牙体牙髓病诊断与鉴别诊断相关问题
曹莹老师分类：龋病、牙髓病、根尖病、非龋性疾病、外伤。诊断方法一、问诊：围绕主诉症状询问现病史与主诉相关的既往史全身系统性疾病及药敏史注意：患者是否处于更年期、伴焦虑情绪、伴有精神心理疾病史二、检查口内检查顺序：主诉牙-非主诉牙-牙周-粘膜-其他问题方法：视、探、叩、扪、咬、嗅牙髓活力测试：温度、电
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牙髓病总结11——弯曲根管的问题
复工了，恢复以前的学习状态吧。11.弯曲根管的问题由于根管在根尖1/3呈现出明显的弯曲和分支，所以要用小的、有弹性的、一次性（一次性！？）的不锈钢锉进行探索和收集重要信息。①探察至终点：使用小的探索锉可得到有关根尖1/3的信息。预扩的根管通常可容纳小的预弯的手用锉，可用它收集有关
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你会备牙吗？——全冠修复概论
第三部分 全冠修复的概论1.全冠修复的历史与当下a.历史:有良好的固位和抗力——常规修复(战争年代)b.当下:保存患牙的最后方法——最后选择(和平年代)2.当下全冠的适应证a.硬组织质量不佳无法获得可预期的粘接（没有足够的釉质）b.大量牙体组织丧失（残根、残冠）c.龋损边缘大部分位于龈下d.原有全冠
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量化投资学习笔记37——《Python机器学习应用》课程笔记10
用KNN算法来进行数字识别，还是用sklearn自带的digits数据集。
123456789101112131415161718192021222324252627# coding:utf-8# KNN算法实现手写识别from sklearn import neighborsfrom sklear
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量化投资学习笔记36——《Python机器学习应用》课程笔记09
手写识别实例，用神经网络实现。手写识别是一个多分类任务，共有10个分类，即0-9。图像识别是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。一般经历文字识别，数字图像处理与识别和物体识别。用DBRHD数据集，在这里下载: http://archive.ics.uci.e
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量化投资学习笔记35——《机器学习入门》第一部分
本文根据Jin Liang的《Getting Started with Machine Learning》ver 0.96而写，基本上就是翻译，但并不是逐字翻译。第一部分 机器学习基础01.概述应用:自动驾驶，面部识别，垃圾邮件识别，信用卡欺诈识别，机器验伤，销售预测，语音识别，机器人。深度学习包含
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量化投资学习笔记34——《Python机器学习应用》课程笔记08
岭回归解决某些训练样本线性相关，导致回归结果不稳定的情况。它是一种用于共线性数据分析的有偏估计回归方法。是一种改良的最小二乘估计法。在sklearn中使用sklearn.linear_model.Ridge进行。课程的实例是交通流量预测，我找不到数据文件，从网上自己找个例子吧。用波士顿房价预测做例子
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