Ecclesia Vetus Catholica
Multi tool use
|
Hanc paginam intra 3 menses augere oportet. Cuique paginae opus est: lemmate paginae nomine congruente; textu, qui rem definit notabilitatemque eius exprimit; fonte externo certo; nexibus internis ex hac pagina et ad hanc paginam ducentibus.
Plura ... DEENFR
|
Ecclesia Vetus Catholica est divisa in partes duas: quarum altera ab Iansenismo orta est anno millesimo octingentesimo septuagesimo uno sub schisma quod dicitur Ultraiectensis; altera est illorum, qui definitiones Concilii Vaticani I de infallibilitate Romani Pontifis eiusque universali iurisdictione in Ecclesiam repudiaverunt.
Brevis historia |
Veteres Catholici, uti dicuntur, sunt illi praesertim, qui, auctore Ignatio de Döllinger, post actum Concilium Vaticanum I, anno 1870, dogma de infallibilitate Romani Pontificis repulerunt et ideo se diviserunt ab Ecclesia Catholica Romana. Ipsi, licet inter se multa olim habuissent communia, utpote abrogationem sacerdotalis caelibatus et confessionis sacerdoti faciendae, in praesentia tamen non semper inter se consentiunt de rebus disciplinae, regiminis et fidei.
Anno 1889 creata est Unio, uti dicitur, Ultraiectensis, quacum sese iunxerunt diversae ecclesiae veteres catholicae. Anno 1931 quaedam societatem composuerunt cum communione Anglicana.
Licet haeretica et schismatica a non paucis videatur, Ecclesia tamen Vetus Catholica est vera Ecclesia, nam validum sacerdotium et ideo veram successionem apostolicam servat. Praeterea, septem sacramentorum ritus retinet.
Ecclesia Vetus Catholica linguam Theodiscam et linguam Nederlandicam in cultum introduxit; in mores autem finem caelibatus, mulierum sacerdotium et benedictionem nuptiarum pro personis eiusdem sexus.
.mw-parser-output .stipula{padding:3px;background:#F7F8FF;border:1px solid grey;margin:auto}.mw-parser-output .stipula td.cell1{background:transparent;color:white}
|
Haec stipula ad religionem spectat. Amplifica, si potes!
|
HiLfi c2KphLTQQeDT 4W xFP1NsqO8zR,aRe fu,KUjeWQxaB3zj498XJfFOw6UGxlVGu9Ds482
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...
