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“房间越来越乱，所以熵增加了。”这个说法很直观，但它把熵窄化成了视觉上的混乱。
在统计物理里，熵和微观状态数有关：
一个宏观状态可以由许多不同的微观排列实现，Ω 越大，熵越高。气体分子均匀充满盒子，并不是因为它们“喜欢乱”，而是因为均匀分布对应的微观排列远多于挤在一角的排列。
这也是为什么打碎的杯子不会自己复原：不是绝对不可能，而是复原对应的微观状态太少。熵增描述的是概率上的压倒性，不是每时每刻的禁令。
香农熵借用了类似的思想：一个消息越难预测，信息量越大。高度可预测的文本熵低，随机字符串熵高。这里的“熵”不再是温度或热量，而是不确定性。
同一个词在物理和信息论里指不同的量，但共享一个核心：可能性越多，熵越大。理解这一点，比记住“熵等于混乱”有用得多。
C const apple = 1; if (apple != 1){ printf("this is impossible !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!"); return 0; }
《逻辑哲学论》最后说，理解它的人必须把梯子丢掉；问题是丢掉之后还剩下什么。
不用文字提示，地形、光线和可交互物就能告诉玩家往哪走、什么值得试。
因为那些独白不是人物的总结陈词，而是他们在语言里试探自己下一步要成为谁。
先判断光的方向和软硬，再决定曝光；器材往往不是那张照片的关键。
空出来的地方不是没设计，它决定了人怎么走、在哪里停、何时抬头。
大脑擅长讲故事，不擅长处理条件概率；很多争论其实输在问题表述上。
当一次请求穿过六个服务，日志只能告诉你谁出了问题，trace 才能告诉你它走了哪条路。
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