put(convertKey(entry.getKey()), entry.getValue());
        }
    }

    @Override
    public final V remove(final Object key) {
        return super.remove(convertKey(key));
    }

    @Override
    public boolean containsKey(final Object key) {
        return super.containsKey(convertKey(key));
    }

    private static String convertKey(final Object key) {

     * @return the value as an object
     */
    Object getAsObject(String value);

    /**
     * Returns {@literal true} if this converter can handle the specified type.
     *
     * @param clazz
     *            the type. Must not be {@literal null}
     * @return {@literal true} if this converter can handle the specified type
     */
    boolean isTarget(Class<?> clazz);

---
name: TensorFlow Lite Converter Issue
about: Use this template for reporting issues during model conversion to TFLite
labels: 'TFLiteConverter'

---

### 1. System information

- OS Platform and Distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04):
- TensorFlow installation (pip package or built from source):
- TensorFlow library (version, if pip package or github SHA, if built from source):

### 2. Code

 */
package org.codelibs.fess.suggest.converter;

import java.util.List;

import junit.framework.TestCase;

public class KatakanaToAlphabetConverterTest extends TestCase {

    private KatakanaToAlphabetConverter converter;

    @Override
    protected void setUp() throws Exception {
        super.setUp();
        converter = new KatakanaToAlphabetConverter();
        converter.init();
    }

        return 10;
    }

    /**
     * Initializes the converter.
     *
     * @throws IOException if an I/O error occurs during initialization.
     */
    void init() throws IOException;

    /**
     * Converts the given text into a list of readings based on the specified field and languages.
     *
     * @param text the text to be converted.
     * @param field the field to be used for conversion.

Por exemplo, você não pode colocar um modelo do Pydantic em uma `JSONResponse` sem antes convertê-lo em um `dict` com todos os tipos de dados (como `datetime`, `UUID`, etc) convertidos para tipos compatíveis com JSON.

Para esses casos, você pode usar o `jsonable_encoder` para converter seus dados antes de repassá-los para a resposta:

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *}

* Criar uma cópia do modelo armazenado, atualizando seus atributos com as atualizações parciais recebidas (usando o parâmetro `update`).
* Converter o modelo copiado em algo que possa ser armazenado no seu banco de dados (por exemplo, usando o `jsonable_encoder`).
    * Isso é comparável ao uso do método `.model_dump()`, mas garante (e converte) os valores para tipos de dados que possam ser convertidos em JSON, por exemplo, `datetime` para `str`.

            // Use the outputs of this converter as inputs for the next converter
            currentInputs = nextInputs;
        }

        return new ArrayList<>(resultSet);
    }

    /**
     * Adds a converter to the chain.
     * @param converter The converter to add.
     */
    public void addConverter(final ReadingConverter converter) {
        converters.add(converter);
    }

Você também pode usar modelos Pydantic como subtipos de `list`, `set`, etc:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial006_py310.py hl[18] *}

Isso vai esperar(converter, validar, documentar, etc) um corpo JSON tal qual:

```JSON hl_lines="11"
{
    "name": "Foo",
    "description": "The pretender",
    "price": 42.0,
    "tax": 3.2,
    "tags": [
        "rock",

  public void testStringConverter_convert() {
    Converter<String, TestEnum> converter = Enums.stringConverter(TestEnum.class);
    assertEquals(TestEnum.CHEETO, converter.convert("CHEETO"));
    assertEquals(TestEnum.HONDA, converter.convert("HONDA"));
    assertEquals(TestEnum.POODLE, converter.convert("POODLE"));
    assertThat(converter.convert(null)).isNull();
    assertThat(converter.reverse().convert(null)).isNull();
  }