POPCNT	R3, R4                // b9e10043

	AND	R1, R2                // b9800021
	AND	R1, R2, R3            // b9e42031
	AND	$-2, R1               // a517fffe
	AND	$-65536, R1           // c01bffff0000
	AND	$1, R1                // c0a100000001b980001a
	ANDW	R1, R2                // 1421
	ANDW	R1, R2, R3            // b9f42031
	ANDW	$1, R1                // c01b00000001
	ANDW	$131071, R1           // a5160001

abstract: TensorFlow is a machine learning system that operates at large scale and in heterogeneous environments. TensorFlow uses dataflow graphs to represent computation, shared state, and the operations that mutate that state. It maps the nodes of a dataflow graph across many machines in a cluster, and within a machine across multiple computational devices, including multicore CPUs, general purpose GPUs, and custom-designed ASICs known as Tensor Processing Units (TPUs). This architecture gives...

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png)

### Ringkasan

Singkatnya, anda mendeklarasikan **sekali** jenis parameter, struktur, dll. sebagai parameter fungsi.

Anda melakukannya dengan tipe standar moderen Python.

Anda tidak perlu belajar sintaksis, metode, *classs* baru dari *library* tertentu, dll.

Cukup **Python** standar.

Sebagai contoh untuk `int`:

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[8] *}

Anda bisa menghasilkan `dict`, `list`, nilai singular seperti `str`, `int`, dll.

Anda juga bisa menghasilkan model Pydantic (anda akan belajar mengenai ini nanti).

Ada banyak objek dan model yang secara otomatis dikonversi ke JSON (termasuk ORM, dll). Anda bisa menggunakan yang anda suka, kemungkinan sudah didukung.

## Ringkasan

* Impor `FastAPI`.

    assertEvalsToFalse(Predicates.and(FALSE, NEVER_REACHED));
  }

  public void testAnd_equalityBinary() {
    new EqualsTester()
        .addEqualityGroup(Predicates.and(TRUE, NEVER_REACHED), Predicates.and(TRUE, NEVER_REACHED))
        .addEqualityGroup(Predicates.and(NEVER_REACHED, TRUE))
        .addEqualityGroup(Predicates.and(TRUE))
        .addEqualityGroup(Predicates.or(TRUE, NEVER_REACHED))

// Copyright 2018 The Go Authors. All rights reserved.
// Use of this source code is governed by a BSD-style
// license that can be found in the LICENSE file.

TEXT errors(SB),$0
	AND	$1, RSP                                          // ERROR "illegal source register"
	ANDS	$1, R0, RSP                                      // ERROR "illegal combination"
	ADDSW	R7->32, R14, R13                                 // ERROR "shift amount out of range 0 to 31"

Uvicorn ve Starlette'e ilham kaynağı olduğu oldukça açık, şu anda ikisi de açık karşılaştırmalarda Sanicten daha hızlı gözüküyor.

///

/// check | **FastAPI**'a nasıl ilham oldu?

Uçuk performans sağlayacak bir yol bulmalı.

Tam da bu yüzden **FastAPI** Starlette'e dayanıyor, çünkü Starlette şu anda kullanılabilir en hızlı framework. (üçüncü parti karşılaştırmalı testlerine göre)

///

	var op int16
	switch p.next().ScanToken {
	case lex.LSH:
		op = 0
	case lex.RSH:
		op = 1
	case lex.ARR:
		op = 2
	case lex.ROT:
		// following instructions on ARM64 support rotate right
		// AND, ANDS, TST, BIC, BICS, EON, EOR, ORR, MVN, ORN
		op = 3
	}
	tok := p.next()
	str := tok.String()
	var count int16
	switch tok.ScanToken {
	case scanner.Ident:
		if p.arch.Family == sys.ARM64 {

* **Bilgisayar görüsü**: bir görüntü milyonlarca pikselden oluşur, her pikselin 3 değeri / rengi vardır, bu pikseller üzerinde aynı anda bir şeyler hesaplamayı gerektiren işleme.
* **Makine Öğrenimi**: Çok sayıda "matris" ve "vektör" çarpımı gerektirir. Sayıları olan ve hepsini aynı anda çarpan büyük bir elektronik tablo düşünün.

    * Additionally, LiteRT code base will decouple from TensorFlow repository, and `tf.lite` will be removed in future TensorFlow Python package. More details to follow in future release notes.