前后牙树脂美学修复
20200216吴明桃①审美没有对错，尊重患者。②偶尔去治愈，有时去帮助，总是去安慰。③操作时别讨论前牙美学树脂修复的问题:颜色和形态颜色釉质透明度高，本质透明度低，不同部位颜色不同。一个病例没用橡皮障前用树脂比色，充填后有色彩，一天后色差消失。一万小时定律，除了时间以外，还要刻意练习。如何刻意练习
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量化投资学习笔记16——回归分析:多元线性回归
理论模型 y = β0 + β1x1 + β2x2 + … + βpxp + ε意义与一元线性回归相同。E(y) = E(β0 + β1x1 + β2x2 + … + βpxp + ε) =>y = β0 + β1x1 + β2x2 + … + βpxp
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楔缺的脱敏、修复治疗
调合主要应用于早期，以CDH为主诉就诊。第三节 化学治疗(CDH的三种脱敏方式)有症状时不要急于脱敏，治标不治本。1.化学治疗概述a.化学治疗的本质避免牙本质进一步过敏阻断CDH作用机制化学治疗的本质——脱敏b.特性及使用环境分类家用脱敏剂诊室用脱敏剂c.作用机制分类神经脱敏剂牙本质小管阻塞剂混合制
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量化投资学习笔记15——回归分析:一元线性回归
变量之间的非确定性相关关系。一般形式:y = f(x0,x1,x2,…xp)+ε若为线性回归，y = β0+β1x1+β2x2+…+βnxn+εβ0，β1等为回归系数，ε为随机误差。模型假设①零均值，ε均值为0②同方差，ε项方差为常数③无自相关性，ε项值之间无自相关性④正态分布，
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量化投资学习笔记14——机器学习:基础知识
先学习基础知识，这部分主要参考阿里大学的在线课程《机器学习算法详解》。机器学习的一般过程为:①从输入数据中进行特征工程，提取特征。输入数据与特征之间可能不是一一对应，比如将连续型数值数据转化为分类数据或等级数据。②对于特征数据运用各种方法建模。③检验模型的正确性。④将模型运用于新的数据，预测其输出值
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量化投资学习笔记13——各种指标的绘图、计算及交易策略
《量化投资:以python为工具》第五部分笔记先来画k线图，要注意finance模块已经从matplotlib库中去除，现在要用mpl_finance库，单独安装。其中有candlestick_ohlc函数，用来画k线图或者叫蜡烛图。函数接受的日期格式是浮点类型，接受的数据格式是列表型，要进行相应的
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量化投资学习笔记12——时间序列分析实操
用真实的股票数据来实践一下刚学的时间序列分析的内容吧。分析一下我定投的两支股票:300etf(510300)，纳指etf(513100)。首先用tushare下载股价数据，时间范围从其创立到2020年1月31日。然后将数据处理后存入csv文件，再把下载数据的代码注释掉，以后直接从文件读取数据就行了。
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量化投资学习笔记11——关于时间序列你所能做的一切
关于时间序列你所能做的一切Siddharth Yadav翻译自https://www.kaggle.com/thebrownviking20/everything-you-can-do-with-a-time-series数据文件也在上面链接里。或者上我的github代码库:https://gith
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