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Results 71 - 80 of 94 for drain (0.04 seconds)
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docs/fr/docs/async.md
À la place, en étant "asynchrone", une fois terminée, une tâche peut légèrement attendre (quelques microsecondes) que l'ordinateur / le programme finisse ce qu'il était en train de faire, et revienne récupérer le résultat.
Created: Sun Dec 28 07:19:09 GMT 2025 - Last Modified: Sun Aug 31 09:56:21 GMT 2025 - 25.4K bytes - Click Count (0) -
tensorflow/c/BUILD
# Tests tf_cuda_library( name = "c_test_util", testonly = 1, srcs = ["c_test_util.cc"], hdrs = ["c_test_util.h"], visibility = [ "//learning/brain:__subpackages__", "//tensorflow:__subpackages__", ], deps = [ ":c_api", ":c_api_experimental", "//tensorflow/core:lib", "//tensorflow/core:protos_all_cc",Created: Tue Dec 30 12:39:10 GMT 2025 - Last Modified: Sun Dec 07 13:04:09 GMT 2025 - 30.4K bytes - Click Count (0) -
docs/contribute/concurrency.md
#### Shared reader thread
Created: Fri Dec 26 11:42:13 GMT 2025 - Last Modified: Sun Feb 06 16:35:36 GMT 2022 - 7K bytes - Click Count (0) -
CHANGELOG/CHANGELOG-1.8.md
* PodPreset is not injected if conflict occurs while applying PodPresets to a Pod. ([#47864](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/47864), [@droot](https://github.com/droot)) * `kubectl drain` no longer spins trying to delete pods that do not exist ([#49444](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/49444), [@eparis](https://github.com/eparis))
Created: Fri Dec 26 09:05:12 GMT 2025 - Last Modified: Tue Feb 20 15:45:02 GMT 2024 - 312.2K bytes - Click Count (0) -
docs/fr/docs/python-types.md
Et ajouter des annotations de types ne crée normalement pas de différence avec le comportement qui aurait eu lieu si elles n'étaient pas là. Maintenant, imaginez que vous êtes en train de créer cette fonction, mais avec des annotations de type cette fois. Au même moment que durant l'exemple précédent, vous essayez de déclencher l'auto-complétion et vous voyez : <img src="/img/python-types/image02.png">
Created: Sun Dec 28 07:19:09 GMT 2025 - Last Modified: Sat Nov 09 16:39:20 GMT 2024 - 10K bytes - Click Count (0) -
README.md
researchers push the state-of-the-art in ML and developers easily build and deploy ML-powered applications. TensorFlow was originally developed by researchers and engineers working within the Machine Intelligence team at Google Brain to conduct research in machine learning and neural networks. However, the framework is versatile enough to be used in other areas as well. TensorFlow provides stable [Python](https://www.tensorflow.org/api_docs/python)
Created: Tue Dec 30 12:39:10 GMT 2025 - Last Modified: Fri Jul 18 14:09:03 GMT 2025 - 11.6K bytes - Click Count (0) -
docs/de/docs/tutorial/handling-errors.md
**FastAPI** hat seine eigene `HTTPException`. Und die `HTTPException`-Fehlerklasse von **FastAPI** erbt von der `HTTPException`-Fehlerklasse von Starlette. Der einzige Unterschied besteht darin, dass die `HTTPException` von **FastAPI** beliebige JSON-konvertierbare Daten für das `detail`-Feld akzeptiert, während die `HTTPException` von Starlette nur Strings dafür akzeptiert.
Created: Sun Dec 28 07:19:09 GMT 2025 - Last Modified: Wed Dec 17 20:41:43 GMT 2025 - 10.4K bytes - Click Count (0) -
CHANGELOG/CHANGELOG-1.27.md
- Fixed an issue to not drain all the pods in a namespace when an empty-selector i.e. "{}" is specified in a Pod Disruption Budget (PDB) ([#121132](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/121132), [@sairameshv](https://github.com/sairameshv)) [SIG Apps]Created: Fri Dec 26 09:05:12 GMT 2025 - Last Modified: Wed Jul 17 07:48:22 GMT 2024 - 466.3K bytes - Click Count (2) -
docs/de/docs/async.md
Deshalb ist es sehr sinnvoll, asynchronen ⏸🔀⏯ Code für Web-APIs zu verwenden. Diese Art der Asynchronität hat NodeJS populär gemacht (auch wenn NodeJS nicht parallel ist) und darin liegt die Stärke von Go als Programmiersprache. Und das ist das gleiche Leistungsniveau, das Sie mit **FastAPI** erhalten.
Created: Sun Dec 28 07:19:09 GMT 2025 - Last Modified: Sat Sep 20 15:10:09 GMT 2025 - 27.9K bytes - Click Count (0) -
docs/zh/docs/features.md
* **更简单**: * 没有新的模式定义 micro-language 需要学习。 * 如果你知道 Python types,你就知道如何使用 Pydantic。 * 和你 **<abbr title="集成开发环境,和代码编辑器类似">IDE</abbr>/<abbr title="一个检查代码错误的程序">linter</abbr>/brain** 适配: * 因为 pydantic 数据结构仅仅是你定义的类的实例;自动补全,linting,mypy 以及你的直觉应该可以和你验证的数据一起正常工作。 * 验证**复杂结构**: * 使用分层的 Pydantic 模型, Python `typing`的 `List` 和 `Dict` 等等。 * 验证器使我们能够简单清楚的将复杂的数据模式定义、检查并记录为 JSON Schema。Created: Sun Dec 28 07:19:09 GMT 2025 - Last Modified: Sat Oct 11 17:48:49 GMT 2025 - 8.9K bytes - Click Count (0)