Besides the above new features, support for Azure Virtual Machine Scale Sets (VMSS) and Cluster-Autoscaler is now stable and considered GA:

- Azure virtual machine scale sets (VMSS) allow you to create and manage identical load balanced VMs that automatically increase or decrease based on demand or a set schedule.

* GCE: Bump GLBC version to 1.1.1 - fixing an issue of handling multiple certs with identical certificates ([#62751](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/62751), [@nicksardo](https://github.com/nicksardo))

    * Whether you represent a ragged tensor as a `tf.RaggedTensor` or using [keras masking](https://www.tensorflow.org/guide/keras/masking_and_padding), the returned loss values should be the identical to each other. In previous versions Keras may have silently ignored the mask.
 * If you use masked losses with Keras the loss values may be different in TensorFlow `2.12` compared to previous versions.

   * to this supplier.
   *
   * <p><b>Warning: do not depend</b> on the behavior of this method.
   *
   * <p>Historically, {@code Supplier} instances in this library have implemented this method to
   * recognize certain cases where distinct {@code Supplier} instances would in fact behave

Fue deprecada de Starlette, pero si tienes código que lo usaba, puedes fácilmente **migrar** a [starlette-graphene3](https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3), que cubre el mismo caso de uso y tiene una **interfaz casi idéntica**.

/// tip | Consejo

Si necesitas GraphQL, aún te recomendaría revisar [Strawberry](https://strawberry.rocks/), ya que se basa en anotaciones de tipos en lugar de clases y tipos personalizados.

///

   * this function.
   *
   * <p><b>Warning: do not depend</b> on the behavior of this method.
   *
   * <p>Historically, {@code Function} instances in this library have implemented this method to
   * recognize certain cases where distinct {@code Function} instances would in fact behave

   * to this supplier.
   *
   * <p><b>Warning: do not depend</b> on the behavior of this method.
   *
   * <p>Historically, {@code Supplier} instances in this library have implemented this method to
   * recognize certain cases where distinct {@code Supplier} instances would in fact behave

   * this function.
   *
   * <p><b>Warning: do not depend</b> on the behavior of this method.
   *
   * <p>Historically, {@code Function} instances in this library have implemented this method to
   * recognize certain cases where distinct {@code Function} instances would in fact behave

Ela foi descontinuada do Starlette, mas se você tem código que a utilizava, você pode facilmente **migrar** para [starlette-graphene3](https://github.com/ciscorn/starlette-graphene3), que cobre o mesmo caso de uso e tem uma **interface quase idêntica**.

/// tip | Dica

Se você precisa de GraphQL, eu ainda recomendaria que você desse uma olhada no [Strawberry](https://strawberry.rocks/), pois ele é baseado em anotações de tipo em vez de classes e tipos personalizados.

```

////

## Recapitulando { #recap }

Com exceção de todas as palavras complicadas usadas aqui, o sistema de **Injeção de Dependência** é bastante simples.

Consiste apenas de funções que parecem idênticas a *funções de operação de rota*.

Mas ainda assim, é bastante poderoso, e permite que você declare grafos (árvores) de dependências com uma profundidade arbitrária.

/// tip | Dica