Isso significa que no lugar do processo normal de seus usuários enviarem requisições para a sua API, é a **sua API** (ou sua aplicação) que poderia **enviar requisições para o sistema deles** (para a API deles, a aplicação deles).

Isso normalmente é chamado de **webhook**.

depois
sem
mesmo
aos
seus
quem
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esse
eles
você
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suas
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dela
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estes
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aquele
aquela
aqueles
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## Provedores de Nuvem - Patrocinadores

Alguns provedores de nuvem ✨ [**patrocinam o FastAPI**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author){.internal-link target=_blank} ✨, o que garante o **desenvolvimento** contínuo e saudável do FastAPI e seu **ecossistema**.

Confira as dicas de anotação no código acima para ver mais detalhes específicos.

## Saiba Mais

Você também pode combinar `dataclasses` com outros modelos Pydantic, herdar deles, incluí-los em seus próprios modelos, etc.

Para saber mais, confira a <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/dataclasses/" class="external-link" target="_blank">documentação do Pydantic sobre dataclasses</a>.

Cada um desses `dict` de retorno pode ter uma chave `model`, contendo um modelo do Pydantic, assim como o `response_model`.

O **FastAPI** pegará este modelo, gerará o esquema JSON dele e incluirá no local correto do OpenAPI.

Alguns deles também ✨ [**patrocinam o FastAPI**](../help-fastapi.md#sponsor-the-author){.internal-link target=_blank} ✨, isso garante o **desenvolvimento** contínuo e saudável do FastAPI e seu **ecossistema**.

}
```

## Recapitulando

Declare cabeçalhos com `Header`, usando o mesmo padrão comum que utiliza-se em `Query`, `Path` e `Cookie`.

O FastAPI inclui alguns parâmetros de configuração padrão apropriados para a maioria dos casos de uso.

Inclui estas configurações padrão:

{* ../../fastapi/openapi/docs.py ln[7:23] *}

Você pode substituir qualquer um deles definindo um valor diferente no argumento `swagger_ui_parameters`.

Por exemplo, para desabilitar `deepLinking` você pode passar essas configurações para `swagger_ui_parameters`:

{* ../../docs_src/securit...

* **Deep Learning**: Esse é um subcampo do Machine Learning, então, o mesmo se aplica. A diferença é que não há apenas uma grande planilha com números para multiplicar, mas um grande conjunto delas, e em muitos casos, você utiliza um processador especial para construir e/ou usar esses modelos.