信息可以量化，灵魂为什么就不可以呢？

信息重量之谜
最新推荐文章于 2025-09-09 08:35:25 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-09 08:35:25 发布 · 955 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#存储

本文探讨了一个有趣的问题：当硬盘存满数据时是否会因为信息的增加而变得更重。通过对信息本质的哲学思考，文章将信息与灵魂进行类比，引发读者对于信息是否具有物理属性的深入思考。
经常有人问硬盘中装满了数据信息会不会变重？IT人士会发笑！为什么要笑，这可是一个哲学问题！信息无色无味，摸不着，看不见，没有任何物理存在的属性，却可以存储、转化、交流。那么，把“信息”替换成“灵魂”，这种表述也是正确的。一个能思考、能交流，能被人一直想念和回味的灵魂，就是更高级、更复杂、更智能的信息。信息可以量化，灵魂为什么就不能量化呢？
剑心1977
关注
浅谈信息的度量
Edward yam的博客
07-21 6270
就我个人而言觉得信息的度量是十分难量化的。也的确是这样，平日一个人说的一句话有多少信息是很难度量得到的。可是在自然语言处理中，信息度量的量化又十分重要。《数学之美》一书中吴军先生举了一个非常好的例子。他假设了一种情形，他向一个人猜测1-32号足球队伍中哪支队伍是世界杯的冠军，他如果采用五五分的方法逐步缩小范围那么需要五次就能知道哪支队伍是冠军，假设每向对方询问一次需要花费一元，那么谁是世界杯冠军这
生成式模型：信息量化的价值-总结
程序员杂谈
12-20 649
生成式模型并不是从自变量出发对北语测量搭建模型，他的建模理念是通过模型理解数据是如何产生的，并以此为基础，借助贝叶斯框架对位置数据做预测。模型过程更复杂。 三种从简单到复杂的模型：朴素贝叶斯，判别分析，隐马尔可夫模型 朴素贝叶斯模型假设性最强，它假设特征是条件独立的。虽然假设很牵强，但朴素贝叶斯在文本分类上的效果不错，它可做原子模型与其他模型进行联结组合成更加复杂的模型。 判别分析模型放松了特...
一、什么是信息量
weixin_41366701的博客
10-18 6250
一、什么是信息量信息量 信息量 信息是不是可以量化？ 起码直觉上而言是可以的，不然怎么可能我们觉得有些人说的废话特别多，“没什么信息量”，有些人一语中的，一句话就传达了很大的信息量。 为什么有的信息量大有的信息量小？ 有些事情本来不是很确定，例如明天股票是涨还是跌。如果你告诉我明天NBA决赛开始了，这两者似乎没啥关系啊，所以你的信息对明天股票是涨是跌带来的信息量很少。但是假如NBA决赛一开始，大家都不关注股票了没人坐庄股票有99%的概率会跌，那你这句话信息量就很大，因为本来不确定的事情变得十分确定。而有些事
NLP（三）：信息的度量
hzk1562110692的专栏
03-30 1201
这是一系列自然语言处理的介绍，本文不会涉及公式推导，主要是一些算法思想的随笔记录。 适用人群：自然语言处理初学者，转AI的开发人员。 编程语言：Python 参考书籍：《数学之美》 信息熵 ##信息的作用 ##互信息 ##相对熵 ##小结 ...
股票的kdj指标为什么可以反映超买超卖？
u011091936的博客
09-09 875
根本逻辑：它衡量的是当前价格在近期波动区间内的相对位置。这个位置直接反映了市场多空力量的对比和动能的强弱。数学基础：通过RSV 公式，将这个“相对位置”精确地量化为0-100之间的数值。数值高（>80）意味着价格持续收在近期高位，形成数学上的“超买”状态；数值低（<20）则相反。平滑与放大：通过对RSV进行两次移动平均得到K值和D值，过滤掉噪音，使趋势更稳定。再通过J值公式放大K、D之间的差距，让指标在极端行情下更加灵敏，提供更早的警示。因此，理解KDJ的关键在于理解其**“相对位置”和。
一文彻底搞清什么是：蒸馏、量化、MoE、MHA
打造全国最全的AI Agent开发知识领域的博客
04-08 726
当大模型遭遇算力瓶颈，工程师们化身“AI瘦身教练”，用蒸馏、量化、MoE、MHA四大技术让模型“强身健体”。知识蒸馏让大模型“传道授业”给轻量学生，量化技术用“低精度计算”压缩模型体积，MoE架构让专家团队分工协作，多头注意力机制则像“分身术”捕捉复杂语义。本文通过数据对比、场景案例，揭秘这些技术如何在效率与性能间找到黄金平衡点。
公司拿到了量化交易模型， 交易员和策略师就可滚蛋了？
量化交易研究
10-15 3468
作者：天启大烁哥 源自：天启量投（ID：QDLG001） 在知乎上看到了一个很有趣的问题。 在这个问题下面，提问者留了一些自己的看法： 有种感觉，资本一直试图用电脑代替人，把人的工作用电脑替代，这样资本就可以拿走人的技术，拿走技术的费用是低廉的，这么做貌似很划算。 炒了两年期货了，琢磨用程序来替代自己，但是发现很困难，我是搞电脑的没有技术障碍，算法不难，难就难在我自己的不确定...
股票量化交易究竟是什么？它对股票市场有着怎样的影响与作用
股票量化交易自动交易程序化交易接口
07-03 800
股票量化交易利用数学模型与算法做交易决策，可提升市场效率、增加流动性，不过也可能带来市场波动等影响。它在股票市场中作用重要。
做AI产品经理，为什么不懂数据、算法、算力就寸步难行？
2401_85373691的博客
02-24 1277
大模型很多技术干货，都可以共享给你们，如果你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！
无法量化互联网技术团队的工作？请使用人效指标
冠军说技术的博客
01-19 1844
来啦，请坐。 我是老杨。如果你有强化管理能力，量化技术产出，提升技术效能，打造技术团队等需求，那么这套课程会为你揭开技术管理的神秘面纱，可以让“妈妈再也不用担心你的工作了”。 这是《数字化技术管理的方法和实践》第四讲，互联网技术团队的衡量指标——人效。 一句话解释下：技术团队的容量几何，技术团队的能力几何，技术团队投入到业务研发的工作量几何，技术团队的效能几何。 开始之前请允许老杨占用你一分钟时间讲个小故事： 昨天，就在昨天，某位老板问我：“老杨，我的CTO告诉我要上中台，说要投入20个人
量化交易 _ 动量因子策略回测结果大公开，年化30%
AI天才研究院
07-30 2456
动量”是抽象概念，需要转化为可计算的“因子”（Factor）。
如何在量化价值投资中规避最大回撤风险
AI天才研究院
08-07 723
本杰明·格雷厄姆在《聪明的投资者》中提出“安全边际”（Margin of Safety），即“股票价格低于其内在价值的幅度”。量化价值投资需要把“安全边际”转化为可计算的指标，避免主观判断的偏差。我是一名资深软件工程师，同时也是量化投资爱好者。我擅长用Python实现量化策略，专注于价值投资和风险控制。我的博客分享了很多量化投资的实战经验，欢迎关注我的公众号“量化价值投资”，一起交流学习。留言互动：你在量化价值投资中遇到过最大的回撤是多少？你用了哪些方法控制回撤？欢迎在评论区分享你的故事！
对抗噪声！基于强化学习的量化交易策略实战
量化风云
06-26 1134
与监督学习不同，强化学习不会在每一步都只接受标准答案，它会尝试、忍受短期的损失，博取长期的收益。这就使得它有了对抗金融数据噪声的能力。奖励是强化学习的灵魂。我们可以直接把投资组合的收益率作为奖励。在监督学习中，损失函数是其核心，但我们却无法把收益率作为损失函数。
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
现代密码学的信息论基石：不确定性、资产与模型
信息内容可以是文字、数据或者知识，而信息载体则指承载这些内容的媒介，它们之间的关系类比于灵魂与肉体，强调内容的独立性和载体的多样性。 在密码学中，信息的处理过程包括创建、输入、存储、输出、传输、处理和...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值