László Márk


























László Márk

László Márk kiel Tamino
László Márk kiel Tamino
Personaj informoj

Naskonomo
 Márk László

Naskiĝo
 la 25-an de aprilo 1944(nun 1944-04-25)
en Hungario Versend (Hungario)

Ŝtataneco
Hungario

Profesio
 operkantisto







v • d • r
Information icon.svg



László Márk [lAslO], laŭ hungarlingve kutima sinsekvo Márk László estas hungara operkantisto, oratorikantisto (tenoro), ilustristo.





Geedza paro Márk


László Márk [1] naskiĝis la 25-an de aprilo 1944 en Versend.



Biografio |


László Márk frekventis artan gimnazion en Pécs, poste li akiris diplomon en filio de Muzikakademio de Budapeŝto en Pécs en 1967. Ekde la sekva jaro li apartenis al armea koruso, poste en koruso de Hungara Radio. Inter 1980 kaj 1984 li kantadis operojn en operejo de Erfurt, poste en Nacia Teatro (Pécs), fine inter 1986 - 1992 en Nacia Teatro (Szeged). Li estis gastokantisto de Budapeŝta Ŝtata Operejo kaj Operetoteatro (Budapeŝto). Li ofte ilustras librojn. Li havas edzinon.



El lia repertuaro |




  • Giuseppe Verdi: Rigoletto – Borsa


  • Georges Bizet: Carmen — Remendado


  • Johann Strauß (filo): Die Fledermaus – Alfred


  • Wolfgang Amadeus Mozart:


    • Die Zauberflöte – Tamino, Monostatos


    • Don Giovanni – Don Ottavio


    • Così fan tutte – Ferrando




  • Ferenc Lehár: A víg özvegy (opereto) - Rosion


  • Donizetti: Don Pasquale - Ernesto


  • Franz von Suppé: Boccaccio — Leonetto

  • diversaj oratorioj



Fontoj |



  • hungarlingva biografieto kun foto

  • [2]

  • [3]

  • [4]





Invitilo al ekspozicio de László Márk








-

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