Rana
Multi tool use
Rana
|
|---|
|
Rana draytonii
|
Taxinomia
|
|---|
Regnum:
|
Animalia
|
Phylum:
|
Chordata
|
Classis:
|
Amphibia
|
Ordo:
|
Anura
|
Subordo:
|
Neobatrachia
|
Superfamilia:
|
Ranoidea
|
Familia:
|
Ranidae
|
Genus:
|
Rana
Linnaeus, 1758
|
Subgenera
|
|---|
|
Imago duarum ranarum; alter saltat, alter se occultat.
Si quaeris drama Aristophanis, vide Ranae Aristophanis
Rana (-ae, f.; Graece βάτραχος) est genus anurorum familiae Ranidarum, saepissime viride, capax saliendi, quod aquam terramque habitat. Notare et crure postremo longo et corpore humili et digito conligato et oculis protrusis multarum ranarum est. Ranae etiam possunt noscere voce propria quam vocitant dum procrent; haec vox, qua quaeque unica species est, saepissime vere prope aquam auditur. Etsi homines vulgares dicunt discrimen inter ranam et bufonem interesse, viri docti dicunt nullum discrimen inter ranam et bufonem interesse. Civitates antiquae credebant ranas cum fecunditate conecti.
Secundum Historiam Augustam,[1] ranae "coaxant"; cf. etiam chorum ranarum apud Ranas Aristophanis v. 210: βρεκεκεκὲξ κοὰξ κοάξ (brekekekex coax coax).
Vita |
Vita ranarum est multiplex. Et in terra et in aqua habitant. Ranae plerumque ova in lacunina, in lacuna, aut in lacu pariunt sed ova in terra parere possunt. Ranae ova numerosa pariunt ne inimici omnia ova comedant. Cum ova excludunt, exslusae larvae ranunculos nominant. Ranunculi paulatim spinas et cruses crescunt ut ranae transforment. Ranae adulescentes multae in terra habitant, alterae manentes in aqua. Ranae multae in terra habitant ut sollertiae in natanda, scandenda et salinda possint. Neglegens tecta paene onmiae ranae comeunt sola animals. Aliae ranae lingua praedas capiunt, aliae manibus praedas capiunt. Tamen perpauci species ranarum quae maximam partem herbas edent. Igitur aves, pisces, viperae, lutrae, vulpes, meles, et homines ranas capiunt. Color vulgaris defensor ranarum est. Si rana mutare colorem posset, unum aut duem colores circumscribatur.
Nexus interni
- Animalium soni
- Rana draytonii
Pelophylax esculentus, antea Rana esculenta
Notae |
↑ "Vita Caracallae Getaeque" (Aelio Spartiano tributa) 5.4-5.
C,RVW977
Popular posts from this blog
Tabula multilinguis Rosettana in Museo Britannico ostenditur. Tabula Rosettana, [1] etiam titulo OGIS 90 agnita, est stela decreto de rebus sacris in Aegypto anno 196 a.C.n. lato inscripta. Tabula iuxta Rosettam Aegypti, urbem in delta Nili et ad oram maris Mediterranei iacentem, anno 1799 a milite Francico reperta est. Inventio stelae, linguis duabus scripturisque tribus inscriptae, eruditis Instituti Aegypti statim nuntiata est; ibi enim iussu imperatoris Napoleonis eruditi omnium scientiarum (sub aegide Commissionis Scientiarum et Artium) properaverant cum expeditione Francica. Qua a Britannis mox debellata, tabula Rosettana Londinium missa hodie apud Museum Britannicum iacet. Textus Graecus cito lectus interpretationi textuum Aegyptiorum (in formis hieroglyphica et demotica expressorum) gradatim adiuvit. Denique textum plene interpretatus est Ioannes Franciscus Champollion. Ab opere eruditorum cumulativo coepit hodiernus scripturae hieroglyphicae linguaeque Aegyptiae a...
1
$begingroup$
This is what I mean as document text image: I want to label the texts in image as separate blocks and my model should detect these labels as classes. NOTE: This is how the end result should be like: The labels like Block 1, Block 2, Block 3,.. should be Logo, Title, Date,.. Others, etc. Work done: First approach : I tried to implement this method via Object Detection, it didn't work. It didn't even detect any text. Second approach : Then I tried it using PixelLink. As this model is build for scene text detection, it detected each and every text in the image. But this method can detect multiple lines of text if the threshold values are increased. But I have no idea how do I add labels to the text blocks. PIXEL_CLS_WEIGHT_all_ones = 'PIXEL_CLS_WEIGHT_all_ones' PIXEL_C...
1
$begingroup$
I have this LSTM model model = Sequential() model.add(Masking(mask_value=0, input_shape=(timesteps, features))) model.add(LSTM(100, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2, return_sequences=False)) model.add(Dense(features, activation='softmax')) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) and shapes X_train (21, 11, 5), y_train (21, 5) . Each timestep is represented by 5 features and return_sequences is set to False because I want to predict one 5D array (the next timestep) for each input sequence of 11 timesteps. I get the error ValueError: y_true and y_pred have different number of output (5!=1) If I reshape the data as X_train (21, 11, 5), y_train (21, 1, 5) instead I get the error ValueError: Inva...
