Gryps
Multi tool use
|
Haec commentatio vicificanda est ut rationibus qualitatis propositis obtemperet.
Quapropter rogamus ut corrigas praecipue introductionem, formam, nexusque extra et intra Vicipaediam.
|
Signum gryphis Basilicae Sancti Marci Venetiae.
Gryps (-phis, m.), vel gryphus, est animal fabulare corpore leonis, capite aquilae, auribus asini. Femina alas aquilinas habet; mas spinas proiectas habet pro alis et minus frequenter depictus est. Gryps plerumque cruribus quattuor, alis et rostro aviario, unguibus aquilinis pro bracchiis leonis, et auribus asininis e calvaria proiciens repraesentatur. Nonnulli auctores dicunt caudam esse serpentem.
Nidos construit, sicut aquila. Pro ovis achatas parit. Thesauros conditos et aurifodinas custodire dicitur; etiam inimicum equo esse: apud Vergilium legimus iungentur iam grypes equis quod proverbium fuit, rem non fieri posse subiciens; ab hac notione Ludovicus Ariostus saeculo sexto decimo commentus est alterum animal fabulare, iunctum a gryphe equoque: hippogryps, qui nunc in mythologiam vulgarem inivit.
A nonnullis saeculis, gryphes in insigniis et architectura apparuerunt. Usitatissime est ut imagines in insigniis, primum, velut ut sculpturae in ecclesiis et ecclesiis cathedralibus inveniuntur.
Bibliographia |
- Bisi, Anna Maria. 1965. Il grifone: Storia di un motivo iconografico nell'antico Oriente mediterraneo Romae: Università.
Nuttall Encyclopædia. 1907.
Nexus externi |
|
Vicimedia Communia plura habent quae ad gryphem spectant (Griffin, Griffins).
|
y37xDfujtyLaE7GM2HA,InMAUG,uLbaqJxqoM7,7XsX,IAGcpgZn74,vsjxdiW 70fgf E7S2Ie
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...
