Htydjtk

Chemia Organometallica , disciplina quae partes chemiae organicae inorganicaeque complectitur; moleculas noscit quae vincula covalentes inter carbonium et metallum aut semimetallum continent. Index 1 Exempla 2 Proprietas chemicarum organometallicarum 3 Ramae chemiae organometallicae 4 Fons Exempla | Vitaminum B12 in corpore humano est chemica organometallica, sed non omnes moleculae metallum habentes sunt organometallicae, solum eae in quo vinculum inter carbonium et metallum est covalentum. Ergo, quamquam natriumacetatum (H 3 C-COONa, sal natrii acoris aceti) partem metallicum et partem organicam CH 3 habet, molecula ipsa non est metallorganica, quia vinculum natrii est ionicum et non est inter natrium et carbonium. Similiter chlorophyll et haemoglobinum non sunt chemicae metallorganicae. Etiam hodie, chemica Grignardi qui magnesium continent sunt potior pro synthesis moleculae organicae. Pro harum chemicarum inventa Victori Grignard Donatium No...

Cannabis Cannabis sativa Taxinomia Regnum: Plantae Divisio: Magnoliophyta Classis: Magnoliopsida Ordo: Rosales Familia: Cannabaceae Genus: Cannabis L. Species Cannabis sativa L. Cannabis indica Lam. Cannabis ruderalis Janisch. Cannabis , [1] apud posteriores etiam Cannabum , [2] [3] est genus plantarum florentium familiae Cannabacearum, cuius omnes species descriptae, nempe Cannabis sativa [4] L., [5] Cannabis indica Lam., Cannabis ruderalis Janisch., [6] sunt in Asia Media endemicae. Multum differt inter doctos utrum genus in tres species dividi debeat, an variationes unius speciei putari. [7] Modis in permultis et saepius dissimilibus homines per aeva cannabim usurpabant, papyrum, funes, vestimenta, et vela ex cannabis fibris facientes, et folia, flores, semina cibo coquentes. Etiam cannabim medicinae medicamentoque consumebant, quia insunt multa chemica, cannabinoides vocata, quorum nonnulla sicu...

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...