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HTMLElement}function o(e){return"undefined"!=typeof ShadowRoot&&(e instanceof t(e).ShadowRoot||e instanceof ShadowRoot)}var i=Math.max,a=Math.min,s=Math.round;function f(){var e=navigator.userAgentData;return null!=e&&e.brands&&Array.isArray(e.brands)?e.brands.map((function(e){return e.brand+"/"+e.version})).join(" "):navigator.userAgent}function c(){return!/^((?!chrome|android).)*safari/i.test(f())}function p(e,o,i){void 0===o&&(o=!1),void 0===i&&(i=!1);var a=e.getBoundingClientRect(),f=1,p=1;o&&r(e)...

  grants Recipient a non-exclusive, worldwide, royalty-free copyright
  license to reproduce, prepare Derivative Works of, publicly display,
  publicly perform, Distribute and sublicense the Contribution of such
  Contributor, if any, and such Derivative Works.

  b) Subject to the terms of this Agreement, each Contributor hereby
  grants Recipient a non-exclusive, worldwide, royalty-free patent

Outro grande recurso necessário pelas APIs é a <abbr title="ler e converter para dados Python">análise</abbr> de dados vindos de requisições.

Webargs é uma ferramente feita para fornecer o que está no topo de vários frameworks, inclusive Flask.

Ele utiliza Marshmallow por baixo para validação de dados. E ele foi criado pelos mesmos desenvolvedores.

                    if (dr == null) {
                        if (trans == null) {
                            trans = getDc(domain, auth);
                            if (trans == null) {
                                return null;
                            }
                        }
                        dr = getReferral(trans, domain, root, path, auth);
                        if (dr != null) {

* **Machine Learning**: Normalmente exige muita multiplicação de matrizes e vetores. Pense numa grande planilha com números e em multiplicar todos eles juntos e ao mesmo tempo.

* **Deep Learning**: Esse é um subcampo do Machine Learning, então, o mesmo se aplica. A diferença é que não há apenas uma grande planilha com números para multiplicar, mas um grande conjunto delas, e em muitos casos, você utiliza um processador especial para construir e/ou usar esses modelos.

## Outils précédents

### <a href="https://www.djangoproject.com/" class="external-link" target="_blank">Django</a>

C'est le framework Python le plus populaire et il bénéficie d'une grande confiance. Il est utilisé pour construire
des systèmes tel qu'Instagram.

Il est relativement fortement couplé aux bases de données relationnelles (comme MySQL ou PostgreSQL), de sorte qu'il

                @SuppressWarnings("resource")
                final SmbTransportInternal trans = dc != null ? dc.unwrap(SmbTransportInternal.class) : null;
                if (trans != null) {
                    // get domain referral
                    initial = trans.getDfsReferrals(tf.withAnonymousCredentials(), "", trans.getRemoteHostName(), authDomain, 0);
                }
                if (initial != null) {

      subsequently incorporated within the Work.

   2. Grant of Copyright License. Subject to the terms and conditions of
      this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual,
      worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable
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      publicly display, publicly perform, sublicense, and distribute the

      subsequently incorporated within the Work.

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