Gulielmus Blos
Multi tool use
Imago Gulielmi Blos in sepulchro Stuttgardiae
Gulielmus Blos (natus 5 Octobris 1849 in oppido Wertheim (Badenia), mortuus 6 Iulii 1927 Stuttgardiae) vir publicus Germaniae et sodalis SPD fuit.
Origo, iuventus et munus |
Pater eius medicus fuit, qui mortuus est, cum Gulielmus septem annos natus erat. Ab anno 1863 apud avum et aviam vixit. Schola finita tirocinium mercatoris coepit, sed non finivit, ut maturitatem adepturus iterum scolam frequentaret. Deinde studium historiae atque litteris Theodiscis coepit, sed inopia coactus non finivit. Ad annum 1875 diurnarius pro variis actis diurnis - factionis SPD laboravit. Annis 1875 - 1882 Hamburgi diurnarius fuit, sed deinde, cum sodales factionis SPD a magistratibus opprimebantur e Borussia et Hambrgo expulsus Stuttgardiam revertit. Ibi acta diurna satirarum nomine "Der wahre Jakob" (Iacobus verus) edidit. Ab anno 1890 opera historica composuit.
Cursus honorum |
Blos, qui ab anno 1872 sodalis SDAP, antecessoris factionis SPD, fuit, 1877 primo legatus Dietae Imperii Germanici electus est et ad annum 1918 mansit. Cum 9 Novembris 1918 monarchia et Virtembergiae obolita est, Gulielmus Blos ut socialis democratus moderatus primus praeses ministrorum novae rei publicae liberae Virtembergiae factus est. Primo SPD et USPD, a die 11 Novembris etiam administros et Factio Democratica atque Centrum in consilium ministrorum delegerunt. Postquam consilium ad constituendam rem publicam 12 Ianuarii 1919 electum est, Blos primus praeses Virtembergiae nominatus est. Sed 6 Iunii 1920 SPD suffragium senatus terrae perdidit et Blos itaque praeses se recessit et ultimos annos vitae privatus vixit.
Nexus externi |
- Curricula vitae in libris legatorum Dietae Imperii Germanici (lingua Theodisca)
- Vita brevis in pagina encyclopaediae de historia Virtembergiae (lingua Theodisca)
Praesides Virtembergiae
|
|
Gulielmus Blos |
Ioannes de Hieber |
Edmundus Rau |
Gulielmus Bazille |
Eugenius Bolz |
Gulielmus Murr |
Christianus Mergenthaler (Praeses ministrorum) |
|
pA3XRnkIsRZcXh3fK5zAsaT8S,Dax,6dx5Dmsc8UhWAYbR09LCwe9r iCsWqIUuqHUd2 j,XCJ8apJ L1h82C9QgdGoZpjcJ7HbgBZnd
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...
