Circulus Guelpherbytensis

Multi tool use
Multi tool use










































Circulus Guelpherbytensis
Landkreis Wolfenbüttel

Wappen Landkreis Wolfenbüttel.svg

WF in Niedersachsen.svg
Terra Foederalis
Saxonia Inferior
Niedersachsen
Caput circuli
Guelpherbytum
Wolfenbüttel
Signum autocinetorum
 WF
Area
 722,5 km²
Numerus incolarum
 121.639
Spissitudo incolarum
 168 per km²
Numerus communium
 36
Situs interretialis
www.lk-wolfenbuettel.de

Communia in circulo Guelpherbytensi

Circulus Guelpherbytensis, nunc pars Saxoniae Inferioris anno 1831 conditus est et ad annum 1946 ad Brunsvicum terram pertinuit. Caput circuli urbs Guelpherbytum est.




Index






  • 1 Communia circuli


  • 2 Coniunctiones pagorum


  • 3 Nexus externi


  • 4 Nexus interni





Communia circuli |


32 communia huius circuli magna parte in "communia generalia" coniuncti sunt:




  • Cremlingen (12.831 incolae)


  • Guelpherbytum urbs (53.353)


  • Schladen-Werla (8869)



  • Baddeckenstedt commune generale (10.479)


    • Baddeckenstedt (2891)


    • Burgdorf (2314)


    • Elbe (1649)


    • Haverlah (1558)


    • Heere (1155)


    • Sehlde (912)




  • Elm-Asse (18.816)


    • Denkte (3023)


    • Dahlum (722)


    • Hedeper (540)


    • Kissenbrück (1770)


    • Kneitlingen (823)


    • Remlingen (1813)





    • Roklum (460)


    • Schöppenstedt oppidum (5.319, sedes administrationis)


    • Semmenstedt (649)


    • Uehrde (947)


    • Vahlberg (781)


    • Winnigstedt (761)


    • Wittmar (1208)



  • Oderwald commune generale (6839)


    • Börßum (2791, sedes administrationis)


    • Cramme (952)


    • Dorstadt (668)


    • Flöthe (1181)


    • Heiningen (664)


    • Ohrum (583)






  • Sickte commune generale (10.308)


    • Dettum (1174)


    • Erkerode (1000)


    • Evessen (1297)


    • Sickte (5792)


    • Veltheim (1045)




Coniunctiones pagorum |



  • Circulus vetus Brunsvicum anno 1965 coniunctionem cum Cachan in Francia constituit, quam etiam nunc circulus novus colit.

  • Cum Powiat Wrzesiński in Polonia circulus anno 2001 coniunctionem coepit.

  • Rhondda Cynon Taf in Cambria ab anno 1992 cum circulo Guelpherbytensi coniunctione coniunctus est.



Nexus externi |







Commons-logo.svg
Vicimedia Communia plura habent quae ad Circulus Guelpherbytensis spectant.


  • Pagina interretialis

Nexus interni


  • Index circulorum et liberarum urbium Saxoniae Inferioris


Circuli terrae et urbes circulo exemptae Saxoniae Inferioris









Insigne Saxoniae Inferioris

Alluvionis Visurgensis circulus  |Aurich circulus  |Comitatus Binethensis circulus  |Brunsvicum urbs  |Cellensis circulus  |Cloppenburgensis circulus  |Cuxhavensis circulus  |Delmenhorstium urbs  |Diepholz circulus  |Emda urbs  |Terra Emesensis circulus  |Frisia circulus  |Gifhorn circulus  |Goslaria circulus  |Gottingae circulus  |Guelpherbytensis circulus  |Hamala-Petrimons circulus  |Regio Hannoverana  |Harburgum circulus  |Heidensis circulus  |Helmstadium circulus  |Hildesiensis circulus  |Holtisminnensis circulus  |Lerensis circulus  |Lüchow-Dannenberg circulus  |Luneburgensis circulus  |Neoburgum ad Visurgim circulus  |Northeim circulus  |Oldenburgum urbs  |Oldenburgensis circulus  |Osnabruga urbs  |Osnabrugensis circulus  |Osterholz circulus  |Paludosoterrensis circulus  |Peine circulus  |Rotenburgensis circulus  |Salzgitter urbs  |Stadensis circulus  |Theorosburgensis circulus  |Uelzen circulus  |Vechta circulus  |Verdensis circulus  |Wilhelmshaven urbs  |Widmundensis circulus  |Wolfsburg urbs




.mw-parser-output .stipula{padding:3px;background:#F7F8FF;border:1px solid grey;margin:auto}.mw-parser-output .stipula td.cell1{background:transparent;color:white}






Terra
Haec stipula ad geographiam spectat. Amplifica, si potes!



r4it1XOC7dAesIQ,9gPEGpiq7JoEHRl IlxvsJapFziJQX 0gTwwBFPjt,L0bI,Sdb RQT o,8Odq 4zsFQI3e,pP5Wh
-
SakvtG j2Bwun9YN1aud31XQp3vOIR6 a06pyd,gjPLCNUXp3CK9tjBetLaoKSZEfgev,UU1j2

Popular posts from this blog

Tabula Rosettana

Image
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...
Read more

How to label and detect the document text images

Image
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...
Read more

LSTM sequence prediction: 3d input to 2d output

Image
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...
Read more