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序列数据和文本的深度学习用于构建深度学习模型的不同文本数据表示法：理解递归神经网络及其不同实现，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GatedRecurrentUnit，GRU），它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据；为序列化数据使用一维卷积。可以使用RNN构建的一些应用程序如下所示。文档分类器：识别推文或评论的情感，对新闻文章

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RecyclerView实现倒序列表标签（空格分隔）：androidRecyclerView倒序1、写在前面实现一个聊天界面，就是类似QQ那种，这里是讲一下倒序排列，不实现QQ的各种高级功能2、ListView反转数据只要把数据倒序加入到adapter的数据集中，就可以实现倒

.NET框架提供了两种种串行化的方式：1、是使用BinaryFormatter进行串行化；2、使用XmlSerializer进行串行化。第一种方式提供了一个简单的二进制数据流以及某些附加的类型信息，而第二种将数据流格式化为XML存储。可以使用\Serializable\属性将类标志为可序列化的。如果某个类的元素不想被序列化，1、可以使用\Non

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介绍命令模式是一种行为型设计模式。在命令模式中，所有的请求都会被包装成为一个对象。参考了一下其他关于命令模式的文章，其中有谈到说是可以用不同的请求对客户进行参数化。对这句话的理解是，因为将请求封装成为对象，所以客户的所有操作，其实就是多个命令类的对象而已，即参数化了。命令模式的最大的特点就是将请求的调用者与请求的最终执行者进行了解

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在数据库层面，各个数据库对序列的支持是不一样的。大多数数据库可以为表指定一个自增的字段，但这种自增字段却很不利于数据的迁移。类似Oracle的数据库有专门的序列对象，但这种方式太独特，也不利于在产品层面的多数据库适配。基于这样的考虑，FoxnicSQL单独实现了基于存储过程的序列。