科学空间|Scientific Spaces

正式直播活动计划于北京时间7月22日7时30分开始，11时30分结束，持续约4个小时。

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简介：

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三天了，在这个长达8天的假期中，我居然有连续三天没有更新日志了！也许各位想我是外出旅行了，没有时间管理。其实恰恰相反，这几天我都马不停蹄地对着Spaces.Ac.Cn。因为，“科学空间”回到了天文台了。

不明白？不要紧，我详细说说。

之前由于喜爱geekg的风格，所以把网站程序换成了pjblog。不过pjblog是asp，而宇宙驿站的服务器是linux，只支持html和php，所以，没有办法，我只好换空间了。但是我们是非营利性网站，没有利益收入，当然也不希望有这方面的付出了。所以，辗转了多个免费空间，其中包括火山互联等等。这里首先得感谢“观星天文论坛”的Holdy Pan站长，他曾经无偿地把他的空间给我用（后来没有用了）。还有不得不说的是9790.com网站，他免费为大家提供了一块500M的免费空间，自我申请日起，我几乎一直用它，算起来有两个多月了，一直很稳定。现在的网络很少这样的免费空间商了。

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在本博客的前面文章中，已经简单提到过中文文本处理与挖掘的问题了，中文数据挖掘与英语同类问题中最大的差别是，中文没有空格，如果要较好地完成语言任务，首先得分词。目前流行的分词方法都是基于词库的，然而重要的问题就来了：词库哪里来？人工可以把一些常用的词语收集到词库中，然而这却应付不了层出不穷的新词，尤其是网络新词等——而这往往是语言任务的关键地方。因此，中文语言处理很核心的一个任务就是完善新词发现算法。

新词发现说的就是不加入任何先验素材，直接从大规模的语料库中，自动发现可能成词的语言片段。前两天我去小虾的公司膜拜，并且试着加入了他们的一个开发项目中，主要任务就是网络文章处理。因此，补习了一下新词发现的算法知识，参考了Matrix67.com的文章《互联网时代的社会语言学：基于SNS的文本数据挖掘》，尤其是里边的信息熵思想，并且根据他的思路，用Python写了个简单的脚本。

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注：2019.02.13 由科学空间苏剑林（https://kexue.fm）更新，修正公式76，并简化latex。

物理、天文研究得深入了，微积分的应用自然也就多了（其实很多内容都用到微积分）。所以弄出一个几何或者力学问题，随手就列出一道积分或者微分方程，这时求解是最重要的。对于我来说，求导数可以娓娓道来，轻松而得；而积分则比较困难（这与个人的技巧有关，更重要的是事实：导数几乎有通用的公式，而积分只能“凑”出来）。

因此，很多积分干脆依靠现成的公式，懒得去推导了。然后，并非随时随地都有《数学分析》在手的，对计算机数学软件的实用又不大熟悉，这时候只能够求助这一本《积分表》了。只要不是故意去钻那些竞赛级别的数学难题，这已经足够应付物理等方面的应用了。

这时候就这也不用愁到处找$\int \sqrt{a^2-x^2}dx$的结果了。

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eyes_on_the_skies

《巨眼问苍穹》是国际天文学联合会推出的庆祝望远镜400周年的书籍和电影，也是2009年美狄亚评委会特别奖获奖片

这部影片具有多个名称，其中中文名译为《巨眼问苍穹》、《望远镜的400年》或者《400年的故事-望远镜》等，英文名为《400 Years Of Telescope》，但也发现名为《Eyes On The Skies》的称呼。也不知道哪个更准确一点，不管他了，内容实质是一样的。片长60分钟，有英文、德文和中文配音，并有33种语言的字幕。目前已有30万个DVD免费分发到科学中心、天文馆、天文爱好者俱乐部的教育机构。该书132页，有英文，德文，芬兰文，韩文、日文和中文等多种语言（书籍站长还没有看过，影片就看了一下）。

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深切哀悼玉树遇难同胞

2010年4月14日7时49分，青海省玉树藏族自治州玉树县发生7.1级地震，此后余震不断，地震造成大量人员伤亡和房屋倒塌。为表达全国各族人民对青海玉树地震遇难同胞的深切哀悼，国务院决定，2010年4月21日举行全国哀悼活动，全国和驻外使领馆下半旗志哀，停止公共娱乐活动。

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文章来源：国家天文台

国家天文台LAMOST大科学工程面向全社会招聘信息技术类人才若干名，主要从事数据密集型天文学研究、数据库设计开发、天文应用软件服务开发、数据处理、数据挖掘、数值模拟、高性能计算、算法优化、网站网页设计维护、天文数据整理与管理、网络科普教育等工作。大天区面积多目标光纤光谱天文望远镜（LAMOST）是一项国家重大科学工程项目。该工程项目于2008年底竣工，2009年6月通过国家验收，正处于观测试运行阶段。LAMOST天文望远镜是我国已建成的最大、最先进的天文观测设备，是世界上光谱观测效率最高的望远镜，4米口径5度视场，每次可观测4000个目标，每晚可观测数万个目标，获得数十GB的数据，每年可获得数TB的科学数据。如何处理、分析、管理、发布、挖掘如此海量的数据，就是诚聘的上述人才所要面临的挑战。

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