* <p>
 * There are several ways to set jCIFS properties. See
 * the <a href="../overview-summary.html#scp">overview page of the API
 * documentation</a> for details.
 */

public class Config {

    /**
     * Counter for tracking socket connections.
     */
    public static int socketCount = 0;

    /**
     * The static <code>Properties</code>.
     */

    private static Properties prp = new Properties();

   * }
   *
   * <p>Note that if any input list is empty, the Cartesian product will also be empty. If no lists
   * at all are provided (an empty list), the resulting Cartesian product has one element, an empty
   * list (counter-intuitive, but mathematically consistent).
   *
   * <p><i>Performance notes:</i> while the cartesian product of lists of size {@code m, n, p} is a

* Vai bem com o/a seu/sua **<abbr title="Ambiente de Desenvolvimento Integrado, similar a um editor de código">IDE</abbr>/<abbr title="Um programa que confere erros de código">linter</abbr>/cérebro**:
    * Como as estruturas de dados do Pydantic são apenas instâncias de classes que você define, o preenchimento automático, linting, mypy e a sua intuição devem funcionar corretamente com seus dados validados.

     */
    public static class StatsObject extends LinkedHashMap<String, Long> {
        /** Serial version UID for serialization. */
        private static final long serialVersionUID = 1L;

        /** Atomic counter for tracking reference count across multiple threads. */
        protected final AtomicInteger count;

        /**
         * Creates a new statistics object with the current timestamp as the begin time.

   * Future}.
   *
   * <p>Usage example:
   *
   * {@snippet :
   * ListenableFuture<Integer> fetchCounterFuture = ...;
   *
   * // Falling back to a zero counter in case an exception happens when
   * // processing the RPC to fetch counters.
   * ListenableFuture<Integer> faultTolerantFuture = Futures.catching(
   *     fetchCounterFuture, FetchException.class, x -> 0, directExecutor());

* **更简单**：
    * 没有新的模式定义 micro-language 需要学习。
    * 如果你知道 Python types，你就知道如何使用 Pydantic。
* 和你 **<abbr title="集成开发环境，和代码编辑器类似">IDE</abbr>/<abbr title="一个检查代码错误的程序">linter</abbr>/brain** 适配:
    * 因为 pydantic 数据结构仅仅是你定义的类的实例；自动补全，linting，mypy 以及你的直觉应该可以和你验证的数据一起正常工作。
* 验证**复杂结构**:
    * 使用分层的 Pydantic 模型, Python `typing`的 `List` 和 `Dict` 等等。
    * 验证器使我们能够简单清楚的将复杂的数据模式定义、检查并记录为 JSON Schema。

  }

  @J2ktIncompatible // MapMaker
  @VisibleForTesting
  static class ArbitraryOrdering extends Ordering<@Nullable Object> {

    private final AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0);
    private final ConcurrentMap<Object, Integer> uids =
        Platform.tryWeakKeys(new MapMaker()).makeMap();

    private Integer getUid(Object obj) {
      Integer uid = uids.get(obj);

    }

    /**
     * @return the tid
     */
    public int getTid() {
        return this.tid;
    }

    /**
     * @return the tree_num (monotonically increasing counter to track reconnects)
     */
    public long getTreeNum() {
        return this.treeNum;
    }

    /**
     * {@inheritDoc}
     *
     * @see java.lang.Object#hashCode()
     */

#### Über FastAPI Cloud { #about-fastapi-cloud }

**<a href="https://fastapicloud.com" class="external-link" target="_blank">FastAPI Cloud</a>** wird vom selben Autor und Team hinter **FastAPI** entwickelt.

Es vereinfacht den Prozess des Erstellens, Deployens und des Zugriffs auf eine API mit minimalem Aufwand.

* **更簡單**：
    * 不需要學習新的 micro-language 來定義結構。
    * 如果你知道 Python 型別，你就知道如何使用 Pydantic。
* 和你的 **<abbr title="Integrated Development Environment，和程式碼編輯器類似">IDE</abbr>/<abbr title="一個檢查程式碼錯誤的工具">linter</abbr>/brain** 都能好好配合：
    * 因為 Pydantic 的資料結構其實就是你自己定義的類別實例，所以自動補齊、linting、mypy 以及你的直覺都能很好地在經過驗證的資料上發揮作用。
* 驗證**複雜結構**：
    * 使用 Pydantic 模型時，你可以把資料結構分層設計，並且用 Python 的 `List` 和 `Dict` 等型別來定義。