}

  // enum singleton pattern
  private enum ToStringFunction implements Function<Object, String> {
    INSTANCE;

    @Override
    public String apply(Object o) {
      checkNotNull(o); // eager for GWT.
      return o.toString();
    }

    @Override
    public String toString() {
      return "Functions.toStringFunction()";
    }
  }

  /**
   * Returns the identity function.
   *

/// note
Some text
///

/// note | Technical details
Some text
///

/// check
Some text
///

/// tip
Some text
///

/// warning
Some text
///

/// danger
Some text
///

////

//// tab | Info

Tabs and `Info`/`Note`/`Warning`/etc. blocks should have the translation of their title added after a vertical bar (`|`).

Algo de texto
///

/// check | Revisa
Algo de texto
///

/// tip | Consejo
Algo de texto
///

/// warning | Advertencia
Algo de texto
///

/// danger | Peligro
Algo de texto
///

////

//// tab | Información

Las pestañas y los bloques `Info`/`Note`/`Warning`/etc. deben tener la traducción de su título añadida después de una barra vertical (`|`).

/// info | `@decorator` Info

Diese `@something`-Syntax wird in Python „Dekorator“ genannt.

Sie platzieren ihn über einer Funktion. Wie ein hübscher, dekorativer Hut (daher kommt wohl der Begriff).

Ein „Dekorator“ nimmt die darunter stehende Funktion und macht etwas damit.

# Experimental extensions to the C API for eager execution of kernels.

load(
    "//tensorflow:tensorflow.bzl",
    "tf_cc_test",
    "tf_copts",
    "tf_cuda_cc_test",
    "tf_cuda_library",
)
load("//tensorflow:tensorflow.default.bzl", "cc_header_only_library", "filegroup")
load(
    "//tensorflow/core/platform:build_config_root.bzl",
    "tf_cuda_tests_tags",
)
load("//tensorflow/core/platform:rules_cc.bzl", "cc_library")

package(

* **Deep Learning**: Dies ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, daher gilt das Gleiche. Es ist nur so, dass es nicht eine einzige Tabelle mit Zahlen zum Multiplizieren gibt, sondern eine riesige Menge davon, und in vielen Fällen verwendet man einen speziellen Prozessor, um diese Modelle zu erstellen und / oder zu verwenden....

Und wir geben die Scopes als Teil des JWT-Tokens zurück.

/// danger | Gefahr

Der Einfachheit halber fügen wir hier die empfangenen Scopes direkt zum Token hinzu.

    "linux" : 2684
  }, {
    "testProject" : "mediumSwiftMulti",
    "linux" : 3311
  } ]
}, {
  "scenario" : "org.gradle.performance.crossbuild.TaskAvoidancePerformanceTest.help with lazy and eager tasks",
  "durations" : [ {
    "testProject" : "largeJavaMultiProject",
    "linux" : 225
  }, {
    "testProject" : "largeMonolithicJavaProject",
    "linux" : 136
  } ]

We are still using the same `OAuth2PasswordRequestForm`. It includes a property `scopes` with a `list` of `str`, with each scope it received in the request.

And we return the scopes as part of the JWT token.

/// danger

For simplicity, here we are just adding the scopes received directly to the token.

У цьому випадку це може не бути проблемою, адже саме користувач надіслав пароль.

Але якщо ми використаємо цю ж модель для іншої операції шляху, ми можемо випадково надіслати паролі наших користувачів кожному клієнту.

/// danger | Обережно

Ніколи не зберігайте пароль користувача у відкритому вигляді та не надсилайте його у відповіді, якщо тільки Ви не знаєте всі ризики і точно розумієте, що робите.

///

## Додайте окрему вихідну модель