Belfredus
Multi tool use
Belfredus[1] (Francogallice beffroi ; Batavice belfort) est turris tintinnabulorum seu campanarium municipii sed ut talis erat praecipue turris campanae bannalis. Belfredus verbum vulgo utitur septentrione Europae occidentalis, meridione magis in usu est campanarium.
Ab initio nomen erat machinae bellicae ligneae extructae, variis tabulatis, rotis vectae ut has machinas admoveri usque ad obsessorum moenia possint et ex his turribus altioribus in coenaculis collocati milites agmina missilibus deicenti defensores prosternabant.
Postea usque ad praesens est materiae structura intra eam caementitiae ad campanae vibrationes absorbendas apta. Ab saeculo 11 synecdochice hoc verbum ad turres totas adtributus est in quarum fastigio vigiles excubabant, qui advenantes hostes campanas pulsabant ut cives admonent quo sint ad arma parati. Belfredi campana bannalis dicitur quia nec tantum ad nuntiandam hostis adpropinquationem sed etiam ad convocandos cives campanarius eam pulsabat, et ad alios usus, prout rei politica curatoribus visum fuerit. Quatenus pari passu cum libertatum communalium obtentione structae sunt, belfredus potestatis communalis symbolus erat. Et vero non raro chartae libertatis communalis, quae eas confirmatio scripta extentione atque quae seniori cum communibus intercedebant necessitudines, belfredo servabat.
Belfredus quatenus lignea structura campanarum sutentaculum
Nexus interni
- Campanarium
- Campanarius
- Belfredus (machina bellica)
- Bannum
Notae |
↑ Belfredus seu Berfredus, Verfredus, Berefridus, Bilfredus, Balfredus, Belfragium, Du Cange, Glossarium ad scriptores mediae et infimae Latinitatis, Parisiis, 1840, Firmin Didot fratres, Tomus primus, p.639.
Nexus externi |
|
Vicimedia Communia plura habent quae ad belfredum spectant (Belfries in Belgium and France, Belfries).
|
Belfredi - Francia, Belgia, Nederlandia .mw-parser-output .existinglinksgray a,.mw-parser-output .existinglinksgray a:visited{color:gray}.mw-parser-output .existinglinksgray a.new{color:#ba0000}.mw-parser-output .existinglinksgray a.new:visited{color:#a55858}
(Francogallice)
Tabula geographica belfredorum Septentrio et Fretum, UNESCO
(Francogallice)
jhwJVnypeVdwPmS0lizjO7Fdb3e5 AMf4rmhfYFs,gFu56LN21XG sOLaC,cw,8HYDbVI83F,48GRN,ZP7OjbkAzHaDqZzY4j
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...
