Pour ce faire, il faut d'abord construire tous les documents :

<div class="termy">

```console
// Use the command "build-all", this will take a bit
$ python ./scripts/docs.py build-all

Updating es
Updating en
Building docs for: en
Building docs for: es
Successfully built docs for: es
Copying en index.md to README.md
```

</div>

    assertTrue(tokL.isSupertypeOf(new TypeToken<List<?>>() {}));

    TypeToken<Second> tokS = new TypeToken<Second>() {};
    assertTrue(tokS.isSupertypeOf(new TypeToken<Second>() {}));
    assertTrue(tokS.isSupertypeOf(new TypeToken<Third>() {}));
    assertTrue(tokS.isSupertypeOf(new TypeToken<Third<String, Integer>>() {}));

    TypeToken<List[]> tokA = new TypeToken<List[]>() {};

labels.advance_search_title	=	Recherche Avancée
labels.advance_search_must_queries	=	Tous ces mots
labels.advance_search_phrase_query	=	Recherche d'expression de ces mots
labels.advance_search_should_queries	=	N'importe lequel de ces mots
labels.advance_search_not_queries	=	Aucun de ces mots
labels.advance_search_filetype	=	Type de fichier
labels.advance_search_filetype_default	=	Tous les types
labels.advance_search_filetype_html	=	HTML

    * Pour que cela fonctionne, un seul composant (programme) fonctionnant sur le serveur, écoutant sur l'adresse IP publique, doit avoir tous les certificats HTTPS du serveur.
* Après avoir obtenu une connexion sécurisée, le protocole de communication est toujours HTTP.
    * Le contenu est crypté, même s'il est envoyé avec le protocole HTTP.

* L'apprentissage automatique (ou **Machine Learning**) : cela nécessite de nombreuses multiplications de matrices et vecteurs. Imaginez une énorme feuille de calcul remplie de nombres que vous multiplierez entre eux tous au même moment.

	} else if debug == "false" {
		db.Logger = db.Logger.LogMode(logger.Silent)
	}

	return
}

func RunMigrations() {
	var err error
	allModels := []interface{}{&User{}, &Account{}, &Pet{}, &Company{}, &Toy{}, &Language{}, &Coupon{}, &CouponProduct{}, &Order{}, &Parent{}, &Child{}, &Tools{}}
	rand.Seed(time.Now().UnixNano())
	rand.Shuffle(len(allModels), func(i, j int) { allModels[i], allModels[j] = allModels[j], allModels[i] })

Par exemple, vous ne pouvez pas mettre un modèle Pydantic dans une `JSONResponse` sans d'abord le convertir en un `dict` avec tous les types de données (comme `datetime`, `UUID`, etc.) convertis en types compatibles avec JSON.

Pour ces cas, vous pouvez spécifier un appel à `jsonable_encoder` pour convertir vos données avant de les passer à une réponse :

The command deploys MinIO on the Kubernetes cluster in the default configuration. The [configuration](#configuration) section lists the parameters that can be configured during installation.

### Installing the Chart (toy-setup)

Minimal toy setup for testing purposes can be deployed using:

```bash

        return buf.toString();
    }

    protected void sendToGoogleChat(final CardView cardView, final SMailPostingDiscloser discloser) {
        // https://developers.google.com/hangouts/chat/how-tos/webhooks
        final FessConfig fessConfig = ComponentUtil.getFessConfig();
        final String googleChatWebhookUrls = fessConfig.getGoogleChatWebhookUrls();
        if (StringUtil.isBlank(googleChatWebhookUrls)) {

```json
{
    "reason": <string>
}
```

The reason message is returned to the client.

## Example Plugin Implementation