failures, maxDur := 0, time.Duration(0)
	for _, dur := range entries[:] {
		if dur == maxDuration {
			failures++
		} else if dur > maxDur {
			maxDur = dur
		}
	}

	failPct := float64(failures) / float64(len(entries))

	if failPct > dynamicTimeoutIncreaseThresholdPct {
		// We are hitting the timeout too often, so increase the timeout by 25%
		timeout := min(
			// Set upper cap.

# Додаткові типи даних

До цього часу, ви використовували загальнопоширені типи даних, такі як:

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

Але можна також використовувати більш складні типи даних.

І ви все ще матимете ті ж можливості, які були показані до цього:

* Чудова підтримка редактора.
* Конвертація даних з вхідних запитів.
* Конвертація даних для відповіді.
* Валідація даних.
* Автоматична анотація та документація.

# Extra Data Types { #extra-data-types }

Up to now, you have been using common data types, like:

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

But you can also use more complex data types.

And you will still have the same features as seen up to now:

* Great editor support.
* Data conversion from incoming requests.
* Data conversion for response data.
* Data validation.
* Automatic annotation and documentation.

# Tipos de Datos Extra

Hasta ahora, has estado usando tipos de datos comunes, como:

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

Pero también puedes usar tipos de datos más complejos.

Y seguirás teniendo las mismas funcionalidades como hasta ahora:

* Gran soporte de editor.
* Conversión de datos de requests entrantes.
* Conversión de datos para datos de response.
* Validación de datos.
* Anotación y documentación automática.

				}
				sendResult()
				break
			}

			// We break if we did not see 2.5% growth rate in total GET
			// requests, we have reached our peak at this point.
			doBreak := float64(totalGet-throughputHighestGet)/float64(totalGet) < 0.025

			throughputHighestGet = totalGet
			throughputHighestResults = results
			throughputHighestPut = totalPut

			if doBreak {
				sendResult()
				break
			}

        Term term = new Term("title", "fuzzy");
        FuzzyQuery fuzzyQuery = new FuzzyQuery(term);

        // Test with different boost values
        float[] boostValues = { 0.5f, 1.0f, 2.5f, 10.0f };
        for (float boost : boostValues) {
            QueryBuilder result = queryProcessor.execute(context, fuzzyQuery, boost);
            assertNotNull(result);

	hourTotals := rt.LastHour.getTotal()
	return madmin.TimedErrStats{
		LastMinute: madmin.RStat{
			Count: float64(minuteTotals.N),
			Bytes: minuteTotals.Size,
		},
		LastHour: madmin.RStat{
			Count: float64(hourTotals.N),
			Bytes: hourTotals.Size,
		},
		Totals: madmin.RStat{
			Count: float64(rt.SinceUptime.Count),
			Bytes: rt.SinceUptime.Bytes,
		},
		ErrCounts: errCounts,
	}
}

	// 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) {

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

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

     * The method evaluates the boost expression and converts the result to a float value.
     * Supports Integer, Long, Float, Double, and String representations of numbers.
     *
     * @param map the document data as a map of field names to values
     * @return the calculated boost value as a float, or 0.0f if evaluation fails
     */
    public float getValue(final Map<String, Object> map) {
        if (map == null || map.isEmpty()) {