31 Oct

沉痛,默哀!中国科学巨星钱学森逝世

1950年,美国海军次长金布尔说:“他无论走到哪里,都抵得上5个师的兵力,我宁可把他击毙在美国也不能让他离开!”

年轻钱学森

年轻钱学森

不论你是专注还是不专注科学,我相信您都会听过这句话。这是在1950年,处于美国的钱学森要回国的时候,美国海军次长金布尔竭力阻止尔说的话。钱学森是中国航天科技事业的先驱和杰出代表,被誉为“中国航天之父”和“火箭之王”。然而,现在要告诉一个让各位朋友痛心的消息:这颗中国科学科学巨星今天在北京陨落了!享年98岁。

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1 Nov

本站域名Spaces.Ac.Cn的PR为2了

又到了新的一月了。祝大家新月新气息!

今天查了一下,发现本站域名的PR(PageRank)值已经提升到2了。

PR查询

除了内容得到了google的肯定外,我觉得最大的原因还是我把网站搬回了“宇宙驿站”。因为之前网络流传着一个“规则”,说PR值不仅仅取决于网站内容,而且还取决于网站所在服务器的其他网站质量。现在验证了这个信息,因为宇宙驿站上的网站多数是PR=3以上的高质量科学网站。

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1 Nov

沉痛悼念钱学森!深切怀恋钱学森!

??本文来自“天涯社区”,作者在表达了自己情感的同时,也表达了我的情感。或者说,她表达了每一个中国人的情感!在此向作者致敬

??作为中国航天之父!20世纪中国最伟大的科学家!钱学森不幸于10月31日上午11点与世长辞!享年98岁!

对于现在80,90后的人来说,钱学森也许只是一个科学符号,但对于上世纪五六七十年代出生的人而言,他和陈景润一度成为全体中国人心中的偶像!基本上就和现在年轻人疯狂追捧刘德华一样。所不同的是,他们是以自身的人格魅力和科技才华深深的打动了一代又一代的人!尤其是1955年,钱学森冒着生命危险,抛弃美国优越的社会地位、财富收入和先进的研究实力,毅然回国的壮举,告诉了我们什么才叫真正的“爱国者”!

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3 Nov

美国科学家用3000幅照片拼接夜空全景

据美国太空网报道,下图展示了由3000幅单独的照片拼接而成的一幅全新的完整夜空全景图,其展现的最吸引人的景象便是我们生存的银河系。据悉,夜空全景图由美国中密歇根州大学的阿克塞尔·麦林格尔历时22个月制作完成。在此期间,他的足迹遍布南非、德克萨斯州和密歇根州,拍摄夜空数码照片,总行程超过2.6万英里(约合4.2万公里)。

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15 Nov

首次报名参加天文竞赛,期待中...

广东天文学会最近发出通知,于11月29日在广州举行一次“开信杯”天文奥赛。我想,今年的全国天文奥赛我已经错过了,这一次不能再错过了,当作为明年我参加全国天文奥赛的“演练”了。希望也能够趁机认识几个天文朋友,那才是最大的收获......

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15 Nov

《当彩色的声音尝起来是甜的》电子版

内容来源于:http://www.verycd.com/topics/2777592/

站长注:虽然有电子版,但是还是建议没有购买纸版的读者到书店或者网上购买一本。一是为了支持科学松鼠会和中国科学出版事业,二是拿着一本纸版书细细品味的感觉是读电子书绝对感受不到的。

《当彩色的声音尝起来是甜的》

《当彩色的声音尝起来是甜的》

《当彩色的声音尝起来是甜的》是科学松鼠会出版的第一本书,站长在得到消息后的第一时间,就在卓越上购买了它。这本书由上海三联书店出版。本书不是一本博客集,出自松鼠会网站的文章只占了1/3。全书54篇文章,精选自百位松鼠近三年创作的上千篇文章,从口腔溃疡到国际空间站,从玫瑰花到数学思想实验,内容天马行空,文字灵动活泼,一改传统科普的严肃面孔。

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17 Nov

静候狮子座流星雨

这将是我第一次整夜守候流星雨,如果能够成功观测,这将是我第一次观测到流星雨——狮子座流星雨。

狮子座流星雨11月18日光临地球

狮子座流星雨11月18日光临地球

据预测,这一次的爆发将会在18日凌晨5点后,ZHR至少有100。

本来连续两天的阴雨天气已经使我觉得希望渺茫,但是今天下午居然破天荒出现了太阳。而且在今晚出现了难得的晴空——漫天的繁星,令我好不兴奋!于是决定守夜等雨!

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7 Feb

你的CRF层的学习率可能不够大

CRF是做序列标注的经典方法,它理论优雅,实际也很有效,如果还不了解CRF的读者欢迎阅读旧作《简明条件随机场CRF介绍(附带纯Keras实现)》。在BERT模型出来之后,也有不少工作探索了BERT+CRF用于序列标注任务的做法。然而,很多实验结果显示(比如论文《BERT Meets Chinese Word Segmentation》)不管是中文分词还是实体识别任务,相比于简单的BERT+Softmax,BERT+CRF似乎并没有带来什么提升,这跟传统的BiLSTM+CRF或CNN+CRF的模型表现并不一样。

基于CRF的4标签分词模型示意图

基于CRF的4标签分词模型示意图

这两天给bert4keras增加了用CRF做中文分词的例子(task_sequence_labeling_cws_crf.py),在调试过程中发现了CRF层可能存在学习不充分的问题,进一步做了几个对比实验,结果显示这可能是CRF在BERT中没什么提升的主要原因,遂在此记录一下分析过程,与大家分享。

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