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本内容将介绍 非线性支持向量机。

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当前的有监督的深度学习模型，如果想获得高性能，需要依赖于大量的标注训练数据。然后，在实际上项目中，往往存在训练样本少、标注数据成本高等情况。在这种情况下，我们就需要用到文本数据增强技术。

本内容主要介绍 Python 使用 OpenCC 实现中文简繁转换。

本内容主要介绍构建词向量的 GloVe 模型。

本内容主要介绍统计语言模型——N-gram（n 元）模型。

本内容主要介绍实现单图像去模糊的 MSSNet 模型。

本内容主要介绍图像去模糊数据集 RSBlur，以及逼真模糊图像合成方法。