Felicitas Robertus / Félicité Robert de Lamennais (natus die 19 Iunii 1782 Maclovii, mortuus die 27 Februarii 1854 Lutetiae) fuit philosophus francogallicus et auctor politicus. Operam impendit ad adunandum liberalismos politicum et theologicum.
Index
1Vita
2Fons
3Opera selecta
4Bibliographia
Vita |
Adulescens litteris Ioannis Iacobi Rousseau intente studuit aliorumque scriptorum Aevii Illuminationis.
Primum magni ponderis opus, quod una pepigerant ille et frater anno 1808, tractavit statum Ecclesiae Catholicae Romanae in Francia. Fauta est revivificatio vitae catholicae in Francia, quod consiliis officialibus Napoleonis obstitit. Inde in indicem prohibitorum librorum positum est.
Anno 1816 Lamennais sacerdos catholicus ordinatus est. Mox in turbam illustrissimorum clericorum temporis eius acceptus est. Fundavit anno 1830 cum reverendo domino Ioanne Baptista Henrico Lacordaire et cum scriptore Carolo de Montalembert, duce politico, periodicum haud omnibus placitum. Id praetitulatum est L'Avenir. Cuius moderatores operam dabant, ut provehantur democratia et divisio rerum saecularium a rebus ecclesiasticis.
Cum Summus Pontifex anno 1832 cogitationes tales sub anathemate esse declaravisset, periodicum citatum non iam prolatum est. Post editionem operis Paroles d’un croyant (anno 1834) Lamennais ecclesiam suam reliquit.
Fons |
"Lamennais, Hugues Félicité Robert de", ex: Microsoft Encarta 2007 Enzyklopädie, Microsoft Corporation, 2006 (DVD)
Opera selecta |
Réflexions sur l'état de l'église en France pendant le 18ieme siècle et sur sa situation actuelle (1808)
De la tradition de l'église sur l'institution des éveques (1814)
Essai sur l'indifference en matière de religion (1817 sqq.)
De la religion considérée dans ses rapports avec l'ordre public et civil (1825–1826)
Les Progrès de la revolution et de la guerre contre l'église (1828)
Paroles d'un croyant (1834)
Le Livre du peuple (1837)
De l'esclavage moderne (1839)
Politique à l'usage du peuple (1839)
Esquisse de philosophie (1840)
Bibliographia |
Andreas Verhülsdonk: Religion und Gesellschaft: Félicité Lamennais, Peter Lang 1991
Chemia Organometallica , disciplina quae partes chemiae organicae inorganicaeque complectitur; moleculas noscit quae vincula covalentes inter carbonium et metallum aut semimetallum continent. Index 1 Exempla 2 Proprietas chemicarum organometallicarum 3 Ramae chemiae organometallicae 4 Fons Exempla | Vitaminum B12 in corpore humano est chemica organometallica, sed non omnes moleculae metallum habentes sunt organometallicae, solum eae in quo vinculum inter carbonium et metallum est covalentum. Ergo, quamquam natriumacetatum (H 3 C-COONa, sal natrii acoris aceti) partem metallicum et partem organicam CH 3 habet, molecula ipsa non est metallorganica, quia vinculum natrii est ionicum et non est inter natrium et carbonium. Similiter chlorophyll et haemoglobinum non sunt chemicae metallorganicae. Etiam hodie, chemica Grignardi qui magnesium continent sunt potior pro synthesis moleculae organicae. Pro harum chemicarum inventa Victori Grignard Donatium No...
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...
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...
