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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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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。

XML中的字符串数据类型表示字符序列，包括换行、回车和制表符。处理器不修改值。normalizedString去除这些特殊字符，token则进一步移除前导和尾随空格及多余空格。字符串类型可使用枚举、长度等限制。date和dateTime数据类型表示日期和时间，duration表示时间间隔。数值类型如decimal和integer用于数值，布尔型表示真或假。还有如base64Binary和anyURI等其他数据类型。元素和数据类型可以有各种约束，如最大值、最小值和模式匹配。