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至此，除了北大年等北部地区还臣属于暹罗之外，几乎整个马来半岛都成了英国的殖民地。
在二战中，日军占据马来亚，大众对独立的喊声亦逐渐炽热。战后英国设定了一个建立马来亚联邦的计划，将马来联邦、马来属邦的苏丹国、马六甲和槟城组成一个以英国国王为元首的英国海外领地——马来亚联邦，并在几年后予以独立。马来亚联邦在1946年建立，这个计划遭到多数马来人反对，因为它削弱了马来统治者（即各州君主）的象征地位，并且将公民权赋予大量的新移民——华人与印度人，使许多马来人忧虑自己的族群会被边缘化。
后来，随着中国国共内战的影响，英国与马来亚共产党的关系也日益恶化，马共的反殖民活动使英国对华人社会的戒心与日俱增，终于使英国在1948年取消马来亚联邦，以马来亚联合邦取代前者。
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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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亨利·班杰明·"汉克"·格林伯格（Henry Benjamin "Hank" Greenberg, ），为美国职棒大联盟的球员，绰号「Hammerin' Hank」、「Hankus Pankus」以及「The Hebrew Hammer」，在1930到1940年代在老虎队担任一垒手。他被认为是30到40年代中最有长打能力的球员。二战期间，他加入了美军服役了47个月，1986年，他以85%的得票率入主古柏镇。
格林伯格是第一位有犹太人血统的美国职业运动球员，1934年，他曾因为赎罪日而拒绝出赛，由于当时正值各队争夺美联冠军的时期，因此受到不少人注意。1947年，他被交易至匹兹堡海盗队，他是少数几位赞成杰基·罗宾森加入大联盟的球员之一。
1930年，格林伯格以19岁的年纪在大联盟登板，成为当时最年轻的球员。1933年，在小联盟打拚3个球季之后再度回归。该年他单季打击率3成01，但却吞下了大联盟第三多的78次三振。
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