0225

0225



2 25

3 korony; dla bezpieczeństwa dobrze 2—3 łodzie sprzęgać razem i baczyć, żeby przewoźnicy byli trzeźwi) i łodziami Dunajcem przez środek Pienin (98 21 dopłynąć do Szczawnicy (437) w l‘/j godz. Cenę furek i powozów patrz str. 24.

10—14 koron.

U waga: z powrotem do Nowego Targu przez Krościenko i Czorsztyn (39 kim.) w s'/2 godz.

II. Na Babią Górę: z Zakopanego przez Nowy Targ, Chabówkę do Makowa (349) koleją (80 kim.; I klasa — 7.60, liki.— 4.90, III kl.— 2.60, w koronach), około 2s/4 godz.; stąd końmi (wózek 3 korony) do wsi Zawoi (550; miejscowość w lecie przez gości odwiedzana; oberża) 1 t/g godz. Stąd z przewodnikiem na szczyt Babiej Góry (1725; bardzo rozległy i piękny widok) około 4 godz. (z powrotem 3 godz.). Goście wybierają się zwykle w nocy, dla widzenia wschodu słońca. Latarnia, zapałki i ciepłe okrycia niezbędne.


Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
00062 888f2413ab42be73c0b3da9157e2d3 61 Adaptive Hierarchical Bayesian Kalman Filtering Figurę 3.
00056 na606836bd6c2f599916ab238e8c554 55 Adaptive Hierarchical Bayesian Kalman Filtering where Yt.i
00060
00064 ?809c384562125d8a133f54f4e5b949 63 Adaptiye Hierarchical Bayesian Kalman Filtering section, i
00066 ?5300ad93108670be74940904f43893 65 Adaptive Hierarchical Bayesian Kalman Filtering can then b
00070 fb165febe7867857bf3f5a54487a5b 69 Adaptiye Hierarchical Bayesian Kalman Filtering this can b
00072 2fec4dc735aa7ef2bbca83c0f0b663a Adaptive Hierarchical Bayesian Kalman Filtering 71 Figurę 9.
00074 t934b40f6099685e4f2920770c54403 73 Adaptive Hierarchical Bayesian Kalman Filtering We also ha
00076 M7835e1b40748c3da0ef62db71aede2 75 Adaptive Hierarchical Bayesian Kalman Filtering estimates
00078 ?76bb15b07c4d56031a00f9016ca95b Adaptive Hierarchical Bayesian Kalman Filtering 77 q; =R,(Gpł
00080 vbf962a1d768bdf015df561eb41dee1 79 Adaptiye Hierarchical Bayesian Kalman Filtering For the co
00054 ?134af1a7fcb6f9f2c1cf4f828864e9 53 Adaptive Hierarchical Bayesian Kalman Filtering about init
00052 ?fa2da7901a54044efad98a00d54636 4Adaptiye Hierarchical Bayesian Kalman Filtering with Applica
00058 *78c8eee8ef03439be90f7a748f77a0 57Adaptive Hierarchical Bayesian Kalman FilteringRelation to
00082 ae3029ab37e06a00bafcfcfbbff716 81Adaptive Hierarchical Bayesian Kalman Filtering There is al
00055 ?8eb8f33682dd4ffedb872005d8a4b1 54 Hembree & Zimmer quite a while for discussion of the K
00061 29e7865a3a8e8c782852bef6326438 60 Hembree & Zimmer where <l> = 1, H = 1, Q = 0, an

więcej podobnych podstron