### OAuth 1

Havia um OAuth 1, que é bem diferente do OAuth2, e mais complexo, isso incluía diretamente as especificações de como criptografar a comunicação.

Não é muito popular ou usado nos dias atuais.

OAuth2 não especifica como criptografar a comunicação, ele espera que você tenha sua aplicação em um servidor HTTPS.

!!! tip "Dica"

* Remove gender bias in docs for handling errors. PR [#780](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/780). Original idea in PR [#761](https://github.com/tiangolo/fastapi/pull/761) by [@classywhetten](https://github.com/classywhetten).

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## Opiniões

"*[...] Estou usando **FastAPI** muito esses dias. [...] Estou na verdade planejando utilizar ele em todos os times de **serviços _Machine Learning_ na Microsoft**. Alguns deles estão sendo integrados no _core_ do produto **Windows** e alguns produtos **Office**.*"

              when {
                k <= bias -> TMIN
                k >= bias + TMAX -> TMAX
                else -> k - bias
              }
            if (q < t) break
            result.writeByte((t + ((q - t) % (BASE - t))).punycodeDigit)
            q = (q - t) / (BASE - t)
          }

          result.writeByte(q.punycodeDigit)
          bias = adapt(delta, h + 1, h == b)
          delta = 0

pkg syscall (windows-386), type Timeval struct, Usec int32
pkg syscall (windows-386), type Timezoneinformation struct
pkg syscall (windows-386), type Timezoneinformation struct, Bias int32
pkg syscall (windows-386), type Timezoneinformation struct, DaylightBias int32
pkg syscall (windows-386), type Timezoneinformation struct, DaylightDate Systemtime

    *   XLA reduction emitter is deterministic when the environment variable
        `TF_DETERMINISTIC_OPS` is set to "true" or "1". This extends
        deterministic `tf.nn.bias_add` back-prop functionality (and therefore
        also deterministic back-prop of bias-addition in Keras layers) to
        include when XLA JIT compilation is enabled.
    *   Fix problem, when running on a CUDA GPU and when either environment