labels.facet_filetype_mp4a=MP4A-Audio
labels.facet_filetype_oga=OGA-Audio
labels.facet_filetype_wepb=WEBP-Bild
labels.facet_filetype_bmp=BMP-Bild
labels.facet_filetype_ico=ICO-Bild
labels.facet_filetype_png=PNG-Bild
labels.facet_filetype_svg=SVG-Bild
labels.facet_filetype_tiff=TIFF-Bild
labels.facet_filetype_jpg=JPEG-Bild
labels.facet_filetype_archive=Archiv
labels.facet_filetype_bat=Batch-Datei
labels.facet_filetype_c=C

{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial002_py310.py hl[17:22,26] *}

/// note | Hinweis

Beachten Sie, dass Sie das Bild direkt mit einer `FileResponse` zurückgeben müssen.

///

/// info | Info

        {
            "url": "http://example.com/dave.jpg",
            "name": "The Baz"
        }
    ]
}
```

/// info | Info

Beachten Sie, dass der `images`-Schlüssel jetzt eine Liste von Bild-Objekten hat.

///

## Tief verschachtelte Modelle { #deeply-nested-models }

Sie können beliebig tief verschachtelte Modelle definieren:

* <a href="https://fastapi.tiangolo.com/js/logic.js" class="external-link" target="_blank">Link zu einem Skript</a>
* <a href="https://fastapi.tiangolo.com/img/foo.jpg" class="external-link" target="_blank">Link zu einem Bild</a>

Der Linktext sollte übersetzt werden, die Linkadresse sollte auf die Übersetzung zeigen:

* <a href="https://fastapi.tiangolo.com/de/" class="external-link" target="_blank">FastAPI-Link</a>

////

---

Typische Beispiele für CPU-lastige Vorgänge sind Dinge, die komplexe mathematische Berechnungen erfordern.

Zum Beispiel:

* **Audio-** oder **Bildbearbeitung**.
* **Computer Vision**: Ein Bild besteht aus Millionen von Pixeln, jedes Pixel hat 3 Werte / Farben, die Verarbeitung erfordert normalerweise, Berechnungen mit diesen Pixeln durchzuführen, alles zur gleichen Zeit.

/bazel-*
/bazel_pip
/tools/python_bin_path.sh
/tensorflow/tools/git/gen
/pip_test
/_python_build
*.pyc
__pycache__
*.swp
.vscode/
cmake_build/
tensorflow/contrib/cmake/_build/
.idea/**
/build/
[Bb]uild/
/build_output/
/tensorflow/core/util/version_info.cc
/tensorflow/python/framework/fast_tensor_util.cpp
/tensorflow/lite/gen/**
/tensorflow/lite/tools/make/downloads/**
/tensorflow/lite/tools/make/gen/**

Best practice is to set conventions in a plugin (2). This keeps the underlying object "dumb", so it can be reused in multiple contexts and doesn't contain any special information about how conventions are calculated or what they could be.  In the wild, we've seen some objects set conventions in the object's constructor (3), but this can lead to unexpected assumptions or coupling between plugins.

// of a rebalance, was expanded can cause z.rebalMeta to be outdated
// due to a missing new pool. This function tries to handle this
// scenario, albeit rare it seems to have occurred in the wild.
//
// since we do not explicitly disallow it, but it is okay for them
// expand and then we continue to rebalance.
func (z *erasureServerPools) updateRebalanceStats(ctx context.Context) error {
	var ok bool

    <_comment>PRONOM fmt-473</_comment>
    <_comment>First byte and 53rd byte are the same -- the length of the name.</_comment>
    <_comment>Based on TIKA-2469, we've added a heuristic/wild guess that the first 10 chars</_comment>
    <_comment>after the length byte should be \x00 or a non-control character.</_comment>
    <magic priority="80">

    * => IPv6 BackendPool name == <clusterName>-IPv6
    * This result into:
    * - clusters moving from IPv4 to duakstack will require no changes
    * - clusters moving from IPv6 (while not seen in the wild, we can not rule out their existence) to dualstack will require deleting backend pools (the reconciler will take care of creating correct backendpools)