The Deep Photographic Guide to the Constellations: Canis Major
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查
论
编
托勒密48星座
仙女座
寶瓶座
天鷹座
天壇座
南船座
白羊座
御夫座
牧夫座
巨蟹座
大犬座
小犬座
摩羯座
仙后座
半人馬座
仙王座
鯨魚座
南冕座
北冕座
烏鴉座
巨爵座
天鵝座
海豚座
天龍座
小馬座
波江座
雙子座
武仙座
長蛇座
獅子座
天兔座
天秤座
天狼座
天琴座
蛇夫座
獵戶座
飛馬座
英仙座
雙魚座
南魚座
天箭座
人馬座
天蠍座
巨蛇座
金牛座
三角座
大熊座
小熊座
室女座
註:淺藍為黃道族
查
论
编
現代88星座
字母排序
仙女座
唧筒座
天燕座
寶瓶座
天鷹座
天壇座
白羊座
御夫座
牧夫座
雕具座
鹿豹座
巨蟹座
獵犬座
大犬座
小犬座
摩羯座
船底座
仙后座
半人馬座
仙王座
鯨魚座
蝘蜓座
圓規座
天鴿座
后髮座
南冕座
北冕座
烏鴉座
巨爵座
南十字座
天鵝座
海豚座
劍魚座
天龍座
小馬座
波江座
天爐座
雙子座
天鶴座
武仙座
時鐘座
長蛇座
水蛇座
印第安座
蝎虎座
獅子座
小獅座
天兔座
天秤座
豺狼座
天貓座
天琴座
山案座
顯微鏡座
麒麟座
蒼蠅座
矩尺座
南極座
蛇夫座
獵戶座
孔雀座
飛馬座
英仙座
鳳凰座
繪架座
雙魚座
南魚座
船尾座
羅盤座
網罟座
天箭座
人馬座
天蠍座
玉夫座
盾牌座
巨蛇座
六分儀座
金牛座
望遠鏡座
三角座
南三角座
杜鵑座
大熊座
小熊座
船帆座
室女座
飛魚座
狐狸座
象限排序
NQ1
仙女座
白羊座
仙后座
獵戶座
英仙座
雙魚座
金牛座
三角座
NQ2
御夫座
鹿豹座
巨蟹座
小犬座
雙子座
獅子座
小獅座
天貓座
麒麟座
大熊座
NQ3
牧夫座
獵犬座
后髮座
北冕座
天龍座
武仙座
巨蛇座
小熊座
NQ4
天鷹座
仙王座
天鵝座
海豚座
小馬座
蠍虎座
天琴座
飛馬座
天箭座
狐狸座
SQ1
雕具座
鯨魚座
天鴿座
劍魚座
波江座
天爐座
時鐘座
水蛇座
天兔座
山案座
鳳凰座
繪架座
網罟座
玉夫座
SQ2
唧筒座
大犬座
船底座
蝘蜓座
巨爵座
長蛇座
船尾座
羅盤座
六分儀座
船帆座
飛魚座
SQ3
天燕座
天壇座
半人馬座
圓規座
烏鴉座
南十字座
天秤座
豺狼座
蒼蠅座
矩尺座
蛇夫座
天蠍座
南三角座
室女座
SQ4
寶瓶座
摩羯座
南冕座
天鶴座
印第安座
顯微鏡座
南極座
孔雀座
南魚座
人馬座
盾牌座
望遠鏡座
杜鵑座
族排序
黃道
寶瓶座
白羊座
巨蟹座
摩羯座
雙子座
獅子座
天秤座
蛇夫座
雙魚座
人馬座
天蠍座
金牛座
室女座
大熊
牧夫座
鹿豹座
獵犬座
后髮座
北冕座
天龍座
小獅座
天貓座
大熊座
小熊座
幻之水
船底座
天鴿座
海豚座
小馬座
波江座
南魚座
船尾座
羅盤座
船帆座
拉卡伊
唧筒座
雕具座
圓規座
天爐座
時鐘座
山案座
顯微鏡座
矩尺座
南極座
繪架座
網罟座
玉夫座
望遠鏡座
拜耳
天燕座
蝘蜓座
劍魚座
天鶴座
水蛇座
印第安座
蒼蠅座
孔雀座
鳳凰座
杜鵑座
飛魚座
武仙
天鷹座
天壇座
半人馬座
南冕座
烏鴉座
巨爵座
南十字座
天鵝座
武仙座
長蛇座
豺狼座
天琴座
天箭座
盾牌座
巨蛇座
六分儀座
南三角座
狐狸座
獵戶
大犬座
小犬座
天兔座
麒麟座
獵戶座
英仙
仙女座
御夫座
仙后座
仙王座
鯨魚座
蠍虎座
飛馬座
英仙座
三角座
參見:星座列表、可列印版
查
论
编
大犬座恒星
B
α
β
γ
δ
ε
ζ
η
θ
ι
κ
λ
μ
ν¹
ν²
ν³
ξ¹
ξ²
ο¹
ο²
π
σ
τ
ω
弗拉斯蒂德命名法
1(ζ)
2(β)
3
4(ξ¹)
5(ξ²)
6(ν¹)
7(ν²)
8(ν³)
9(α)
10
11
12
13(κ)
14(θ)
15
16(ο¹)
17
18(μ)
19(π)
20(ι)
21(ε)
22(σ)
23(γ)
24(ο²)
25(δ)
26
27
28(ω)
29
30(τ)
31(η)
近距离恒星
α
WISE 0713-2917
其他
VY
EZ
R
大犬座恒星列表
规范控制
GND: 7620492-3
^Rogers, John H. Origins of the Ancient Constellations: I. The Mesopotamian traditions. Journal of the British Astronomical Association. 1998, 108 (1): 9–28. Bibcode:1998JBAA..108....9R.
^Wagman 2003, p. 71.
^Rogers, John H. Origins of the Ancient Constellations: II. The Mediterranean Traditions. Journal of the British Astronomical Association. 1998, 108 (2): 79–89. Bibcode:1998JBAA..108...79R.
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...