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## Recherche

En utilisant toutes les alternatives précédentes, j'ai eu la chance d'apprendre de toutes, de prendre des idées, et de les combiner de la meilleure façon que j'ai pu trouver pour moi-même et les équipes de développeurs avec lesquelles j'ai travaillé.

Par exemple, il était clair que l'idéal était de se baser sur les annotations de type Python standard.

     */
    ExecutionTimeValue<? extends T> calculateExecutionTimeValue();

    @Override
    default <U, R> Provider<R> zip(Provider<U> right, BiFunction<? super T, ? super U, ? extends R> combiner) {
        return new BiProvider<>(null, this, right, combiner);
    }

    /**
     * Returns a provider that attaches the side effect to the values it produces.
     * <p>

---

Avec ces informations et ces outils, passez à la section suivante pour tout combiner.

## Cluster en mode Docker Swarm avec Traefik et HTTPS

import java.util.Deque;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.function.Predicate;
import java.util.stream.Stream;

import static org.gradle.internal.Combiners.nonCombining;

public class WatchableHierarchies {
    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(WatchableHierarchies.class);

La documentation sera donc mise à jour automatiquement pour autoriser plusieurs valeurs :

<img src="/img/tutorial/query-params-str-validations/image02.png">

### Combiner liste de paramètres et valeurs par défaut

Et l'on peut aussi définir une liste de valeurs par défaut si aucune n'est fournie :

```Python hl_lines="9"
{!../../../docs_src/query_params_str_validations/tutorial012.py!}

!!! check "A inspiré **FastAPI** à"
Être un micro-framework. Il est donc facile de combiner les outils et les pièces nécessaires.

Proposer un système de routage simple et facile à utiliser.

### <a href="https://requests.readthedocs.io" class="external-link" target="_blank">Requests</a>

  let arguments = (ins
    TF_Int32Tensor:$indices_or_row_splits,
    TF_Int32Tensor:$values,
    TF_Float32Tensor:$weights,

    ConfinedAttr<I64Attr, [IntMinValue<1>]>:$sample_count,
    StrAttr:$combiner
  );

  let results = (outs
    TF_Int32Tensor:$row_ids,
    TF_Int32Tensor:$col_ids,
    TF_Float32Tensor:$gains
  );
}

  typedef EmbeddingLookupSparseOptions Table;
  ::flatbuffers::FlatBufferBuilder &fbb_;
  ::flatbuffers::uoffset_t start_;
  void add_combiner(tflite::CombinerType combiner) {
    fbb_.AddElement<int8_t>(EmbeddingLookupSparseOptions::VT_COMBINER, static_cast<int8_t>(combiner), 0);
  }
  explicit EmbeddingLookupSparseOptionsBuilder(::flatbuffers::FlatBufferBuilder &_fbb)
        : fbb_(_fbb) {
    start_ = fbb_.StartTable();

    Arg<TF_Int32Tensor, [{The TPU device to use. Should be >= 0 and less than the number
of TPU cores in the task on which the node is placed.}]>:$device_ordinal,

    DefaultValuedOptionalAttr<StrArrayAttr, "{}">:$combiners
  );

  let results = (outs);

  TF_DerivedOperandSizeAttr N = TF_DerivedOperandSizeAttr<0>;
  TF_DerivedOperandTypeAttr T1 = TF_DerivedOperandTypeAttr<0>;