科学空间|Scientific Spaces

2009leo-songjian

十一月夜空的主角，将是几个颇具看点的流星雨，南、北金牛以及狮子座流星雨的极大非常值得期待。当然，这段时间观测条件最好的行星还是木星，而到了月底，水星和金星的观测条件也将逐渐转好。其中水星是昏星，日落后在西方的低空中隐约可见，而金星作为晨星将在日出前出现在东方天空中，亮度可达-4.6等。

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月全食-2010-12-21

从2007年初到今天，笔者编写的天象预报已经陪伴了大家四年。如今又是一年即将过去，就让笔者以回顾今年的精彩天象的方式作为本期的幵篇。虽然缺少了在我国境内可观测的日全食，但今年天象的精彩程度毫不逊于前两年。1月15日的日环食再次掀起了一股天文热，我国环食带内大部分地区的观测也非常成功。希望12月的月全食发生时东北地区的天气可以一如既往地天随人愿。暑期的英仙座流星雨依旧表现抢眼，相信大家必然对年末的双子座流星雨充满了期待。此外，6月26日的月偏食和8月中旬的四星伴月或许也给您留下了深刻的印象。彗星方面,非周期彗星C2009 R1相当惊艳，不但亮度一度达4等左右，在许多爱好者拍摄的照片中两条彗尾也清晰可见。10月103P彗星经过近日点，也达到了肉眼可见的亮度，但彗尾很不明显。总之，2010年不乏颇具看点的精彩天象，作为天文爱好者的你一定是收获颇丰。接下来，我们就来看看2010年最后一个月即将发生的精彩天象吧。

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夏秋之交的八月，天象剧场依然是精彩纷呈。其中最受关注的要属英仙座流星雨，这也是天文爱好者每年最热衷观测的项目。虽然几颗较亮的行星在本月观测条件都较为一般，但海王星将在8月23日冲日，有兴趣的朋友可以借助望远统来对它进行观测。而小有名气的45P/Honda-Mrkos-Pajdusakovva彗星也将在8月16日过近地点逐渐进入较佳的观测时段。

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终于可以缓一缓了~~

有留意科学空间的朋友可能发现这段时间更新比较缓慢，这一切还得从今年寒假说起...

今年一月底，由于各种原因，结合自己的兴趣，我找了一份实习工作，内容是Python编程。工作是在华南理工大学的论坛上发布的，说的比较简洁，我也比较简洁地投了简历过去，想不到收到回复了，也被录用了。二月上班，进去之后，才发现原来公司还是一家国内比较知名的电商企业，我的主要工作是数据挖掘...虽然我有一点Python的经验，但是数据挖掘基本上不在行的，所以只能够边工作边学习，疯狂恶补数据挖掘的知识。在这个过程中，我学会了很多关于数据挖掘的东西，要知道，在这之前，我不知道什么叫“特征”，什么是“逻辑回归”、“SVM”...那时候真是万千无知。

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神经网络

在所有机器学习模型之中，也许最有趣、最深刻的便是神经网络模型了。笔者也想献丑一番，说一次神经网络。当然，本文并不打算从头开始介绍神经网络，只是谈谈我对神经网络的个人理解。如果希望进一步了解神经网络与深度学习的朋友，请移步阅读下面的教程：
http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL教程

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360

机器分类

这里以分类工作为例，数据挖掘或机器学习中，有很多分类的问题，比如讲一句话的情况进行分类，粗略点可以分类为“积极”或“消极”，精细点分为开心、生气、忧伤等；另外一个典型的分类问题是手写数字识别，也就是将图片分为10类（0,1,2,3,4,5,6,7,8,9）。因此，也产生了很多分类的模型。

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2007年末公布的30米望远镜效果图

文章来自：新科学家，这是一篇关于30米望远镜（Thirty Meter Telescope，TMT）的新闻，起因是望远镜的制造遭到当地人的不满，当然背后的原因是很深远的，难以说清楚。更多有关TMT的新闻，可以阅读：http://www.ctmt.org/

夏威夷的巨型望远镜：要继续，就得有牺牲！

四分之一必须离开！在停止了两个月之后，夏威夷的巨型30米望远镜（Thirty Meter Telescope，TMT）重新回归到建设进程——但要牺牲其他望远镜。

由于夏威夷当地居民的抗议声越来越大，早在四月望远镜的建设工作就被迫暂停。与该望远镜相比，目前世界上所有的望远镜都相形见绌——它让能够让天文学家们凝视可见的宇宙的边缘。它位于许多夏威夷人认为是“神圣之地”的死火山莫纳克亚山，因此被夏威夷人认为是一种侮辱——尤其是在山顶已经有十多个望远镜了。

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很多人觉得“模型”、“大数据”、“机器学习”这些字眼很高大很神秘，事实上，它跟我们生活中选水果差不了多少。本文用了几千字，来试图教会大家怎么选芒果...

模型的比喻

芒果

假如我要从一批芒果中，找出好吃的那个来。而我不能直接切开芒果尝尝，所以我只能观察芒果，能观察到的量有颜色、表面的气味、大小等等，这些就是我们能够收集到的信息（特征）。

生活中还要很多这样的例子，比如买火柴（可能年轻的城里人还没见过火柴？），如何判断一盒火柴的质量？难道要每根火柴都划划，看看着不着火？显然不行，我们最多也只能划几根，全部划了，火柴也不成火柴了。当然，我们还能看看火柴的样子，闻闻火柴的气味，这些动作是可以接受的。

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Python数据分析与挖掘实战

暑假的时候，应泰迪公司之约，我为他们的书《MATLAB数据挖掘与挖掘实战》编写了姊妹版：《Python数据挖掘与挖掘实战》（还有一个姊妹版是R语言的），主要的工作内容就是编写Python的介绍，以及把书上的MATLAB代码翻译为Python版本的。我欣然接受了，一来可以兼职赚点零花钱，二来可以系统地训练一下自身的Python编程，再则，还可以体验一次MATLAB、R、Python的大PK。现在书本已经正式发行，亚马逊、当当、京东、淘宝都可以找到，我也很荣幸被列为作者之一，于是这便算是我出版的第一本书了。

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