Échevannes


































































































Échevannes
komunumo

Kirko de Échevannes.jpg

Kirko de Échevannes [+]
Regno Flago-de-Francio.svg Francio
Regiono Burgonjo-Franĉkonteo
Departemento Côte-d'Or
Arondismento Dijon
Kantono Is-sur-Tille [+]
Komunumaro Communauté de Communes Vallées de la Tille et de l'Ignon
Koordinatoj
47° 31′ 39″ N, 5° 10′ 7″ O47.52755.1686111111111Koordinatoj: 47° 31′ 39″ N, 5° 10′ 7″ O [+]
Alteco De 261 m ĝis 356 m
Areo 11,45 km² (1 145 ha) [+]
Loĝantaro 260 [+] (2015)
Denseco 22,71 loĝ./km² [+] [+]
Urbestro Frank Gaillot
(2014-2020)
Horzono MET (UTC+1)
- somera tempo
MET (UTC+2)
Poŝtkodo 21120 [+]
INSEE-kodo 21240 [+]





Geografia lokigo sur la mapo : Côte-d'Or



Vidu situon de Échevannes kadre de Côte-d'Or

DEC

Échevannes

Échevannes





Geografia lokigo sur la mapo : Francio



Vidu situon de Échevannes kadre de Francio

DEC

Échevannes

Échevannes








Commons-logo.svgVikimedia Komunejo:  Échevannes (Côte-d'Or) [+]






v • d • r
Information icon.svg



Échevannes estas franca komunumo lokita en la departemento de Côte-d'Or en regiono Burgonjo-Franĉkonteo.




Enhavo






  • 1 Geografio


    • 1.1 Najbaraj komunumoj




  • 2 Historio


  • 3 Vidindaĵoj


  • 4 Esperanta vivo


  • 5 Referenco


  • 6 Vidi ankaŭ


  • 7 Eksteraj ligiloj





Geografio |




Limoj de la komunumo


Échevannes etendiĝas sur 11,45 kilometroj alt du kaj havis 260 loĝantojn laŭ la lasta oficiala nombro de 2015, tiel ke la loka loĝdenso estas po 22,71 homoj kilometre alt du[1].



Najbaraj komunumoj |


Ĝiaj najbaraj komunumoj estas Crécey-sur-Tille, Is-sur-Tille, Selongey kaj Til-Châtel.



Historio |


La preĝejo datiĝas el la 13-a jarcento. La kastelo datiĝas el la 17-a jarcento.



Vidindaĵoj |




Lavejo sur la rivero Tille


Sur la rivero Tille staras lavejon kaj muelejon.



Esperanta vivo |


Okaze de la eŭropaj balotoj, Eŭropo - Demokratio - Esperanto ricevis 1 voĉon (1,16 %) en 2014.



Referenco |





  1. ↑ La nombroj de la INSEE france




Vidi ankaŭ |


  • Komunumoj de Côte-d'Or


Eksteraj ligiloj |


  • Paĝaro de Echo des communes



-

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