应用场景：应用于语音识别语音翻译机器翻译RNNRNN（RecurrentNeuralNetworks,循环神经网络）不仅会学习当前时刻的信息，也会依赖之前的序列信息。由于其特殊的网络模型结构解决了信息保存的问题。所以RNN对处理时间序列和语言文本序列问题有独特的优势。递归神经网络都具有一连串重复神经网络模

一、什么是java序列化　　序列化：将对象写入IO流反序列化：从IO流中恢复对象序列化机制允许将实现序列化的java对象转换为字节序列，这些字节序列可以保存在磁盘上也可以通过网络传输，字节序列也可以再恢复为原来的对象。序列化机制可以让对象不依附于程序独立存在。二、应用场景

通常，我们需要将多个栅格求平均，例如，将一年中每个月的NDVI值加起来除以12，就会等到月均NDVI，该过程虽然在栅格计算器中可以实现，但是当时间序列较长时就比较费事，此时，python代码是不二的选择。下图所示为栅格数据相加的原理图，也就是对应的栅格相加，生成新的栅格数据。求均值是需要再除以栅格个数。!(https://imgblog.csd

shader中的序列帧动画属于纹理动画中的一种，主要原理是将给定的纹理进行等分，再根据时间的变化循环播放等分中的一部分。UnityShader内置时间变量名称类型描述\_Timefloat4(t/20,t,2t,3t)  其中t为自该场景加载所经过时间\_SinTimefloat4(t/8,t/4,t/2,t) 

Gson是什么？Gson是Google提供的用来在Java对象和JSON数据之间进行映射的Java类库。可以将一个JSON字符串转成一个Java对象，或者反过来。Gson对一般类型的序列化和反序列话都没有问题，但是像Calendar日期这样的类型，可能需要手动处理下            遇到的问题？时间

1、什么是序列呢？   序列是一数据库对象，利用它可生成唯一的整数。一般使用序列自动地生成主码值。一个序列的值是由特别的Oracle程序自动生成，因而序列避免了在运用层实现序列而引起的性能瓶颈。Oracle序列允许同时生成多个序列号，而每一个序列号是唯一的。当一个序列号生成时，序列是递增，独立于事务的提交或回滚。容许设计缺省序列，不需指定任何子句

什么是序列化和反序列化（1）序列化是指把对象转换为字节序列的过程，而反序列化是指把字节序列恢复为对象的过程；. (2）序列化：对象序列化的最主要的用处就是在传递和保存对象的时候，保证对象的完整性和可传递性。序列化是把对象转换成有序字节流，以便在网络上传输或者保存在本地文件中。序列化后的字节流保存了对象的状态以及相关的描述信息。序列化机制

这里我们使用和之前完全相同的测试数据，来测试elasticsearch存储时间序列的表结构选择问题。一个点一个doc的表结构同样我们以最简单的表结构开始。在elasticsearch中，先要创建index，然后index下有mapping。所谓的mapping就是表结构的概念。建表的配置如下：settings

golang中对json的序列化/反序列化操作还是比较容易的,序列化操作主要是通过encoding/json包的Marshal()方法来实现,反序列化操作主要是通过encoding/json包的Unmarshal()方法来实现.//JSON序列化和反序列化//可用在api序列化输出//转成

      涉及到时间序列的观察值，我们可以绘制折线图来做相关数据分析。例如：frompyecharts.chartsimportfrompyechartsimportoptionsasoptsx_data'206','213','220','227','305','