Apenninus
Multi tool use
Apenninus (-i, m.) (Italiane: Appennini) sive, ut in plerisque libris et titulis legitur,[1]Appenninus est spina montuosa Italiae, iugum montium plus mille km longum a septentrione ad meridiem in ora orientali paeninsulae pertinens.
Nomen a linguae Proto-Celticae verbo pen 'montis cacumen' esse videtur: fortasse fuit ab origine aut uno monti aut parti catenae, sed ex Polybii tempore totius huius montium fuerunt Apennini; nempe ei usque ad Massiliam. Praecipue sunt virides silvestresque, sed ad cacumen altum moles glaciata est maxime meridionalis Europae.
Culmen Appennini est Fiscellus, hodie Italiane Gran Sasso ('magnum saxum') appellatus, qui mons 2914 m altus est.
Apennini montes Alpes attingunt in Liguria. Solent finem in colle ponere apud Cadibonam.
Apenninorum partes |
Aprutinus Apenninus (Italiane: Appennino abruzzese)
Calabrus Apenninus (Italiane: Appennino calabro)
Campanus Apenninus (Italiane: Appennino campano)
Ligusticus Apenninus (Italiane: Appennino ligure)
Lucanus Apenninus (Italiane: Appennino lucano)
Samniticus Apenninus (Italiane: Appennino sannita)
Siculus Apenninus (Italiane: Appennino siculo)
Tuscus-Aemilianus Apenninus (Italiane: Appennino tosco-emiliano)
Tuscus-Romandiolus Apenninus (Italiane: Appennino tosco-romagnolo)
Umbrus-Marchianus Apenninus (Italiane: Appennino umbro-marchigiano)
Nexus interni
Cadibonae Collis (Italiane: Colle di Cadibona)
- Forficula apennina
Fretum Siculum (Italiane: Stretto di Messina)
Mons Fiscellus (Italiane: Gran Sasso)
Notae |
↑ TLL II 278 (s.v. Appenninus). Scriptio q.e. Apenninus e vulgari sermone oriundus postea increbruisse videtur. De quantitate primae A litterae nihil certi dici potest. Utique, si ad prosodicam "mammilla > mamilla" formulam mutata sit prima syllaba, A brevis sit.
4RVLVRlLHtaqGgFJMO
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...
