Tueria
Multi tool use
Тверь
|
|
Vexillum
|
Insigne
|
|
Nomina Latina alia
|
|---|
Tuera,[1] Twera,[1] Tuveria[2]
|
Res politicae
|
|---|
Natio
|
Russia
|
Mentio prima
|
1135
|
Res geographicae
|
|---|
Area
- tota
|
152,22 km²
|
Numerus incolarum 2017
- Spissitudo
|
419 363
2754,98 incolae/km²
|
Coordinata
|
56° 51′ 28″ Sept., 35° 55′ 18″ Ort.
|
Altitudo
|
146 m
|
Situs interretialis: http://www.tver.ru/
|
Tueria[1] (Russice Тверь, tr. Tver’) est urbs in Russia, metropolis regionis Tueriensis. Iuxta flumen Rha sita est. Tueriae sunt plus quam 419 milia incolarum (anno 2017).
Tueria est sedes industriae, scientiae et culturae. Multas officinas, portum ad flumen Rha, stationem ferriviariam, duas universitates studiorum, quattuor musea, pinacothecam, tria theatra et circum habet.
Palatium, Tueriae annis 1764–1766 pro familia imperatoria Russica constructum
Historia |
Tueria saeculo duodecimo condita est. Anno 1238 destructa fuit a copiis Mongolo-Tatarorum, sed mox restaurata est. Anno 1247 facta est caput ducatus, qui longo tempore erat adversarius principalis ducatus Moscoviensis in certatione pro dominatione in Ruthenia, sed anno 1485 a Moscovia adiunctus est. Ab anno 1796 ad annum 1929 Tueria metropolis gubernii Tueriensis erat, anno 1935 sedes administrativa regionis facta. Annis 1931 – 1990 haec urbs Kalinin (Калинин), in honorem rerum politicarum periti Sovietici Michaelis Kalinin (qui natus est in vico gubernii Tueriensis Imperii Russici), nominabatur.
Notae |
↑ 1.01.11.2 J. G. Th. Graesse, Orbis Latinus (Dresdae: Schönfeld, 1861; 1909. Brunsvici, 1972, 3 voll.) 1 2 3
↑ Ph. Ferrarius, Lexicon geographicum, p. 498
Nexus externi |
|
Vicimedia Communia plura habent quae ad Tueriam spectant.
|
Pagina de Tueria Encyclopaediae Russicae Magnae .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}
(Russice)
hM hB5NWPs7Ir Tnp2VQ7Kc99tKX3,k XlkfRv ZLCB6aJAR UOI5BVoep8 H CTppH
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...
