* Email.
    * UUID.
    * ...và nhiều cái khác.

Tất cả validation được xử lí bằng những thiết lập tốt và mạnh mẽ của **Pydantic**.

### Bảo mật và xác thực

Bảo mật và xác thực đã tích hợp mà không làm tổn hại tới cơ sở dữ liệu hoặc data models.

Tất cả cơ chế bảo mật định nghĩa trong OpenAPI, bao gồm:

* HTTP Basic.

  // TODO(b/174778737): Only hold needed outputs.
  vector<AbstractTensorHandle*> forward_outputs_;
};

Status BroadcastMul(AbstractContext* ctx, AbstractTensorHandle* vec,
                    AbstractTensorHandle* mat,
                    absl::Span<AbstractTensorHandle*> outputs) {
  if (!isa<ImmediateExecutionContext>(ctx)) {
    // TODO(b/168850692): Fix this.
    return errors::Unimplemented(

			t.Errorf("Match(%#q, %#q) = %v, %q want %v, %q", pattern, s, ok, errp(err), tt.match, errp(tt.err))
		}
	}
}

var globTests = []struct {
	pattern, result string
}{
	{"match.go", "match.go"},
	{"mat?h.go", "match.go"},
	{"*", "match.go"},
	{"../*/match.go", "../filepath/match.go"},
}

func TestGlob(t *testing.T) {
	for _, tt := range globTests {
		pattern := tt.pattern
		result := tt.result

* Một hệ thống **<abbr title="cũng được biết đến như components, resources, providers, services, injectables">Dependency Injection</abbr> vô cùng mạnh mẽ và dễ dàng sử dụng.
* Bảo mật và xác thực, hỗ trợ **OAuth2**(với **JWT tokens**) và **HTTP Basic**.
* Những kĩ thuật nâng cao hơn (nhưng tương đối dễ) để định nghĩa **JSON models lồng nhau** (cảm ơn Pydantic).

&bihci?mi&hsu&kot?stamok??m??wagakan??egihsustam?i&gum?h&coganas?soyim??kijaw?m&anim?uzia??ukihsihs??nan&a?iak??o&nati?turan????uf!.&a&batuf?m&a&to?y&enak?irok???ihs&im?ukuf??os?uko??r&aboihsatik?uganat??ta&katik?mawak?rih??w&a&g&akus?emas?uy??k&a&mat?rihs?sa??ihsi??nah??ohs???e&gnabuzia?iman?ta&d?tii???i&adnab?enet?hs&agih?iimagak??k&a&wi?zimuzi??ubay??minuk?r&ook?ustamay???nihsiat?o&g&etomo?ihsin?nan?omihs??no!duruf?rih??rihsawani?ta&may?simuzia???u&rahim?stamakawuzia?zia&ihsin?nay???????nug!....

&bihci?mi&hsu&kot?stamok??m??wagakan??egihsustam?i&gum?h&coganas?soyim??kijaw?m&anim?uzia??ukihsihs??nan&a?iak??o&nati?turan????uf!.&a&batuf?m&a&to?y&enak?irok???ihs&im?ukuf??os?uko??r&aboihsatik?uganat??ta&katik?mawak?rih??w&a&g&akus?emas?uy??k&a&mat?rihs?sa??ihsi??nah??ohs???e&gnabuzia?iman?ta&d?tii???i&adnab?enet?hs&agih?iimagak??k&a&wi?zimuzi??ubay??minuk?r&ook?ustamay???nihsiat?o&g&etomo?ihsin?nan?omihs??no!duruf?rih??rihsawani?ta&may?simuzia???u&rahim?stamakawuzia?zia&ihsin?nay???????nug!....

             << output_shape[i];
  }

  // Check output shape for non-batch dimension, following documentation below.
  // https://www.tensorflow.org/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/batch-mat-mul
  int64_t x_row_dim = x_shape[x_shape.size() - 2];
  int64_t x_col_dim = x_shape[x_shape.size() - 1];
  int64_t y_row_dim = y_shape[y_shape.size() - 2];
  int64_t y_col_dim = y_shape[y_shape.size() - 1];

             << output_shape[i];
  }

  // Check output shape for non-batch dimension, following documentation below.
  // https://www.tensorflow.org/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/batch-mat-mul
  int64_t x_row_dim = x_shape[x_shape.size() - 2];
  int64_t x_col_dim = x_shape[x_shape.size() - 1];
  int64_t y_row_dim = y_shape[y_shape.size() - 2];
  int64_t y_col_dim = y_shape[y_shape.size() - 1];

    ambiguity on broadcast rules.
*   Upgraded libxsmm to 1.7.1 and applied other changes for performance and
    memory usage.
*   Fixed bfloat16 integration of LIBXSMM sparse mat-mul.
*   Improved performance and reduce memory usage by allowing ops to forward
    input buffers to output buffers and perform computations in-place.
*   Improved the performance of CPU assignment for strings.

github.com/stretchr/testify
https://github.com/stretchr/testify
----------------------------------------------------------------
MIT License

Copyright (c) 2012-2020 Mat Ryer, Tyler Bunnell and contributors.

Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal