$ mvn package
    $ mvn rpm:rpm   # Paquete .rpm
    $ mvn jdeb:jdeb # Paquete .deb

### Generar Código Fuente

    $ mvn dbflute:download # (comando ejecutado una sola vez)
    $ mvn dbflute:freegen
    $ mvn license:format

### Pruebas de Integración

Inicia el servidor Fess y ejecuta el siguiente comando:

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png)

### Riepilogo

Ricapitolando, è sufficiente dichiarare **una sola volta** i tipi dei parametri, del body, ecc. come parametri di funzioni.

Questo con le annotazioni per i tipi standard di Python.

Non c'è bisogno di imparare una nuova sintassi, metodi o classi specifici a una libreria, ecc.

* **Deep Learning**: este es un subcampo de Machine Learning, por lo tanto, aplica lo mismo. Es solo que no hay una sola hoja de cálculo de números para multiplicar, sino un gran conjunto de ellas, y en muchos casos, usa un procesador especial para construir y / o usar esos modelos.

### Concurrencia + Paralelismo: Web + Machine Learning