奥地利第一共和国

Multi tool usebody.skin-minerva .mw-parser-output table.infobox captiontext-align:center
奧地利共和國(1919-1934) 奧地利聯邦國(1934-1938)
Republik Österreich(1919-1934) Bundesstaat Österreich(1934-1938)
|
---|
1919年-1938年 |
|
国歌:《德意志奥地利,美妙的国度》 (1920-1929) 《永久的祝福》 (1929-1938)
|
 奧地利共和國(1930年)
|
首都 | 維也納 |
---|
常用语言 | 德語 |
---|
宗教
| 羅馬天主教 |
---|
政府 | 共和國
|
---|
奥地利总统 | |
---|
|
• 1919–20 | 卡尔·塞茨 |
---|
• 1920–28 | 迈克尔·海尼施 |
---|
• 1928–38 | 威廉·米克拉斯 |
---|
奥地利总理 | |
---|
|
• 1918–20 | 卡尔·伦纳 (首) |
---|
• 1932–34 | 恩格爾伯特·陶爾斐斯 |
---|
• 1934–38 | 库尔特·许士尼格 |
---|
• 1938 | 阿图尔·赛斯-英夸特 (末) |
---|
立法机构 | Reichsrat |
---|
• 上议院
| 貴族院 |
---|
• 下议院
| 眾議院 |
---|
历史时期 | 戰間期
|
---|
|
• 聖日耳曼條約 | 1919年9月10日 |
---|
• 七月暴動 | 1927年7月15日 |
---|
• 陶尔斐斯暗殺事件 | 1934年7月25日 |
---|
• 德奧合併 | 1938年3月13日 |
---|
面积 |
---|
1934年 | 83,857 km2 |
---|
人口 |
---|
|
• 1934年 | 6760233 |
---|
ISO 3166码 | AT
|
---|
先前国
| 继承国
|
 | 德意志奧地利共和國
|
|
大德意志國
|  |
|
|
奥地利历史 |
---|
 |
早期历史 - 哈尔施塔特文化
诺里库姆-潘诺尼亚-拉埃提亚
- 马科曼尼
- 阿瓦尔人
- 萨莫统治
- 卡兰塔尼亚
- 奥地利藩侯国
- 巴本堡王朝
- 小特权
- 奥地利公国
|
哈布斯堡时期 - 哈布斯堡王朝
- 神圣罗马帝国
- 奧地利大公國
- 哈布斯堡君主國
- 奧地利帝國
- 德意志邦聯
- 奥匈帝国
|
战间期 - 德意志-奥地利
- 奥地利第一共和国
- 奥地利法西斯
- 奥地利联邦国
- 德奧合併
- 奥斯马克
|
|
|
|
|
奥地利第一共和国(德語:Republik Österreich),指的是奧地利歷史中,自1919年奧匈帝國崩潰後的短命政權德意志奧地利共和國結束起至1938年德奧合併之間的時期。當時的特徵是左右兩派的暴力衝突。《奧地利憲法》在1920年生效(1929年修正)。
由於1934年法西斯政權上台後制訂的憲法稱奧地利為聯邦國(Bundesstaat)而不是共和國,可視之為共和國時代的終結。
N6L9lIla6aiv 1 x6 UUxZz81A3VbgHLedwU7 49T,YJFRC2hLC4bUazhykmPG8R Ctp13,JxqQMVn,ub,z2,aOME,qUD,ab6Oq5RsE11 zwe Bf6
Popular posts from this blog
Ramiro Burr's New Blog - to go back: www.ramiroburr.com From Latin rock to reggaeton, boleros to blues,Tex-Mex to Tejano, conjunto to corridos and beyond, Ramiro Burr has it covered. If you have a new CD release, a trivia question or are looking for tour info, post a message here or e-mail Ramiro directly at: musicreporter@gmail.com Top Tejano songwriter Luis Silva dead of heart attack at 64 By Ramiro Burr on October 23, 2008 8:40 AM | Permalink | Comments (12) | TrackBacks (0) UPDATE: Luis Silva Funeral Service details released Visitation 4-9 p.m. Saturday, Rosary service 6 p.m. Saturday at Porter Loring, 1101 McCullough Ave Funeral Service 10:30 a.m. Monday St. Anthony De Padua Catholic Church, Burial Service at Chapel Hills, 7735 Gibbs Sprawl Road. Porter Loring (210) 227-8221 Related New Flash: Irma Laura Lopez: long time record promoter killed in accident NewsFlash: 9:02 a.m. (New comments below) Luis Silva , one of the most well-known ...
1 I having trouble getting my ResourceDictionary.MergedDictionaries to load from app.xaml. My WPF app has a static class with a Main defined and startup object set to it. Within Main I created an instance of App and run it. The override OnStartup fires and the mainwindow.cs InitializeComponent gives the error "Message "Cannot find resource named 'MaterialDesignFloatingActionMiniAccentButton'. If I put the resources in the mainwindow.xaml everything is fine, but I wanted them to load at the app level so I they are not in each page. Any help appreciated. public partial class App protected override void OnStartup(StartupEventArgs e) base.OnStartup(e); var app = new MainWindow(); var context = new MainWindowViewModel(); app.DataContext = context; app.Show(); from the Main.. var app = new App(); app.Run(); app.xaml.. <Application x:Class="GS.Server.App" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" xmlns:...
up vote 2 down vote favorite There is a clear pattern that show for two separate subsets (set of columns); If one value is missing in a column, values of other columns in the same subset are missing for any row. Here is a visualization of missing data My tries up until now, I used ycimpute library to learn from other values, and applied Iterforest. I noted, score of Logistic regression is so weak (0.6) and thought Iterforest might not learn enough or anyway, except from outer subset which might not be enough? for example the subset with 11 columns might learn from the other columns but not from within it's members, and the same goes for the subset with four columns. This bar plot show better quantity of missings So of course, dealing with missings is better than dropping rows because It would affect my prediction which does contain the same missings quantity relatively. Any better way to deal with these ? [EDIT] The nullity pattern is confirmed: machine-learning cor...