Arx Salmuriensis in libro Les très riches heures du duc de Berry ad mensem Septembrem picta (Museum Condé Cantiliaci)
Salmurium[1] sive Segona[2] (Francice Saumur) est "urbs amoenissima Francicum 27'523 incolarum (anno 2012) provinciae Andegavensis" [et hodie praefecturae Cenomannicae et Ligeris in regione Pagis Ligeris] "cum arce permunita in colle et ponte ad Ligerim, non admodum vetus et vix ante annum 600 condita ... sedetque inter duos fluvios Toëdum et Ligerim iamiam coituros. ... Ibi Academiam habent Reformati celebrem".[1] Academia illa anno 1685 desueta, urbs Salmurium hodie habet Scholam Nationalem Equitatus sub cognomine "quadri nigri" (Cadre Noir) notam.
Index
1Geographia
2Incolae noti
3Nexus interni
4Nexus externi
5Notae
Geographia |
Salmurium est commune quo fluvius Thoeda a Ligere excipitur.
Incolae noti |
Vide etiam: Professores Academiae Salmuriensis; Alumni Academiae Salmuriensis
Coco Chanel, illustris creatrix morum vestis et clarissima sumptuosorum vestum factrix.
Anna Dacier, philologa et interpres, hic educata
Fanny Ardant (*1949), actrix, hic nata
Dominicus Pinon, histrio, hic natus
Nexus interni
Indicem communium praefecturae Cenomannicae et Ligeris
Nexus externi |
Vicimedia Communia plura habent quae ad Salmurium spectant.
Salmurii pagina interretialis
Situs geographici et historici:Locus: 47°15′33″N 0°4′41″W, 47°16′0″N 0°5′0″W • GeoNames • "49328" apud INSEE
Notae |
↑ 1.01.1Iohannes Iacobus Hofmannus, Lexicon universale (1698) ~
↑Salmurus, Salmurium, Segona: J. G. Th. Graesse, Orbis Latinus (Dresdae: Schönfeld, 1861; 1909. Brunsvici, 1972, 3 voll.) 1 2 3
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...
