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吴道明，字行甫，号少山、豫斋，直隶大名府元城县人，民籍，明朝政治人物。
嘉靖三十一年壬子科顺天府乡试第一百四名，嘉靖四十四年，登进士第三甲第二百七十九名。户部观政，四十五年八月授郾城知县，隆庆四年（1570年）八月选授河南道御史，六年七月升庐州知府，万历二年（1574年）二月升山东副使，五年十二月升辽东苑马寺卿，八年正月致仕。
曾祖父吴端；祖父吴钺；父亲吴敏，曾任岁贡生。母程氏。兄道亨（监生）、弟道公、道通、道东、道立、之翰，俱庠生；子顺、道弘。
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2003年，联合国教科文组织颁布《多语世界中的教育》（Education in a Multilingual World）文件，该份立场文件涉及语言和教育的关键问题，提供了指导纲要和原则，试图厘清语言与教育有关的政策。文件中提及：
* 联合国教科文组织支持以母语作为教学语言是因为可从老师与学习者熟悉的知识与经验上提高教学的效率。
* 母语教学是初等教育以及提升读写能力最不可或缺的部分，应该尽可能的扩充母语教学的阶段。
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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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