# モデル - より詳しく

先ほどの例に続き、複数の関連モデルを持つことが一般的です。

これはユーザーモデルの場合は特にそうです。なぜなら:

* **入力モデル** にはパスワードが必要です。
* **出力モデル**はパスワードをもつべきではありません。
* **データベースモデル**はおそらくハッシュ化されたパスワードが必要になるでしょう。

/// danger | "危険"

ユーザーの平文のパスワードは絶対に保存しないでください。常に認証に利用可能な「安全なハッシュ」を保存してください。

知らない方は、[セキュリティの章](security/simple-oauth2.md#password-hashing){.internal-link target=_blank}で「パスワードハッシュ」とは何かを学ぶことができます。

///

## 複数のモデル

								<li class="nav-item" data-toggle="tooltip" data-placement="left" title="<la:message key="labels.eol_error" />">
									<a class="nav-link active" href="${eolLink}" target="_olh"><em class="fas fa-times-circle text-danger"></a>
								</li>
							</c:if>
							<c:if test="${developmentMode}">
								<li class="nav-item" data-toggle="tooltip" data-placement="left"
									title="<la:message key="labels.development_mode_warning" />"

## 🥙 🤝 ⏮️ ↔

🔜, 🔀 🤝 *➡ 🛠️* 📨 ↔ 📨.

👥 ⚙️ 🎏 `OAuth2PasswordRequestForm`. ⚫️ 🔌 🏠 `scopes` ⏮️ `list` `str`, ⏮️ 🔠 ↔ ⚫️ 📨 📨.

& 👥 📨 ↔ 🍕 🥙 🤝.

/// danger

🦁, 📥 👥 ❎ ↔ 📨 🔗 🤝.

✋️ 👆 🈸, 💂‍♂, 👆 🔜 ⚒ 💭 👆 🕴 🚮 ↔ 👈 👩‍💻 🤙 💪 ✔️, ⚖️ 🕐 👆 ✔️ 🔁.

///

```Python hl_lines="155"
{!../../docs_src/security/tutorial005.py!}
```

//tensorflow/compiler/mlir/tfrt
//tensorflow/core/runtime_fallback
//tensorflow/core/tfrt
//tensorflow/python/kernel_tests/signal
//tensorflow/examples
//tensorflow/tools/android
//tensorflow/python/eager/benchmarks
EOF

  # grep patterns for files and targets which don't need to be in the pip
  # package, ever.
  cat > $BATS_TEST_TMPDIR/ignore_these_deps <<EOF
benchmark
_test$
_test.py$
_test_cpu$

 * find it easier to use a framework. Frameworks automate the process, often adding features like
 * monitoring, debugging, and cancellation. Examples of frameworks include:
 *
 * <ul>
 *   <li><a href="https://dagger.dev/producers.html">Dagger Producers</a>
 * </ul>
 *
 * <p>If you do chain your operations manually, you may want to use {@link FluentFuture}.
 *
 * @author Kevin Bourrillion
 * @author Nishant Thakkar
 * @author Sven Mawson

    "root_path": "/api/v1"
}
```

Diesmal jedoch unter der URL mit dem vom Proxy bereitgestellten Präfixpfad: `/api/v1`.

Die Idee hier ist natürlich, dass jeder über den Proxy auf die Anwendung zugreifen soll, daher ist die Version mit dem Pfadpräfix `/api/v1` die „korrekte“.

Und die von Uvicorn direkt bereitgestellte Version ohne Pfadpräfix (`http://127.0.0.1:8000/app`) wäre ausschließlich für den Zugriff durch den _Proxy_ (Traefik) bestimmt.

# 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....

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.

ldap.attr.homePhone=homePhone
ldap.attr.homePostalAddress=homePostalAddress
ldap.attr.labeledURI=labeledURI
ldap.attr.roomNumber=roomNumber
ldap.attr.description=description
ldap.attr.title=title
ldap.attr.pager=pager
ldap.attr.street=street
ldap.attr.postalCode=postalCode
ldap.attr.physicalDeliveryOfficeName=physicalDeliveryOfficeName
ldap.attr.destinationIndicator=destinationIndicator