Capella (discretiva)

Multi tool use
|
Haec est pagina discretiva alias paginas eiusdem fere nominis indicans.
|
Capra parva
Capella, stella seu systema stellare constellationis Aurigae
- Capella (vestis): brevior cappa; insignis est capella S. Martini Turonensis, quae inter principes reliquias regni Francorum numerabatur.
Sequentes significationes a capella S. Martini sunt derivatae:
- Capella (gaza): Ministeria et vasa sacra, quae Sacerdoti ad sacra peragenda necessaria sunt. Cum enim asservarentur praeter reliquias SS. in Capellis istis Palatinis, vasa, instrumenta, ornamenta, ac cimelia Ecclesiastica majoris momenti, quae Ministeria vulgo appellabant, ea nomine collectivo, Capellae nomine postmodum donata sunt[1].
- Capella (ecclesia) -- vide Ecclesia (aedificium)
- Capella Palatina (vel: capella regia, capella dominica): Sacellum regis, quod erat exemptum ab episcoporum iurisdictione soli Sedi Apostolicae subditum; inter praecipuas regum Francorum exstitit illa Aquisgranensis
Capella Palatina Panormitana: capella regia annis 1132-1140 rege Rogero II. Panormi arte arabica-byzantina-normannica aedificata.
- Capella (scriptorium): Capellani erant clerici, qui capellam S. Martini asservabant. Quod erant litterati, etiam officia scribarum et amanuensium regum obierunt.
- Capella (grex musicorum): Haec notio vocis primo anno 1335 pro cantoribus papae Benedicti XII. Avennione est attestatum. Chorus papalis hodiernus Capella Musica Pontificalis Sixtina appellatur.
Geographia |
Toponyma |
Capella (Ebura): municipium Franciae.
Capella (Elaver): municipium Franciae.
Capella (Friburgi vicus): municipium Helvetiae.
Capella (Langobardia) (alia nomina: Capella Cantonis): municipium Italiae.
Capella (Venetia) (alia nomina: Capella Campestris, Capella Maior): municipium Italiae.
Capella ad Catum Montem: municipium Franciae.
Capella Alba (Sabaudia): municipium Franciae.
Capella Caballiciensium seu Capella Fraxiarum deindeCapella de Abundantia: municipium Franciae.
Capella Camerinorum: municipium Franciae.
Capella de Picenardis: municipium Italiae.
Capella Rambaldia: municipium Franciae.
Capella Sancti Martini: municipium Franciae.
Capella Sancti Mauritii: municipium Franciae.
Capella Sancti Stephani (Utraeque Separae): municipium Franciae.
Capellae Centronum: municipia Franciae.
Nota |
↑ Du Cange, ad lemma capella
k UiZxHUBl2y2SMzxj 2FF,w5,W vzMg,cPOsoX1,yhSaAhFgiByAM,I,XW147cFXbdP8wmyC03,C6O,ziDaSS q
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...