dmin/fileconfig-guide.html), ou un [Data Store](https://fess.codelibs.org/14.17/admin/dataconfig-guide.html) (comme un fichier CSV ou une base de données). De nombreux formats de fichiers sont pris en charge, y compris (mais sans s'y limiter) : Microsoft Office, PDF, et zip.

*[Fess Site Search](https://github.com/codelibs/fess-site-search)* est une alternative gratuite à [Google Site Search](https://enterprise.google.com/search/products/gss.html). Pour plus de détails, consultez la [documentation...

arquivos](https://fess.codelibs.org/14.17/admin/fileconfig-guide.html) ou [Data Store](https://fess.codelibs.org/14.17/admin/dataconfig-guide.html) (como CSV ou banco de dados). Muitos formatos de arquivos são suportados, incluindo (mas não limitado a): Microsoft Office, PDF e zip.

*[Fess Site Search](https://github.com/codelibs/fess-site-search)* é uma alternativa gratuita ao [Google Site Search](https://enterprise.google.com/search/products/gss.html). Para mais detalhes, veja a [documentação do...

"_[...] Estoy usando **FastAPI** un montón estos días. [...] De hecho, estoy planeando usarlo para todos los servicios de **ML de mi equipo en Microsoft**. Algunos de ellos se están integrando en el núcleo del producto **Windows** y algunos productos de **Office**._"

<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Kabir Khan - <strong>Microsoft</strong> <a href="https://github.com/fastapi/fastapi/pull/26" target="_blank"><small>(ref)</small></a></div>

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"_[...] Ik gebruik **FastAPI** heel vaak tegenwoordig. [...] Ik ben van plan om het te gebruiken voor alle **ML-services van mijn team bij Microsoft**. Sommige van deze worden geïntegreerd in het kernproduct van **Windows** en sommige **Office**-producten._"

<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Kabir Khan - <strong>Microsoft</strong> <a href="https://github.com/fastapi/fastapi/pull/26" target="_blank"><small>(ref)</small></a></div>

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"*[...] Estou usando **FastAPI** muito esses dias. [...] Estou na verdade planejando utilizar ele em todos os times de **serviços _Machine Learning_ na Microsoft**. Alguns deles estão sendo integrados no _core_ do produto **Windows** e alguns produtos **Office**.*"

<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Kabir Khan - <strong>Microsoft</strong> <a href="https://github.com/fastapi/fastapi/pull/26" target="_blank"><small>(ref)</small></a></div>

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                response.setContentType("application/vnd.ms-fontobject");
            } else if (lowerPath.endsWith(".ico")) {
                response.setContentType("image/vnd.microsoft.icon");
            } else if (lowerPath.endsWith(".js")) {
                response.setContentType("text/javascript");
            } else if (lowerPath.endsWith(".json")) {

"_[...] J'utilise beaucoup **FastAPI** ces derniers temps. [...] Je prévois de l'utiliser dans mon équipe pour tous les **services de ML chez Microsoft**. Certains d'entre eux seront intégrés dans le coeur de **Windows** et dans certains produits **Office**._"

<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Kabir Khan - <strong>Microsoft</strong> <a href="https://github.com/fastapi/fastapi/pull/26" target="_blank"><small>(ref)</small></a></div>

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)

# The interface library (tensorflow.dll.if.lib) for linking tensorflow DLL library (tensorflow.dll) on Windows.
# To learn more about import library (called interface library in Bazel):
#     https://docs.microsoft.com/en-us/cpp/build/linking-an-executable-to-a-dll?view=vs-2017#linking-implicitly
filegroup(
    name = "get_tensorflow_dll_import_lib",
    srcs = ["//tensorflow:tensorflow.dll"],

"_[...] I'm using **FastAPI** a ton these days. [...] I'm actually planning to use it for all of my team's **ML services at Microsoft**. Some of them are getting integrated into the core **Windows** product and some **Office** products._"

<div style="text-align: right; margin-right: 10%;">Kabir Khan - <strong>Microsoft</strong> <a href="https://github.com/fastapi/fastapi/pull/26" target="_blank"><small>(ref)</small></a></div>

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Como o SQLModel é baseado no SQLAlchemy, você pode facilmente usar **qualquer banco de dados suportado** pelo SQLAlchemy (o que também os torna suportados pelo SQLModel), como:

* PostgreSQL
* MySQL
* SQLite
* Oracle
* Microsoft SQL Server, etc.

Neste exemplo, usaremos **SQLite**, porque ele usa um único arquivo e o Python tem suporte integrado. Assim, você pode copiar este exemplo e executá-lo como está.