Tensor t_cc(DT_FLOAT, TensorShape({2, 3}));
  t_cc.flat<float>().setConstant(1.0);
  tensorflow::TensorProto t_proto;
  t_cc.AsProtoField(&t_proto);

  TF_Buffer* t_buffer = TF_NewBuffer();
  TF_CHECK_OK(MessageToBuffer(t_proto, t_buffer));

  const int num_bytes = 6 * sizeof(float);
  float* values =
      reinterpret_cast<float*>(tensorflow::cpu_allocator()->AllocateRaw(

  }

  /**
   * Returns the value of this {@code UnsignedLong} as a {@code float}, analogous to a widening
   * primitive conversion from {@code long} to {@code float}, and correctly rounded.
   */
  @Override
  public float floatValue() {
    if (value >= 0) {
      return (float) value;
    }
    // The top bit is set, which means that the float value is going to come from the top 24 bits.

    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
   */

   * number of CPUS. Table slots remain empty (null) until they are
   * needed.
   *
   * A single spinlock ("busy") is used for initializing and
   * resizing the table, as well as populating slots with new Cells.
   * There is no need for a blocking lock; when the lock is not
   * available, threads try other slots (or the base).  During these

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

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

  @CanIgnoreReturnValue
  public final Hasher putDouble(double d) {
    return putLong(Double.doubleToRawLongBits(d));
  }

  @Override
  @CanIgnoreReturnValue
  public final Hasher putFloat(float f) {
    return putInt(Float.floatToRawIntBits(f));
  }

  @Override
  @CanIgnoreReturnValue
  public Hasher putUnencodedChars(CharSequence charSequence) {
    for (int i = 0, len = charSequence.length(); i < len; i++) {

# Zusätzliche Datentypen

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 Requests.
* Datenkonvertierung für Response-Daten.
* Datenvalidierung.

        assertEquals(Long.parseLong(expected), DocumentUtil.getValue(doc, "key1", Long.class).longValue());
        assertEquals(Float.parseFloat(expected), DocumentUtil.getValue(doc, "key1", Float.class).floatValue());
        assertEquals(Double.parseDouble(expected), DocumentUtil.getValue(doc, "key1", Double.class).doubleValue());

# 추가 데이터 자료형

지금까지 일반적인 데이터 자료형을 사용했습니다. 예를 들면 다음과 같습니다:

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

하지만 더 복잡한 데이터 자료형 또한 사용할 수 있습니다.

그리고 지금까지와 같은 기능들을 여전히 사용할 수 있습니다.

* 훌륭한 편집기 지원.
* 들어오는 요청의 데이터 변환.
* 응답 데이터의 데이터 변환.
* 데이터 검증.
* 자동 어노테이션과 문서화.

## 다른 데이터 자료형

아래의 추가적인 데이터 자료형을 사용할 수 있습니다:

* `UUID`:
    * 표준 "범용 고유 식별자"로, 많은 데이터베이스와 시스템에서 ID로 사용됩니다.
    * 요청과 응답에서 `str`로 표현됩니다.
* `datetime.datetime`:

* Datenkonvertierung
* Datenvalidierung
* Automatische Dokumentation

## Spezielle Typen und Validierungen

Abgesehen von normalen einfachen Typen, wie `str`, `int`, `float`, usw. können Sie komplexere einfache Typen verwenden, die von `str` erben.