}
            );

            this.resize();
            suggestor = this;
            $(window).resize(function() {
              suggestor.resize();
            });

            $("body").append($boxElement);
          },

          suggest: function() {
            suggestingSts = true;

            this.resize();

            var suggestor = this;

                //ポジション設定
                this.resize();
                var suggestor = this;
                $(window).resize(function() {
                    suggestor.resize();
                });

                $("body").append($boxElement);
            },

            suggest: function() {
                suggestingSts = true;

                //ポジション設定
                this.resize();

                var suggestor = this;

`FastAPI` jest w rzeczywistości podklasą `Starlette`, więc jeśli już znasz lub używasz Starlette, większość funkcji będzie działać w ten sam sposób.

Dzięki **FastAPI** otrzymujesz wszystkie funkcje **Starlette** (ponieważ FastAPI to po prostu Starlette na sterydach):

 * good job of distributing the elements to the buckets to a distribution not far from uniform), and
 * amortized since some operations can trigger a hash table resize.
 *
 * <p>Unlike {@code java.util.HashSet}, iteration is only proportional to the actual {@code size()},
 * which is optimal, and <i>not</i> the size of the internal hashtable, which could be much larger

      }
      // Bool
      if (const int b_size = default_value.list().b_size()) {
        absl::InlinedVector<unsigned char, 4> b_vector;
        b_vector.reserve(b_size);
        for (int i = 0; i < b_size; i++) {
          b_vector.push_back(default_value.list().b(i));
        }
        TFE_OpSetAttrBoolList(op, attr_name, b_vector.data(), b_size);
      }
      // Type

 * good job of distributing the elements to the buckets to a distribution not far from uniform), and
 * amortized since some operations can trigger a hash table resize.
 *
 * <p>Unlike {@code java.util.HashSet}, iteration is only proportional to the actual {@code size()},
 * which is optimal, and <i>not</i> the size of the internal hashtable, which could be much larger

  dlm_tensor->dl_tensor.dtype = tf_dlm_type;

  std::vector<int64_t>* shape_arr = &tf_dlm_tensor_ctx->shape;
  std::vector<int64_t>* stride_arr = &tf_dlm_tensor_ctx->strides;
  shape_arr->resize(ndim);
  stride_arr->resize(ndim, 1);
  for (int i = 0; i < ndim; i++) {
    (*shape_arr)[i] = tensor->dim_size(i);
  }
  for (int i = ndim - 2; i >= 0; --i) {
    (*stride_arr)[i] = (*shape_arr)[i + 1] * (*stride_arr)[i + 1];

  outputs_.clear();
  for (TF_Operation* o : outputs) {
    outputs_.emplace_back(TF_Output{o, 0});
  }
  output_values_.resize(outputs_.size());
}

void CSession::SetOutputs(const std::vector<TF_Output>& outputs) {
  ResetOutputValues();
  outputs_ = outputs;
  output_values_.resize(outputs_.size());
}

void CSession::SetTargets(std::initializer_list<TF_Operation*> targets) {
  targets_.clear();

ion(){var e=this,t=n.default("body");t.hasClass(L)||t.hasClass(D)?(n.default(k).not(this._config.target).hide(),n.default(this._config.target).css("display","block")):n.default(k).hide(),this._fixHeight(),this._fixScrollHeight(),n.default(window).resize((function(){e._fixHeight(),e._fixScrollHeight()})),n.default(window).scroll((function(){var t=n.default("body");(t.hasClass(L)||t.hasClass(D))&&e._fixScrollHeight()}))},t._isNavbarFixed=function(){var e=n.default("body");return e.hasClass("layout...

    * Sprawdzi czy posiada wymagany atrybut `price`, który musi być typu `float`.
    * Sprawdzi czy posiada opcjonalny atrybut `is_offer`, który (jeżeli obecny) powinien być typu `bool`.
    * To wszystko będzie również działać dla głęboko zagnieżdżonych obiektów JSON.
* Automatycznie konwertuje z i do JSON.
* Dokumentuje wszystko w OpenAPI, które może być używane przez:
    * Interaktywne systemy dokumentacji.