年轻恒牙外伤折断的处理
昨天刚接了个年轻中切牙外伤露髓的患者，处理我知道，但是做得不多，正好查一些资料。也分享给大家。参考《McDonald and Avery’s Dentistry for the Child and Adolescent》第27章，”Management of Trauma to the Teeth
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量化投资学习笔记89——机器学习A-Z课程笔记01:数据预处理及回归
网络课程，B站上有视频。我是先看的吴恩达的视频，有好多个版本，尤其是早期还用matlab写代码，看不下去来看这个。这个蛮好，讲得很细，代码都用python和R实操。打算先把这个学完。第0部分1.机器学习应用略2.机器学习是未来数据很丰富。数据量暴增，只有用机器学习来处理。3、4.安装开发环境略。5.
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RBFDPS的口内试戴、粘接及问题处理——2019锐读会大结局
第五节 RBFDPS的口内试戴1.检查邻接关系2.检查就位情况3.检查动态咬合和静态咬合（可拉出一层纸不可拉出两层）4.检查桥体与软组织的接触关系。5.检查牙合引导（以天然牙为主）第六节 粘接前的考量1.无准确固位装置粘接时易偏转。2.与技师沟通完成后制作定位咬合板。①使用光固化基托材料②制作完成后
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量化投资学习笔记88——实现量化交易经典策略:多因子选股（改进3，完结）
这次采用机器学习的分类算法，主要用感知机、支持向量机、逻辑回归等几个算法。基本思路就是把股票数据分成盈利和亏损两类，根据回测年化收益率来给股票数据打标签，再进行训练。先给数据打标签。
123456# 对数据打标签def addItem(data): data["res"]
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根管疏通和动能冲洗的临床策略
9月2日上海展会的课程。我看的网络视频，假装在现场吧。开始是一位老师讲根管疏通。根管疏通的器械有手用K锉和镍钛器械。手用器械的优点是有手感，缺点是容易造成根管形态改变，根尖偏移等。镍钛器械有传统的连续旋转型的，代表是pathfile，优点是不易造成根尖偏移，形态稳定性好。缺点是易器械分离。重点介绍的
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量化投资学习笔记87——实现量化交易经典策略:多因子选股（改进2）
接着上次的程序，我想到用机器学习算法来进行多因子选股的方法。之前的程序是先假设因子之间是线性关系，然后求方程的系数。现在我考虑能不能将每个候选股票的各个因子的值，以及每个股票的年化收益率直接当做数据”喂给”算法，看看能有啥结果。首先造数据吧。因子数据的获取跟筛选和之前是一样的。
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树脂粘接式固定桥的术前准备和临床流程——锐读会课程笔记02
第四节 修复前的治疗1.OHI和清洁2.是否配合正畸治疗。a.缺牙间隙大小和分布b.牙齿轴向位置是否调整c.覆颌小于3mm可行d.覆颌小于4-5mm考虑粘接面积和连接体e.小开颌时可以在固定翼位置上建立前导f.建议正畸结束后12周再考虑修复保持。3.外科手术治疗1）目的a.暴露舌侧更大的釉质粘接面积
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量化投资学习笔记86——实现量化交易经典策略:多因子选股（改进1）
下面对上次实现的多因子选股模型进行一些改进。首先来看评分标准，增加几个系数。
123456789101112131415# 计算评分指标def scale(factors, a1=1.0, a2 = 1.0, a3 = 1.0, a4 = 1.0, a5 = 1.0): pe = -1.0*a
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量化投资学习笔记85——实现量化交易经典策略:多因子选股
为了应付一个考试，停了一个多月。现在学习继续。这次要实现的是多因子选股。即通过多个因子来在股票池中选择一个或数个股票，以期获得高于市场平均水平的收益。属于量化选股的一种。主要有打分法和回归法两种。先实现最简单的打分法吧。由于我使用的是tushare获取数据，先看看能获取哪些因子。用ts.get_st
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