"//tensorflow/core/common_runtime/next_pluggable_device/c:tf_rendezvous_c_api",
        "@local_tsl//tsl/platform",
    ],
)

tf_cuda_library(
    name = "kernels",
    srcs = [
        "kernels.cc",
    ],
    hdrs = [
        "kernels.h",
    ],
    copts = tf_copts(),
    visibility = ["//visibility:public"],
    deps = [
        ":c_api_internal",
        ":c_api_macros_hdrs",

In diesem Beispiel verwenden wir keine `scopes`, aber die Funktionalität ist vorhanden, wenn Sie sie benötigen.

///

Rufen Sie nun die Benutzerdaten aus der (gefakten) Datenbank ab, für diesen `username` aus dem Formularfeld.

Wenn es keinen solchen Benutzer gibt, geben wir die Fehlermeldung „Incorrect username or password“ zurück.

# Where component owners are known, add them here.

/tensorflow/c/eager @qqfish
/tensorflow/core/common_runtime/eager @qqfish
/tenosrflow/core/debug @caisq
/tensorflow/core/kernels/mkl/ @penpornk
/tensorflow/core/kernels/sparse/ @penpornk
/tensorflow/core/nccl/ @azaks2 @chsigg
/tensorflow/python/autograph/ @mdanatg
/tensorflow/python/debug @caisq
/tensorflow/python/eager @rohan100jain
/tensorflow/tools/docs/ @markdaoust

Und wir wissen, dass Editoren nicht viel Unterstützung (wie etwa Code-Vervollständigung) für `dict`s bieten können, weil sie ihre Schlüssel- und Werttypen nicht kennen.

Das können wir besser machen ...

## Was macht eine Abhängigkeit aus

Bisher haben Sie Abhängigkeiten gesehen, die als Funktionen deklariert wurden.

Mit **FastAPI** bekommen Sie alle Funktionen von **Pydantic** (da FastAPI für die gesamte Datenverarbeitung Pydantic nutzt):

* **Kein Kopfzerbrechen**:
    * Keine neue Schemadefinition-Mikrosprache zu lernen.
    * Wenn Sie Pythons Typen kennen, wissen Sie, wie man Pydantic verwendet.

---

**FastAPI** geht bei keiner Datenbank, keinem Datenmodell oder Tool Kompromisse ein.

Es gibt Ihnen die volle Flexibilität, diejenigen auszuwählen, die am besten zu Ihrem Projekt passen.

Und Sie können viele gut gepflegte und weit verbreitete Packages wie `passlib` und `python-jose` direkt verwenden, da **FastAPI** keine komplexen Mechanismen zur Integration externer Pakete erfordert.

- kubeadm: implement support for concurrent add/remove of stacked etcd members ([#79677](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/79677), [@neolit123](https://github.com/neolit123))
- kubeadm: support any Linux kernel version newer than 3.10 ([#81623](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/81623), [@neolit123](https://github.com/neolit123))

- Changes behaviour of kube-proxy start; does not attempt to set specific `sysctl` values (which does not work in recent Kernel versions anymore in non-init namespaces), when the current sysctl values are already set higher. ([#103174](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/103174), [@Napsty](https://github.com/Napsty))

  # TODO(gunan): Add sanity checks to loaded modules here.

  # Load first party dynamic kernels.
  _tf_dir = _os.path.dirname(_current_file_location)
  _kernel_dir = _os.path.join(_tf_dir, "core", "kernels")
  if _os.path.exists(_kernel_dir):
    _ll.load_library(_kernel_dir)

  # Load third party dynamic kernels.
  for _s in _site_packages_dirs:
    _plugin_dir = _os.path.join(_s, "tensorflow-plugins")

  # TODO(gunan): Add sanity checks to loaded modules here.

  # Load first party dynamic kernels.
  _tf_dir = _os.path.dirname(_current_file_location)
  _kernel_dir = _os.path.join(_tf_dir, "core", "kernels")
  if _os.path.exists(_kernel_dir):
    _ll.load_library(_kernel_dir)

  # Load third party dynamic kernels.
  for _s in _site_packages_dirs:
    _plugin_dir = _os.path.join(_s, "tensorflow-plugins")