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潘奕藻（Pan潘），字思质，号畏堂，江苏吴县（今苏州市）人，祖籍安徽歙县，清朝政治人物。
乾隆四十九年（1784年），潘奕藻中式甲辰科三甲17名进士，授官刑部主事，官至郎中，其精于律法，对冤狱多有平反。乾隆五十三年（1788年）主湖南乡试，随即告病回乡。家居二十余年，与兄弟“琴尊山水，出入必偕”。嘉庆二十年（1815年）卒于家。中国国家图书馆藏有其嘉庆二十一年序刻本《听雨楼诗稿》八卷。
父潘冕，候选布政司理问。潘冕生三子：奕隽、奕藻、奕基。
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在图中的每一个纵列是一个完整的沙罗序列，它们平顺的从偏食开始，经历全食（包括环食与全环食），再以偏食退出。依内克斯序列则在横列中一一展开。
每个依内克斯序列的形式和生命期的变化都不简单，因为在很长的周期中这些都会变化：会合周期、交点、近点月。
月食也可以绘制出相似的图表，这张图涵盖AD1000年至AD2500年。对角线上的黄色区块是1900-2100年所有的月食。这张图片可以立刻说明和比较1900-2100年与相邻世纪的月全食的平均数目。
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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：
类似地，检测率（detection rate）是：
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