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信息熵最新娱乐体验(2024年11月深度解析)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：话题更新日期：2024-11-29

信息熵

人生的信息论：如何让生活更丰富多彩？最近读了一篇文章，叫《一个基于信息论的人生观》，感觉挺有意思的。作者万维钢用信息论的原理来解释人生，提出了一些挺有深度的观点。下面我就来聊聊这些观点，看看它们对我们生活的启示。信息量与人生经历 𐟓ˆ 首先，万维钢提到，信息量不仅仅是消息的长度，而是消息克服了多少不确定性。比如说，两个人即使活了同样的岁数，他们的人生经历和信息量可能完全不同。这告诉我们，人生的丰富程度不在于时间的长短，而在于经历的多样性和深度。所以，别光想着活得久，关键是要活得精彩。不确定性与价值 𐟎 𙦍™农的理论，信息的价值在于它克服了多少不确定性。在人生选择上，这意味着我们的决策和行动如果能够显著减少不确定性，那么它们就具有更高的价值。这鼓励我们追求创新和突破，而不是仅仅遵循常规。想想看，那些敢于冒险、勇于创新的人，往往能获得更多的机会和成就。信息熵与选择权 𐟎𒊤🡦阮𕦏述的是信息的不可预测性。在人生的角度，这可以被理解为选择权的重要性。拥有更多的选择意味着更高的自由度，从而增加了人生的“信息熵”，这使得生活更加丰富和有意义。所以，我们要珍惜每一个选择的机会，不要被固有的思维和习惯束缚。冗余与沟通 𐟓ž 在信息传递中，增加冗余度可以克服噪声，确保信息的准确传达。在人际交往中，这相当于清晰和重复地表达我们的想法，以减少误解和冲突，建立更有效的沟通。所以，说话的时候一定要清晰明了，避免含糊不清，这样才能更好地表达自己的意思。创造性与可预测性 𐟎芤𘇧𛴩’⨮䤸𚤺𚧔Ÿ面临一个矛盾，一方面我们追求创造性和不可预测性，以增加个人的影响力和记忆点；另一方面，为了与他人合作和交流，我们需要展现出一定的可预测性。这种平衡是成熟人格的标志。所以，我们要在创造性和可预测性之间找到平衡点，既要敢于创新，又要保持一定的稳定性。阅读与知识积累 𐟓– 文章中提到，阅读速度的快慢取决于个人对该领域的了解程度。这强调了知识积累的重要性，因为只有充分了解一个领域，我们才能快速吸收新信息，并在其中发现真正有价值的内容。所以，多读书、多学习，永远不过时。权利与道德选择 𐟛᯸ 万维钢引用《辛德勒的名单》中的话，强调了权利的真正含义在于选择不做某些事情，即使有充分的理由这么做。这体现了道德判断和个人责任感的重要性。所以，我们要有正确的价值观和道德观，不要因为自己的利益而伤害他人。信息论的人生观 𐟓Š 最后，万维钢提倡的人生观强调了信息论的价值观，即追求选择权、多样性、不确定性和自由度。他鼓励我们在日常生活中寻找和创造信息，通过增加自己的选择权和自由度来丰富我们的生活。所以，我们要有意识地追求这些目标，让自己的生活更加丰富多彩。总的来说，这篇文章给了我很多启发。通过这些观点，万维钢提供了一种将信息论应用于个人成长和社会发展的新视角，鼓励我们以创新和责任感来塑造自己的生活。希望大家也能从中受益，找到自己的人生方向。

这就是恐怖的#信息熵# ！中文对比世界各国语言文字，简直强得可怕！

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熵增与减熵：从企业到个人进化的秘诀熵有三种类型：物质熵、能量熵和信息熵。在相对论中，物质和能量被视为同一事物，但为了便于理解，我们在这里将它们分开讨论。例如，你的新陈代谢过程、通过锻炼减脂、阅读一本好书，这些都是熵减的例子。企业也可以从中获得启示。为了对抗熵增，企业需要保持开放，将那些衰败为熵的东西排出系统。这包括淘汰腐败的制度、无产出的员工和落后的信息，同时引入新鲜血液，如先进的理念、新的人才和前沿信息。远离平衡态是什么？平衡态是指系统达到一种稳定状态，尽管熵逐渐增大，系统会变得越来越混乱无序，但这种结构却更稳定。例如，一个企业做大了，内部可能会形成官僚结构，这使得企业难以推行新的理念、引进新的人才和吸收新的信息。解决办法是打破这种平衡态，让系统内部流动起来。无能的员工（熵）被淘汰出局，剩下的精英继续流动、重组，变得更加强大。如果不主动投入能量进行熵减，生活就会逐渐失控。你的世界会变得越来越混乱，失去掌控的能力。解决办法如下：主动做工：清理思绪，清空干扰。开放系统：保持开放性（将过去的熵埋葬，拥抱新的明天），远离平衡态（离开舒适圈，不断超越自己，给自己新的目标，新的计划）。非线性：非线性就是复利效应。也许你做了很多努力，但效果不明显，但请不要灰心，持续熵减，终有一天，你会开启开挂的人生。智能化最后，我们谈谈智能化，这是所有熵减方法中最强大的一个。它不仅适用于组织的进化，也适用于个人的进化。生命的演化过程中，减熵史就是一个不断变得智能的历史。一旦你熵减了，你的环境就会加剧熵增，也就是说环境会变得越来越恶劣。如果生物要生存，就需要更强的减熵能力。这就是为什么一个RNA聚合体会进化成单细胞，进化成多细胞，进化成有限生殖，进化成猿人，进化成智人，最终进化成今天的我们。这种智能化的过程是必然的。当我们的生存环境变得越来越艰难，为了生存我们就需要更强大的生存能力。比如从农耕时代到工业时代，再到现在的互联网时代，再到未来的人工智能时代。这也是为什么我们今天的竞争力会越来越强，但也越来越焦虑，因为环境熵增了。好了，现在我们懂了，减熵的终极方向是智能化。

一个封闭系统中，总熵越大，不确定性越大，意味着信息存储量的极限越大。我们这个宇宙的总熵，就是这个宇宙能容纳的信息量极限值。而文字是宇宙文明高度浓缩的信息表达。那么说到文字就不得不提我们的汉字。汉字区别于拉丁字母和基里尔字母们，本质上是一种面向对象并且直接面向视觉的语言，天然具有将对象继承和扩展方面的属性。用汉字描述的世界，对应到数学本质是一种语义表达的积分运算。那么，如果真的能用语言大模型来走通通用人工智能这条路，其实汉字的优势是远远高于拉丁系文字的。既然有这个天然优势，我们就不能光守着金山银山不顾，只顾着去刨别人的矿山。要利用汉字的信息熵优势，从底层重新开发出信息系统的架构。这不仅是汉文明向数字世界深入发展的需要，也是打开星辰大海蓝图的基础条件。所以，中国版本的信息化世界，从芯片、操作系统、数据结构、编译器、计算机语言到上层的各种应用包括AI，重新书写，重新定义，绝不是浪费。外部的科技战打压只不过是一个契机，中国人迟早要迈出这一步。鸿蒙初开云，盘古破天地，恒星是我们的发电站，太空是我们的存储器，宇宙就是汉字表达现实的云。

为什么人类历史上经常出现“一管就死，一放就乱”？因为管理是一门熵减的科学，而且是一门很吃资源的科学——如果没有充足预案和随时迭代更新的资源适配能力，那么在熵增的宇宙级力量面前必然乱成一锅热寂粥。因此真相就是——管理者的预案能力和适配资源储备都不够，只能手忙脚乱的从一个极端到另一个极端的矫枉过正&一刀切式的打摆子。表面上看是懒政。实际上是菜——无法从极其复杂的现实信息熵世界里抓住主要矛盾，然后忽略次要矛盾。反而是经常被次要矛盾迷糊了双眼，执拗的非要控制次要矛盾，结果放任主要矛盾酝酿发酵，直到最后火山喷发。唉，菜，那就继续加练吧。没办法，因为在竞技领域，菜就是原罪。

如何通过熵增定律提升能量？想要和前任复合或者吸引到心仪的对象？其实关键就在于提升自己的能量。那么，什么是能量呢？简单来说，就是自我价值的提升和生命力的展示。我们可以用“熵增定律”来解释这个概念，它能够直接降低我们对情感认知的维度。熵增定律：生命的对抗熵增定律是物理学中一个非常重要的概念。如果你只能选择一条物理学定律，我会毫不犹豫地选择熵增定律。熵增定律告诉我们，一切事物都会随着时间的推移而变得混乱和无序。换句话说，生命就是在对抗熵增定律，通过自我提升来抵抗这种无序。如何做熵减？主动做工：清除干扰、主动跟踪、整理信息，每天保持清晰的思绪，列出三个核心诉求去提升自己。开放系统：把注意力集中在当下，与外界保持交流。旅游、读书、结交新朋友，拥抱新的情绪。远离平衡态：不断提升自己的生命力，制定新的目标和计划。学习二八定理，挑战80%的舒适圈。降低信息熵：通过大量阅读和长期觉知，减少信息的不确定性。了解人性，减少乱做功。能量提升的关键长久的爱情一定是相对独立又相互竞争的关系。只有不断自我提升，才能让别人看到你的光芒。记住，能量的提升是一个永无止境的过程，只有不断努力，才能吸引到更好的自己和更好的对方。 𐟦‹结语通过熵增定律来理解能量和自我提升，你会发现恋爱和人际关系变得更加简单。记住，自我提升是永恒的旋律，只有不断努力，才能在爱情和生活中取得更好的成就。

𐟓ˆ数据可视化初学者指南：用故事讲述数据 𐟌Ÿ 本书简介书名：《Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals》评价：强烈推荐（4/5） 𐟒ᠦ”𖨎𗤸Ž感悟从直觉设计到理论审视：作为一名有丰富数据可视化经验的人，将设计行为从直觉提升到理论高度，是一次全新的体验。 𐟔 关键洞察 1️⃣ 理解上下文的重要性在进行数据可视化之前，首先要明确：你的观众是谁？你和观众之间的关系是什么？你希望观众在接收信息后采取什么行动？最终，如何利用手头的数据进行数据可视化实践。避免自我陶醉，不要制作出信息熵低、价值不大的内容。 2️⃣ 利用预注意属性人脑被编程为对事物中的差异敏感。通过字体、字重、色彩、层级关系等差异，可以将观众的视觉注意力引导到需要强调的部分，同时弱化图表中的干扰内容。基于Excel工具生成一个元素齐全的默认图表固然简单，难的是为突出有效信息在视觉上做减法。 𐟓š 总结《Storytelling with Data》是一本适合初学者的数据可视化手册，提供了许多实际案例，方便在接收理论的同时进行实践强化。唯一的缺点是篇幅较长，有些章节内容重复，有凑字数之嫌。

奥卡姆剃刀法则是一项原则，其科学根据主要源自信息论。在科学研究中，为了消除不确定性，需要使用信息来帮助预测目标。信息熵（H（Y））表示目标Y的不确定性，而奥卡姆剃刀法则认为，在一堆信息中，只需使用少量信息就足以消除目标的不确定性，即选择最简单、最有效的信息。奥卡姆剃刀法则在科学研究中被广泛应用，但有时也可能成为科学发展的障碍。大多数科学理论都起源于大胆的猜测，而不是简单地套用奥卡姆剃刀法则。例如，相对论的发现就是拒绝了奥卡姆剃刀法则，爱因斯坦的理论并非简单地基于已知知识，而是提出了出人意料的预言。因此，奥卡姆剃刀法则虽然是一条有用的经验法则，但并非所有科学发现都严格遵循这一原则。在物理学中，奥卡姆剃刀法则被用来切除形而上学的概念，例如在相对论和洛伦兹理论之间的选择。爱因斯坦的相对论与洛伦兹理论在某些方面得出相同结论，但爱因斯坦认为以太无法被检测到，因此排除了以太的存在。这一原则也被用来证明量子力学的不确定性。在机器学习领域，奥卡姆剃刀法则也被广泛运用。简单来说，奥卡姆剃刀定律指出在其他条件相同的情况下，选择简单的解释或模型更为有效。这是因为过于复杂的模型可能会过度拟合训练数据，导致泛化能力下降。因此，在选择算法或模型时，应该倾向于选择简单有效的解释。#热点新知#

要学好人工智能，建议打好如下数学基础： 1-线性代数：矩阵运算、奇异值分解，等 2-微积分：导数，偏导数，梯度，泰勒展开式，等。 3-统计与概率：贝叶斯定理，期望最大化，最大似然估计，等。 4-最优化理论：梯度下降，牛顿法，凸优化，等。 5-离散数学：离散对象，离散结构，等。 6-复杂度理论：空间复杂度，时间复杂度，等。 7-高等几何：对极几何，消失点，双目视觉，等。 8-数理逻辑：知识表示，推理系统，等。 9-集合论：包、并、补，形态学算法，等。 10-图论：图，网络结构，等。 11-机器学习模型：支持向量机，主成分分析，神经网络，等。 12-信息论：信息熵、交叉熵、联合熵，等。 13-不确定度：误差溯源，误差补偿，等。 14-测度：棋盘距离，汉明距离，豪斯多夫距离，等。基础不牢，地动山摇！祝学习愉快！