/** The request attribute key for storing cached user agent type */
    protected static final String USER_AGENT_TYPE = "ViewHelper.UserAgent";

    /**
     * Determines the user agent type from the current HTTP request.
     * The method analyzes the User-Agent header to categorize the browser type
     * and caches the result in the request attribute for subsequent calls.
     *

### Créer l'objet `Settings` { #create-the-settings-object }

Importez `BaseSettings` depuis Pydantic et créez une sous-classe, comme pour un modèle Pydantic.

De la même manière qu'avec les modèles Pydantic, vous déclarez des attributs de classe avec des annotations de type, et éventuellement des valeurs par défaut.

  <scm>
    <url>https://domain.org/override</url><!-- check that this won't impact child.site.url.inherit.append.path attribute inheritance -->
  </scm>
  <distributionManagement>
    <site><!-- overriding 1 element will reset all elements, but not child.site.url.inherit.append.path attribute -->
      <name>reset</name>
    </site>
  </distributionManagement>

* Bei `PUT`-Requests an `/items/{item_id}` den Body als JSON lesen:
    * Prüfen, ob er ein erforderliches Attribut `name` hat, das ein `str` sein muss.
    * Prüfen, ob er ein erforderliches Attribut `price` hat, das ein `float` sein muss.
    * Prüfen, ob er ein optionales Attribut `is_offer` hat, das ein `bool` sein muss, falls vorhanden.
    * All dies würde auch für tief verschachtelte JSON-Objekte funktionieren.

import java.util.Map;

import javax.security.auth.kerberos.KerberosKey;

import jcifs.pac.PACDecodingException;
import jcifs.pac.Pac;

/**
 * Kerberos authorization data containing PAC (Privilege Attribute Certificate) information.
 */
public class KerberosPacAuthData extends KerberosAuthData {

    private Pac pac;

    /**
     * Constructs KerberosPacAuthData from token bytes.
     *

## Pydantic-Modelle { #pydantic-models }

[Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) ist eine Python-Bibliothek für die Validierung von Daten.

Sie deklarieren die „Form“ der Daten als Klassen mit Attributen.

Und jedes Attribut hat einen Typ.

Dann erzeugen Sie eine Instanz dieser Klasse mit einigen Werten, und Pydantic validiert die Werte, konvertiert sie in den passenden Typ (falls notwendig) und gibt Ihnen ein Objekt mit allen Daten.

 */
package jcifs.ntlmssp.av;

import jcifs.internal.util.SMBUtil;

/**
 * NTLMSSP AV (Attribute-Value) pair representing flags information.
 * Contains flag values used in NTLM authentication attribute-value pairs.
 *
 * @author mbechler
 */
public class AvFlags extends AvPair {

    /**
     * Constructs an AV flags pair from raw bytes

 * Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA  02111-1307  USA
 */
package jcifs.ntlmssp.av;

/**
 * Base class for NTLMSSP AV (Attribute-Value) pairs used in NTLM authentication.
 * Provides common functionality for encoding and decoding attribute-value pairs.
 *
 * @author mbechler
 */
public class AvPair {

    /**
     * EOL type
     */
    public static final int MsvAvEOL = 0x0;

 * will be discovered using the JDK service mechanism.
 *
 * The default implementation will look for a {@code .mvn} child directory
 * or a {@code pom.xml} containing the {@code root="true"} attribute.
 *
 * @see DefaultRootLocator
 * @deprecated use {@code org.apache.maven.api.services.model.RootLocator} instead
 */
@Deprecated(since = "4.0.0")
public interface RootLocator {

# LDAP attribute for home postal address.
ldap.attr.homePostalAddress=homePostalAddress
# LDAP attribute for labeled URI.
ldap.attr.labeledURI=labeledURI
# LDAP attribute for room number.
ldap.attr.roomNumber=roomNumber
# LDAP attribute for description.
ldap.attr.description=description
# LDAP attribute for title.
ldap.attr.title=title
# LDAP attribute for pager.
ldap.attr.pager=pager
# LDAP attribute for street.