import com.google.common.annotations.GwtCompatible;
import junit.framework.TestCase;
import org.jspecify.annotations.NullUnmarked;

/**
 * Unit tests for {@link Runnables}.
 *
 * @author Olivier Pernet
 */
@GwtCompatible
@NullUnmarked
public class RunnablesTest extends TestCase {
  public void testDoNothingRunnableIsSingleton() {
    assertSame(Runnables.doNothing(), Runnables.doNothing());
  }

Gruppen von *Pfadoperationen*

Wenn Sie später lesen, wie Sie größere Anwendungen strukturieren ([Bigger Applications - Multiple Files](../../tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank}), möglicherweise mit mehreren Dateien, lernen Sie, wie Sie einen einzelnen `dependencies`-Parameter für eine Gruppe von *Pfadoperationen* deklarieren....

## Anwendungsfall

Beginnen wir mit einem Beispiel-**Anwendungsfall** und schauen uns dann an, wie wir ihn mit dieser Methode implementieren können.

Stellen wir uns vor, Sie verfügen über einige **Modelle für maschinelles Lernen**, die Sie zur Bearbeitung von Requests verwenden möchten. 🤖

import com.google.common.annotations.GwtCompatible;
import junit.framework.TestCase;
import org.jspecify.annotations.NullUnmarked;

/**
 * Unit tests for {@link Runnables}.
 *
 * @author Olivier Pernet
 */
@GwtCompatible
@NullUnmarked
public class RunnablesTest extends TestCase {
  public void testDoNothingRunnableIsSingleton() {
    assertSame(Runnables.doNothing(), Runnables.doNothing());
  }

- Publishing kube-proxy metrics for Windows kernel-mode ([#106581](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/106581), [@knabben](https://github.com/knabben))

## Modelle für maschinelles Lernen mit spaCy und FastAPI

GitHub: <a href="https://github.com/microsoft/cookiecutter-spacy-fastapi" class="external-link" target="_blank">https://github.com/microsoft/cookiecutter-spacy-fastapi</a>

### Modelle für maschinelles Lernen mit spaCy und FastAPI – Funktionen

* **spaCy** NER-Modellintegration.

* Intégration Python facile avec **Jupyter Kernels** pour le développement à distance ou intra-Docker avec des extensions comme Atom Hydrogen ou Visual Studio Code Jupyter.
* Frontend **Vue** :
    * Généré avec Vue CLI.
    * Gestion de l'**Authentification JWT**.

* Простая интеграция Python с **Jupyter Kernels** для разработки удалённо или в Docker с расширениями похожими на Atom Hydrogen или Visual Studio Code Jupyter.
* Фронтенд построен на фреймворке **Vue**:
    * Сгенерирован с помощью Vue CLI.

## Beschreibung mittels Docstring

Da Beschreibungen oft mehrere Zeilen lang sind, können Sie die Beschreibung der *Pfadoperation* im <abbr title="Ein mehrzeiliger String (keiner Variable zugewiesen) als erster Ausdruck in einer Funktion, wird für die Dokumentation derselben verwendet">Docstring</abbr> der Funktion deklarieren, und **FastAPI** wird sie daraus auslesen.

### SIG Network

The main milestones for SIG Network this release are the graduation of IPVS-based load balancing and CoreDNS to general availability.

IPVS is an alternative approach to in-cluster load balancing that uses in-kernel hash tables rather than the previous iptables approach, while CoreDNS is a replacement for kube-dns for service discovery.

### SIG Node