Distrikto Fürstenfeldbruck
























































Blazono
 Mapo

blazono
mapo
bazaj informoj

federacia lando:
Bavario

distriktaro:
Supra Bavario
administra sidejo:
Fürstenfeldbruck
areo: 434 km²
loĝantoj:
213 481
(fine de decembro 2015)

Aŭtokodo:		 FFB

Municipokodo:		 09179
Komunumoj: 23
Administreja adreso: Münchner Str. 32
82256 Fürstenfeldbruck
Retejo:
www.lra-ffb.de
Situo ene de Bavario

situo de la distrikto en Bavario

La distrikto Fürstenfeldbruck situas en la distriktaro Supra Bavario (Oberbayern) de la germana federacia lando Bavario. Administra centro estas la samnoma urbo Fürstenfeldbruck. La distrikto havas areon de 434 km², kaj fine de decembro 2015 ĝi havis 213 481 loĝantojn.




Enhavo






  • 1 Urboj kaj komunumoj


    • 1.1 Urboj (2)


    • 1.2 Komunumaroj (2)


    • 1.3 Komunumoj (21)







Urboj kaj komunumoj |


La distrikto konsistas el du urboj, du komunumaroj kaj 21 komunumoj.


Komunoj en la distrikto Fürstenfeldbruck)


Urboj (2) |



  • Fürstenfeldbruck

  • Germering



Komunumaroj (2) |




  • Grafrath (konsistas el Grafrath, Kottgeisering kaj Schöngeising)


  • Mammendorf (konsistas el Adelshofen, Althegnenberg, Hattenhofen, Jesenwang, Landsberied, Mammendorf, Mittelstetten kaj Oberschweinbach)



Komunumoj (21) |



  • Adelshofen

  • Alling

  • Althegnenberg

  • Egenhofen

  • Eichenau

  • Emmering

  • Grafrath

  • Gröbenzell

  • Hattenhofen

  • Jesenwang

  • Kottgeisering

  • Landsberied

  • Maisach

  • Mammendorf

  • Mittelstetten

  • Moorenweis

  • Oberschweinbach

  • Olching

  • Puchheim

  • Schöngeising

  • Türkenfeld




  • Kategorio Distrikto Fürstenfeldbruck en la Vikimedia Komunejo (Multrimedaj datumoj)










v • d • r

urbaj kaj neurbaj komunumoj en la distrikto Fürstenfeldbruck

Adelshofen | Alling | Althegnenberg | Egenhofen | Eichenau | Emmering | Fürstenfeldbruck | Germering | Grafrath | Gröbenzell | Hattenhofen | Jesenwang | Kottgeisering | Landsberied | Maisach | Mammendorf | Mittelstetten | Moorenweis | Oberschweinbach | Olching | Puchheim | Schöngeising | Türkenfeld
 Blazono de la distrikto Fürstenfeldbruck















-

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