吴军信息论40讲系统论：如何让整体效用大于部分之和？ 奥卡姆剃刀法则：最简单的往往是最有效的 从信息论角度看科技发展的方向 大数据（二）：大数据思维的四个层次 大数据（一）：从四个特征把握大数据的本质 等价性：如何从等价信息里找答案？ 二问答｜群体的共识就等同于客观事实吗？ 复盘：如何把信息论学以致用？ 复盘：如何识别误导人的错误信息？ 复盘：如何识别误导人的错误信息？1 复盘：世界不完美，我们该怎么办？ 高盛是怎么两头通吃的？ 互联网广告：为什么Google搜索的广告效果好？ 极简通信史：从1G到5G通信，到底经历了什么？ 交叉熵：如何避免制订出与事实相反的计划？ 交叉验证：电信诈骗为什么能成功？ 精通各种语言才能做好语言搜索吗？ 纠错码：对待错误的正确态度是什么？ 控制论：要不要成为变色龙？ 麦克斯韦的妖：为什么要保持系统的开放性？ 去除噪音：如何获得更多更准确的信息？ 通信趋势：5G和IoT的商机在哪里？ 系统论：如何让整体效用大于部分之和？ 香农第二定律（二）：到底要不要扁平化管理？ 香农第二定律（一）：为什么你的网页总是打不开？ 信道：信息通道的容量有边界吗？ 信息加密：韦小宝说谎的秘诀 信噪比：历史有真相吗？ 幸存者偏差：如何避免被已知信息误导？ 置信度：马斯克犯了什么数学错误？ 最大熵原理：确定的答案找到之前，我们该做什么？ 
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