__  pandas._libs.hashtable.Complex64HashTable.get_state     pandas._libs.hashtable.Complex64HashTable.get_na        pandas._libs.hashtable.Complex64Factorizer.table.__set__        pandas._libs.hashtable.Complex64Factorizer.uniques.__set__      pandas._libs.hashtable.Float32HashTable.__contains__    pandas._libs.hashtable.Float32HashTable.get_state       pandas._libs.hashtable.Float32HashTable.get_item        pandas._libs.hashtable.Float32HashTable.get_na  pandas._libs.hashtable.Float32Factorizer.table.__set__  pandas._libs.hashtable.Float32Factorizer.uniques.__set__        pandas._libs.hashtable.UInt32HashTable.get_state        pandas._libs.hashtable.UInt32HashTable.get_item pandas._libs.hashtable.UInt32HashTable.get_na   pandas._libs.hashtable.UInt32Factorizer.table.__set__   pandas._libs.hashtable.UInt32Factorizer.uniques.__set__ pandas._libs.hashtable.Int32HashTable.get_state pandas._libs.hashtable.Int32HashTable.get_item  pandas._libs.hashtable.Int32HashTable.get_na    pandas._libs.hashtable.Int32Factorizer.table.__set__    pandas._libs.hashtable.Int32Factorizer.uniques.__set__  pandas._libs.hashtable.UInt16HashTable.get_state        pandas._libs.hashtable.UInt16HashTable.get_item pandas._libs.hashtable.UInt16HashTable.get_na   pandas._libs.hashtable.UInt16Factorizer.table.__set__   pandas._libs.hashtable.UInt16Factorizer.uniques.__set__ pandas._libs.hashtable.Int16HashTable.get_state pandas._libs.hashtable.Int16HashTable.get_item  pandas._libs.hashtable.Int16HashTable.get_na    pandas._libs.hashtable.Int16Factorizer.table.__set__    pandas._libs.hashtable.Int16Factorizer.uniques.__set__  pandas._libs.hashtable.UInt8HashTable.get_state pandas._libs.hashtable.UInt8HashTable.get_item  pandas._libs.hashtable.UInt8HashTable.get_na    pandas._libs.hashtable.UInt8Factorizer.table.__set__    pandas._libs.hashtable.UInt8Factorizer.uniques.__set__  pandas._libs.hashtable.Int8HashTable.get_state  pandas._libs.hashtable.Int8HashTable.get_item   pandas._libs.hashtable.Int8HashTable.get_na     pandas._libs.hashtable.Int8Factorizer.table.__set__     pandas._libs.hashtable.Int8Factorizer.uniques.__set__   pandas._libs.hashtable.StringHashTable.get_state        pandas._libs.hashtable.StringHashTable.get_item pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_state      pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_labels     need more than %zd value%.1s to unpack  pandas._libs.hashtable.StringHashTable.get_labels       pandas._libs.hashtable.Int8HashTable.set_na     pandas._libs.hashtable.UInt8HashTable.set_na    pandas._libs.hashtable.Int16HashTable.set_na    pandas._libs.hashtable.UInt16HashTable.set_na   pandas._libs.hashtable.Int32HashTable.set_na    pandas._libs.hashtable.UInt32HashTable.set_na   pandas._libs.hashtable.Float32HashTable.set_na  pandas._libs.hashtable.Complex64HashTable.set_na        pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.set_na    pandas._libs.hashtable.UInt64HashTable.set_na   pandas._libs.hashtable.Float64HashTable.set_na  pandas._libs.hashtable.Complex128HashTable.set_na       _ARRAY_API is not PyCapsule object      module compiled against ABI version 0x%x but this version of numpy is 0x%x      module was compiled against NumPy C-API version 0x%x (NumPy 1.20) but the running NumPy has C-API version 0x%x. Check the section C-API incompatibility at the Troubleshooting ImportError section at https://numpy.org/devdocs/user/troubleshooting-importerror.html#c-api-incompatibility for indications on how to solve this problem.       FATAL: module compiled as unknown endian        FATAL: module compiled as little endian, but detected different endianness at runtime   ../../tmp/pip-build-env-j5lzuaqy/overlay/lib/python3.12/site-packages/numpy/__init__.cython-30.pxd      pandas._libs.hashtable.ObjectFactorizer.table.__set__   pandas._libs.hashtable.ObjectFactorizer.uniques.__set__ pandas._libs.hashtable.Factorizer.count.__get__ pandas._libs.hashtable.objects_are_equal        pandas._libs.hashtable.Factorizer.get_count     pandas._libs.hashtable.Factorizer.factorize     pandas._libs.hashtable.Factorizer.hash_inner_join       pandas._libs.hashtable.object_hash      pandas._libs.hashtable.get_hashtable_trace_domain       pandas._libs.hashtable.ObjectVector.to_array    pandas._libs.hashtable.Int8Vector.to_array      pandas._libs.hashtable.UInt8Vector.to_array     pandas._libs.hashtable.Int16Vector.to_array     pandas._libs.hashtable.UInt16Vector.to_array    pandas._libs.hashtable.Int32Vector.to_array     pandas._libs.hashtable.UInt32Vector.to_array    pandas._libs.hashtable.Float32Vector.to_array   pandas._libs.hashtable.Int64Vector.to_array     pandas._libs.hashtable.UInt64Vector.to_array    pandas._libs.hashtable.Float64Vector.to_array   pandas._libs.hashtable.Complex64Vector.to_array pandas._libs.hashtable.Complex128Vector.to_array        pandas._libs.hashtable.Complex64HashTable.get_item      Argument '%.200s' has incorrect type (expected %.200s, got %.200s)      pandas._libs.hashtable.Factorizer.__cinit__     pandas._libs.hashtable.ObjectFactorizer.__cinit__       cannot pass None into a C function argument that is declared 'not None' pandas._libs.hashtable.HashTable.__setstate_cython__    pandas._libs.hashtable.StringHashTable.set_item value too large to convert to npy_int8  pandas._libs.hashtable.Int8HashTable.__contains__       value too large to convert to npy_int16 pandas._libs.hashtable.Int16HashTable.__contains__      pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.__contains__   pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item       can't convert negative value to npy_uint64      pandas._libs.hashtable.UInt64HashTable.__contains__     pandas._libs.hashtable.__pyx_unpickle_HashTable Incompatible checksums (0x%x vs (0x%x, 0x%x, 0x%x) = (%s))      cannot fit '%.200s' into an index-sized integer '%.200s' object is not subscriptable    pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.lookup pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.sizeof pandas._libs.hashtable.StringHashTable.sizeof   pandas._libs.hashtable.Int8HashTable.sizeof     pandas._libs.hashtable.UInt8HashTable.sizeof    pandas._libs.hashtable.Int16HashTable.sizeof    pandas._libs.hashtable.UInt16HashTable.sizeof   pandas._libs.hashtable.Int32HashTable.sizeof    pandas._libs.hashtable.UInt32HashTable.sizeof   pandas._libs.hashtable.Float32HashTable.sizeof  pandas._libs.hashtable.Complex64HashTable.sizeof        pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.sizeof    pandas._libs.hashtable.UInt64HashTable.sizeof   pandas._libs.hashtable.Float64HashTable.sizeof  pandas._libs.hashtable.Complex128HashTable.sizeof       pandas._libs.hashtable.Float32HashTable.set_item        pandas._libs.hashtable.Int8Factorizer.__cinit__ pandas._libs.hashtable.StringHashTable.get_indexer      value too large to convert to npy_uint8 can't convert negative value to npy_uint8       pandas._libs.hashtable.UInt8HashTable.__contains__      value too large to convert to npy_uint16        can't convert negative value to npy_uint16      pandas._libs.hashtable.UInt16HashTable.__contains__     pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.__contains__      pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.set_item       pandas._libs.hashtable.value_count_object       pandas._libs.hashtable.value_count      pandas._libs.hashtable.StringHashTable.map_locations    pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_labels_groupby        pandas._libs.hashtable.Int8HashTable.get_labels pandas._libs.hashtable.UInt8HashTable.get_labels        pandas._libs.hashtable.Int16HashTable.get_labels        pandas._libs.hashtable.UInt16HashTable.get_labels       pandas._libs.hashtable.Int32HashTable.get_labels        pandas._libs.hashtable.UInt32HashTable.get_labels       pandas._libs.hashtable.Float32HashTable.get_labels      pandas._libs.hashtable.Complex64HashTable.get_labels    pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_labels        pandas._libs.hashtable.UInt64HashTable.get_labels       pandas._libs.hashtable.Float64HashTable.get_labels      pandas._libs.hashtable.Complex128HashTable.get_labels   pandas._libs.hashtable.StringHashTable.lookup   pandas._libs.hashtable.Float64HashTable.set_item        value too large to convert to npy_uint32        can't convert negative value to npy_uint32      Buffer acquisition failed on assignment; and then reacquiring the old buffer failed too!        pandas._libs.hashtable._unique_label_indices_int32      pandas._libs.hashtable._unique_label_indices_int64      pandas._libs.hashtable.UInt32HashTable.__contains__     pandas._libs.hashtable.Complex128Factorizer.__cinit__   pandas._libs.hashtable.Float64Factorizer.__cinit__      pandas._libs.hashtable.UInt64Factorizer.__cinit__       pandas._libs.hashtable.Int64Factorizer.__cinit__        pandas._libs.hashtable.Complex64Factorizer.__cinit__    pandas._libs.hashtable.Float32Factorizer.__cinit__      pandas._libs.hashtable.UInt32Factorizer.__cinit__       pandas._libs.hashtable.Int32Factorizer.__cinit__        pandas._libs.hashtable.UInt16Factorizer.__cinit__       pandas._libs.hashtable.Int16Factorizer.__cinit__        pandas._libs.hashtable.UInt8Factorizer.__cinit__        pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.map_keys_to_values        value too large to convert to npy_int32 pandas._libs.hashtable.Int32HashTable.__contains__      pandas._libs.hashtable.Complex64HashTable.set_item      only single character unicode strings can be converted to Py_UCS4, got length %zd       ord() expected string of length 1, but %.200s found     ord() expected a character, but string of length %zd 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        Returns
        -------
        np.ndarray[np.intp]

        Examples
        --------
        Factorize values with nans replaced by na_sentinel

        >>> fac = ObjectFactorizer(3)
        >>> fac.factorize(np.array([1,2,np.nan], dtype='O'), na_sentinel=20)
        array([ 0,  1, 20])
                    
    Indices of the first occurrences of the unique labels
    *excluding* -1. equivalent to:
        np.unique(labels, return_index=True)[1]
                  
    Indices of the first occurrences of the unique labels
    *excluding* -1. equivalent to:
        np.unique(labels, return_index=True)[1]
                  
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Missing values are not included in the "uniques" for this method.
        The labels for any missing values will be set to "na_sentinel"

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[object]
            Array of values of which unique will be calculated
        na_sentinel : Py_ssize_t, default -1
            Sentinel value used for all NA-values in inverse
        na_value : object, default None
            Value to identify as missing. If na_value is None, then None _plus_
            any value "val" satisfying val != val is considered missing.
            If na_value is not None, then _additionally_, any value "val"
            satisfying val == na_value is considered missing.
        mask : ndarray[bool], optional
            Not yet implemented for PyObjectHashTable.

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[object]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t]
            The labels from values to uniques
                           
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[object]
            Array of values of which unique will be calculated
        return_inverse : bool, default False
            Whether the mapping of the original array values to their location
            in the vector of uniques should be returned.
        mask : ndarray[bool], optional
            Not yet implemented for PyObjectHashTable

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[object]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t] (if return_inverse)
            The labels from values to uniques
                        
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[object]
            Array of values of which unique will be calculated
        uniques : ObjectVector
            Vector into which uniques will be written
        count_prior : Py_ssize_t, default 0
            Number of existing entries in uniques
        na_sentinel : Py_ssize_t, default -1
            Sentinel value used for all NA-values in inverse
        na_value : object, default None
            Value to identify as missing. If na_value is None, then None _plus_
            any value "val" satisfying val != val is considered missing.
            If na_value is not None, then _additionally_, any value "val"
            satisfying val == na_value is considered missing.
        ignore_na : bool, default False
            Whether NA-values should be ignored for calculating the uniques. If
            True, the labels corresponding to missing values will be set to
            na_sentinel.
        return_inverse : bool, default False
            Whether the mapping of the original array values to their location
            in the vector of uniques should be returned.

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[object]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t] (if return_inverse=True)
            The labels from values to uniques
             
        returns infos about the current state of the hashtable like size,
        number of buckets and so on.
                 return the size of my table in bytes                           
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Missing values are not included in the "uniques" for this method.
        The labels for any missing values will be set to "na_sentinel"

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[object]
            Array of values of which unique will be calculated
        na_sentinel : Py_ssize_t, default -1
            Sentinel value used for all NA-values in inverse
        na_value : object, default None
            Value to identify as missing. If na_value is None, then any value
            that is not a string is considered missing. If na_value is
            not None, then _additionally_ any value "val" satisfying
            val == na_value is considered missing.
        mask : ndarray[bool], optional
            Not yet implemented for StringHashTable.

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[object]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp]
            The labels from values to uniques
                   
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[object]
            Array of values of which unique will be calculated
        return_inverse : bool, default False
            Whether the mapping of the original array values to their location
            in the vector of uniques should be returned.
        mask : ndarray[bool], optional
            Not yet implemented for StringHashTable

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[object]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t] (if return_inverse)
            The labels from values to uniques
                          
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[object]
            Array of values of which unique will be calculated
        uniques : ObjectVector
            Vector into which uniques will be written
        count_prior : Py_ssize_t, default 0
            Number of existing entries in uniques
        na_sentinel : Py_ssize_t, default -1
            Sentinel value used for all NA-values in inverse
        na_value : object, default None
            Value to identify as missing. If na_value is None, then any value
            that is not a string is considered missing. If na_value is
            not None, then _additionally_ any value "val" satisfying
            val == na_value is considered missing.
        ignore_na : bool, default False
            Whether NA-values should be ignored for calculating the uniques. If
            True, the labels corresponding to missing values will be set to
            na_sentinel.
        return_inverse : bool, default False
            Whether the mapping of the original array values to their location
            in the vector of uniques should be returned.

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[object]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t] (if return_inverse=True)
            The labels from values to uniques
                                  returns infos about the state of the hashtable                 
        Returns
        -------
        ndarray[intp_t]

        Examples
        --------
        Factorize values with nans replaced by na_sentinel

        >>> fac = Int8Factorizer(3)
        >>> fac.factorize(np.array([1,2,3], dtype="int8"), na_sentinel=20)
        array([0, 1, 2])
                                
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Missing values are not included in the "uniques" for this method.
        The labels for any missing values will be set to "na_sentinel"

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[int8]
            Array of values of which unique will be calculated
        na_sentinel : Py_ssize_t, default -1
            Sentinel value used for all NA-values in inverse
        na_value : object, default None
            Value to identify as missing. If na_value is None, then
            any value "val" satisfying val != val is considered missing.
            If na_value is not None, then _additionally_, any value "val"
            satisfying val == na_value is considered missing.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or
            condition "val != val".

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[int8]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t]
            The labels from values to uniques
               
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[int8]
            Array of values of which unique will be calculated
        return_inverse : bool, default False
            Whether the mapping of the original array values to their location
            in the vector of uniques should be returned.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[int8]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t] (if return_inverse)
            The labels from values to uniques
        result_mask: ndarray[bool], if mask is given as input
            The mask for the result values.
                         
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[int8]
            Array of values of which unique will be calculated
        uniques : Int8Vector
            Vector into which uniques will be written
        count_prior : Py_ssize_t, default 0
            Number of existing entries in uniques
        na_sentinel : Py_ssize_t, default -1
            Sentinel value used for all NA-values in inverse
        na_value : object, default None
            Value to identify as missing. If na_value is None, then
            any value "val" satisfying val != val is considered missing.
            If na_value is not None, then _additionally_, any value "val"
            satisfying val == na_value is considered missing.
        ignore_na : bool, default False
            Whether NA-values should be ignored for calculating the uniques. If
            True, the labels corresponding to missing values will be set to
            na_sentinel.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or
            condition "val != val".
        return_inverse : bool, default False
            Whether the mapping of the original array values to their location
            in the vector of uniques should be returned.
        use_result_mask: bool, default False
            Whether to create a result mask for the unique values. Not supported
            with return_inverse=True.

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[int8]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t] (if return_inverse=True)
            The labels from values to uniques
        result_mask: ndarray[bool], if use_result_mask is true
            The mask for the result values.
                      Extracts the position of na_value from the hashtable.

        Returns
        -------
        The position of the last na value.
                              Extracts the position of val from the hashtable.

        Parameters
        ----------
        val : Scalar
            The value that is looked up in the hashtable

        Returns
        -------
        The position of the requested integer.
           returns infos about the state of the hashtable                  return the size of my table in bytes                           
        Returns
        -------
        ndarray[intp_t]

        Examples
        --------
        Factorize values with nans replaced by na_sentinel

        >>> fac = UInt8Factorizer(3)
        >>> fac.factorize(np.array([1,2,3], dtype="uint8"), na_sentinel=20)
        array([0, 1, 2])
                              
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Missing values are not included in the "uniques" for this method.
        The labels for any missing values will be set to "na_sentinel"

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[uint8]
            Array of values of which unique will be calculated
        na_sentinel : Py_ssize_t, default -1
            Sentinel value used for all NA-values in inverse
        na_value : object, default None
            Value to identify as missing. If na_value is None, then
            any value "val" satisfying val != val is considered missing.
            If na_value is not None, then _additionally_, any value "val"
            satisfying val == na_value is considered missing.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or
            condition "val != val".

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[uint8]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t]
            The labels from values to uniques
             
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[uint8]
            Array of values of which unique will be calculated
        return_inverse : bool, default False
            Whether the mapping of the original array values to their location
            in the vector of uniques should be returned.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[uint8]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t] (if return_inverse)
            The labels from values to uniques
        result_mask: ndarray[bool], if mask is given as input
            The mask for the result values.
                       
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[uint8]
            Array of values of which unique will be calculated
        uniques : UInt8Vector
            Vector into which uniques will be written
        count_prior : Py_ssize_t, default 0
            Number of existing entries in uniques
        na_sentinel : Py_ssize_t, default -1
            Sentinel value used for all NA-values in inverse
        na_value : object, default None
            Value to identify as missing. If na_value is None, then
            any value "val" satisfying val != val is considered missing.
            If na_value is not None, then _additionally_, any value "val"
            satisfying val == na_value is considered missing.
        ignore_na : bool, default False
            Whether NA-values should be ignored for calculating the uniques. If
            True, the labels corresponding to missing values will be set to
            na_sentinel.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or
            condition "val != val".
        return_inverse : bool, default False
            Whether the mapping of the original array values to their location
            in the vector of uniques should be returned.
        use_result_mask: bool, default False
            Whether to create a result mask for the unique values. Not supported
            with return_inverse=True.

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[uint8]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t] (if return_inverse=True)
            The labels from values to uniques
        result_mask: ndarray[bool], if use_result_mask is true
            The mask for the result values.
                   Extracts the position of na_value from the hashtable.

        Returns
        -------
        The position of the last na value.
                              Extracts the position of val from the hashtable.

        Parameters
        ----------
        val : Scalar
            The value that is looked up in the hashtable

        Returns
        -------
        The position of the requested integer.
           returns infos about the state of the hashtable                  return the size of my table in bytes                           
        Returns
        -------
        ndarray[intp_t]

        Examples
        --------
        Factorize values with nans replaced by na_sentinel

        >>> fac = Int16Factorizer(3)
        >>> fac.factorize(np.array([1,2,3], dtype="int16"), na_sentinel=20)
        array([0, 1, 2])
                              
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Missing values are not included in the "uniques" for this method.
        The labels for any missing values will be set to "na_sentinel"

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[int16]
            Array of values of which unique will be calculated
        na_sentinel : Py_ssize_t, default -1
            Sentinel value used for all NA-values in inverse
        na_value : object, default None
            Value to identify as missing. If na_value is None, then
            any value "val" satisfying val != val is considered missing.
            If na_value is not None, then _additionally_, any value "val"
            satisfying val == na_value is considered missing.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or
            condition "val != val".

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[int16]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t]
            The labels from values to uniques
             
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[int16]
            Array of values of which unique will be calculated
        return_inverse : bool, default False
            Whether the mapping of the original array values to their location
            in the vector of uniques should be returned.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[int16]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t] (if return_inverse)
            The labels from values to uniques
        result_mask: ndarray[bool], if mask is given as input
            The mask for the result values.
                       
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[int16]
            Array of values of which unique will be calculated
        uniques : Int16Vector
            Vector into which uniques will be written
        count_prior : Py_ssize_t, default 0
            Number of existing entries in uniques
        na_sentinel : Py_ssize_t, default -1
            Sentinel value used for all NA-values in inverse
        na_value : object, default None
            Value to identify as missing. If na_value is None, then
            any value "val" satisfying val != val is considered missing.
            If na_value is not None, then _additionally_, any value "val"
            satisfying val == na_value is considered missing.
        ignore_na : bool, default False
            Whether NA-values should be ignored for calculating the uniques. If
            True, the labels corresponding to missing values will be set to
            na_sentinel.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or
            condition "val != val".
        return_inverse : bool, default False
            Whether the mapping of the original array values to their location
            in the vector of uniques should be returned.
        use_result_mask: bool, default False
            Whether to create a result mask for the unique values. Not supported
            with return_inverse=True.

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[int16]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t] (if return_inverse=True)
            The labels from values to uniques
        result_mask: ndarray[bool], if use_result_mask is true
            The mask for the result values.
                   Extracts the position of na_value from the hashtable.

        Returns
        -------
        The position of the last na value.
                              Extracts the position of val from the hashtable.

        Parameters
        ----------
        val : Scalar
            The value that is looked up in the hashtable

        Returns
        -------
        The position of the requested integer.
           returns infos about the state of the hashtable                  return the size of my table in bytes                           
        Returns
        -------
        ndarray[intp_t]

        Examples
        --------
        Factorize values with nans replaced by na_sentinel

        >>> fac = UInt16Factorizer(3)
        >>> fac.factorize(np.array([1,2,3], dtype="uint16"), na_sentinel=20)
        array([0, 1, 2])
                            
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Missing values are not included in the "uniques" for this method.
        The labels for any missing values will be set to "na_sentinel"

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[uint16]
            Array of values of which unique will be calculated
        na_sentinel : Py_ssize_t, default -1
            Sentinel value used for all NA-values in inverse
        na_value : object, default None
            Value to identify as missing. If na_value is None, then
            any value "val" satisfying val != val is considered missing.
            If na_value is not None, then _additionally_, any value "val"
            satisfying val == na_value is considered missing.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or
            condition "val != val".

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[uint16]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t]
            The labels from values to uniques
           
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[uint16]
            Array of values of which unique will be calculated
        return_inverse : bool, default False
            Whether the mapping of the original array values to their location
            in the vector of uniques should be returned.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[uint16]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t] (if return_inverse)
            The labels from values to uniques
        result_mask: ndarray[bool], if mask is given as input
            The mask for the result values.
                     
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[uint16]
            Array of values of which unique will be calculated
        uniques : UInt16Vector
            Vector into which uniques will be written
        count_prior : Py_ssize_t, default 0
            Number of existing entries in uniques
        na_sentinel : Py_ssize_t, default -1
            Sentinel value used for all NA-values in inverse
        na_value : object, default None
            Value to identify as missing. If na_value is None, then
            any value "val" satisfying val != val is considered missing.
            If na_value is not None, then _additionally_, any value "val"
            satisfying val == na_value is considered missing.
        ignore_na : bool, default False
            Whether NA-values should be ignored for calculating the uniques. If
            True, the labels corresponding to missing values will be set to
            na_sentinel.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or
            condition "val != val".
        return_inverse : bool, default False
            Whether the mapping of the original array values to their location
            in the vector of uniques should be returned.
        use_result_mask: bool, default False
            Whether to create a result mask for the unique values. Not supported
            with return_inverse=True.

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[uint16]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t] (if return_inverse=True)
            The labels from values to uniques
        result_mask: ndarray[bool], if use_result_mask is true
            The mask for the result values.
                Extracts the position of na_value from the hashtable.

        Returns
        -------
        The position of the last na value.
                              Extracts the position of val from the hashtable.

        Parameters
        ----------
        val : Scalar
            The value that is looked up in the hashtable

        Returns
        -------
        The position of the requested integer.
           returns infos about the state of the hashtable                  return the size of my table in bytes                           
        Returns
        -------
        ndarray[intp_t]

        Examples
        --------
        Factorize values with nans replaced by na_sentinel

        >>> fac = Int32Factorizer(3)
        >>> fac.factorize(np.array([1,2,3], dtype="int32"), na_sentinel=20)
        array([0, 1, 2])
                              
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Missing values are not included in the "uniques" for this method.
        The labels for any missing values will be set to "na_sentinel"

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[int32]
            Array of values of which unique will be calculated
        na_sentinel : Py_ssize_t, default -1
            Sentinel value used for all NA-values in inverse
        na_value : object, default None
            Value to identify as missing. If na_value is None, then
            any value "val" satisfying val != val is considered missing.
            If na_value is not None, then _additionally_, any value "val"
            satisfying val == na_value is considered missing.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or
            condition "val != val".

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[int32]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t]
            The labels from values to uniques
             
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[int32]
            Array of values of which unique will be calculated
        return_inverse : bool, default False
            Whether the mapping of the original array values to their location
            in the vector of uniques should be returned.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[int32]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t] (if return_inverse)
            The labels from values to uniques
        result_mask: ndarray[bool], if mask is given as input
            The mask for the result values.
                       
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[int32]
            Array of values of which unique will be calculated
        uniques : Int32Vector
            Vector into which uniques will be written
        count_prior : Py_ssize_t, default 0
            Number of existing entries in uniques
        na_sentinel : Py_ssize_t, default -1
            Sentinel value used for all NA-values in inverse
        na_value : object, default None
            Value to identify as missing. If na_value is None, then
            any value "val" satisfying val != val is considered missing.
            If na_value is not None, then _additionally_, any value "val"
            satisfying val == na_value is considered missing.
        ignore_na : bool, default False
            Whether NA-values should be ignored for calculating the uniques. If
            True, the labels corresponding to missing values will be set to
            na_sentinel.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or
            condition "val != val".
        return_inverse : bool, default False
            Whether the mapping of the original array values to their location
            in the vector of uniques should be returned.
        use_result_mask: bool, default False
            Whether to create a result mask for the unique values. Not supported
            with return_inverse=True.

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[int32]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t] (if return_inverse=True)
            The labels from values to uniques
        result_mask: ndarray[bool], if use_result_mask is true
            The mask for the result values.
                   Extracts the position of na_value from the hashtable.

        Returns
        -------
        The position of the last na value.
                              Extracts the position of val from the hashtable.

        Parameters
        ----------
        val : Scalar
            The value that is looked up in the hashtable

        Returns
        -------
        The position of the requested integer.
           returns infos about the state of the hashtable                  return the size of my table in bytes                           
        Returns
        -------
        ndarray[intp_t]

        Examples
        --------
        Factorize values with nans replaced by na_sentinel

        >>> fac = UInt32Factorizer(3)
        >>> fac.factorize(np.array([1,2,3], dtype="uint32"), na_sentinel=20)
        array([0, 1, 2])
                            
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Missing values are not included in the "uniques" for this method.
        The labels for any missing values will be set to "na_sentinel"

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[uint32]
            Array of values of which unique will be calculated
        na_sentinel : Py_ssize_t, default -1
            Sentinel value used for all NA-values in inverse
        na_value : object, default None
            Value to identify as missing. If na_value is None, then
            any value "val" satisfying val != val is considered missing.
            If na_value is not None, then _additionally_, any value "val"
            satisfying val == na_value is considered missing.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or
            condition "val != val".

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[uint32]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t]
            The labels from values to uniques
           
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[uint32]
            Array of values of which unique will be calculated
        return_inverse : bool, default False
            Whether the mapping of the original array values to their location
            in the vector of uniques should be returned.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[uint32]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t] (if return_inverse)
            The labels from values to uniques
        result_mask: ndarray[bool], if mask is given as input
            The mask for the result values.
                     
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[uint32]
            Array of values of which unique will be calculated
        uniques : UInt32Vector
            Vector into which uniques will be written
        count_prior : Py_ssize_t, default 0
            Number of existing entries in uniques
        na_sentinel : Py_ssize_t, default -1
            Sentinel value used for all NA-values in inverse
        na_value : object, default None
            Value to identify as missing. If na_value is None, then
            any value "val" satisfying val != val is considered missing.
            If na_value is not None, then _additionally_, any value "val"
            satisfying val == na_value is considered missing.
        ignore_na : bool, default False
            Whether NA-values should be ignored for calculating the uniques. If
            True, the labels corresponding to missing values will be set to
            na_sentinel.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or
            condition "val != val".
        return_inverse : bool, default False
            Whether the mapping of the original array values to their location
            in the vector of uniques should be returned.
        use_result_mask: bool, default False
            Whether to create a result mask for the unique values. Not supported
            with return_inverse=True.

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[uint32]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t] (if return_inverse=True)
            The labels from values to uniques
        result_mask: ndarray[bool], if use_result_mask is true
            The mask for the result values.
                Extracts the position of na_value from the hashtable.

        Returns
        -------
        The position of the last na value.
                              Extracts the position of val from the hashtable.

        Parameters
        ----------
        val : Scalar
            The value that is looked up in the hashtable

        Returns
        -------
        The position of the requested integer.
           returns infos about the state of the hashtable                  return the size of my table in bytes                           
        Returns
        -------
        ndarray[intp_t]

        Examples
        --------
        Factorize values with nans replaced by na_sentinel

        >>> fac = Float32Factorizer(3)
        >>> fac.factorize(np.array([1,2,3], dtype="float32"), na_sentinel=20)
        array([0, 1, 2])
                          
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Missing values are not included in the "uniques" for this method.
        The labels for any missing values will be set to "na_sentinel"

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[float32]
            Array of values of which unique will be calculated
        na_sentinel : Py_ssize_t, default -1
            Sentinel value used for all NA-values in inverse
        na_value : object, default None
            Value to identify as missing. If na_value is None, then
            any value "val" satisfying val != val is considered missing.
            If na_value is not None, then _additionally_, any value "val"
            satisfying val == na_value is considered missing.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or
            condition "val != val".

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[float32]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t]
            The labels from values to uniques
         
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[float32]
            Array of values of which unique will be calculated
        return_inverse : bool, default False
            Whether the mapping of the original array values to their location
            in the vector of uniques should be returned.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[float32]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t] (if return_inverse)
            The labels from values to uniques
        result_mask: ndarray[bool], if mask is given as input
            The mask for the result values.
                   
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[float32]
            Array of values of which unique will be calculated
        uniques : Float32Vector
            Vector into which uniques will be written
        count_prior : Py_ssize_t, default 0
            Number of existing entries in uniques
        na_sentinel : Py_ssize_t, default -1
            Sentinel value used for all NA-values in inverse
        na_value : object, default None
            Value to identify as missing. If na_value is None, then
            any value "val" satisfying val != val is considered missing.
            If na_value is not None, then _additionally_, any value "val"
            satisfying val == na_value is considered missing.
        ignore_na : bool, default False
            Whether NA-values should be ignored for calculating the uniques. If
            True, the labels corresponding to missing values will be set to
            na_sentinel.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or
            condition "val != val".
        return_inverse : bool, default False
            Whether the mapping of the original array values to their location
            in the vector of uniques should be returned.
        use_result_mask: bool, default False
            Whether to create a result mask for the unique values. Not supported
            with return_inverse=True.

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[float32]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t] (if return_inverse=True)
            The labels from values to uniques
        result_mask: ndarray[bool], if use_result_mask is true
            The mask for the result values.
             Extracts the position of na_value from the hashtable.

        Returns
        -------
        The position of the last na value.
                              Extracts the position of val from the hashtable.

        Parameters
        ----------
        val : Scalar
            The value that is looked up in the hashtable

        Returns
        -------
        The position of the requested integer.
           returns infos about the state of the hashtable                  return the size of my table in bytes                           
        Returns
        -------
        ndarray[intp_t]

        Examples
        --------
        Factorize values with nans replaced by na_sentinel

        >>> fac = Complex64Factorizer(3)
        >>> fac.factorize(np.array([1,2,3], dtype="complex64"), na_sentinel=20)
        array([0, 1, 2])
                      
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Missing values are not included in the "uniques" for this method.
        The labels for any missing values will be set to "na_sentinel"

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[complex64]
            Array of values of which unique will be calculated
        na_sentinel : Py_ssize_t, default -1
            Sentinel value used for all NA-values in inverse
        na_value : object, default None
            Value to identify as missing. If na_value is None, then
            any value "val" satisfying val != val is considered missing.
            If na_value is not None, then _additionally_, any value "val"
            satisfying val == na_value is considered missing.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or
            condition "val != val".

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[complex64]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t]
            The labels from values to uniques
                                     
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[complex64]
            Array of values of which unique will be calculated
        return_inverse : bool, default False
            Whether the mapping of the original array values to their location
            in the vector of uniques should be returned.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[complex64]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t] (if return_inverse)
            The labels from values to uniques
        result_mask: ndarray[bool], if mask is given as input
            The mask for the result values.
               
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[complex64]
            Array of values of which unique will be calculated
        uniques : Complex64Vector
            Vector into which uniques will be written
        count_prior : Py_ssize_t, default 0
            Number of existing entries in uniques
        na_sentinel : Py_ssize_t, default -1
            Sentinel value used for all NA-values in inverse
        na_value : object, default None
            Value to identify as missing. If na_value is None, then
            any value "val" satisfying val != val is considered missing.
            If na_value is not None, then _additionally_, any value "val"
            satisfying val == na_value is considered missing.
        ignore_na : bool, default False
            Whether NA-values should be ignored for calculating the uniques. If
            True, the labels corresponding to missing values will be set to
            na_sentinel.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or
            condition "val != val".
        return_inverse : bool, default False
            Whether the mapping of the original array values to their location
            in the vector of uniques should be returned.
        use_result_mask: bool, default False
            Whether to create a result mask for the unique values. Not supported
            with return_inverse=True.

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[complex64]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t] (if return_inverse=True)
            The labels from values to uniques
        result_mask: ndarray[bool], if use_result_mask is true
            The mask for the result values.
                                       Extracts the position of na_value from the hashtable.

        Returns
        -------
        The position of the last na value.
                              Extracts the position of val from the hashtable.

        Parameters
        ----------
        val : Scalar
            The value that is looked up in the hashtable

        Returns
        -------
        The position of the requested integer.
           returns infos about the state of the hashtable                  return the size of my table in bytes                           
        Returns
        -------
        ndarray[intp_t]

        Examples
        --------
        Factorize values with nans replaced by na_sentinel

        >>> fac = Int64Factorizer(3)
        >>> fac.factorize(np.array([1,2,3], dtype="int64"), na_sentinel=20)
        array([0, 1, 2])
                              
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Missing values are not included in the "uniques" for this method.
        The labels for any missing values will be set to "na_sentinel"

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[int64]
            Array of values of which unique will be calculated
        na_sentinel : Py_ssize_t, default -1
            Sentinel value used for all NA-values in inverse
        na_value : object, default None
            Value to identify as missing. If na_value is None, then
            any value "val" satisfying val != val is considered missing.
            If na_value is not None, then _additionally_, any value "val"
            satisfying val == na_value is considered missing.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or
            condition "val != val".

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[int64]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t]
            The labels from values to uniques
             
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[int64]
            Array of values of which unique will be calculated
        return_inverse : bool, default False
            Whether the mapping of the original array values to their location
            in the vector of uniques should be returned.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[int64]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t] (if return_inverse)
            The labels from values to uniques
        result_mask: ndarray[bool], if mask is given as input
            The mask for the result values.
                       
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[int64]
            Array of values of which unique will be calculated
        uniques : Int64Vector
            Vector into which uniques will be written
        count_prior : Py_ssize_t, default 0
            Number of existing entries in uniques
        na_sentinel : Py_ssize_t, default -1
            Sentinel value used for all NA-values in inverse
        na_value : object, default None
            Value to identify as missing. If na_value is None, then
            any value "val" satisfying val != val is considered missing.
            If na_value is not None, then _additionally_, any value "val"
            satisfying val == na_value is considered missing.
        ignore_na : bool, default False
            Whether NA-values should be ignored for calculating the uniques. If
            True, the labels corresponding to missing values will be set to
            na_sentinel.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or
            condition "val != val".
        return_inverse : bool, default False
            Whether the mapping of the original array values to their location
            in the vector of uniques should be returned.
        use_result_mask: bool, default False
            Whether to create a result mask for the unique values. Not supported
            with return_inverse=True.

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[int64]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t] (if return_inverse=True)
            The labels from values to uniques
        result_mask: ndarray[bool], if use_result_mask is true
            The mask for the result values.
                   Extracts the position of na_value from the hashtable.

        Returns
        -------
        The position of the last na value.
                              Extracts the position of val from the hashtable.

        Parameters
        ----------
        val : Scalar
            The value that is looked up in the hashtable

        Returns
        -------
        The position of the requested integer.
           returns infos about the state of the hashtable                  return the size of my table in bytes                           
        Returns
        -------
        ndarray[intp_t]

        Examples
        --------
        Factorize values with nans replaced by na_sentinel

        >>> fac = UInt64Factorizer(3)
        >>> fac.factorize(np.array([1,2,3], dtype="uint64"), na_sentinel=20)
        array([0, 1, 2])
                            
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Missing values are not included in the "uniques" for this method.
        The labels for any missing values will be set to "na_sentinel"

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[uint64]
            Array of values of which unique will be calculated
        na_sentinel : Py_ssize_t, default -1
            Sentinel value used for all NA-values in inverse
        na_value : object, default None
            Value to identify as missing. If na_value is None, then
            any value "val" satisfying val != val is considered missing.
            If na_value is not None, then _additionally_, any value "val"
            satisfying val == na_value is considered missing.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or
            condition "val != val".

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[uint64]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t]
            The labels from values to uniques
           
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[uint64]
            Array of values of which unique will be calculated
        return_inverse : bool, default False
            Whether the mapping of the original array values to their location
            in the vector of uniques should be returned.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[uint64]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t] (if return_inverse)
            The labels from values to uniques
        result_mask: ndarray[bool], if mask is given as input
            The mask for the result values.
                     
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[uint64]
            Array of values of which unique will be calculated
        uniques : UInt64Vector
            Vector into which uniques will be written
        count_prior : Py_ssize_t, default 0
            Number of existing entries in uniques
        na_sentinel : Py_ssize_t, default -1
            Sentinel value used for all NA-values in inverse
        na_value : object, default None
            Value to identify as missing. If na_value is None, then
            any value "val" satisfying val != val is considered missing.
            If na_value is not None, then _additionally_, any value "val"
            satisfying val == na_value is considered missing.
        ignore_na : bool, default False
            Whether NA-values should be ignored for calculating the uniques. If
            True, the labels corresponding to missing values will be set to
            na_sentinel.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or
            condition "val != val".
        return_inverse : bool, default False
            Whether the mapping of the original array values to their location
            in the vector of uniques should be returned.
        use_result_mask: bool, default False
            Whether to create a result mask for the unique values. Not supported
            with return_inverse=True.

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[uint64]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t] (if return_inverse=True)
            The labels from values to uniques
        result_mask: ndarray[bool], if use_result_mask is true
            The mask for the result values.
                Extracts the position of na_value from the hashtable.

        Returns
        -------
        The position of the last na value.
                              Extracts the position of val from the hashtable.

        Parameters
        ----------
        val : Scalar
            The value that is looked up in the hashtable

        Returns
        -------
        The position of the requested integer.
           returns infos about the state of the hashtable                  return the size of my table in bytes                           
        Returns
        -------
        ndarray[intp_t]

        Examples
        --------
        Factorize values with nans replaced by na_sentinel

        >>> fac = Float64Factorizer(3)
        >>> fac.factorize(np.array([1,2,3], dtype="float64"), na_sentinel=20)
        array([0, 1, 2])
                          
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Missing values are not included in the "uniques" for this method.
        The labels for any missing values will be set to "na_sentinel"

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[float64]
            Array of values of which unique will be calculated
        na_sentinel : Py_ssize_t, default -1
            Sentinel value used for all NA-values in inverse
        na_value : object, default None
            Value to identify as missing. If na_value is None, then
            any value "val" satisfying val != val is considered missing.
            If na_value is not None, then _additionally_, any value "val"
            satisfying val == na_value is considered missing.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or
            condition "val != val".

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[float64]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t]
            The labels from values to uniques
         
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[float64]
            Array of values of which unique will be calculated
        return_inverse : bool, default False
            Whether the mapping of the original array values to their location
            in the vector of uniques should be returned.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[float64]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t] (if return_inverse)
            The labels from values to uniques
        result_mask: ndarray[bool], if mask is given as input
            The mask for the result values.
                   
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[float64]
            Array of values of which unique will be calculated
        uniques : Float64Vector
            Vector into which uniques will be written
        count_prior : Py_ssize_t, default 0
            Number of existing entries in uniques
        na_sentinel : Py_ssize_t, default -1
            Sentinel value used for all NA-values in inverse
        na_value : object, default None
            Value to identify as missing. If na_value is None, then
            any value "val" satisfying val != val is considered missing.
            If na_value is not None, then _additionally_, any value "val"
            satisfying val == na_value is considered missing.
        ignore_na : bool, default False
            Whether NA-values should be ignored for calculating the uniques. If
            True, the labels corresponding to missing values will be set to
            na_sentinel.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or
            condition "val != val".
        return_inverse : bool, default False
            Whether the mapping of the original array values to their location
            in the vector of uniques should be returned.
        use_result_mask: bool, default False
            Whether to create a result mask for the unique values. Not supported
            with return_inverse=True.

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[float64]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t] (if return_inverse=True)
            The labels from values to uniques
        result_mask: ndarray[bool], if use_result_mask is true
            The mask for the result values.
             Extracts the position of na_value from the hashtable.

        Returns
        -------
        The position of the last na value.
                              Extracts the position of val from the hashtable.

        Parameters
        ----------
        val : Scalar
            The value that is looked up in the hashtable

        Returns
        -------
        The position of the requested integer.
           returns infos about the state of the hashtable                  return the size of my table in bytes                           
        Returns
        -------
        ndarray[intp_t]

        Examples
        --------
        Factorize values with nans replaced by na_sentinel

        >>> fac = Complex128Factorizer(3)
        >>> fac.factorize(np.array([1,2,3], dtype="complex128"), na_sentinel=20)
        array([0, 1, 2])
                    
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Missing values are not included in the "uniques" for this method.
        The labels for any missing values will be set to "na_sentinel"

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[complex128]
            Array of values of which unique will be calculated
        na_sentinel : Py_ssize_t, default -1
            Sentinel value used for all NA-values in inverse
        na_value : object, default None
            Value to identify as missing. If na_value is None, then
            any value "val" satisfying val != val is considered missing.
            If na_value is not None, then _additionally_, any value "val"
            satisfying val == na_value is considered missing.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or
            condition "val != val".

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[complex128]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t]
            The labels from values to uniques
                                   
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[complex128]
            Array of values of which unique will be calculated
        return_inverse : bool, default False
            Whether the mapping of the original array values to their location
            in the vector of uniques should be returned.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[complex128]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t] (if return_inverse)
            The labels from values to uniques
        result_mask: ndarray[bool], if mask is given as input
            The mask for the result values.
             
        Calculate unique values and labels (no sorting!)

        Parameters
        ----------
        values : ndarray[complex128]
            Array of values of which unique will be calculated
        uniques : Complex128Vector
            Vector into which uniques will be written
        count_prior : Py_ssize_t, default 0
            Number of existing entries in uniques
        na_sentinel : Py_ssize_t, default -1
            Sentinel value used for all NA-values in inverse
        na_value : object, default None
            Value to identify as missing. If na_value is None, then
            any value "val" satisfying val != val is considered missing.
            If na_value is not None, then _additionally_, any value "val"
            satisfying val == na_value is considered missing.
        ignore_na : bool, default False
            Whether NA-values should be ignored for calculating the uniques. If
            True, the labels corresponding to missing values will be set to
            na_sentinel.
        mask : ndarray[bool], optional
            If not None, the mask is used as indicator for missing values
            (True = missing, False = valid) instead of `na_value` or
            condition "val != val".
        return_inverse : bool, default False
            Whether the mapping of the original array values to their location
            in the vector of uniques should be returned.
        use_result_mask: bool, default False
            Whether to create a result mask for the unique values. Not supported
            with return_inverse=True.

        Returns
        -------
        uniques : ndarray[complex128]
            Unique values of input, not sorted
        labels : ndarray[intp_t] (if return_inverse=True)
            The labels from values to uniques
        result_mask: ndarray[bool], if use_result_mask is true
            The mask for the result values.
                                    Extracts the position of na_value from the hashtable.

        Returns
        -------
        The position of the last na value.
                              Extracts the position of val from the hashtable.

        Parameters
        ----------
        val : Scalar
            The value that is looked up in the hashtable

        Returns
        -------
        The position of the requested integer.
           returns infos about the state of the hashtable                  return the size of my table in bytes      @   p=
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