Bedeverus ensem Caliburnum in lacum iacet. Imago Aubrey Beardsley picta.
Caliburnus[1] est ensis fabulosus regis Arthuri, qui carmina magica possidet et iungitur iusto regno in Britannia. Aliquando in fabulis Caliburnus et ille ensis in petra mersus (qui documento stirpis Arthuri est) confunduntur sed in plerisque versionibus separati habentur. Ensis associatus est fabulae Arthurianae in priscis temporibus. Gallenses ensem vocant Caledfwlch.
Index
1Caliburnus et ensis in petra
2Nexus interni
3Notae
4Nexus externi
Caliburnus et ensis in petra |
Ensis in petra.
In historiis de Rego Arthuro, duae fabulae sunt de ensis origine. Prima est ensis in petra, quae in Roberti de Boron carmen Merlin apparet. In hoc libro, licet soli Arthuro, iusto regi, extrahere ensem de petra in qua figitur. Altera versio invenitur in posteriore Post-Vulgata sequela Merlini, recepta a Domino Thoma Malory. In qua versione, Arthurus accepit ensem a Domina Lacus, primo suo ense fracto in proelio contra regem Pellinorem. Domina Lacus vocat hunc ensem "Excalibur", id est, qui scindit ferrum. Cum iaceret moriens, iubet Domino Bediveri (Domino Grifleto in quibusdam versionibus) ut Dominae lacus redderet ensem, in eo reiiciendo. Antequam modo ense aqua tangitur, manus Dominae eum attingit eripit et sub aquam defert. Quod Bedeverus ignoraret id eventurum cum redderet ensem, conatus est fallere regem. Bedeverus putabat ensem tam pulcher esse ut iaceretur in aquam atque, Arthuro mortuo, ensem reliquias sanctas sic fieri ut servaretur. Arthuro relicto in navicula mortis cum tribus reginis, tradunt rediturum aliquando ut Britannia a destructione servaretur.
Dominus Malory recordatur utrasque versiones in "le morte d'Arthur", in lingua prisca gallica et eas confundit in eis vocandis "Excalibur". Pellicula Excalibur Iohannis Boorman conatur rectiores res fieri; in qua Domina Lacus, ense fracto, solum eum reficit.
Nexus interni |
Ensis Animae Caliburnus
Notae |
↑Fons nominis: Galfridus Monemutensis, Historia regum Britanniae 9.4.
Nexus externi |
Vicimedia Communia plura habent quae ad Caliburnum spectant.
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...
