Dosiero:Flag of Nigeria.svg




Resumo




























PriskriboFlag of Nigeria.svg

English: Flag of Nigeria


Igbo: Okoloto nke Naigeria


Yorùbá: Àsìá ilẹ́ Naijiria


العربية: علم نيجيريا


Cymraeg: Baner Nigeria


Deutsch: Flagge Nigerias


Esperanto: Flago de Niĝerio


Français : Drapeau du Nigeria


Kernowek: Baner Nijeri


Italiano: Bandiera della Nigeria


Português: Bandeira da Nigéria


Slovenščina: Državna zastava Nigerije


Српски / srpski: Државна застава Нигерије
Dato la 1-a de oktobro 1960
Fonto see below
Aŭtoro
Jon Harald Søby.
Permeso
(Reuzo de la dosiero)

Public domainPublic domainfalsefalse





Public domain This work was first published in the Nigeria and is now in the public domain because its copyright protection has expired by virtue of the Copyright Act, enacted 1988, amended 1999 (details). The work meets one of the following criteria:





  • It is an anonymous or pseudonymous work and 70 years have passed since the date of its publication

  • It is a cinematographic or photographic work and 50 years have passed since its publication

  • It is a sound recording and 50 years have passed since since its creation

  • It is a broadcast and 50 years have passed since since its publication

  • It is government work and 70 years have passed since its first publication.

  • It is another kind of work, and 70 years have passed since the year of death of the author (or last-surviving author)
Flag of Nigeria.svg


Public domainPublic domainfalsefalse




PD-icon.svg
Tiu ĉi dosiero ne estas protektebla aŭtorrajte kaj tial apartenas al publikaĵo, ĉar ĝi konsistas komplete el libere atingeblaj, publike posedataj informoj kaj ne entenas originalan aŭtorkontribuon.





Insignia
Tiu-ĉi grafikaĵo bildigas flagon, blazonon, sigelon aŭ alian oficialan insignon. La uzo de tiaj simboloj estas limigita en kelkaj ŝtatoj. Tiuj limigoj estas neligitaj al la kopirajta statuso.

SVG


W3CiThe source code of this SVG is valid.







Notepad icon wide.svg

 Ĉi tiu vektora bildo estas kreita per tekstoredaktilo. La valideckontrolo konstatis sintaksan ĝustecon.










-

Popular posts from this blog

Aikido

Image
Ĉi tiu artikolo citas neniun fonton . Vi povas plibonigi ĝin, aldonante fidindajn fontojn. Senfontaj asertoj povas esti forigitaj.  (Novembro 2012) Aikido Japana Nomo: Kanji 合気道 Hiragana あいきどう Spiradaj ekzercoj Aikido , aŭ Ajkido , estas moderna japana luktarto (Shin Budo) kompilita de Ueshiba Morihei dum la periodo inter la 1930-aj jaroj ĝis 1960-aj jaroj. Ĝi estas senperforta kaj multaj el ĝiaj teĥnikoj evoluis el Daito-Rjuo (speco de ĵuĵicuo) kaj el glava batalado. La filozofio de aikido devenis ĉefe de la religio Oomoto pro la kontaktoj inter O´Sensei ("granda majstro", esprimo uzata de la aikidistoj por nomi Ueshiba Morihei) kaj Deguchi Onisaburo Sensei el Oomoto. Oni konsideras, ke aikidisto havu iom da spiriteco, interalie pri la uzo de la Ĉi, KI, ĝi postulas nenuran teknikan trejnon. La nepo de la kreinto, Ueshiba Moriteru, nun estas "Doshu", tiu kiu montras la vojon. Enhavo 1 Aikido - Oomoto - Esperanto...
Read more

The minimum number of groups for any class cannot be less than 2 error

Image
0 $begingroup$ cv_split = StratifiedShuffleSplit(n_splits=10, test_size=0.3, random_state=0) # Performing cross-validation to estimate the performance of the models for idx, est in enumerate(estimator): cv_results = cross_validate(est[1](), x_value, y_value, cv=cv_split) I got following error from this code ValueError: The least populated class in y has only 1 member, which is too few. The minimum number of groups for any class cannot be less than 2. and my y_value looks like y_value = array([221900, 180000, 510000, ..., 360000, 400000, 325000]) I used this method before and y_value has the same shape as before. python data-mining cross-validation share ...
Read more

SMOTE: ValueError: Expected n_neighbors <= n_samples, but n_samples = 1, n_neighbors = 6

Image
0 $begingroup$ I am designing a multi class classifier for 11 labels. I am using SMOTE to tackle the sampling problem. However I face the following error:- error at SMOTE from imblearn.over_sampling import SMOTE sm = SMOTE(random_state=42) X_res, Y_res = sm.fit_sample(X_f, Y_f) error ~/.local/lib/python3.6/site-packages/sklearn/neighbors/base.py in kneighbors(self, X, n_neighbors, return_distance) 414 "Expected n_neighbors <= n_samples, " 415 " but n_samples = %d, n_neighbors = %d" % --> 416 (train_size, n_neighbors) 417 ) 418 n_samples, _ = X.shape ValueError: Expected n_neighbors <= n_samples, but n_samples = 1, n_neighbors = 6 Why does it say I have only 1 n_samples? When I tr...
Read more