tensor_stack.pop_back();
    auto op_id_it = tensor_tape.find(tensor_id);
    if (op_id_it == tensor_tape.end()) {
      continue;
    }
    int64_t op_id = op_id_it->second;
    auto op_it = op_tape->find(op_id);
    auto result_op_it = result.op_tape.find(op_id);
    if (op_id == -1 || op_it == op_tape->end() ||
        result_op_it != result.op_tape.end()) {
      continue;
    }

  public V remove(Object key) {
    Timestamped<V> stamped = cachingHashMap.remove(key);
    if (stamped != null) {
      V value = stamped.getValue();
      // `key` was in the cache, so it's a K.
      // (Or it's a weird case like a LinkedList in a Cache<ArrayList, ...>, but *shrug*.)
      @SuppressWarnings("unchecked")
      K castKey = (K) key;

      if (!isExpired(stamped)) {

		message:    "Time stamp format pattern contains a valid format symbol that cannot be applied to time stamp parsing in the SQL expression.",
		statusCode: 400,
		cause:      err,
	}
}

func errEvaluatorTimestampFormatPatternDuplicateFields(err error) *s3Error {
	return &s3Error{
		code:       "EvaluatorTimestampFormatPatternDuplicateFields",

Vous pourriez aussi l'utiliser pour générer du code automatiquement, pour les clients qui communiquent avec votre API. Comme par exemple, des applications frontend, mobiles ou IOT.

## Récapitulatif, étape par étape

### Étape 1 : import `FastAPI`

```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```

    input_ids[i] = ToId(inputs[i]);
    input_dtypes[i] = inputs[i]->DataType();
  }
  std::vector<TapeTensor> tape_tensors;
  tape_tensors.reserve(outputs.size());
  for (auto t : outputs) {
    tape_tensors.push_back(TapeTensor(t));
  }
  GradientTape::RecordOperation(
      op_name, tape_tensors, input_ids, input_dtypes,
      [gradient_function]() -> GradientFunction* { return gradient_function; },

    ],
    visibility = [
        "//tensorflow:internal",
    ],
    deps = [
        ":abstract_operation",
        ":c_api_unified_internal",
        "//tensorflow/c/experimental/gradients/tape:tape_operation",
        "//tensorflow/core/lib/llvm_rtti",
        "//tensorflow/core/platform:errors",
    ],
)

cc_library(
    name = "gradients_internal",
    srcs = [
        "gradients.cc",

	ModTime time.Time `msg:"mt"`

	// Total file size.
	Size int64 `msg:"sz"`

	// File mode bits.
	Mode uint32 `msg:"m"`

	// WrittenByVersion is the unix time stamp of the MinIO
	// version that created this version of the object.
	WrittenByVersion uint64 `msg:"wv"`

	// File metadata
	Metadata map[string]string `msg:"meta"`

	// All the parts per object.

  // +optional
  optional k8s.io.apimachinery.pkg.apis.meta.v1.LabelSelector selector = 2;

  // template is the object that describes the pod that will be created if
  // insufficient replicas are detected. Each pod stamped out by the StatefulSet
  // will fulfill this Template, but have a unique identity from the rest
  // of the StatefulSet. Each pod will be named with the format

Pour finir vous allez au comptoir 🔀, vers la tâche initiale qui est désormais terminée ⏯, récupérez les burgers 🍔, remerciez le serveur et ramenez les burgers 🍔 à votre table. Ceci termine l'étape / la tâche d'interaction avec le comptoir ⏹. Ce qui ensuite, crée une nouvelle tâche de "manger les burgers"  🔀 ⏯, mais la précédente, "récupérer les burgers" est terminée ⏹.

#### Burgers parallèles

Disons que vous voulez ajouter des traductions pour le Créole, et que ce n'est pas encore dans les documents.

En vérifiant le lien ci-dessus, le code pour "Créole" est `ht`.

L'étape suivante consiste à exécuter le script pour générer un nouveau répertoire de traduction :

<div class="termy">

```console
// Use the command new-lang, pass the language code as a CLI argument