import org.apache.maven.api.Constants;
import org.apache.maven.eventspy.AbstractEventSpy;
import org.apache.maven.execution.ExecutionEvent;
import org.apache.maven.execution.MavenSession;
import org.apache.maven.model.InputLocation;
import org.apache.maven.plugin.PluginValidationManager;
import org.apache.maven.plugin.descriptor.MojoDescriptor;
import org.apache.maven.plugin.descriptor.PluginDescriptor;

	}

	reflectResults := rel.FieldSchema.MakeSlice().Elem()
	column, values := schema.ToQueryValues(clause.CurrentTable, relForeignKeys, foreignValues)

	if len(values) != 0 {
		tx = tx.Model(reflectResults.Addr().Interface()).Where(clause.IN{Column: column, Values: values})

		for _, cond := range conds {
			if fc, ok := cond.(func(*gorm.DB) *gorm.DB); ok {
				tx = fc(tx)
			} else {

Adoptar temporalmente este punto de vista (del *desarrollador externo*) puede ayudarte a sentir que es más obvio dónde poner los parámetros, el modelo de Pydantic para el body, para el response, etc. para esa *API externa*.

///

### Crea un `APIRouter` de callback { #create-a-callback-apirouter }

Primero crea un nuevo `APIRouter` que contendrá uno o más callbacks.

### Memoria por Proceso { #memory-per-process }

Ahora, cuando el programa carga cosas en memoria, por ejemplo, un modelo de Machine Learning en una variable, o el contenido de un archivo grande en una variable, todo eso **consume un poco de la memoria (RAM)** del servidor.

import org.apache.maven.lifecycle.internal.LifecycleExecutionPlanCalculator;
import org.apache.maven.lifecycle.internal.ReactorContext;
import org.apache.maven.lifecycle.internal.TaskSegment;
import org.apache.maven.model.Plugin;
import org.apache.maven.plugin.InvalidPluginDescriptorException;
import org.apache.maven.plugin.MojoExecution;
import org.apache.maven.plugin.MojoNotFoundException;

specific language governing permissions and limitations
under the License.
-->

<model xmlns="http://codehaus-plexus.github.io/MODELLO/2.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  xsi:schemaLocation="http://codehaus-plexus.github.io/MODELLO/2.0.0 https://codehaus-plexus.github.io/modello/xsd/modello-2.0.0.xsd"
  xml.namespace="http://maven.apache.org/PLUGIN/${version}"

### Arbeitsspeicher pro Prozess { #memory-per-process }

Wenn das Programm nun Dinge in den Arbeitsspeicher lädt, zum Beispiel ein Modell für maschinelles Lernen in einer Variablen oder den Inhalt einer großen Datei in einer Variablen, verbraucht das alles **einen Teil des Arbeitsspeichers (RAM – Random Access Memory)** des Servers.

/// check | **FastAPI**'a nasıl ilham oldu?

Model özelliklerinin "standart" değerlerini kullanarak veri tipleri için ekstra veri doğrulama koşulları tanımlamalı. Bu editör desteğini geliştiriyor ve daha önceden Pydantic'te yoktu.

# Тестовый файл LLM { #llm-test-file }

Этот документ проверяет, понимает ли <abbr title="Large Language Model – Большая языковая модель">LLM</abbr>, переводящая документацию, `general_prompt` в `scripts/translate.py` и языковой специфичный промпт в `docs/{language code}/llm-prompt.md`. Языковой специфичный промпт добавляется к `general_prompt`.

Тесты, добавленные здесь, увидят все создатели языковых промптов.

Использование:

import java.io.File;
import java.nio.file.Path;
import java.util.List;

import org.apache.maven.api.Language;
import org.apache.maven.api.ProjectScope;
import org.apache.maven.impl.DefaultSourceRoot;
import org.apache.maven.model.Resource;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;

import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertEquals;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertNull;