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在全日本共有三个城市以县名作为市名，但却不是该县县政府所在地，本市即为其中之一，另外两个是：栃木市和冲绳市。
* 2005年3月22日 - （旧）山梨市、东山梨郡牧丘町、三富村合并，山梨市诞生。
* 笛川小学校柳平分校（已于2007年废校，过去曾是全日本地处高度最高的小学。）
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保罗·苏埃雷布（Pawlu "Paul" Xuereb，9月6日) ，1986年7月至1987年2月期间担任马耳他众议院议长，自1987年2月16日至1989年4月4日期间任马耳他代总统。
他就读于伦敦摄政街理工学院，在那里他学习了新闻、政治经济和政治科学。 1950年他回到马耳他任Fardex贸易发展（马耳他）有限公司总裁，1958年他进入教育部门，1959年担任马耳他工党媒体“马耳他之声”（The Voice of Malta）的文学编辑和助理编辑，1964年他被任命为出版社总经理。他在1962年进入政坛，当选为议员，在1966、1971、1976和1981年连任。
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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。
这个级联结构对每一个分类器的性能有着有趣的影响。由于每一个分类器是否使用完全取决于它的前驱，因此，整体的误检率是：
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