Hug fue uno de los primeros frameworks en implementar la declaración de tipos de parámetros API usando las anotaciones de tipos de Python. Esta fue una gran idea que inspiró a otras herramientas a hacer lo mismo.

Usaba tipos personalizados en sus declaraciones en lugar de tipos estándar de Python, pero aún así fue un gran avance.

También fue uno de los primeros frameworks en generar un esquema personalizado declarando toda la API en JSON.

	var wg sync.WaitGroup
	disks := er.getDisks()
	infos := make([]DiskInfo, len(disks))
	r := rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano()))
	for _, i := range r.Perm(len(disks)) {
		wg.Add(1)
		go func() {
			defer wg.Done()

			disk := disks[i]
			if disk == nil {

data/huffman-pi.wb.expect-noinput", "src/compress/flate/testdata/huffman-rand-1k.dyn.expect", "src/compress/flate/testdata/huffman-rand-1k.dyn.expect-noinput", "src/compress/flate/testdata/huffman-rand-1k.golden", "src/compress/flate/testdata/huffman-rand-1k.in", "src/compress/flate/testdata/huffman-rand-1k.wb.expect", "src/compress/flate/testdata/huffman-rand-1k.wb.expect-noinput", "src/compress/flate/testdata/huffman-rand-limit.dyn.expect", "src/compress/flate/testdata/huffman-rand-limit.dyn.expect-noinput",...

time="2020-07-12T20:45:50Z" level=info msg="config connector: local passwords enabled"
time="2020-07-12T20:45:50Z" level=info msg="config response types accepted: [code token id_token]"
time="2020-07-12T20:45:50Z" level=info msg="config using password grant connector: local"
time="2020-07-12T20:45:50Z" level=info msg="config signing keys expire after: 3h0m0s"
time="2020-07-12T20:45:50Z" level=info msg="config id tokens valid for: 3h0m0s"

pkg maps, func Values[$0 interface{ ~map[$1]$2 }, $1 comparable, $2 interface{}]($0) iter.Seq[$2] #61900
pkg math/rand/v2, func Uint() uint #61716
pkg math/rand/v2, method (*ChaCha8) Read([]uint8) (int, error) #67059
pkg math/rand/v2, method (*Rand) Uint() uint #61716
pkg net, method (*DNSError) Unwrap() error #63116
pkg net, method (*TCPConn) SetKeepAliveConfig(KeepAliveConfig) error #62254

Additional IP Rights Grant (Patents)

"This implementation" means the copyrightable works distributed by
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      "Contributor" shall mean Licensor and any individual or Legal Entity
      on behalf of whom a Contribution has been received by Licensor and
      subsequently incorporated within the Work.

   2. Grant of Copyright License. Subject to the terms and conditions of
      this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual,
      worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable

		Method: Deflate,
		Mode:   0755 | fs.ModeDevice | fs.ModeCharDevice,
	},
}

func TestWriter(t *testing.T) {
	largeData := make([]byte, 1<<17)
	if _, err := rand.Read(largeData); err != nil {
		t.Fatal("rand.Read failed:", err)
	}
	writeTests[1].Data = largeData
	defer func() {
		writeTests[1].Data = nil
	}()

	// write a zip file
	buf := new(bytes.Buffer)
	w := NewWriter(buf)

Y múltiples procesos normalmente **no comparten ninguna memoria**. Esto significa que cada proceso en ejecución tiene sus propias cosas, variables y memoria. Y si estás consumiendo una gran cantidad de memoria en tu código, **cada proceso** consumirá una cantidad equivalente de memoria.

  if (TF_GetCode(status) != TF_OK) return;
  if (!grad) return;

  status->status = g->graph.AddFunctionDef(grad->record->fdef(),
                                           grad->record->stack_traces());
  if (TF_GetCode(status) != TF_OK) return;

  tensorflow::GradientDef gdef;
  gdef.set_function_name(func->record->fdef().signature().name());
  gdef.set_gradient_func(grad->record->fdef().signature().name());