"//tensorflow/compiler/mlir/lite/stablehlo/transforms/legalize_hlo_conversions:custom_call",
        "//tensorflow/compiler/mlir/lite/stablehlo/transforms/legalize_hlo_conversions:dot_general",
        "//tensorflow/compiler/mlir/lite/stablehlo/transforms/legalize_hlo_conversions:reduce",
        "//tensorflow/compiler/mlir/lite/stablehlo/transforms/legalize_hlo_conversions:util",

#include "tensorflow/c/eager/c_api.h"
#include "tensorflow/c/eager/tfe_context_internal.h"
#include "tensorflow/c/tf_status.h"
#include "tensorflow/c/tf_status_helper.h"
#include "tensorflow/compiler/mlir/lite/flatbuffer_import.h"
#include "tensorflow/compiler/mlir/lite/ir/tfl_ops.h"
#include "tensorflow/compiler/mlir/quantization/stablehlo/passes/bridge/passes.h"
#include "tensorflow/compiler/mlir/tensorflow/dialect_registration.h"

Gunicorn würde sich bei Bedarf auch um die Verwaltung **beendeter Prozesse** und den **Neustart** von Prozessen kümmern, um die Anzahl der Worker aufrechtzuerhalten. Das hilft also teilweise beim **Neustarts**-Konzept aus der obigen Liste.

#include "tensorflow/compiler/mlir/lite/ir/tfl_ops.h"
#include "tensorflow/compiler/mlir/lite/quantization/ir/QuantOps.h"
#include "tensorflow/compiler/mlir/lite/transforms/passes.h"
#include "tensorflow/compiler/mlir/lite/utils/attribute_utils.h"
#include "tensorflow/compiler/mlir/lite/utils/constant_utils.h"
#include "tensorflow/compiler/mlir/lite/utils/validators.h"

#include "mlir/Transforms/GreedyPatternRewriteDriver.h"  // from @llvm-project
#include "stablehlo/dialect/StablehloOps.h"  // from @stablehlo  // IWYU pragma: keep
#include "tensorflow/compiler/mlir/lite/quantization/ir/QuantOps.h"
#include "tensorflow/compiler/mlir/quantization/common/attrs_and_constraints.h"
#include "tensorflow/compiler/mlir/quantization/common/lift_as_function_call.h"

"_Python ile kullanıma hazır bir API oluşturmak isteyen herhangi biri için, **FastAPI**'ı şiddetle tavsiye ederim. **Harika tasarlanmış**, **kullanımı kolay** ve **yüksek ölçeklenebilir**, API odaklı geliştirme stratejimizin **ana bileşeni** haline geldi ve Virtual TAC Engineer gibi birçok otomasyon ve servisi yönetiyor._"

			},
			expectPatch:                   true,
			expectDelete:                  true,
			enablePodDisruptionConditions: true,
		},
		{
			description: "schedule on tainted Node with finite toleration",
			pod:         addToleration(testutil.NewPod("pod1", "node1"), 1, 100),
			taintedNodes: map[string][]corev1.Taint{
				"node1": {createNoExecuteTaint(1)},
			},
			expectDelete: false,
		},
		{

#include "mlir/Support/TypeID.h"  // from @llvm-project
#include "mlir/Transforms/GreedyPatternRewriteDriver.h"  // from @llvm-project
#include "re2/re2.h"
#include "tensorflow/compiler/mlir/lite/quantization/ir/QuantOps.h"
#include "tensorflow/compiler/mlir/quantization/common/attrs_and_constraints.h"
#include "tensorflow/compiler/mlir/quantization/common/lift_as_function_call.h"  // IWYU pragma: keep

Buna ek olarak Python'un **Veri Bilimi**, Makine Öğrenimi ve özellikle Derin Öğrenme için ana dil olduğu gerçeği, FastAPI'yi Veri Bilimi / Makine Öğrenimi web API'leri ve uygulamaları için çok iyi bir seçenek haline getirir.

Production'da nasıl oldugunu görmek için şu bölüme bakın [Deployment](deployment/index.md){.internal-link target=_blank}.

## `async` ve `await`

  }

  // Returns the floating-point number that represent positive infinity.
  static RawType Infinity() {
    return ReinterpretBits(kExponentBitMask);
  }

  // Returns the maximum representable finite floating-point number.
  static RawType Max();

  // Non-static methods

  // Returns the bits that represents this number.
  const Bits &bits() const { return u_.bits_; }