Howardus Phillips Lovecraft (HowardPhillips Lovecraft, Providentiae natus die 20 Augusti 1890, ibidem mortuus die 15 Martii 1937) fuit Americanus tentaminum, fabularum brevium mythistoriarumque scriptor necnon litterarum iudex fuit, qui nunc prodromus (ut ita dicamus) scientiae ficticiae americanae et litterarum horrificarum magister habetur.
Magna pars earum fabularum in periodico Weird Tales (i. e. "Mirae Fabulae") editae sunt.
Index
1De vita
2Nexus interni
3Nexus externi
4Notae
De vita |
Pater ad dementium valetudinarium missus est, cum annos duos Howardus natus esset. Mater, quam per vitam totam amavit, Providentiam redivit ut cum familia sua habitaret. Ea quoque post tricesimo anno in asylum insanum inclusa est; dicitur hoc multe valuisse apud Lovecraft. Puer libros “Noctes Arabicas” et Bullfinchi “The Age of Fable” perlegit. Adulescens inusitatus fuit, qui vestes priscas gerere et fabulas scribere solebat. Eius fabulae priores illis Edgari Allan Poe similes erant, cum quo Lovecraft comparatur saepe, sed non semper accurate. Multas fabulas breves aliquantos iam annos iam ediderat, cum in 1926 “The Call of Cthulhu” scripsit, creationem suam celeberrimam. Haec fabula fundamentum propositionis Cthulhu effinxit, quae congeriem fabularum coniunctus idem intra provinciam est, et utens multam idem personam locumque. Historia Cthulhu propositionis Maximum Grandaevissimum aut Altissimum pertinet, naturae arcanarum terribilium potestatium. Utrum ab praeterito atroci umbrosoque hominum sunt an plus quam humanos animalia ex caelo, non manifestum est. Imagines, miras sinistrasque, quas hae fabulae in animum proponunt, in mentem veniunt saepissime ubi horrores Lovecraft cogitantur. Multi libri et pelliculae “terroris ex caelo” genus Lovecraft usi sunt, quod iam saeculo novo quibus legit fabulas fabulosas tamquam deum colitur.[1]
Nexus interni
Unaussprechlichen Kulten
De Vermis Mysteriis
Nexus externi |
www.hplovecraft.com H.P. Lovecraft Archivum
Biographia et operum index apud fictionfantasy
Notae |
↑L. Sprague De Camp, Lovecraft: A Biography (Novi Eboraci: Doubleday and Co., 1975).
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...