* **Machine Learning**: 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 Machine Learning, 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.

Por outro lado, existem milhares de usuários no chat, então tem uma grande chance de você encontrar alguém para trocar uma idéia por lá em qualquer horário. 😄

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* **Veloce da programmare**: Velocizza il lavoro consentendo il rilascio di nuove funzionalità tra il 200% e il 300% più rapidamente. *
* **Meno bug**: Riduce di circa il 40% gli errori che commettono gli sviluppatori durante la scrittura del codice. *

* **Rápido para codar**: Aumenta a velocidade para desenvolver recursos entre 200% a 300%. *
* **Poucos bugs**: Reduz cerca de 40% de erros induzidos por humanos (desenvolvedores). *
* **Intuitivo**: Grande suporte a _IDEs_. <abbr title="também conhecido como _auto-complete_, _autocompletion_, _IntelliSense_">_Auto-Complete_</abbr> em todos os lugares. Menos tempo debugando.

Donc pour équilibrer tout ça, imaginez l'histoire suivante :

> Vous devez nettoyer une grande et sale maison.

*Oui, c'est toute l'histoire*.

---

Il n'y a plus d'attente 🕙 nulle part, juste beaucoup de travail à effectuer, dans différentes pièces de la maison.

Así que, para equilibrar eso, imagina la siguiente historia corta:

> Tienes que limpiar una casa grande y sucia.

*Sí, esa es toda la historia*.

---

No hay esperas 🕙 en ninguna parte, solo mucho trabajo por hacer, en múltiples lugares de la casa.

import com.diffplug.gradle.spotless.SpotlessExtension
import com.vanniktech.maven.publish.MavenPublishBaseExtension
import kotlinx.validation.ApiValidationExtension
import org.gradle.api.tasks.testing.logging.TestExceptionFormat
import org.jetbrains.dokka.gradle.DokkaTaskPartial
import org.jetbrains.kotlin.gradle.dsl.JvmTarget
import org.jetbrains.kotlin.gradle.dsl.kotlinExtension
import org.jetbrains.kotlin.gradle.targets.jvm.tasks.KotlinJvmTest

distributionBase=GRADLE_USER_HOME
distributionPath=wrapper/dists
distributionUrl=https\://services.gradle.org/distributions/gradle-9.0.0-all.zip
networkTimeout=10000
validateDistributionUrl=true
zipStoreBase=GRADLE_USER_HOME

import com.vanniktech.maven.publish.JavadocJar
import com.vanniktech.maven.publish.KotlinJvm
import org.graalvm.buildtools.gradle.dsl.GraalVMExtension
import ru.vyarus.gradle.plugin.animalsniffer.AnimalSnifferExtension

plugins {
  kotlin("jvm")
  id("org.jetbrains.dokka")
  id("com.vanniktech.maven.publish.base")
  id("com.gradleup.shadow")
}

val testJavaVersion = System.getProperty("test.java.version", "21").toInt()

       this because they are deleted in the @BeforeEach method of the
       OsgiTest test class.

       - To enable the benefit of incremental builds, we can ask Gradle
       to ignore these two files when considering whether the classpath
       has changed. That is the purpose of this normalization block.
   */
    ignore("okhttp3/osgi/workspace/cnf/repo/index.xml.gz")