return success();
}

// Pattern matches the following reduction function for ArgMax/ArgMin:
// %0 = compare{GT}(%lhs_value, %rhs_value)
// %1 = compare{NE}(%lhs_value, %lhs_value)
// %2 = or(%0, %1)
// %3 = select(%2, %lhs_value, %rhs_value)
// %4 = compare{EQ}(%lhs_value, %rhs_value)
// %5 = compare{LT}(%lhs_index, %rhs_index)
// %6 = and(%4, %5)
// %7 = or(%2, %6)
// %8 = select(%7, %lhs_index, %rhs_index)

    async def needy_dependency(fresh_value: Annotated[str, Depends(get_value, use_cache=False)]):
        return {"fresh_value": fresh_value}
    ```

=== "Python 3.8+ nicht annotiert"

    !!! tip "Tipp"
        Bevorzugen Sie die `Annotated`-Version, falls möglich.

    ```Python hl_lines="1"
    async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):

    ```Python hl_lines="1"
    async def needy_dependency(fresh_value: Annotated[str, Depends(get_value, use_cache=False)]):
        return {"fresh_value": fresh_value}
    ```

=== "Python 3.8+ non-Annotated"

    !!! tip
        Prefer to use the `Annotated` version if possible.

    ```Python hl_lines="1"
    async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):

🏧 😐 🌐❔ 👆 💭 👆 💪 🔗 🤙 🔠 🔁 (🎲 💗 🕰) 🎏 📨 ↩️ ⚙️ "💾" 💲, 👆 💪 ⚒ 🔢 `use_cache=False` 🕐❔ ⚙️ `Depends`:

```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
    return {"fresh_value": fresh_value}
```

## 🌃

↖️ ⚪️➡️ 🌐 🎀 🔤 ⚙️ 📥, **🔗 💉** ⚙️ 🙅.

🔢 👈 👀 🎏 *➡ 🛠️ 🔢*.

✋️, ⚫️ 📶 🏋️, & ✔ 👆 📣 🎲 🙇 🐦 🔗 "📊" (🌲).

!!! tip

        dot_dimension_nums.getRhsContractingDimensions();
    const auto lhs_contracting_dims =
        dot_dimension_nums.getLhsContractingDimensions();

    const Value rhs_value = op.getRhs();
    const Value lhs_value = op.getLhs();

    Operation* rhs_op = rhs_value.getDefiningOp();
    auto filter_constant_op = dyn_cast_or_null<stablehlo::ConstantOp>(rhs_op);

    // Set to `nullptr` because this attribute only matters when the input is

高度なシナリオでは、「キャッシュされた」値を使うのではなく、同じリクエストの各ステップ（おそらく複数回）で依存関係を呼び出す必要があることがわかっている場合、`Depens`を使用する際に、`use_cache=False`というパラメータを設定することができます。

```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
    return {"fresh_value": fresh_value}
```

## まとめ

ここで使われている派手な言葉は別にして、**依存性注入** システムは非常にシンプルです。

*path operation関数*と同じように見えるただの関数です。

しかし、それでも非常に強力で、任意の深くネストされた依存関係「グラフ」（ツリー）を宣言することができます。

def tfvariable_readonly(_):
  x = variables.Variable(1000.0, name='x')
  unused_y = variables.Variable(1000.0, name='y')
  old_x = x.value()
  with ops.control_dependencies([old_x]):
    new_value = math_ops.add(old_x, 42.0)
  array_ops.identity(new_value, name='result')


# TODO(b/147908587): Change x and the two constants back to have a scalar shape
#                    when the bug is fixed.
def tfvariable(_):

	}
}

func TestListValueContainsNestedList(t *testing.T) {
	lvA := NewListValue()
	lvA.Append(testValue(t, 1, int64(1)))
	lvA.Append(testValue(t, 2, int64(2)))

	lvB := NewListValue()
	lvB.Append(testValue(t, 3, int64(3)))

	elemA, elemB := testValue(t, 4, lvA), testValue(t, 5, lvB)
	lv := NewListValue()
	lv.Append(elemA)
	lv.Append(elemB)

	contained := lv.Contains(elemA.ExprValue())

  EXPECT_TRUE(statistics.has_value());
  EXPECT_EQ(statistics.value().min_max_statistics().global_min(), -5.0f);
  EXPECT_EQ(statistics.value().min_max_statistics().global_max(), 10.0f);

  collector.ClearData();
  statistics = collector.GetStatistics();
  EXPECT_FALSE(statistics.has_value());

  collector.Collect(
      /*min=*/1.0f, /*max=*/10.f, /*histogram=*/{});

DenseElementsAttr GetScalarOfType(Type ty, T raw_value) {
  RankedTensorType scalar_ty = RankedTensorType::get({}, ty);
  if (auto float_ty = mlir::dyn_cast<FloatType>(ty)) {
    FloatAttr attr = FloatAttr::get(float_ty, raw_value);
    return DenseElementsAttr::get(scalar_ty, attr);
  } else if (auto int_ty = mlir::dyn_cast<IntegerType>(ty)) {
    IntegerAttr attr = IntegerAttr::get(int_ty, raw_value);
    return DenseElementsAttr::get(scalar_ty, attr);