Chazari
Multi tool use
Imperium Chazarorum ab anno 650 maxime florens ad annum 850
Chazari[1][2][3] vel Gazares[4] (Graece Χάζαροι) populus Turcicus erant in Asia Media vagans. Auctores autem tradunt eos inter saecula sextum et tertium decimum fuisse. Nomen oritur e verbo Turcico significanti " errans".[5] Saeculo septimo, Chazari in Ciscaucasia constiterunt in oris Maris Caspii ibique condiderunt chaganatum vel regnum; pars se conversit in religionem Iudaeam quae religio publica facta est. Maxime florentes, Chazari et amici amplos agros dominabantur qui hodie sunt Russia meridionalis (e.g. Daghestania, Cubania et terrae prope cursus meridios fluviorum Rha et Tanais), Ucraina orientalis et meridiana (cum Crimaea et parte orientali Carpatium) atque Kazakhstania occidentalis et plures regiones Transcaucasiae tales Armenia, Atropatene Georgiaque.
Chazari Sassanides saepe vicerunt, postea Califatum, constitutum infra Ciscaucasiam ; sic impediverunt quin Arabi islamici russiam meridionalem invaderent. Amicitiam cum Imperio Byzantino sanxerunt in Sassanides et populum Ruthenicum (Rus' ) Urbis Kioviae. Cum Chaganatum factum est potens imperium regionis, Byzantini foedus ruperunt et amici facti sunt Ruthenorum et Petzenegorum in Chazaros. In fine decimi saeculi, Chazarum imperium marcescit et subditur populo Ruthenico urbis Kioviae. Inde nationes migraverunt cum Rutheni, Cumani et fortasse Orda Aurea Mongolorum adiverunt. Tum Chazari numquam iam mentiones habent in ullis auctoribus.
Notae |
↑ "Chazari": (vide p. 213 apud Google Books) (pp. 65, 88 etc. apud Google Books)
↑ "Chasari": De Chasaris: excerpta ex scriptoribus Arabicus; "Lazari": Wenceslai Hagek a Liboczan, annales Bohemorum e Bohemica editione latine
↑ Arabice et Persice خزر; Hebraice כוזרים; in lingua Ruthenica antiqua Козаре; Russice хазары; in lingua Tatarica Crimaeae Xäzärlär
↑ Continuatio Hispana 64
↑ Cf. "gezer" in lingua Turcica hodierna.
Nexus externi |
|
Vicimedia Communia plura habent quae ad Chazaros spectant.
|
- De Chasaris: excerpta ex scriptoribus Arabicus
WqgEd,bqZVJAMPSV8SNnQU,20A59F81NeyCCG3omjFNsbJZvOxj 1I,BOhgR6l0ZfEqyJ uc2 R1
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...
