return null;
    } else {
      Range<K> range = ranges.get(index);
      return range.contains(key) ? immutableEntry(range, values.get(index)) : null;
    }
  }

  @Override
  public Range<K> span() {
    if (ranges.isEmpty()) {
      throw new NoSuchElementException();
    }
    Range<K> firstRange = ranges.get(0);
    Range<K> lastRange = ranges.get(ranges.size() - 1);

    private final ImmutableList<Range<C>> ranges;

    SerializedForm(ImmutableList<Range<C>> ranges) {
      this.ranges = ranges;
    }

    Object readResolve() {
      if (ranges.isEmpty()) {
        return of();
      } else if (ranges.equals(ImmutableList.of(Range.all()))) {
        return all();
      } else {
        return new ImmutableRangeSet<C>(ranges);
      }
    }
  }

    assertThat(compactTable.ranges.length).isLessThan((1 shl 14) * 4)

    // Less than 16,384 chars, because we index on a 14-bit index in the ranges table.
    assertThat(compactTable.mappings.length).isLessThan(1 shl 14)

    // Confirm the data strings are ASCII.
    for (dataString in listOf<String>(compactTable.sections, compactTable.ranges)) {
      for (codePoint in dataString.codePoints()) {

memória, por exemplo, um modelo de aprendizado de máquina em uma variável, ou o conteúdo de um arquivo grande em uma variável, tudo isso **consome um pouco da memória (RAM)** do servidor.

E vários processos normalmente **não compartilham nenhuma memória**. Isso significa que cada processo em execução tem suas próprias coisas, variáveis ​​e memória. E se você estiver consumindo uma grande quantidade de memória em seu código, **cada processo** consumirá uma quantidade equivalente de memória....

* **Aprendizado de Máquina**: Normalmente exige muita multiplicação de matrizes e vetores. Pense numa grande planilha com números e em multiplicar todos eles juntos e ao mesmo tempo.
* **Deep Learning**: Esse é um subcampo do Aprendizado de Máquina, então, o mesmo se aplica. A diferença é que não há apenas uma grande planilha com números para multiplicar, mas um grande conjunto delas, e em muitos casos, você utiliza um processador especial para construir e/ou usar esses modelos.

## Code includes with line ranges { #code-includes-with-line-ranges }

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[19:21] *}

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial013_an_py310.py ln[30:38] *}


## Code includes with line ranges and highlighting { #code-includes-with-line-ranges-and-highlighting }

# Arquivo de teste de LLM { #llm-test-file }

Este documento testa se o <abbr title="Large Language Model - Modelo de Linguagem de Grande Porte">LLM</abbr>, que traduz a documentação, entende o `general_prompt` em `scripts/translate.py` e o prompt específico do idioma em `docs/{language code}/llm-prompt.md`. O prompt específico do idioma é anexado ao `general_prompt`.

Os testes adicionados aqui serão vistos por todos os designers dos prompts específicos de idioma.

import org.jspecify.annotations.Nullable;

/**
 * A mapping from disjoint nonempty ranges to non-null values. Queries look up the value associated
 * with the range (if any) that contains a specified key.
 *
 * <p>In contrast to {@link RangeSet}, no "coalescing" is done of {@linkplain
 * Range#isConnected(Range) connected} ranges, even if they are mapped to the same value.
 *
 * @author Louis Wasserman
 * @since 14.0
 */

### Entenda a pergunta { #understand-the-question }

* Verifique se você consegue entender qual é o **objetivo** e o caso de uso de quem está perguntando.

* Depois verifique se a pergunta (a grande maioria são perguntas) está **clara**.

  grants Recipient a non-exclusive, worldwide, royalty-free copyright
  license to reproduce, prepare Derivative Works of, publicly display,
  publicly perform, Distribute and sublicense the Contribution of such
  Contributor, if any, and such Derivative Works.

  b) Subject to the terms of this Agreement, each Contributor hereby
  grants Recipient a non-exclusive, worldwide, royalty-free patent