requirements_lock = "//:requirements_lock_{}.txt".format(python_version.replace(".", "_")),
    whl_modifications = {
        "@pypi_mods//:numpy.json": "numpy",  # @pypi_mods is defined in XLA's MODULE.bazel
    },
) for python_version in [
    "3.10",
    "3.11",
    "3.12",
    "3.13",
]]

use_repo(pip, "pypi_mods", pypi = "tf_pypi")

    once you get into the running container so `bazel` can find the `tensorflow`
    workspace).

    you can do this by using the following command. As an example-

    ```bash
    docker run -it --rm -v $PWD:/tmp -w /tmp tensorflow/build:2.15-python3.10
    ```

    Once you have the packages installed, you can run a specific unit test in
    bazel by doing as follows:

    ```bash

      k -= 1

    # A low-effort attempt to find the bazel command that triggered the
    # invocation.
    bazel_comm_min_line_i = (previous_end_line if previous_end_line is not None
                             else 0)
    while k > bazel_comm_min_line_i:
      backtrack_line = log_lines[k]
      # Don't attempt to parse multi-line commands broken up by backslashes
      if 'bazel ' in backtrack_line and not backtrack_line.endswith('\\'):

def retrieve_bazel_version():
  """Retrieve installed bazel version (or bazelisk).

  Returns:
    The bazel version detected.
  """
  bazel_executable = shutil.which('bazel')
  if bazel_executable is None:
    bazel_executable = shutil.which('bazelisk')
    if bazel_executable is None:
      print('Cannot find bazel. Please install bazel/bazelisk.')
      sys.exit(1)

  stderr = open(os.devnull, 'wb')

# limitations under the License.
# ==============================================================================
setup_file() {
    bazel version  # Start the bazel server
}

# Do a bazel query specifically for the licenses checker. It searches for
# targets matching the provided query, which start with // or @ but not
# //tensorflow (so it looks for //third_party, //external, etc.), and then

# ENV BAZEL_VC_FULL_VERSION 14.39.33519

# Install Bazelisk.
RUN md C:\tools\bazel
RUN (New-Object Net.WebClient).DownloadFile( \
         'https://github.com/bazelbuild/bazelisk/releases/download/v1.22.1/bazelisk-windows-amd64.exe', \
         'C:\tools\bazel\bazel.exe'); \
    $env:PATH = [Environment]::GetEnvironmentVariable('PATH', 'Machine') + ';C:\tools\bazel'; \
    [Environment]::SetEnvironmentVariable('PATH', $env:PATH, 'Machine');

* İyi çeviri yerindeyken yeniden çeviri yapın. İdeal sonuç, LLM'nin artık çeviride hiçbir değişiklik yapmamasıdır. Bu da genel prompt'un ve dile özel prompt'un olabilecek en iyi hâle geldiği anlamına gelir (bazen rastgele gibi görünen birkaç değişiklik yapabilir; çünkü [LLM'ler deterministik algoritmalar değildir](https://doublespeak.chat/#/handbook#deterministic-output)).

Testler:

## Code snippets { #code-snippets }

# `yield` ile Dependency'ler { #dependencies-with-yield }

FastAPI, işini bitirdikten sonra <dfn title='bazen "exit code", "cleanup code", "teardown code", "closing code", "context manager exit code" vb. olarak da adlandırılır'>ek adımlar</dfn> çalıştıran dependency'leri destekler.

Bunu yapmak için `return` yerine `yield` kullanın ve ek adımları (kodu) `yield` satırından sonra yazın.

/// tip | İpucu

GitHub'da ise şablon (template) doğru soruyu yazmanız için sizi yönlendirir; böylece daha kolay iyi bir cevap alabilir, hatta bazen sormadan önce problemi kendiniz çözebilirsiniz. Ayrıca GitHub'da (zaman alsa bile) her şeye mutlaka cevap verdiğimden emin olabilirim. Chat sistemlerinde bunu kişisel olarak yapamam. 😅

                    return new SampleElements<>(
                        mapEntry("a", (Collection<String>) ImmutableSortedSet.of("alex")),
                        mapEntry("b", (Collection<String>) ImmutableSortedSet.of("bob", "bagel")),
                        mapEntry("c", (Collection<String>) ImmutableSortedSet.of("carl", "carol")),
                        mapEntry("d", (Collection<String>) ImmutableSortedSet.of("david", "dead")),