Legio (Hispania)

Multi tool use
Vide etiam paginam discretivam: legio (discretiva)

-2
Latinitas huius rei dubia est. Corrige si potes. Vide {{latinitas}}.
Legio et sere Leione (Hispanice: León) est urbs Hispana Castellae et Legionis, et caput provinciae Legionis. Apud ripas Berniscae[1] et Turii[1] condita est. Urbs iacet apud Viam Iacobeam.
Historia |
Oppidum est conditum die 10 Iulii 68.[2] Origo oppidi in castris Legionis VI Victricis est, deinde eum incoluerunt milites Legionis VII Geminae Felicis Piae. Urbs non multa relicta Romana habet, praeter moenia et viam Latam (Hispanice: calle Ancha), quacum antiquo decumano (via principalis) competit.
Anno 763, rex Asturiarum Alphonsus I urbem paene vacuam cepit, ita incolae in Legionem missi sunt anno 846 populandi causa. Propter progressum Reoccupationis?, Ordonnus II Legionem caput sui regni fecit, sic praesidium regni Christiani potentissimi Hispaniae Regnum Legionisfactum est. Anno 987 ab Almanzore? vastata est. Anno 1017, rex Alphonsus V primum forum concessit, ad vitam et administrationem urbis regendas. Anno 1188 in urbe primae curtes celebrantur, in quibus rex, nobilitas, clerus, et populus repraesentantur.
Cum ascensu Regni Castellae in paeninsula, Legio magnitudinem suam oeconomicam politicamque amissit. Haec deminutio magnitudinis usque hodie permanet.
Nexus externi |
Municipium Legioni .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}
(Hispanice, Anglice)
Iter Legione romano
(Hispanice, Anglice)
Notae |
↑ 1.01.1 Aimerici Picaudi Iter pro peregrinis ad Compostellam VII, in codice Calixtino, A. Stones et J. Krochalis ediderunt apud "The Pilgrim's Guide: A Critical Edition" 1998
↑
Citatio desiderata (addito fonte, hanc formulam remove)
Iter pro peregrinis ad Compostellam
secundum Aimericum Picaudum
Iter Aragonicum: Canfrancus → Iacca → Osturiz → Mons Reellus → Pons Reginae
Iter Gallicum: Runcievallis → Biscaerlus → Ressogna → Pampilona → Stella → Pons Reginae → Arcus → Grugnus → Naiera → Belfuratus → Altaporca → Burgi → Castrum Sorericum → Pons Fiterii → Frumesta → Karrionus → Sanctus Facundus → Manxilla → Legio → Orgeba → Asturica Augusta → Raphanellus → Siccamolina → Pons Ferratus → Carcavellus → Portus Februarius → Pons Mineae → Sala Reginae → Compostella.
uy8HVetGH9necUAf wT2o4om623jJEonw0U y3C wCB0Nx3
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...