<img src="/img/tutorial/security/image03.png">

Wir überprüfen im Moment noch nicht die Gültigkeit des Tokens, aber das ist bereits ein Anfang.

## Zusammenfassung

            int reqLen = negotiateWrite(smb2neg, first != null);
            boolean doPreauth = getContext().getConfig().getMaximumVersion().atLeast(DialectVersion.SMB311);
            if ( doPreauth ) {
                negoReqBuffer = new byte[reqLen];
                System.arraycopy(this.sbuf, 4, negoReqBuffer, 0, reqLen);
            }

            negotiatePeek();

Weil Verdoppelung von Code die Wahrscheinlichkeit von Fehlern, Sicherheitsproblemen, Desynchronisation (Code wird nur an einer Stelle verändert, aber nicht an einer anderen), usw. erhöht.

Unsere Modelle teilen alle eine Menge der Daten und verdoppeln Attribut-Namen und -Typen.

Das können wir besser machen.

* `le`: `l`ess than or `e`qual – kleiner oder gleich

/// info

`Query`, `Path`, und andere Klassen, die Sie später kennenlernen, sind Unterklassen einer allgemeinen `Param`-Klasse.

Sie alle teilen die gleichen Parameter für zusätzliche Validierung und Metadaten, die Sie gesehen haben.

///

/// note | "Technische Details"

    * Tip kontrolü.
* Veri Doğrulama:
    * Veri geçerli değilse, otomatik olarak açıklayıcı hatalar gösterir.
    * Çok <abbr title="Derin / İç içe: Nested">derin</abbr> JSON nesnelerinde bile doğrulama yapar.
* Gelen verinin <abbr title="Dönüşüm: serialization, parsing, marshalling olarak da biliniyor">dönüşümünü</abbr> aşağıdaki veri tiplerini kullanarak gerçekleştirir:
    * JSON.
    * Yol parametreleri.
    * Sorgu parametreleri.

* `tags: List[str] = []` hat eine leere Liste als Defaultwert: `[]`.

Aber Sie möchten diese vielleicht vom Resultat ausschließen, wenn Sie gar nicht gesetzt wurden.

Wenn Sie zum Beispiel Modelle mit vielen optionalen Attributen in einer NoSQL-Datenbank haben, und Sie möchten nicht ellenlange JSON-Responses voller Defaultwerte senden.

### Den `response_model_exclude_unset`-Parameter verwenden

* **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.

### Nebenläufigkeit + Parallelität: Web + maschinelles Lernen

Auf diese Weise können Sie in vielen Fällen etwas über Container und Docker lernen und dieses Wissen mit vielen verschiedenen Tools und Komponenten wiederverwenden.

pkg syscall (freebsd-386-cgo), func Wait4(int, *WaitStatus, int, *Rusage) (int, error)
pkg syscall (freebsd-386-cgo), func Write(int, []uint8) (int, error)
pkg syscall (freebsd-386-cgo), method (*Cmsghdr) SetLen(int)
pkg syscall (freebsd-386-cgo), method (*Iovec) SetLen(int)
pkg syscall (freebsd-386-cgo), method (*Msghdr) SetControllen(int)
pkg syscall (freebsd-386-cgo), type BpfHdr struct
pkg syscall (freebsd-386-cgo), type BpfHdr struct, Caplen uint32

labels.number_of_shards_for_doc=Anzahl der Shards
labels.auto_expand_replicas_for_doc=Replicas automatisch erweitern
labels.clear_crawler_index=Crawler-Indizes
labels.clear_crawler_index_button=Crawler-Indizes leeren
labels.diagnostic_logs=Diagnose
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