Brake
Multi tool use
Insigne
|
Tabula geographica
|
|
|
Nomen Latinum: |
Brake (Visurgis Inferior)
|
| Nomen Germanicum: |
Brake (Unterweser)
|
| Nomina Latina alia: |
|
|
|
Situs Brake communis in Circulo Alluvionis Visurgensis
|
|---|
|
|
|
Indicia fundamentalia
|
|---|
Terra foederalis: |
Saxonia Inferior
|
|
|
Provincia: |
|
Circulus rusticanus: |
Circulus Alluvionis Visurgensis
|
Coordinata geographica: |
53° 20′ 17″ Sept., 08° 28′ 52″ Ort.
|
Altitudo: |
3 supra mare
|
Area: |
38,18 km²
|
Numerus incolarum: |
14.983 (Decembris 2013)
|
Coniunctio communium cum: |
Zwiesel (Bavaria)
|
Spissitudo incolarum: |
392 per chiliometrum quadratum
|
Numerus cursualis: |
26919
|
Praefixum telephonicum: |
04401
|
Nota autocineti: |
BRA
|
Nota magistratus communalis: |
03 4 61 002
|
UN/LOCODE: |
|
NUTS-Regio: |
|
|
|
Inscriptio cursualis magistratus: |
Schrabberdeich 1
26919 Brake
|
| Pagina interretialis: |
www.brake.de
|
Res politicae
|
|---|
Magister civium : |
Michael Kurz (SPD)
|
|
|
|
|
|
|
Turris telegraphiae opticae anno 1846 aedificatum
Brake est oppidum Saxoniae Inferioris ad Visurgim flumen situm et caput Circuli Alluvionis Visurgensis. Ad Brake commune partes Schmalenfleth, Golzwarden, Boitwarden, Klippkanne, Harrien, Harrierwurp, Hammelwarder Außendeich, Norderfeld atque Süderfeld, Fünfhausen, Kirchhammelwarden (Hammelwarden) et Käseburg pertinent.
Historia |
Anno 1063 Henricus IV imperator paludem ad ripam laevam Visurgis archiepiscopo Bremae tradidit, qui hic colonos Nederlandicos collocavit. Qui "Stegingi" nominati postea libertatem suam defendentes a Gerhardo II archiepiscopo anno 1234 ut haeretici victi sunt. Die 13 Maii 1384 Brake nomine Brake to Harghen primo in actis descriptum est. Tum Brake a comitibus, ab anno 1815 a Ducibus Magnis Oldenburgensibus recta est. Anno 1856 Brake oppidi minoris ius accepit. Anno 1918 Oldenburgum res publica facta est. Anno 1933 sedes administrationis Circuli Alluvionis Visurgensis facta est. Ab anno 1946 ad Saxoniam Inferiorem pertinet. Anno 1974 vicus Golzwarden cum Brake coniunctus est.
Nexus externi |
|
Vicimedia Communia plura habent quae ad Brake spectant.
|
- www.brake.de Pagina officialis
HnMymMdqYEMWtgX3 T8 7F MGPfTsm,0JbrUx 04UYLC8sa
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...
