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#include "tensorflow/c/experimental/gradients/grad_test_helper.h"

#include "tensorflow/c/eager/gradient_checker.h"
#include "tensorflow/c/experimental/gradients/tape/tape_context.h"
#include "tensorflow/core/platform/test.h"

namespace tensorflow {
namespace gradients {

Jinzhu <******@****.***> 1710820228 +0800

  private volatile int remaining;

  private static final AtomicHelper ATOMIC_HELPER;

  private static final LazyLogger log = new LazyLogger(AggregateFutureState.class);

  static {
    AtomicHelper helper;
    Throwable thrownReflectionFailure = null;
    try {
      helper =
          new SafeAtomicHelper(
              newUpdater(AggregateFutureState.class, Set.class, "seenExceptions"),

Chef <******@****.***> 1709605377 +0700

BugKillerPro <******@****.***> 1702629083 +0800

opencmit2 <******@****.***> 1702424612 +0800

### Typannotationen und Tooling

Sehen wir uns zunächst an, wie Editor, mypy und andere Tools dies sehen würden.

`BaseUser` verfügt über die Basis-Felder. Dann erbt `UserIn` von `BaseUser` und fügt das Feld `Passwort` hinzu, sodass dass es nun alle Felder beider Modelle hat.

Wir annotieren den Funktionsrückgabetyp als `BaseUser`, geben aber tatsächlich eine `UserIn`-Instanz zurück.

Harshavardhana <******@****.***> 1705083537 -0800

// Handlers can use this to create a reusable response.
// The response may be reused, so caller should clear any fields.
func (h *SingleHandler[Req, Resp]) NewResponse() Resp {
	return h.newResp()
}

// NewRequest creates a new request.
// Handlers can use this to create a reusable request.
// The request may be reused, so caller should clear any fields.
func (h *SingleHandler[Req, Resp]) NewRequest() Req {
	return h.newReq()

Andi Bräu <******@****.***> 1711668050 +0100