Carolus Tunberg
Multi tool use
Carolus Tunberg
Res apud Vicidata repertae:
Nativitas:
11 Martii 1907;
SpocanumObitus:
3 Aprilis 1992;
LondiniumPatria:
Civitates Foederatae Americae
Officium
Munus: scriptor scaenicus, film producer
Familia
Proles: Terentius Tunberg
Praeconium quo pellicula "Ben Hur" promovebatur. Legitur infra : "Screen play : Karl Tunberg" ("Scaenographia Carolus Tunberg").
Carolus Tunberg, vulgo Karl Tunberg, fuit scriptor, scaenographus et pellicularum productor Americanus, natus Spocani Vasintoniae die 11 Martii 1907, et vita functus Londinii die 3 Aprilis 1992.
Eius cursus vitae |
Carolus Tunberg antequam calamum scaenographiis excogitandis dicaverat, narratiunculas fabellamque Milesiam cui titulus While the Crowd Cheers ("Cum turba clamat") anno 1935 editam conscripsit.
Sed ars nova novos tragoediographos flagitans - de Arte Cinematographica loquor quam Septimam Artem nonnulli vocant - eum satis mature ad novum genus litterarium scaenographicum exercendum induxit. Ita anno 1937 opus scriptoris navavit in societate "Twentieth Century Fox Film Corporation"" quam Darryl Zanuck tunc temporis regebat. Postea apud societatem "Paramount Pictures" actuosus facundus fecundusque scriptor fuit.
Permultas fabulas, quae in cinematheis innumeris magno cum successu inspiciebantur et quae nunc ut thesauri historiae cinematographicae reputantur, conscripsit.
Ex eius scriptis scaenographicis pro certo famosissimus est Ben Hur, cuius pellicula celeberrima anno 1959 in toto orbe terrarum in permultas linguas translata prodiit.
Pater fuit Terentii Tunbergii, latinistae et professoris Americani.
Nexus externi |
- Webpage Karl Owen Tunberg Screenwriter
De hoc homine in Indice Interretiali Pellicularum .mw-parser-output .existinglinksgray a,.mw-parser-output .existinglinksgray a:visited{color:gray}.mw-parser-output .existinglinksgray a.new{color:#ba0000}.mw-parser-output .existinglinksgray a.new:visited{color:#a55858}
(Anglice)
0Qz,vR30gk IhvrUwt T19Zys Gwi,y2OJ Wc,AxsE 8Zv7ILzIlv xowA9Vbz,wyKz,S8V k9TIy
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...
Carolus Tunberg
