*/
package org.codelibs.core.beans.impl;

import static org.codelibs.core.misc.AssertionUtil.assertArgumentArrayIndex;
import static org.codelibs.core.misc.AssertionUtil.assertArgumentNotNull;

import java.lang.reflect.Constructor;
import java.lang.reflect.Type;
import java.lang.reflect.TypeVariable;
import java.util.Collection;
import java.util.Map;

import org.codelibs.core.beans.BeanDesc;

</div>

Ele também está incluído no fastapi quando você instala com a opção `all`:

<div class="termy">

```console
$ pip install "fastapi[all]"
---> 100%
```

</div>

/// info

Na v1 do Pydantic ele estava incluído no pacote principal. Agora ele está distribuido como um pacote independente para que você possa optar por instalar ou não caso você não precise dessa funcionalidade.

///

Com **FastAPI** você terá todos os recursos do **Pydantic** (já que FastAPI utiliza o Pydantic para todo o controle dos dados):

* **Sem pegadinhas**:
    * Sem novas definições de esquema de micro-linguagem para aprender.
    * Se você conhece os tipos do Python, você sabe como usar o Pydantic.

    * Você não escreveria uma aplicação utilizando o Uvicorn diretamente. Isso significaria que o seu código teria que incluir pelo menos todo o código fornecido pelo Starlette (ou o **FastAPI**). E caso você fizesse isso, a sua aplicação final teria a mesma sobrecarga que teria se utilizasse um framework, minimizando o código e os bugs.

    * Você não conseguiria escrever uma aplicação em Uvicorn diretamente. Isso significa que seu código deveria conter, mais ou menos, todo o código fornecido pelo Starlette (ou **FastAPI**). E se você fizesse isso, sua aplicação final poderia ter a mesma sobrecarga que utilizar um _framework_ que minimiza o código e _bugs_ da sua aplicação.

# stalled hdd io threads
kernel.hung_task_timeout_secs=85

# network tuning for bigger throughput
net.core.netdev_max_backlog=250000
net.core.somaxconn=16384
net.ipv4.tcp_syncookies=0
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog=16384
net.core.wmem_max=4194304
net.core.rmem_max=4194304
net.core.rmem_default=4194304
net.core.wmem_default=4194304
net.ipv4.tcp_rmem="4096 87380 4194304"
net.ipv4.tcp_wmem="4096 65536 4194304"

Se o valor de primeiro nível do corpo JSON que você espera for um `array` do JSON (uma` lista` do Python), você pode declarar o tipo no parâmetro da função, da mesma forma que nos modelos do Pydantic:


```Python
images: List[Image]
```

como em:

```Python hl_lines="15"
{!../../docs_src/body_nested_models/tutorial008.py!}
```

## Suporte de editor em todo canto

E você obtém suporte do editor em todos os lugares.

#include "tensorflow/c/tensor_interface.h"
#include "tensorflow/core/framework/function.h"
#include "tensorflow/core/framework/function.pb.h"
#include "tensorflow/core/framework/numeric_types.h"
#include "tensorflow/core/framework/tensor.h"
#include "tensorflow/core/framework/types.pb.h"
#include "tensorflow/core/platform/platform.h"
#include "tensorflow/core/platform/status.h"
#include "tensorflow/core/platform/tstring.h"

## URLs da Documentação

Você pode configurar as duas interfaces de documentação incluídas:

* **Swagger UI**: acessível em `/docs`.
    * Você pode definir sua URL com o parâmetro `docs_url`.
    * Você pode desativá-la definindo `docs_url=None`.
* **ReDoc**: acessível em `/redoc`.
    * Você pode definir sua URL com o parâmetro `redoc_url`.
    * Você pode desativá-la definindo `redoc_url=None`.

import org.apache.logging.log4j.core.Core;
import org.apache.logging.log4j.core.LogEvent;
import org.apache.logging.log4j.core.appender.rewrite.RewritePolicy;
import org.apache.logging.log4j.core.config.plugins.Plugin;
import org.apache.logging.log4j.core.config.plugins.PluginAttribute;
import org.apache.logging.log4j.core.config.plugins.PluginFactory;
import org.apache.logging.log4j.core.impl.Log4jLogEvent;