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高云取代慕容熙，任命他为司隶校尉。408年五月，任命尚书令冯万泥为幽、冀二州牧，镇守肥如。任命中军将军冯乳陈为并州牧，镇守白狼。任命抚军大将军冯素弗为司隶校尉。任命司隶校尉务银提为尚书令。409年，冯跋称天王，取代高云。以务银提为上大将军、辽东太守，封营丘公。务银提也自认为有功，功在孙护、张兴之上，却被派出镇守边郡，心中愤愤不平，抗表有恨言，图谋叛变投奔外邦，冯跋大怒将他杀死。
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检测框架使用的特征涉及到图像上矩形区域的像素和，就是哈尔特征，而这些特征以前多用于基于图像的物体检测领域。然而，由于维奥拉和琼斯使用的特征包含不止一个矩形区域，就显得更为复杂。右边的图像是四种不同的特征。每一个特征的值就是白色矩形的像素值之和与深色矩形像素值之和的差值。所以，相比那些复杂的方向可变滤波器（steerable filters），这种矩形特征是十分原始的。虽然他们对水平和竖直方向比较敏感，它们的反馈是比较粗粒度的。最后，使用一个称为积分图的数据结构，矩形特征的计算可以在常数时间内完成，也就使得它们很具有速度优势。例如，2矩形特征需要六次查询，3矩形特征需要八次，而4矩形特征则需要九次。
选择哪些特征作为最终用于分类的过程十分漫长。例如，在一个24x24像素的窗口内，一共有45,396个可能的特征。因此，目标检测框架使用了一个称为AdaBoost的机器学习算法来选择特征并训练分类器。
在学习阶段强分类器的进化可以很快完成，但是还不够进行实时计算。基于这个原因，强分类器按照复杂性的顺序被组成一种级联结构，每一个后续分类器的训练样本都是通过了之前所有分类器的样本。如果级联的任何一个分类器拒绝了一个检测窗口，则该窗口不再进行任何的进一步检测。因此，这种级联结构类似于一种退化的树。在人脸检测中，第一级分类器（也称为attentional operator）只使用了2个特征，就达到了将近0%的漏检率（false negative rate）以及40%的误检率（false positive rate）。这一个分类器就可以简单的过滤掉要检测窗口的一半。
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他是汝阴县（今安徽省阜阳市颍州区）人。少有大志，常向邻人说：“天下为己任者，舍我其谁？”但因家贫，15岁随父当了铁匠。南宋绍兴十年（1140年），金兀术自黎阳取河南，连陷汴梁以南州县。正当顺昌（今阜阳城）危机时，刘锜统兵至城下。曹成察觉刘锜有与顺昌共存亡的决心，奔走奋呼道：“金人欺我太甚，老子要在刘太尉（刘锜曾受爵太尉）麾下英勇杀敌哩!”先是给八字军铸枪锻剑，继而按照刘锜的计划，在要害处投毒放药，最后参加敢死队，以一当百，屡战皆捷。金兵败退，刘锜嘉其战功，封官行赏。曹成不受，说道：“倾巢无完卵，保乡卫土乃我分内之事。金兵已退，俺还有铁匠手艺做哩！”曹成回到铁匠铺，被人称为义勇，倍受敬重。
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