* **Aprendizado de Máquina**: 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 Aprendizado de Máquina, 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.

  }

  private static final Range<Comparable> ALL = new Range<>(Cut.belowAll(), Cut.aboveAll());

  /**
   * Returns a range that contains every value of type {@code C}.
   *
   * @since 14.0
   */
  @SuppressWarnings("unchecked")
  public static <C extends Comparable<?>> Range<C> all() {
    return (Range) ALL;
  }

  /**

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

    /* Test that it can be empty. */

### Peça para encerrar { #ask-to-close }

Se a pessoa responder, há uma grande chance de você ter resolvido o problema, parabéns, **você é um(a) herói(na)**! 🦸

* Agora, se isso resolveu o problema, você pode pedir para:

    * No GitHub Discussions: marcar o comentário como a **resposta**.

### Hamburguesas Concurrentes { #concurrent-burgers }

Vas con tu crush a conseguir comida rápida, te pones en fila mientras el cajero toma los pedidos de las personas frente a ti. 😍

<img src="/img/async/concurrent-burgers/concurrent-burgers-01.png" class="illustration">

Luego es tu turno, haces tu pedido de 2 hamburguesas muy sofisticadas para tu crush y para ti. 🍔🍔

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....

	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.

There will be a label for each language using the language code, like `lang-{lang code}`, for example, `lang-es` for Spanish, `lang-fr` for French, etc.

* Add the specific language label.
* Add the label `awaiting-review`.

        <abbr title="too long; didn't read – zu lang; hab's nicht gelesen"><strong>TL;DR:</strong></abbr>
        »»»

1.1) If the language to which you translate mostly uses the letters of the ASCII char set (for example Spanish, French, German, but not Russian, Chinese) and if the translation of the full phrase is identical to, or starts with the same letters as the original full phrase, then only give the translation of the full phrase.

Conversion scheme:

                        // 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 {