* **Deep Learning**: Dies ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, daher gilt das Gleiche. Es ist nur so, dass es nicht eine einzige Tabelle mit Zahlen zum Multiplizieren gibt, sondern eine riesige Menge davon, und in vielen Fällen verwendet man einen speziellen Prozessor, um diese Modelle zu erstellen und / oder zu verwenden.

### Nebenläufigkeit + Parallelität: Web + maschinelles Lernen

    sequences.add(new StringBuilder("apple"));
    sequences.add("lemon");

    assertEquals(3, Iterables.indexOf(sequences, STARTSWITH_A));
  }

  public void testIndexOf_genericPredicate2() {
    List<String> sequences = Lists.newArrayList("bob", "charlie", "henry", "apple", "lemon");
    assertEquals(3, Iterables.indexOf(sequences, STARTSWITH_A));
  }

Das würde einer Drittanbieteranwendung passieren, die versucht, auf eine dieser *Pfadoperationen* mit einem Token zuzugreifen, das von einem Benutzer bereitgestellt wurde, abhängig davon, wie viele Berechtigungen der Benutzer dieser Anwendung erteilt hat.

## Über Integrationen von Drittanbietern

In diesem Beispiel verwenden wir den OAuth2-Flow „Password“.

{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial001.py hl[6] *}

Und der Proxy würde das **Pfadpräfix** on-the-fly **"entfernen**", bevor er die Anfrage an Uvicorn übermittelt, dafür sorgend, dass Ihre Anwendung davon überzeugt ist, dass sie unter `/app` bereitgestellt wird, sodass Sie nicht Ihren gesamten Code dahingehend aktualisieren müssen, das Präfix `/api/v1` zu verwenden.

Bis hierher würde alles wie gewohnt funktionieren.

    sequences.add(new StringBuilder("apple"));
    sequences.add("lemon");

    assertEquals(3, Iterables.indexOf(sequences, STARTSWITH_A));
  }

  public void testIndexOf_genericPredicate2() {
    List<String> sequences = Lists.newArrayList("bob", "charlie", "henry", "apple", "lemon");
    assertEquals(3, Iterables.indexOf(sequences, STARTSWITH_A));
  }

                        site:
                          type: string
                          example: "fess.codelibs.org/"
                        boost:

github.com/armon/consul-api v0.0.0-20180202201655-eb2c6b5be1b6/go.mod h1:grANhF5doyWs3UAsr3K4I6qtAmlQcZDesFNEHPZAzj8=
github.com/armon/go-metrics v0.0.0-20190430140413-ec5e00d3c878/go.mod h1:3AMJUQhVx52RsWOnlkpikZr01T/yAVN2gn0861vByNg=
github.com/armon/go-metrics v0.4.1 h1:hR91U9KYmb6bLBYLQjyM+3j+rcd/UhE+G78SFnF8gJA=
github.com/armon/go-metrics v0.4.1/go.mod h1:E6amYzXo6aW1tqzoZGT755KkbgrJsSdpwZ+3JqfkOG4=

    * Stellen Sie sicher, dass Sie Dokumentation hinzufügen, falls das notwendig ist.

## FastAPI pflegen

Helfen Sie mir, **FastAPI** instand zu halten! 🤓

Es gibt viel zu tun, und das meiste davon können **SIE** tun.

Die Hauptaufgaben, die Sie jetzt erledigen können, sind:

* [Helfen Sie anderen bei Fragen auf GitHub](#anderen-bei-fragen-auf-github-helfen){.internal-link target=_blank} (siehe Abschnitt oben).

- github.com/alecthomas/units: [f65c72e](https://github.com/alecthomas/units/tree/f65c72e)
- github.com/armon/consul-api: [eb2c6b5](https://github.com/armon/consul-api/tree/eb2c6b5)
- github.com/armon/go-metrics: [f0300d1](https://github.com/armon/go-metrics/tree/f0300d1)
- github.com/armon/go-radix: [7fddfc3](https://github.com/armon/go-radix/tree/7fddfc3)
- github.com/bgentry/speakeasy: [v0.1.0](https://github.com/bgentry/speakeasy/tree/v0.1.0)

In diesem Fall müssen Sie sich darüber keine Sorgen machen. 🤷

///

### Beispiele für Strategien für Vorab-Schritte

Es hängt **stark** davon ab, wie Sie **Ihr System bereitstellen**, und hängt wahrscheinlich mit der Art und Weise zusammen, wie Sie Programme starten, Neustarts durchführen, usw.

Hier sind einige mögliche Ideen: