*       have these.
 * </ul>
 *
 * <p><b>There are no plans to deprecate this class in the foreseeable future.</b> However, we do
 * gently recommend that you prefer the new, standard Java class whenever possible.
 *
 * <p>See the Guava User Guide article on <a
 * href="https://github.com/google/guava/wiki/UsingAndAvoidingNullExplained#optional">using {@code

)

# Filter the DEF file to reduce the number of symbols to 64K or less.
# Note that we also write the name of the pyd file into DEF file so that
# the dynamic libraries of custom ops can find it at runtime.
genrule(
    name = "tensorflow_filtered_def_file",
    srcs = [":tensorflow_def_file"],
    outs = ["tensorflow_filtered_def_file.def"],
    cmd = select({
        "//tensorflow:windows": """

 *       have these.
 * </ul>
 *
 * <p><b>There are no plans to deprecate this class in the foreseeable future.</b> However, we do
 * gently recommend that you prefer the new, standard Java class whenever possible.
 *
 * <p>See the Guava User Guide article on <a
 * href="https://github.com/google/guava/wiki/UsingAndAvoidingNullExplained#optional">using {@code

**Concurrencia** y **paralelismo** ambos se relacionan con "cosas diferentes que suceden más o menos al mismo tiempo".

Pero los detalles entre *concurrencia* y *paralelismo* son bastante diferentes.

Para entender las diferencias, imagina la siguiente historia sobre hamburguesas:

### Hamburguesas Concurrentes

 * addressed by the new {@link java.util.stream.Stream} library. Read the method documentation below
 * for comparisons. These methods are not being deprecated, but we gently encourage you to migrate
 * to streams.
 *
 * @author Chris Povirk
 * @author Mike Bostock
 * @author Jared Levy
 * @since 2.0
 */
@GwtCompatible
@ElementTypesAreNonnullByDefault

build --linkopt="-fuse-ld=lld"
build --linkopt="-lm"
build --linkopt="-Wl,--undefined-version"

# Prevent double-compilation of some TF code, ref. b/183279666 (internal)
# > TF's gen_api_init_files has a genrule to run the core TensorFlow code
# > on the host machine. If we don't have --distinct_host_configuration=false,
# > the core TensorFlow code will be built once for the host and once for the
# > target platform.

* L'apprentissage profond (ou **Deep Learning**) : est un sous-domaine du **Machine Learning**, donc les mêmes raisons s'appliquent. Avec la différence qu'il n'y a pas une unique feuille de calcul de nombres à multiplier, mais une énorme quantité d'entre elles, et dans de nombreux cas, on utilise un processeur spécial pour construire et / ou utiliser ces modèles....

## Corps de la requête + paramètres de chemin et de requête

Vous pouvez aussi déclarer un **corps**, et des paramètres de **chemin** et de **requête** dans la même *opération de chemin*.

**FastAPI** saura reconnaître chacun d'entre eux et récupérer la bonne donnée au bon endroit.

```Python hl_lines="18"
{!../../../docs_src/body/tutorial004.py!}
```

Les paramètres de la fonction seront reconnus comme tel :

              On every golden scale!

            `How cheerfully he seems to grin,
              How neatly spread his claws,
            And welcome little fishes in
              With gently smiling jaws!'

  `I'm sure those are not the right words,' said poor Alice, and
her eyes filled with tears again as she went on, `I must be Mabel
after all, and I shall have to go and live in that poky little

## Traefik

<a href="https://traefik.io/" class="external-link" target="_blank">Traefik</a> est un reverse proxy/load balancer
haute performance. Il peut faire office de "Proxy de terminaison TLS" (entre autres fonctionnalités).

Il est intégré à Let's Encrypt. Ainsi, il peut gérer toutes les parties HTTPS, y compris l'acquisition et le renouvellement des certificats.