375 a.C.n.
Multi tool use
Annus 375 a.C.n. e serie paginarum brevium de annis.
Millennia:
|
millennium 2 a.C.n. · millennium 1 a.C.n. · millennium 1
|
Saecula:
|
saeculum 5 a.C.n. · saeculum 4 a.C.n. · saeculum 3 a.C.n.
|
Anni:
|
(381 a.C.n.) · 380 a.C.n. · 379 a.C.n. · 378 a.C.n. · 377 a.C.n. · 376 a.C.n. · 375 a.C.n. · 374 a.C.n. · 373 a.C.n. · 372 a.C.n. · 371 a.C.n. · (370 a.C.n.)
|
Eventa |
- Praeclarus strategus Atheniensis Chabrias Abderitis succurrit qui a Triballis (populo Thraciam incolente) victi erant. Tunc Abderitae confoederationem Atheniensem ineunt.
- Navarchus Atheniensis Timotheus navali proelio Lacedaemonios prope insulam Leucadiam vicit. Tum pleraeque civitates insularum Cephalleniae Corcyraeque et Acarnanum necnon Molossorum rex Alcetas confoederationem Atheniensem inierunt. Ita paucis annis non minus quam 75 Graecae civitates, inter quas et Thebani, magnam societatem adversus hegemoniam Lacedaemoniorum ducibus Atheniensibus fecerant.
Pugna apud Tegyras (non longe ab Orchomeno in Boeotia) : dux Sacrae Cohortis Thebanorum, Pelopidas, acie Lacedaemonios quamquam duplos numero vicit. Unde aestimatio hoplitarum Spartanorum multum imminuta est, qui ad hoc tempus velut invicti habebantur.
- Rege Persarum Artaxerxe auctore, ut anno 387/386 a.C.n. iam acciderat,secunda pax universa inter civitates Graecas icta est, quae non diu inviolata mansit.
- Iason, Pherarum tyrannus tagos (id est dux) Thessalici Foederis electus est.
Nati |
Nati huius temporis desiderati (additis natis, hanc formulam remove)
Mortui |
Mortui huius temporis desiderati (additis mortuis, hanc formulam remove, vide etiam unam fere paginam in categoria Categoria:Mortui 375 a.C.n.)
5dSxyOdEWXzI,tu6OK2wqqkzFrkx,XQBvf22 8P 2 03kMM,OY,Aeu Q9JvVjh 0
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...
Nati huius temporis desiderati (additis natis, hanc formulam remove)
