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自信息、信息熵、条件熵、互信息、KL散度、JS散度、交叉熵、最大熵原理。期望、方差、矩、熵、交叉熵、KL散度（损失函数、分布距离）样本均值收敛、正态分布成因，深度学习采样理论基础。整数规划、动态规划、博弈论。
