que
el
en
y
a
los
del
se
las
por
un
para
con
no
una
su
al
lo
como
más
pero
sus
le
ya
o
este
sí
porque
esta
entre
cuando
muy
sin
sobre
también
me
hasta
hay
donde
quien
desde
todo
nos
durante
todos
uno
les
ni
contra
otros
ese
eso
ante
ellos
e
esto
mí
antes
algunos
qué

// Complex exponential function
//
// DESCRIPTION:
//
// Returns the complex exponential of the complex argument z.
//
// If
//     z = x + iy,
//     r = exp(x),
// then
//     w = r cos y + i r sin y.
//
// ACCURACY:
//
//                      Relative error:
// arithmetic   domain     # trials      peak         rms
//    DEC       -10,+10      8700       3.7e-17     1.1e-17

// license that can be found in the LICENSE file.

package math

// The original C code, the long comment, and the constants
// below were from http://netlib.sandia.gov/cephes/cmath/sin.c,
// available from http://www.netlib.org/cephes/cmath.tgz.
// The go code is a simplified version of the original C.
//      tanh.c
//
//      Hyperbolic tangent
//
// SYNOPSIS:
//
// double x, y, tanh();

	b:      "b",
	c:      "c",
	d:      "d",
	Shift1: []int{7, 12, 17, 22},
	Shift2: []int{5, 9, 14, 20},
	Shift3: []int{4, 11, 16, 23},
	Shift4: []int{6, 10, 15, 21},

	// table[i] = int((1<<32) * abs(sin(i+1 radians))).
	Table1: []uint32{
		// round 1
		0xd76aa478,
		0xe8c7b756,
		0x242070db,
		0xc1bdceee,
		0xf57c0faf,
		0x4787c62a,
		0xa8304613,
		0xfd469501,
		0x698098d8,
		0x8b44f7af,

              x,
              min=ops.convert_to_tensor(self._min[0]),
              max=ops.convert_to_tensor(self._max[0]),
              num_bits=8,
              narrow_range=False,
          )
          y = array_ops.fake_quant_with_min_max_vars(
              y,
              min=ops.convert_to_tensor(self._min[1]),
              max=ops.convert_to_tensor(self._max[1]),
              num_bits=8,

  %0 = "tf.IfRegion"(%arg0) ({
    // Outer Then
    %cond = "tf.LogicalNot"(%arg0) : (tensor<i1>) -> tensor<i1>
    %asin = "tf.Asin"(%arg1) : (tensor<*xf32>) -> tensor<*xf32>

    // nested IfRegion
    %1 = "tf.IfRegion"(%cond) ({
        %2 = "tf.Abs"(%asin) : (tensor<*xf32>) -> tensor<*xf32>
        "tf.Yield"(%2) : (tensor<*xf32>) -> ()
      }, {

          "match": "*_ru",
          "mapping": {
            "type": "text",
            "analyzer": "russian_analyzer"
          }
        }
      },
      {
        "lang_si": {
          "match": "*_si",
          "mapping": {
            "type": "text",
            "analyzer": "empty_analyzer"
          }
        }
      },
      {
        "lang_sq": {
          "match": "*_sq",

Como **FastAPI** no realiza ningún cambio en la `Response` que devuelves, debes asegurarte de que el contenido está listo.

Por ejemplo, no puedes poner un modelo Pydantic en una `JSONResponse` sin primero convertirlo a un `dict` con todos los tipos de datos (como `datetime`, `UUID`, etc) convertidos a tipos compatibles con JSON.

// is set by y*C being representable as a float64 without error
// where y is given by y = floor(x * (4 / Pi)) and C is the leading partial
// terms of 4/Pi. Since the leading terms (PI4A and PI4B in sin.go) have 30
// and 32 trailing zero bits, y should have less than 30 significant bits.
//
//	y < 1<<30  -> floor(x*4/Pi) < 1<<30 -> x < (1<<30 - 1) * Pi/4
//
// So, conservatively we can take x < 1<<29.

          "match": "*_ru",
          "mapping": {
            "type": "text",
            "analyzer": "russian_analyzer"
          }
        }
      },
      {
        "lang_si": {
          "match": "*_si",
          "mapping": {
            "type": "text",
            "analyzer": "empty_analyzer"
          }
        }
      },
      {
        "lang_sq": {
          "match": "*_sq",