### OAuth 1

Havia um OAuth 1, que é bem diferente do OAuth2, e mais complexo, isso incluía diretamente as especificações de como criptografar a comunicação.

Não é muito popular ou usado nos dias atuais.

OAuth2 não especifica como criptografar a comunicação, ele espera que você tenha sua aplicação em um servidor HTTPS.

!!! tip "Dica"

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## Opiniões

"*[...] Estou usando **FastAPI** muito esses dias. [...] Estou na verdade planejando utilizar ele em todos os times de **serviços _Machine Learning_ na Microsoft**. Alguns deles estão sendo integrados no _core_ do produto **Windows** e alguns produtos **Office**.*"

    A.reset(A_raw);
  }
  // Bias
  float Bias_vals[] = {2.0f, 3.0f};
  int64_t Bias_dims[] = {2};
  AbstractTensorHandlePtr Bias;
  {
    AbstractTensorHandle* Bias_raw;
    status_ = TestTensorHandleWithDims<float, TF_FLOAT>(
        immediate_execution_ctx_.get(), Bias_vals, Bias_dims, 1, &Bias_raw);
    ASSERT_EQ(errors::OK, status_.code()) << status_.message();
    Bias.reset(Bias_raw);
  }

              when {
                k <= bias -> TMIN
                k >= bias + TMAX -> TMAX
                else -> k - bias
              }
            if (q < t) break
            result.writeByte((t + ((q - t) % (BASE - t))).punycodeDigit)
            q = (q - t) / (BASE - t)
          }

          result.writeByte(q.punycodeDigit)
          bias = adapt(delta, h + 1, h == b)
          delta = 0

    TF_RETURN_IF_ERROR(forward_attrs_.Get("data_format", &data_format));

    // Grad for A
    grad_inputs[0] = upstream_grad;
    grad_inputs[0]->Ref();

    // Grad for bias
    std::string name = "bias_add_grad";
    TF_RETURN_IF_ERROR(BiasAddGrad(ctx, upstream_grad, &grad_inputs[1],
                                   data_format.c_str(), name.c_str()));

    return absl::OkStatus();
  }

  // The mask for the sign, according to the {@link
  // Double#doubleToRawLongBits(double)} spec.
  static final long SIGN_MASK = 0x8000000000000000L;

  static final int SIGNIFICAND_BITS = 52;

  static final int EXPONENT_BIAS = 1023;

  /** The implicit 1 bit that is omitted in significands of normal doubles. */
  static final long IMPLICIT_BIT = SIGNIFICAND_MASK + 1;

  static long getSignificand(double d) {

0===this.day()||6===this.day()?"[\xdaltimo] dddd [\xe0s] LT":"[\xdaltima] dddd [\xe0s] LT"},sameElse:"L"},relativeTime:{future:"em %s",past:"h\xe1 %s",s:"poucos segundos",ss:"%d segundos",m:"um minuto",mm:"%d minutos",h:"uma hora",hh:"%d horas",d:"um dia",dd:"%d dias",M:"um m\xeas",MM:"%d meses",y:"um ano",yy:"%d anos"},dayOfMonthOrdinalParse:/\d{1,2}\xba/,ordinal:"%d\xba"}),l.defineLocale("pt",{months:"janeiro_fevereiro_mar\xe7o_abril_maio_junho_julho_agosto_setembro_outubro_novembro_dezembro".split("_"),mont...

    Random random = new Random();
    int nKeys = keys.size();
    long blah = 0;
    for (int i = 0; i < reps; i++) {
      Integer key = keys.get(random.nextInt(nKeys));
      // This range is [-5, 4] - slight negative bias so we often hit zero, which brings the
      // auto-removal of zeroes into play.
      int delta = random.nextInt(10) - 5;
      blah += delta;
      if (delta >= 0) {
        multiset.add(key, delta);

    *   XLA reduction emitter is deterministic when the environment variable
        `TF_DETERMINISTIC_OPS` is set to "true" or "1". This extends
        deterministic `tf.nn.bias_add` back-prop functionality (and therefore
        also deterministic back-prop of bias-addition in Keras layers) to
        include when XLA JIT compilation is enabled.
    *   Fix problem, when running on a CUDA GPU and when either environment

    Random random = new Random();
    int nKeys = keys.size();
    long blah = 0;
    for (int i = 0; i < reps; i++) {
      Integer key = keys.get(random.nextInt(nKeys));
      // This range is [-5, 4] - slight negative bias so we often hit zero, which brings the
      // auto-removal of zeroes into play.
      int delta = random.nextInt(10) - 5;
      blah += delta;
      if (delta >= 0) {
        multiset.add(key, delta);