Dosiero:Bandera de Valverde de Leganés.svg




Resumo
























PriskriboBandera de Valverde de Leganés.svg

English: Flag of the town of Valverde de Leganés; in Badajoz, Spain.


Español: Escudo del municipio de Valverde de Leganés; en Badajoz, España.

«Bandera cuadra, formada por dos franjas horizontales, blanca la superior, cargada con el escudo municipal y verde la inferior, en proporciones 3/4 y 1/4 respectivamente del ancho de la bandera».


Colores usados: W y V.


Referencia: D.O.E./27 de octubre de 1992/Número 84
Dato la 23-a de septembro 2010
Fonto
Propra verko




SVG in SVG.svg
 This vector image includes elements that have been taken or adapted from this: Escudo de Valverde de Leganés.svg Escudo de Valverde de Leganés.svg.

Aŭtoro
Ivanics





W3C icon.svg

 The source code of this SVG is valid.







Inkscape addition.svg

 This vector image was created with Inkscape, and then manually altered.


Permeso
(Reuzo de la dosiero)




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.



Permesiloj:



Mi, la posedanto de la aŭtorrajto por ĉi tiu verko, ĉi-maniere publikigas tiun laŭ la jena permesilo:










w:eo:Creative Commons

atribuitesamkondiĉe


 Ĉi tiu dosiero estas disponebla laŭ la permesilo Krea Komunaĵo Atribuite-Samkondiĉe 3.0 Neadaptita.



Vi rajtas:


  • kunhavigi – kopii, distribui kaj publikigi la verkon


  • aliigi – modifi, adapti, kompletigi, transformi, uzi la tutan verkon aŭ ties partojn, memstare aŭ en aliaj verkoj



La verko rajtas esti kunhavigata nur:


  • atribuite – Vi devas atribui aŭtorecon, liveri ligilon al la permesilo kaj marki ĉu ŝanĝoj estis faritaj. Faru tion en aprobinda maniero, tamen ne sugestante, ke permesinto aprobas vin aŭ vian uzon.


  • samkondiĉe – Se vi aliigas la verkon, transformas ĝin aŭ kreas devenaĵon bazitan sur ĝi, vi rajtas distribui la rezultan verkon nur laŭ la sama aŭ kongrua permesilo kompare kun ĉi tiu.




https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0
CC BY-SA 3.0
Creative Commons Attribution-Share Alike 3.0
truetrue










-

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