LGDR	F1, R12                // b3cd00c1
	LDGR	R2, F15                // b3c100f2

	CEFBRA	R0, F15                // b39400f0
	CDFBRA	R1, F14                // b39500e1
	CEGBRA	R2, F13                // b3a400d2
	CDGBRA	R3, F12                // b3a500c3

	CELFBR	R0, F15                // b39000f0
	CDLFBR	R1, F14                // b39100e1
	CELGBR	R2, F13                // b3a000d2

CPU’ya bağlı işlemlerin yaygın örnekleri, karmaşık matematiksel işlem gerektiren iş yükleridir.

Örneğin:

* **Ses** veya **görüntü işleme**.
* **Bilgisayar görüsü**: bir görüntü milyonlarca pikselden oluşur, her pikselin 3 değeri / rengi vardır; işleme genellikle bu pikseller üzerinde aynı anda bir şeyler hesaplamayı gerektirir.

		name := fmt.Sprintf("V%d", i-riscv.REG_V0)
		register[name] = int16(i)
	}

	// General registers with ABI names.
	register["ZERO"] = riscv.REG_ZERO
	register["RA"] = riscv.REG_RA
	register["SP"] = riscv.REG_SP
	register["GP"] = riscv.REG_GP
	register["TP"] = riscv.REG_TP
	register["T0"] = riscv.REG_T0
	register["T1"] = riscv.REG_T1
	register["T2"] = riscv.REG_T2

Agora, vamos ver o módulo em `app/main.py`.

Aqui é onde você importa e usa a classe `FastAPI`.

Este será o arquivo principal em seu aplicativo que une tudo.

E como a maior parte de sua lógica agora viverá em seu próprio módulo específico, o arquivo principal será bem simples.

### Importe o `FastAPI` { #import-fastapi }

Você importa e cria uma classe `FastAPI` normalmente.

La manera en que funciona es que escribes la definición del esquema usando el formato YAML dentro del docstring de cada función que maneja una ruta.

Y genera esquemas OpenAPI.

Así es como funciona en Flask, Starlette, Responder, etc.

Pero luego, tenemos otra vez el problema de tener una micro-sintaxis, dentro de un string de Python (un gran YAML).

(principalement les conteneurs Linux) sont un moyen très **léger** d'empaqueter des applications, y compris toutes leurs dépendances et les fichiers nécessaires, tout en les isolant des autres conteneurs (autres applications ou composants) dans le même système.

Les conteneurs Linux s'exécutent en utilisant le même noyau Linux que l'hôte (machine, machine virtuelle, serveur cloud, etc.). Cela signifie simplement qu'ils sont très légers (comparés à des machines virtuelles complètes émulant un...

* **Services cloud** qui s'en chargent pour vous
    * Le service cloud **gérera probablement la réplication pour vous**. Il vous permettra éventuellement de définir **un processus à exécuter**, ou une **image de conteneur** à utiliser ; dans tous les cas, ce sera très probablement **un seul processus Uvicorn**, et le service cloud sera chargé de le répliquer.

/// tip | Astuce

labels.requestFile=Berkas Permintaan
labels.sereq_button_upload=Kirim
labels.facet_is_not_found=Tidak ditemukan
labels.doc_score=Skor:
labels.development_mode_warning=Fess berjalan dalam mode pengembangan. Silakan instal OpenSearch secara terpisah di lingkungan produksi.
labels.eol_error=Sistem yang Anda gunakan tidak lagi didukung. Silakan rujuk ke halaman siklus hidup dukungan produk dan lakukan upgrade.
labels.tooltip_search_view=Layar Pencarian

# CMD ["fastapi", "run", "app/main.py", "--port", "80", "--proxy-headers"]
```

</details>

## Qué es un Contenedor { #what-is-a-container }

Los contenedores (principalmente contenedores de Linux) son una forma muy **ligera** de empaquetar aplicaciones incluyendo todas sus dependencias y archivos necesarios, manteniéndolos aislados de otros contenedores (otras aplicaciones o componentes) en el mismo sistema.

labels.wizard_button_finish=Omitir
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