* **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.

    assertEquals(Country.CANADA, bimap2.get(Currency.DOLLAR));
    assertEquals(bimap1, bimap2);
    bimap2.inverse().put(Country.SWITZERLAND, Currency.FRANC);
    assertEquals(Country.SWITZERLAND, bimap2.get(Currency.FRANC));
    assertNull(bimap1.get(Currency.FRANC));
    assertFalse(bimap2.equals(bimap1));

    /* Test that it can be empty. */

memória, por exemplo, um modelo de aprendizado de máquina em uma variável, ou o conteúdo de um arquivo grande em uma variável, tudo isso **consome um pouco da memória (RAM)** do servidor.

E vários processos normalmente **não compartilham nenhuma memória**. Isso significa que cada processo em execução tem suas próprias coisas, variáveis ​​e memória. E se você estiver consumindo uma grande quantidade de memória em seu código, **cada processo** consumirá uma quantidade equivalente de memória....

</p>

<p align="center">
<a href="https://github.com/fastapi/fastapi/actions?query=workflow%3ATest+event%3Apush+branch%3Amaster" target="_blank">
    <img src="https://github.com/fastapi/fastapi/actions/workflows/test.yml/badge.svg?event=push&branch=master" alt="Test">
</a>
<a href="https://coverage-badge.samuelcolvin.workers.dev/redirect/fastapi/fastapi" target="_blank">

	dataScannerCompactLeastObject    = 500                              // Compact when there is less than this many objects in a branch.
	dataScannerCompactAtChildren     = 10000                            // Compact when there are this many children in a branch.
	dataScannerCompactAtFolders      = dataScannerCompactAtChildren / 4 // Compact when this many subfolders in a single folder.

</p>
<p align="center">
<a href="https://github.com/fastapi/fastapi/actions?query=workflow%3ATest+event%3Apush+branch%3Amaster" target="_blank">
    <img src="https://github.com/fastapi/fastapi/actions/workflows/test.yml/badge.svg?event=push&branch=master" alt="Test">
</a>
<a href="https://coverage-badge.samuelcolvin.workers.dev/redirect/fastapi/fastapi" target="_blank">

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.

	BEQ	R1, R2, label2	// BEQ R1, R2, 20	// 1022fffd

//
// other integer conditional branch
//
//	LBRA rreg ',' rel
//	{
//		outcode(int($1), &$2, 0, &$4);
//	}
label3:
	BLTZ	R1, 1(PC)	// BLTZ R1, 1(PC)	// 04200001
	BLTZ	R1, label3	// BLTZ R1, 22		// 0420fffd

//
// floating point conditional branch
//
//	LBRA rel
label4:
	BFPT	1(PC)	// BFPT 1(PC)			// 4501000100000000

                        // Verify we can acquire the tree
                        tree.acquire();
                        successCount.incrementAndGet();

                        // Small delay to increase chance of race conditions
                        Thread.yield();
                    }
                } catch (Exception e) {
                    exceptions.add(e);
                } finally {

            a.setSubject(new Subject());
            return a;
        }
        case WITH_CONFIG: {
            // Use the constructor that sets a StaticJAASConfiguration to exercise that branch
            return new JAASAuthenticator(new HashMap<String, String>(), "DOM", "user", "pass");
        }
        case DEFAULT_NO_PS:
        default:
            return new JAASAuthenticator();
        }
    }