Fridericus (Fritz) Steinhoff (natus 23 Novembris 1897, mortuus 22 Octobris 1969) vir publicus Germanicus et sodalis factionis democraticae socialis Germaniae (SPD) fuit.
Index
1Munus
2Ab anno 1933 ad 1945
3Cursus honorum post annum 1945
4Nexus externi
Munus |
Maiores Friderici Steinhoff fossores fuerunt, et ipse metallicus factus est. Ab anno 1917 ad 1919 in nave torpedinaria militavit. Post primum bellum mundanum Steinhoff sodalis SPD factus est. Primo iterum in metallis laborabat, tum administrator suae factionis erat.
Ab anno 1933 ad 1945 |
Cum nazistae rerum potiti sunt, Steinhoff saepius in carcerem iactus est. Illis annis procurator negotiorum laboravit, anno 1937 negotium sordii e focis amovendi possidebat. Anno 1938 iterum in carcerem missus est, quod libellos SPD in Germaniam clam portavisset. E carcere liberatus operarius laboravit, deinde post Coniurationem 20 Iulii 1944 detectam in castra carceralia inclusus est. Bello finito a militibus CFA liberatus est.
Cursus honorum post annum 1945 |
Ab anno 1946 ad 1956 magister civium Hagen erat. Et ab anno 1946 legatus senatus terrae Rhenaniae Septentrionalis-Vestfaliae fuit atque ab anno 1948 ad 1950 administer reconstructionis eius terrae foederalis. Die 20 Februarii 1956 FDP adiuvante Carolo Arnold praeses ministrorum Rhenaniae Septentrionalis-Vestfaliae successit. Sed post electiones factas die 21 Iulii 1958 Franciscus Meyers (CDU) successor eius electus est. Tum annis 1961 usque ad mortem legatus Diaetae Foederalis atque ab anno 1963 ad 1964 iterum magister civium Hagen erat.
Nexus externi |
Curriculum vitae (lingua Theodisca)
Praesides Ministrorum Rhenaniae Septentrionalis-Vestfaliae
Rudolphus Amelunxen |Carolus Arnold |Fridericus Steinhoff |Franciscus Meyers |Hinricus Kühn (SPD) |Ioannes Rau (SPD) |Wolfgangus Clement (SPD) |Petrus Steinbrück (SPD) |Georgius Rüttgers (CDU) |Hannelora Kraft (SPD) |Arminius Laschet (CDU)
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...
