Vide etiam paginam discretivam: Granata (discretiva)
Granada
Granata
Vexillum
Insigne
Situs
Res politicae
Provincia
Provincia Granata
Factura est
Ante Saeculum 5 a.C.n.
Praefectus
Iosephus Torres Hurtado
Res geographicae
Area - tota - terrestris - aquosa
88 km² 88 km² 0 km²
Numerus incolarum 2007 - Spissitudo
237.929 2 703.73 incolae/km²
Altitudo
666 m
Situs interretialis: http://www.granada.org
Granata olim Iliberris et Elvira (Hispanice: Granada) est urbs in Hispania ad ripas Singilis fluminis. Est caput quoque provinciae Granatae. Granata propter universitatem suam et propter Alhambram est clara. Propter pulchritudinem suam quoque clara est. Poeta hispanicus scripsit:
Dale limosna, mujer / que no hay en la vida nada / como la pena de ser / ciego en Granada.
"Da, mulier, homini pecuniam / ut nihil in hac vita tam malus / quam caecum Granatae etiam esse."
Index
1Historia
1.1Antiquum aevum
1.2Medium aevum
2Cultura
2.1Musica
3Cives praecipui
4Nexus externus
Historia |
Antiquum aevum |
Urbs a Romanis nominata est Illiberis vel Elliberis[1].
Medium aevum |
Postea Hispani Cordubam, quae caput fuerat regni Maurorum, in 1238 receperunt, caput regni ad Granatam transduxit. Ab anno 1232 usque 1492, caput etiam regni, quod rectum est a Mauris, Granatae fuit. Regnum Granatae Die 2 Ianuarii 1492, post bellum decem annorum, Isabella I regina Castellae (* 1451 † 1504) et Ferdinandus II Rex Aragoniae (* 1452 † 1516) urbem pro Hispania receperunt.
Cultura |
Musica |
Orchestra Urbis Granatensis anno 1990 constituta est.
Cives praecipui |
Leo Africanus, natus ante annum 1492, mortuus post annum 1527
Nexus externus |
Vicimedia Communia plura habent quae ad Granatam spectant.
Alhambra
↑Iohannes Iacobus Hofmannus, Lexicon universale (1698) ~
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...
