*   Add `tf.keras.layers.AbstractRNNCell` as the preferred implementation
        for RNN cells in TF v2. User can use it to implement RNN cells with
        custom behavior.
    *   Keras training and validation curves are shown on the same plot when
        using the TensorBoard callback.
    *   Switched Keras `fit/evaluate/predict` execution to use only a single
        unified path by default unless eager execution has been explicitly

Você também pode declarar um corpo como um `dict` com chaves de algum tipo e valores de outro tipo.

Sem ter que saber de antemão quais são os nomes de campos/atributos válidos (como seria o caso dos modelos Pydantic).

Isso seria útil se você deseja receber chaves que ainda não conhece.

---

Outro caso útil é quando você deseja ter chaves de outro tipo, por exemplo, `int`.

É isso que vamos ver aqui.

Asegúrate de evaluar si los **beneficios** para tu caso de uso compensan las **desventajas.** 🤓

///

## Librerías GraphQL

Aquí hay algunas de las libraries de **GraphQL** que tienen soporte con **ASGI** las cuales podrías usar con **FastAPI**:

* <a href="https://strawberry.rocks/" class="external-link" target="_blank">Strawberry</a> 🍓

---

### 🎓 **Learning Resources for Gradle**

Kickstart your Gradle knowledge with courses, guides, and community support tailored to various experience levels:

- **[DPE University Free Courses](https://dpeuniversity.gradle.com/app/catalog)**: A collection of hands-on courses for learning Gradle, complete with project-based tasks to improve real-world skills.

        V41
    }

    /**
     * Gets the identifier of the model from which the problem originated. The identifier is derived from the
     * information that is available at the point the problem occurs and as such merely serves as best effort
     * to provide information to the user to track the problem back to its origin.
     *
     * @return The hint about the source of the problem or an empty string if unknown, never {@code null}.
     */

 */
@Experimental
public interface EncryptInvokerRequest extends InvokerRequest<EncryptOptions> {
    // This interface doesn't declare any additional methods beyond those inherited from InvokerRequest.
    // It serves to type-specify the Options as EncryptOptions for encryption-related requests.

 */
@Experimental
public interface MavenInvokerRequest<O extends MavenOptions> extends InvokerRequest<O> {
    // This interface doesn't declare any additional methods beyond those inherited from InvokerRequest.
    // It serves to type-specify the Options as MavenOptions for Maven-specific requests.

### `Body` com vários `examples`

Alternativamente ao único `example`, você pode passar `examples` usando um `dict` com **vários examples**, cada um com informações extras que serão adicionadas no **OpenAPI** também.

As chaves do `dict` identificam cada exemplo, e cada valor é outro `dict`.

Cada `dict` de exemplo específico em `examples` pode conter:

* `summary`: Pequena descrição do exemplo.

## Retorno Adicional com `model`

Você pode fornecer o parâmetro `responses` aos seus *decoradores de caminho*.

Este parâmetro recebe um `dict`, as chaves são os códigos de status para cada retorno, como por exemplo `200`, e os valores são um outro `dict` com a informação de cada um deles.

#include <memory>

#include "tensorflow/c/eager/abstract_function.h"
#include "tensorflow/c/eager/abstract_operation.h"

namespace tensorflow {

// Abstract interface to a context.
//
// This serves as a factory for creating `AbstractOperation`s and for
// registering traced functions.
// Operations creation within a context can only be executed in that context
// (for now at least).