Skip to main content

Fichier:Hond (Biergbau).jpg Resumé LizenzVersiounenBenotze vu FichierenMetadatenNavigatiounsmenüBeschreiwungssäitAttribution-Share Alike 3.0 Luxembourg

Original FichierBeschreiwungssäit












Fichier:Hond (Biergbau).jpg




Vu Wikipedia






Op d'Navigatioun wiesselen
Op d'Siche wiesselen

  • Fichier

  • Versiounen

  • Benotze vu Fichieren

  • Metadaten


Original Fichier ‎(1.920 × 1.349 Pixel, Fichiersgréisst: 264 KB, MIME-Typ: image/jpeg)



Dëse Fichier ass vu(n) Wikimedia Commons an däerf vun anere Projete benotzt ginn.
D'Beschreiwung op senger Beschreiwungssäit steet hei ënnendrënner.





Resumé













BeschreiwungHond (Biergbau).jpg


Lëtzebuergesch: Ëttenger Buggie mat Hond (giel), als Exponat am Rëmelenger Musée des Mines.

DatumSeptember 2010
QuellEegent Wierk
Auteur
Otets in der Wikipedia auf Lëtzebuergesch
Autorisatioun
(Dëse Fichier nach eng Kéier benotzen)

CC-BY-SA/3.0/LU



Lizenz




Otets in der Wikipedia auf Lëtzebuergesch, de Besëtzer vum Copyright vun dësem Wierk, publizéiert et ënner dëser Lizenz:





w:lb:Creative Commons

Attributiounënner deselwechte Bedingunge weiderginn


Dëse Fichier ass ënner der Creative Commons Attribution-Share Alike 3.0 Luxembourg Lizenz disponibel.

Flag of Luxembourg.svg

Attributioun: Otets in der Wikipedia auf Lëtzebuergesch

Dir kënnt:

  • D'Wierk deelen – kopéieren, verdeelen a weiderginn


  • D'Wierk kombinéieren – adaptéieren


Ënner dëse Konditiounen:

  • Attributioun – Dir musst den Numm vum Auteur respektiv vum Besëtzer vun de Rechter sou ugi wéi deen dat wënscht (awer net sou datt et ausgesäit wéi wann deen Iech oder Äre Gebrauch vu sengem Wierk ënnerstëtze géif).


  • ënner deselwechte Bedingunge weiderginn – Wann Dir dëst Wierk ännert, transforméiert oder dorop opbaut, dierft Dir dat Wierk, dat doraus entsteet, nëmmen ënner därselwechter Lizenz wéi déi hei, oder ënner enger déi hir gläicht, verbreeden.


https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/lu/deed.en
CC BY-SA 3.0 lu
Creative Commons Attribution-Share Alike 3.0 lu
truetrue








Versiounen



Klickt op e bestëmmten Zäitpunkt fir déi respektiv Versioun vum Fichier ze kucken.














Versioun vumMiniaturbildDimensiounenBenotzerBemierkung
aktuell09:25, 6. Mäe. 2014Miniaturbild fir d'Versioun vum 09:25, 6. Mäe. 20141.920 × 1.349 (264 KB)
OtetsUser created page with UploadWizard



Dës Säite benotzen dëse Fichier:


  • Hond (Brems)

  • Benotzer:Otets/Fotosalbum


Metadaten





Vun „https://lb.wikipedia.org/wiki/Fichier:Hond_(Biergbau).jpg“










Navigatiounsmenü

























(window.RLQ=window.RLQ||[]).push(function()mw.config.set("wgBackendResponseTime":508,"wgHostname":"mw1331"););

Popular posts from this blog

Tamil (spriik) Luke uk diar | Nawigatjuun

Align equal signs while including text over equalitiesAMS align: left aligned text/math plus multicolumn alignmentMultiple alignmentsAligning equations in multiple placesNumbering and aligning an equation with multiple columnsHow to align one equation with another multline equationUsing \ in environments inside the begintabularxNumber equations and preserving alignment of equal signsHow can I align equations to the left and to the right?Double equation alignment problem within align enviromentAligned within align: Why are they right-aligned?

Training a classifier when some of the features are unknownWhy does Gradient Boosting regression predict negative values when there are no negative y-values in my training set?How to improve an existing (trained) classifier?What is effect when I set up some self defined predisctor variables?Why Matlab neural network classification returns decimal values on prediction dataset?Fitting and transforming text data in training, testing, and validation setsHow to quantify the performance of the classifier (multi-class SVM) using the test data?How do I control for some patients providing multiple samples in my training data?Training and Test setTraining a convolutional neural network for image denoising in MatlabShouldn't an autoencoder with #(neurons in hidden layer) = #(neurons in input layer) be “perfect”?