#!/bin/bash

cd `dirname $0`
. ./_project.sh

FIRST_ARG=$1
SECOND_ARG=$2

sh $DBFLUTE_HOME/etc/cmd/_df-manage.sh $MY_PROPERTIES_PATH $FIRST_ARG $SECOND_ARG
taskReturnCode=$?

if [ $taskReturnCode -ne 0 ];then
  exit $taskReturnCode;

%~d0
cd %~p0
call _project.bat

:: tilde to remove double quotation
set FIRST_ARG=%~1
if "%FIRST_ARG%"=="" set FIRST_ARG=""
set SECOND_ARG=%2
if "%SECOND_ARG%"=="" set SECOND_ARG=""

call %DBFLUTE_HOME%\etc\cmd\_df-manage.cmd %MY_PROPERTIES_PATH% "%FIRST_ARG%" %SECOND_ARG%

if "%pause_at_end%"=="y" (
  pause

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LT",lastDay:"[Gister om] LT",lastWeek:"[Laas] dddd [om] LT",sameElse:"L"},relativeTime:{future:"oor %s",past:"%s gelede",s:"'n paar sekondes",ss:"%d sekondes",m:"'n minuut",mm:"%d minute",h:"'n uur",hh:"%d ure",d:"'n dag",dd:"%d dae",M:"'n maand",MM:"%d maande",y:"'n jaar",yy:"%d jaar"},dayOfMonthOrdinalParse:/\d{1,2}(ste|de)/,ordinal:function(e){return e+(1===e||8===e||20<=e?"ste":"de")},week:{dow:1,doy:4}});function es(e){return 0===e?0:1===e?1:2===e?2:3<=e%100&&e%100<=10?3:11<=e%100?4:5}function...

,EAAAA,QAAE,QACIoT,aAAaK,QAAb,WAAgC2B,MAEhChR,GACd1C,KAAKkC,SAASgS,wBAChBhO,EAAMtC,SAAS,mBAAmBA,SAASlB,IAAsB+B,MAAM,IAAIC,OAAM,WAC/EpG,EAAAA,QAAE0B,MAAMgE,YAAY,mBACpB1F,EAAAA,QAAE0B,MAAM4E,aAGVsB,EAAMtC,SAASlB,IAER1C,KAAKkC,SAASgS,wBACvBhO,EAAMtC,SAAS,mBAAmBI,YAAYtB,IAAsB+B,MAAM,IAAIC,OAAM,WAClFpG,EAAAA,QAAE0B,MAAMgE,YAAY,mBACpB1F,EAAAA,QAAE0B,MAAM4E,aAGVsB,EAAMlC,YAAYtB,QAMtBd,MAAA,WAAQ,IAAAC,EAAA7B,KACNA,KAAKsU,WACLtU,KAAKqU,eAEL/V,EAAAA,QAAEwI,QAAQC,QAAO,WACflF,EAAKwS,cAAa,SAItBzT,YAAA,WAAc,I...

* **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.

Como parte disso, eu precisava investigar, testar e usar muitas alternativas.

A história do **FastAPI** é, em grande parte, a história de seus predecessores.

Como dito na seção [Alternativas](alternatives.md){.internal-link target=_blank}:

<blockquote markdown="1">

**FastAPI** não existiria se não pelo trabalho anterior de outros.

O resultado de chamar a função é algo que pode ser codificado com o padrão do Python <a href="https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps" class="external-link" target="_blank">`json.dumps()`</a>.

A função não retorna um grande `str` contendo os dados no formato JSON (como uma string). Mas sim, retorna uma estrutura de dados padrão do Python (por exemplo, um `dict`) com valores e subvalores compatíveis com JSON.

/// note | Nota

## Container Images { #container-images }

Docker has been one of the main tools to create and manage **container images** and **containers**.

And there's a public <a href="https://hub.docker.com/" class="external-link" target="_blank">Docker Hub</a> with pre-made **official container images** for many tools, environments, databases, and applications.

eve selezionare almeno",badNumberOfSelectedOptionsEnd:" risposta/e",badAlphaNumeric:"Il valore proposto deve contenere caratteri alfanumerici (a-z e 1234...)",badAlphaNumericExtra:"",wrongFileSize:"Il file che si sta cercando di caricare è troppo grande (massimo %s)",wrongFileType:"Solo i file di tipo %s possono essere inviati",groupCheckedRangeStart:"Si prega di scegliere tra ",groupCheckedTooFewStart:"Si prega di selezionare un minimo di ",groupCheckedTooManyStart:"Si prega di selezionare un massimo...