Character Bayeri
Multi tool use
Frontispicium Uranometriae anno 1603 editae.
Character[1][2] seu littera Bayeri[3] est nota abecedarii Graeci qua stellae splendidiores cuiusque constellationis agnoscuntur, a Ioanne Bayero (1572 - 1625) designata. Indice et atlante primigenio, anno 1603 edito, titulo Uranometria, characteres 1 564 stellarum exscripti et depicti sunt. Enumerationem stellarum characteribus Bayeri agnitarum hic habes. Catalogo Bayeri auctarium proximum et praecipuum fuit Historia coelestis Britannica Ioannis Flamsteedii, anno 1725 divulgata.
Exempla |
Aliquae stellae constellationis Orionis:
| Abbreviatio |
Character exscriptus |
Magnitudo apparens |
Nomen commune
|
α Ori
|
Alpha Orionis
|
0.45
|
Betelgeuse
|
β Ori
|
Beta Orionis
|
0.18
|
Rigel
|
γ Ori
|
Gamma Orionis
|
1.64
|
Bellatrix
|
δ Ori
|
Delta Orionis
|
2.23
|
Mintaka
|
ε Ori
|
Epsilon Orionis
|
1.69
|
Alnilam
|
ζ Ori
|
Zeta Orionis
|
1.70
|
Alnitak
|
Notae |
↑ "Quarta columna continet characteres quibus Bayerus in mappis suis stellas notavit" (praefatio post textum p. 162); "Bay cha." (passim ad caput tabularum): Ioannes Flamsteedius, Historiae coelestis Britannicae volumen tertium (Londini, 1725) (Textus apud Google Books)
↑ Taliter Anglice: "with Flamsteed's numbers and Bayer's characters" (p. xi); "Flamsteed's No. and Bayer's Character" (passim ad caput tabularum): Stephen Groombridge, G. B. Airy, A Cataloge of Circumpolar Stars (Londinii: John Murray, 1838) (Textus apud Google Books)
↑ "E literis denique, quibus singulae denotantur stellae, appositas a Bayero solas retinuimus" (praefatio p. x); "Litt. Bay." (passim ad caput tabularum): Friderici Gulielmi Argelanderi Uranometria Nova: Catalogus stellarum (Berolini: Schropp, 1843) (Textus apud Google Books)
Bibliographia |
Ioannes Bayerus, Uranometria; omnium asterismorum continens schemata, nova methodo delineata, aereis laminis expressa. Augustae Vindelicorum: Christophorus Mangus, 1603: Textus interretialis apud Bibliothecam Linda Hall
Ioannes Flamsteedius, Historiae coelestis Britannicae volumen tertium. Londinii, 1725 (Textus apud Google Books)
Fob8cNI3Bs0X0pv9,d Nr Z1DX1xZrGCxELYOB,KDsa0 70uiwA5y9u,zD7sW FX3ZA8aTfHL
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...
