/**
     * Converts an object value to a float for score calculations.
     * Handles Float and String types, returning 0.0f for unsupported types.
     *
     * @param value the object to convert to float
     * @return float representation of the value, or 0.0f if conversion fails
     */
    protected float toFloat(final Object value) {
        if (value instanceof final Float f) {
            return f;
        }

    return Longs.fromBytes(b8, b7, b6, b5, b4, b3, b2, b1);
  }

  /**
   * Reads a {@code float} as specified by {@link DataInputStream#readFloat()}, except using
   * little-endian byte order.
   *
   * @return the next four bytes of the input stream, interpreted as a {@code float} in
   *     little-endian byte order
   * @throws IOException if an I/O error occurs
   */

    @Override
    protected String getQueryClassName() {
        return BooleanQuery.class.getSimpleName();
    }

    @Override
    public QueryBuilder execute(final QueryContext context, final Query query, final float boost) {
        if (query instanceof final BooleanQuery booleanQuery) {
            if (logger.isDebugEnabled()) {
                logger.debug("BooleanQuery: query={}, boost={}", query, boost);
            }

# 追加データ型

今までは、以下のような一般的なデータ型を使用してきました:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

しかし、より複雑なデータ型を使用することもできます。

そして、今まで見てきたのと同じ機能を持つことになります:

* 素晴らしいエディタのサポート
* 受信したリクエストからのデータ変換
* レスポンスデータのデータ変換
* データの検証
* 自動注釈と文書化

## 他のデータ型

ここでは、使用できる追加のデータ型のいくつかを紹介します:

* `UUID`:
    * 多くのデータベースやシステムで共通のIDとして使用される、標準的な「ユニバーサルにユニークな識別子」です。
    * リクエストとレスポンスでは`str`として表現されます。
* `datetime.datetime`:

    }

    /**
     * Retrieves a setting value as a float.
     * @param key The key of the setting.
     * @param defaultValue The default value if the setting is not found.
     * @return The setting value as a float.
     */
    public float getAsFloat(final String key, final float defaultValue) {
        final Object obj = get(key);

        final float value;
        if (obj == null) {

# Zusätzliche Datentypen { #extra-data-types }

Bisher haben Sie gängige Datentypen verwendet, wie zum Beispiel:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Sie können aber auch komplexere Datentypen verwenden.

Und Sie haben immer noch dieselbe Funktionalität wie bisher gesehen:

* Großartige Editor-Unterstützung.
* Datenkonvertierung bei eingehenden <abbr title="Request – Anfrage: Daten, die der Client zum Server sendet">Requests</abbr>.

	// This goroutine owns the cache.
	var saverWg sync.WaitGroup
	saverWg.Add(1)
	go func() {
		// Add jitter to the update time so multiple sets don't sync up.
		updateTime := 30*time.Second + time.Duration(float64(10*time.Second)*rand.Float64())
		t := time.NewTicker(updateTime)
		defer t.Stop()
		defer saverWg.Done()
		var lastSave time.Time

		for {
			select {
			case <-t.C:
				if cache.Info.LastUpdate.Equal(lastSave) {

    )

    class FakeNumpyArray:
        def __init__(self):
            self.data = [1.0, 2.0, 3.0]

    FakeNumpyArrayPydantic = Annotated[
        FakeNumpyArray,
        WithJsonSchema(TypeAdapter(list[float]).json_schema()),
        PlainSerializer(lambda v: v.data),
    ]

    class MyModel(BaseModel):
        model_config = ConfigDict(arbitrary_types_allowed=True)
        custom_field: FakeNumpyArrayPydantic

	b.ReportAllocs()
	// the actual benchmark for PutObjectPart starts here. Reset the benchmark timer.

	for i := 0; b.Loop(); i++ {
		// insert the object.
		totalPartsNR := int(math.Ceil(float64(objSize) / float64(partSize)))
		for j := range totalPartsNR {
			if j < totalPartsNR-1 {
				textPartData = textData[j*partSize : (j+1)*partSize-1]
			} else {
				textPartData = textData[j*partSize:]
			}

  @Override
  public int intValue() {
    return (int) sum();
  }

  /** Returns the {@link #sum} as a {@code float} after a widening primitive conversion. */
  @Override
  public float floatValue() {
    return (float) sum();
  }

  /** Returns the {@link #sum} as a {@code double} after a widening primitive conversion. */
  @Override
  public double doubleValue() {