{* ../../docs_src/path_params/tutorial005.py hl[18,21,23] *}

Le client recevra une réponse JSON comme celle-ci :

```JSON
{
  "model_name": "alexnet",
  "message": "Deep Learning FTW!"
}
```

## Paramètres de chemin contenant des chemins

Disons que vous avez une *fonction de chemin* liée au chemin `/files/{file_path}`.

   * elements.length) are all {@code null}.
   */
  @VisibleForTesting transient @Nullable Object @Nullable [] elements;

  /**
   * Keeps track of metadata like the number of hash table bits and modifications of this data
   * structure (to make it possible to throw ConcurrentModificationException in the iterator). Note

* **Machine Learning**: normalmente requiere muchas multiplicaciones de "matrices" y "vectores". Piensa en una enorme hoja de cálculo con números y multiplicando todos juntos al mismo tiempo.

        return new SmbResourceLocatorImpl(ctx, smbUrl(spec));
    }

    @Test
    @DisplayName("getName returns last path segment; falls back logically")
    void testGetNameVariants() {
        // file name from deep path
        SmbResourceLocatorImpl a = locator("smb://server/share/dir/file.txt");
        assertEquals("file.txt", a.getName());

        // share name with trailing slash when only share present

* **Machine Learning**: it normally requires lots of "matrix" and "vector" multiplications. Think of a huge spreadsheet with numbers and multiplying all of them together at the same time.

      }

    /**
     * Sets the interval between HTTP/2 and web socket pings initiated by this client. Use this to
     * automatically send ping frames until either the connection fails or it is closed. This keeps
     * the connection alive and may detect connectivity failures.
     *
     * If the server does not respond to each ping with a pong within `interval`, this client will

            return null;
        }

        @Override
        public boolean hasChildNodes() {
            return false;
        }

        @Override
        public Node cloneNode(boolean deep) {
            return null;
        }

        @Override
        public void normalize() {
        }

        @Override
        public boolean isSupported(String feature, String version) {

* L'apprentissage profond (ou **Deep Learning**) : est un sous-domaine du **Machine Learning**, donc les mêmes raisons s'appliquent. Avec la différence qu'il n'y a pas une unique feuille de calcul de nombres à multiplier, mais une énorme quantité d'entre elles, et dans de nombreux cas,...

* **Maschinelles Lernen**: Normalerweise sind viele „Matrix“- und „Vektor“-Multiplikationen erforderlich. Stellen Sie sich eine riesige Tabelle mit Zahlen vor, in der Sie alle Zahlen gleichzeitig multiplizieren.

--#{$color}: #{$value};\n  }\n\n  @each $color, $value in $theme-colors {\n    --#{$color}: #{$value};\n  }\n\n  @each $bp, $value in $grid-breakpoints {\n    --breakpoint-#{$bp}: #{$value};\n  }\n\n  // Use `inspect` for lists so that quoted items keep the quotes.\n  // See https://github.com/sass/sass/issues/2383#issuecomment-336349172\n  --font-family-sans-serif: #{inspect($font-family-sans-serif)};\n  --font-family-monospace: #{inspect($font-family-monospace)};\n}\n","// stylelint-disable dec...