Dosiero:AUT Pusterwald COA.jpg


























PriskriboAUT Pusterwald COA.jpg

Wappen der Gemeinde Pusterwald
Dato la 13-a de novembro 2006, 13:38
Fonto Gemeindeserver Steiermark
Aŭtoro Nekonata
Ceteraj versioj



Converted to SVG.svg
Tiu ĉi bildo coat of arms respektive ĉiuj bildoj en tiu ĉi artikolo aŭ kategorio prefere estu rekreata(j) kiel vektora grafikaĵo en la formato SVG. Vektoraj formatoj por grafikaĵoj havas multajn avantaĝojn, detaloj troveblas anglalingve en la komuneja artikolo Commons:Media for cleanup. Se vi havas aŭ kreas SVG-version de tiu ĉi bildo, bonvolu alŝuti ĝin al la vikipedia komunejo. Post tiu ago, ĉi tiu ŝablono en la bildpaĝo estas anstataŭigenda per la ŝablono {{vector version available|nova dosiera nomo.svg}}.





No JPG.svg This image was uploaded in the JPEG format even though it consists of non-photographic data. This information could be stored more efficiently or accurately in the PNG or SVG format. If possible, please upload a PNG or SVG version of this image without compression artifacts, derived from a non-JPEG source (or with existing artifacts removed). After doing so, please tag the JPEG version with {{Superseded|NewImage.ext}} and remove this tag. This tag should not be applied to photographs or scans. For more information, see {{BadJPEG}}.
Badjpeg.jpg







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.


Public domainPublic domainfalsefalse





Public domain

This image is in the public domain according to Austrian copyright law because it is part of a law, ordinance or official decree issued by an Austrian federal or state authority, or because it is of predominantly official use. (§7 UrhG)

To uploader: Please provide where the image was first published and who created it.





Deutsch | English | français | magyar | македонски | മലയാളം | Nederlands | +/−


 Flag of Austria (state).svg



-

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