Famula cum mulctra, 1658–1660. Haec pictura est inter notissima opera Iohannis Vermeer.
Subscriptio Iohannis Vermeer.
Iohannes Vermeer (Batave: Jan sive Johannes Vermeer; baptizatus Delphis Batavorum 31 Octobris 1632; ibidem sepultus 15 Decembris 1675) fuit clarissimus pictor barocianus Batavus. Vixit laboravitque in Saeculo Aureo, quod fuit summum humanitatis, eruditionis, mercaturae et potentiae Bataviae. Vermeer notus est propter combinationem colorum non imitabilem et vim luminis stupefacientem. Fecit circiter 45 picturas, sed hodie habemus tantum 37.
Index
1De vita
1.1De institutione
1.2De familia laboreque
2Opera
3Nexus externi
De vita |
Nescimus quando Iohannes natus sit, sed 31 Octobris 1632 Delphis in Templo Novo baptizatus est. Fuit alter liberorum et solus filius parentum. Pater suus, Reynier Jansz, primo Antverpiae habitavit, Amstelodamum in 1611 migravit et ibi bombycem texuit. In 1615 uxorem Digna Baltens duxit et sub nomine Vos migravit Delphos, ubi fecit tabernam. Iuxta texuit et praeterea artis mercaturam fecit in collegio Sancti Lucas. Ibi Jansz obvium habuit pictores sicut Pieter Steenwyck, Balthasar van der Ast et Pieter Groenewegen.
De institutione |
Nescimus in cuius disciplina fuerit, sed sunt multae theoriae. Post tempestatem usitatam sex annorum, 29 Decembris 1653 in collegium Sancti Lucas venit.
De familia laboreque |
Iohannes Vermeer 20 Aprilis 1653 uxorem Catharina Bolnes duxit, quae catholica fuit, Vermeer Calvinismum secutus est, quod mater Catharinae, Maria Thins, non approbavit. Incertus est Iohannem convertisse ad catholicam doctrinam.
Opera |
"Puella cum margaritarum catella"
Nexus externi |
Vicimedia Communia plura habent quae ad Iohannem Vermeer spectant.
De Iohanne Vermeer
Iohannis Vermeer domus
Matthias Wolfes, "VERMEER, Johannes [Jan] [zeitgenössisch auch: van der / ver Meer, Joannis] van Delft" in Biographisch-Bibliographisches Kirchenlexikon vol. 19 (Nordhausen, 2001. ISBN 3-88309-089-1) , columnae 1472–1488
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...
