when {
                k <= bias -> TMIN
                k >= bias + TMAX -> TMAX
                else -> k - bias
              }
            if (q < t) break
            result.writeByte((t + ((q - t) % (BASE - t))).punycodeDigit)
            q = (q - t) / (BASE - t)
          }

          result.writeByte(q.punycodeDigit)
          bias = adapt(delta, h + 1, h == b)
          delta = 0

    A.reset(A_raw);
  }
  // Bias
  float Bias_vals[] = {2.0f, 3.0f};
  int64_t Bias_dims[] = {2};
  AbstractTensorHandlePtr Bias;
  {
    AbstractTensorHandle* Bias_raw;
    status_ = TestTensorHandleWithDims<float, TF_FLOAT>(
        immediate_execution_ctx_.get(), Bias_vals, Bias_dims, 1, &Bias_raw);
    ASSERT_EQ(errors::OK, status_.code()) << status_.message();
    Bias.reset(Bias_raw);
  }

hu: magyar
hy: Հայերեն
hz: Otjiherero
ia: Interlingua
id: Bahasa Indonesia
ie: Interlingue
ig: Asụsụ Igbo
ii: ꆈꌠ꒿ Nuosuhxop
ik: Iñupiaq
io: Ido
is: Íslenska
it: italiano
iu: ᐃᓄᒃᑎᑐᑦ
ja: 日本語
jv: basa Jawa
ka: ქართული
kg: Kikongo
ki: Gĩkũyũ
kj: Kuanyama
kk: қазақ тілі
kl: kalaallisut
km: ខេមរភាសា
kn: ಕನ್ನಡ
ko: 한국어
kr: Kanuri
ks: कश्मीरी
ku: Kurdî
kv: коми кыв
kw: Kernewek
ky: Кыргызча

    TF_RETURN_IF_ERROR(forward_attrs_.Get("data_format", &data_format));

    // Grad for A
    grad_inputs[0] = upstream_grad;
    grad_inputs[0]->Ref();

    // Grad for bias
    std::string name = "bias_add_grad";
    TF_RETURN_IF_ERROR(BiasAddGrad(ctx, upstream_grad, &grad_inputs[1],
                                   data_format.c_str(), name.c_str()));

    return absl::OkStatus();
  }

# Tutorial - Guía de Usuario

Este tutorial te muestra cómo usar **FastAPI** con la mayoría de sus características paso a paso.

Cada sección se basa gradualmente en las anteriores, pero está estructurada en temas separados, así puedes ir directamente a cualquier tema en concreto para resolver tus necesidades específicas sobre la API.

Funciona también como una referencia futura, para que puedas volver y ver exactamente lo que necesitas.

## Ejecuta el código

Tutorial ini menunjukan cara menggunakan ***FastAPI*** dengan semua fitur-fiturnya, tahap demi tahap.

Setiap bagian dibangun secara bertahap dari bagian sebelumnya, tetapi terstruktur untuk memisahkan banyak topik, sehingga kamu bisa secara langsung menuju ke topik spesifik untuk menyelesaikan kebutuhan API tertentu.

Ini juga dibangun untuk digunakan sebagai referensi yang akan datang.

    Random random = new Random();
    int nKeys = keys.size();
    long blah = 0;
    for (int i = 0; i < reps; i++) {
      Integer key = keys.get(random.nextInt(nKeys));
      // This range is [-5, 4] - slight negative bias so we often hit zero, which brings the
      // auto-removal of zeroes into play.
      int delta = random.nextInt(10) - 5;
      blah += delta;
      if (delta >= 0) {
        multiset.add(key, delta);

    *   XLA reduction emitter is deterministic when the environment variable
        `TF_DETERMINISTIC_OPS` is set to "true" or "1". This extends
        deterministic `tf.nn.bias_add` back-prop functionality (and therefore
        also deterministic back-prop of bias-addition in Keras layers) to
        include when XLA JIT compilation is enabled.
    *   Fix problem, when running on a CUDA GPU and when either environment

meløy.no members.linode.com meme memorial memorial.museum memset.net men menu meraker.no merckmsd merseine.nu meråker.no mesaverde.museum messerli.app messina.it messwithdns.com meteorapp.com mex.com mg mg.gov.br mg.leg.br mh mi.it mi.th mi.us miami miasa.nagano.jp miasta.pl mibu.tochigi.jp michigan.museum microlight.aero microsoft midatlantic.museum midori.chiba.jp midori.gunma.jp midsund.no midtre-gauldal.no mie.jp mielec.pl mielno.pl mifune.kumamoto.jp mihama.aichi.jp mihama.chiba.jp mihama.fukui.jp...

advances.
</p>

<pre>
RowLoop:
	for y, row := range rows {
		for x, data := range row {
			if data == endOfRow {
				continue RowLoop
			}
			row[x] = data + bias(x, y)
		}
	}
</pre>

<h3 id="Goto_statements">Goto statements</h3>

<p>
A "goto" statement transfers control to the statement with the corresponding label
within the same function.
</p>