om:20px;border:1px solid #b94a48;border-radius:4px}div.form-error strong{font-weight:700;display:block;margin:0;padding:0 0 10px}div.form-error strong,div.form-error ul li{line-height:140%;color:#b94a48;font-family:"Helvetica Neue",Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:14px}div.form-error ul,div.form-error ul li{background:0 0}...

    ) = error("unsupported")

    override fun take() = error("unsupported")

    override fun remainingCapacity() = error("unsupported")

    override fun drainTo(sink: MutableCollection<in T>) = error("unsupported")

    override fun drainTo(
      sink: MutableCollection<in T>,
      maxElements: Int,
    ) = error("unsupported")
  }

    override fun read(
      sink: Buffer,
      byteCount: Long,
    ): Long {
      while (left == 0) {
        source.skip(padding.toLong())
        padding = 0
        if (flags and FLAG_END_HEADERS != 0) return -1L
        readContinuationHeader()
        // TODO: test case for empty continuation header?
      }

      val read = source.read(sink, minOf(byteCount, left.toLong()))

    * JSON.
    * Các tham số trong đường dẫn.
    * Các tham số trong query string.
    * Cookies.
    * Headers.
    * Forms.
    * Files.
* <abbr title="cũng được biết tới như: serialization, parsing, marshalling">Chuyển đổi</abbr> dữ liệu đầu ra: chuyển đổi từ kiểu dữ liệu Python sang dữ liệu network (như JSON):

![ReDoc](https://fastapi.tiangolo.com/img/index/index-06-redoc-02.png)

### Nur modernes Python

Alles basiert auf **Python 3.8 Typ**-Deklarationen (dank Pydantic). Es muss keine neue Syntax gelernt werden, nur standardisiertes modernes Python.

Cela prendrait autant de temps pour finir avec ou sans sections (concurrence) et vous auriez effectué la même quantité de travail.

    TFE_Context* ctx, const char* task, int64_t timeout_in_ms,
    TF_Status* status);

// Information about the shape of a Tensor and its type.
struct TF_ShapeAndType {
  // Number of dimensions. -1 indicates unknown rank.
  int num_dims;
  // Array of dimensions. -1 indicates unknown dim.
  int64_t* dims;
  // The data type. May be 0 to denote unknown type.
  TF_DataType dtype;
};

Si vous vous sentez perdu avec le concept d'**expression régulière**, pas d'inquiétudes. Il s'agit d'une notion difficile pour beaucoup, et l'on peut déjà réussir à faire beaucoup sans jamais avoir à les manipuler.

Mais si vous décidez d'apprendre à les utiliser, sachez qu'ensuite vous pouvez les utiliser directement dans **FastAPI**.

## Valeurs par défaut

                                   " dimensions which is over the limit of ",
                                   TensorShape::MaxDimensions(), ".");
  }
  TensorShapeProto proto;
  if (num_dims < 0) {
    proto.set_unknown_rank(true);
  } else {
    for (int d = 0; d < num_dims; ++d) {
      proto.add_dim()->set_size(dims[d]);
    }
  }

  forward_op_->attrs.Set(attr_name, proto);

      TF_NewTensor(TF_FLOAT, nullptr, 0, values, num_bytes, &FloatDeallocator,
                   nullptr),
      TF_DeleteTensor);
  return TensorHandlePtr(TFE_NewTensorHandle(tensor.get(), status));
}

// Creates a rank-one TFE_TensorHandle with value `v`.
TensorHandlePtr VectorFloatTensorHandle(const std::vector<float>& v,
                                        TF_Status* status) {
  const int num_bytes = v.size() * sizeof(float);