**replicar os contêineres** nas **máquinas disponíveis** levando em consideração a quantidade de memória necessária por eles e a quantidade disponível nas máquinas no cluster.

Se sua aplicação for **simples**, isso provavelmente **não será um problema**, e você pode não precisar especificar limites de memória rígidos. Mas se você estiver **usando muita memória** (por exemplo, com **modelos de aprendizado de máquina**), deve verificar quanta memória está consumindo e ajustar o **número de contêineres**...

    List<?> exp = copyToList(expected);
    List<?> act = copyToList(actual);
    String actString = act.toString();

    // Of course we could take pains to give the complete description of the
    // problem on any failure.

    // Yeah it's n^2.
    for (Object object : exp) {
      if (!act.remove(object)) {
        fail(
            "did not contain expected element "
                + object

   * Optional<T>}. Casting either of the above example {@code Optional} instances to {@code
   * Optional<Number>} (where {@code Number} is the desired output type) solves the problem:
   *
   * <pre>{@code
   * Optional<Number> optionalInt = (Optional) getSomeOptionalInt();
   * Number value = optionalInt.or(0.5); // fine
   *
   * FluentIterable<? extends Number> numbers = getSomeNumbers();

    }
  }

  /*
   * For a discussion of the signature of verifyNotNull, see the discussion above
   * Preconditions.checkNotNull.
   *
   * (verifyNotNull has many fewer "problem" callers, so we could try to be stricter. On the other
   * hand, verifyNotNull arguably has more reason to accept nullable arguments in the first
   * place....)
   */

  /**

E a maior parte do tempo de execução é tomada por trabalho (ao invés de ficar esperando), e o trabalho em um computador é feito pela <abbr title="Unidade de Processamento Central">CPU</abbr>, que podem gerar problemas que são chamados de "limite de CPU".

---

Exemplos comuns de limite de CPU são coisas que exigem processamento matemático complexo.

Por exemplo:

* **Processamento de áudio** ou **imagem**

    the tensor they are replacing
*   Exposed `tf.while_loop` (deprecated `control_flow_ops.While`)
*   run() now takes RunOptions and RunMetadata, which enable timing stats
*   Fixed lots of potential overflow problems in op kernels
*   Various performance improvements, especially for RNNs and convolutions
*   Many bugfixes
*   Nightly builds, tutorial tests, many test improvements

    //                                                                              ======
    @Override
    protected int delegateSelectCountUniquely(final ConditionBean cb) {
        // #pending check response and cast problem
        final SearchRequestBuilder builder = client.prepareSearch(asEsIndex());
        final EsAbstractConditionBean esCb = (EsAbstractConditionBean) cb;
        if (esCb.getPreference() != null) {

    //                                                                              ======
    @Override
    protected int delegateSelectCountUniquely(final ConditionBean cb) {
        // #pending check response and cast problem
        final SearchRequestBuilder builder = client.prepareSearch(asEsIndex());
        final EsAbstractConditionBean esCb = (EsAbstractConditionBean) cb;
        if (esCb.getPreference() != null) {

den **verfügbaren Maschinen** zu replizieren, wobei die von denen benötigte Speichermenge und die auf den Maschinen im Cluster verfügbare Menge berücksichtigt werden.

Wenn Ihre Anwendung **einfach** ist, wird dies wahrscheinlich **kein Problem darstellen** und Sie müssen möglicherweise keine festen Speichergrenzen angeben. Wenn Sie jedoch **viel Speicher verbrauchen** (z. B. bei **Modellen für maschinelles Lernen**), sollten Sie überprüfen, wie viel Speicher Sie verbrauchen, und die **Anzahl...

Sobald Sie jedoch die grundlegenden Informationen zu **HTTPS für Entwickler** kennen, können Sie verschiedene Tools problemlos kombinieren und konfigurieren, um alles auf einfache Weise zu verwalten.