Iacobus Sprenger (praeses ministrorum Hassiae)
Multi tool use
Iacobus Sprenger (post Adolphum Hitler in autovia aedificanda 23 Septembris 1933
Iacobus (Theod. Jakob) Sprenger (natus 24 Iulii 1884 vico Oberhausen (Palatium), mortuus 7 Maii 1945 oppido Kössen (Tirolis)) vir publicus Germaniae et sodalis NSDAP fuit.
Iuventus et munus |
Sprenger maturitatem adeptus est et deinde militavit. Ab anno 1902 in administratione cursus publici Imperii laboravit. Annis 1914 - 1918 miles conscriptus Bello Orbis Terrarum I interfuit. Deinde iterum pro cursu publico laboravit.
Cursus honorum |
Iam anno 1922 Sprenger sodalis NSDAP factus est et, postquam haec factio anno 1923 vtita est, anno 1925 iterum ad factionem accessit. Anno 1927 Sprenger rector factionis in pago Hassiae-Nassoviae factus est et anno 1930 primo legatus Dietae Imperii Germanici electus est et ad mortem mansit. 5 Maii 1933, postquam Nazistae rerum Germaniae potiti sunt, praefectus (Theod. Reichsstatthalter) Hassiae factus est. 30 Ianuarii 1935 etiam praeses ministrorum hhuius terrae factus est et ad 26 Martii 1945 mansit. Deinde de militibus Americanis, qui Hassiam occupabant, in Tirolem fugit et ibi 7 Maii 1945 mortem sibi ipse paravit.
Nexus externi |
- Curriculum vitae in pagina de historia Francofurti ad Moenum (lingua Theodisca)
- Curricula vitae in paginis librorum legatorum Dietae Imperii (lingua Theodisca)
Praesides Ministrorum Hassiae
|
|
annis 1918 - 1945: Carolus Ulrich |
Bernhardus Adelung |
Ferdinandus Werner |
Philippus Gulielmus Jung |
Iacobus Sprenger
ab anno 1945: Ludovicus Bergsträsser |
Carolus Geiler |
Christianus Stock |
Georgius Augustus Zinn |
Albertus Osswald |
Holger Börner |
Gualterius Wallmann |
Ioannes Eichel |
Rolandus Koch |
Volkerus Bouffier
|
|
k0HQi,kKFLlndNEX u5LvCud z8bAc BdwkMiJnjgaCymTf wRIvw Az86HYFPtChQlqeTdLTEDNpYxUux1XJN,LfAP4RSx X4k88emPj9
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...
