fix}popover-inner-border-radius));\n\n  &:empty {\n    display: none;\n  }\n}\n\n.popover-body {\n  padding: var(--#{$prefix}popover-body-padding-y) var(--#{$prefix}popover-body-padding-x);\n  color: var(--#{$prefix}popover-body-color);\n}\n","// Notes on the classes:\n//\n// 1. .carousel.pointer-event should ideally be pan-y (to allow for users to scroll vertically)\n//    even when their scroll action started on a carousel, but for compatibility (with Firefox)\n//    we're preventing all actions...

///

/// tip | Dica



///

	Se você está se perguntando, "AlexNet", "ResNet", e "LeNet" são apenas nomes de <abbr title="técnicamente, modelos de arquitetura de Deep Learning">modelos</abbr> de Machine Learning (aprendizado de máquina).

### Declare um *parâmetro de rota*

Mais même si vous n'utilisez pas ou n'utiliserez jamais **FastAPI**, vous pourriez bénéficier d'apprendre quelques choses sur ces dernières.

/// note

Si vous êtes un expert Python, et que vous savez déjà **tout** sur les annotations de type, passez au chapitre suivant.

///

## Motivations

Prenons un exemple simple :

Não faz diferença. O **FastAPI** sabe o que fazer.

/// note | Nota

Caso você não conheça, veja em [Async: *"Com Pressa?"*](../../async.md#com-pressa){.internal-link target=_blank} a sessão acerca de `async` e `await` na documentação.

///

## Integrando com OpenAPI

	envValues := make(map[string]string, len(envs))
	for _, envK := range envs {
		// skip certain environment variables as part
		// of the whitelist and could be configured
		// differently on each nodes, update skipEnvs()
		// map if there are such environment values
		if _, ok := skipEnvs[envK]; ok {
			continue
		}
		envValues[envK] = logger.HashString(env.Get(envK, ""))
	}

  TF_DeleteBuffer(graph_def);

  // Can add nodes to the imported graph without trouble.
  Add(feed, scalar, graph, s);
  ASSERT_EQ(TF_OK, TF_GetCode(s)) << TF_Message(s);

  TF_DeleteGraph(graph);
  TF_DeleteStatus(s);
}

TEST(CAPI, ImportGraphDef_WithReturnOutputs) {
  TF_Status* s = TF_NewStatus();
  TF_Graph* graph = TF_NewGraph();

  // Create a graph with two nodes: x and 3
  Placeholder(graph, s);

*path operations* のいずれにおいても、`response_model`パラメータを使用して、レスポンスのモデルを宣言することができます:

* `@app.get()`
* `@app.post()`
* `@app.put()`
* `@app.delete()`
* など。

{* ../../docs_src/response_model/tutorial001.py hl[17] *}

/// note | 備考

`response_model`は「デコレータ」メソッド（`get`、`post`など）のパラメータであることに注意してください。すべてのパラメータやボディのように、*path operation関数* のパラメータではありません。

///

import org.jspecify.annotations.Nullable;

/**
 * Unit tests for {@link HashCode}.
 *
 * @author Dimitris Andreou
 * @author Kurt Alfred Kluever
 */
@NullUnmarked
public class HashCodeTest extends TestCase {
  // note: asInt(), asLong() are in little endian
  private static final ImmutableList<ExpectedHashCode> expectedHashCodes =
      ImmutableList.of(
          new ExpectedHashCode(
              new byte[] {

   * For example, if {@code end = next(next(next(start)))}, then {@code distance(start, end) == 3}
   * and {@code distance(end, start) == -3}. As well, {@code distance(a, a)} is always zero.
   *
   * <p>Note that this function is necessarily well-defined for any discrete type.
   *
   * @return the distance as described above, or {@link Long#MIN_VALUE} or {@link Long#MAX_VALUE} if

/// tip | 팁

테스트를 위한 함수는 `async def` 가 아니라 `def` 로 작성됨에 주의하세요.

그리고 클라이언트에 대한 호출도 `await` 를 사용하지 않는 일반 호출입니다.

이렇게 하여 복잡한 과정 없이 `pytest` 를 직접적으로 사용할 수 있습니다.

///

/// note | 기술 세부사항

`from starlette.testclient import TestClient` 역시 사용할 수 있습니다.

**FastAPI** 는 개발자의 편의를 위해 `starlette.testclient` 를 `fastapi.testclient` 로도 제공할 뿐입니다. 이는 단지 `Starlette` 에서 직접 가져오는지의 차이일 뿐입니다.

///