前言为什么要预测云顶排名？学习，娱乐，其他目的。 通过什么预测？通过收集到的前八回合血量数据和排名。（你也可以用你自己觉得好的数据，比如前n回合输赢等）。 预测结果怎么样？游戏没结束谁也不知道结果怎么样，预测结果仅供参考，学习函数调用才是最大的收获。 大家看了觉得还行的话点个赞。使用到的库pandas打开csv，及对表格数据筛选的方法。sklearn主要是DecisionTreeClassifie
《吃药提醒助手》app是用户们的健康管家，随时随地备忘用药记录。用户在需要用药进行治疗时可能会发生忘服、漏服甚至多服的现象，如此一来这款用药提醒软件就十分重要了，它不仅可以设置智能提醒，还可以一键备忘自己的用药感受，及时检测身体的变化。有需要的朋友们可以下载体验，保证自己的用药健康。软件特色1、一种提醒用户服药的软件，可以根据用户病情的需要设置用药时间和剂量；2、可以更好地防止用户忘记服药和监督用
转载
2023-12-22 20:40:37
180阅读
斯坦福大学的科研人员设计出了一种卷积神经网络，能够预测混合使用多种药物可能产生的副作用。美国斯坦福大学（Stanford University）的计算机科学家设计出一种卷积神经网络，能够预测混合用药可能产生的副作用。这项研究工作对患者具有重大的现实意义。通常，患者为治疗一种疾病或者减轻多种病情而服用的药物越来越多。但问题在于，我们对药物之间的相互作用知之甚少，由此带来了巨大风险。据研究人员...
转载
2018-10-03 10:58:43
110阅读
附子配白术：温肾散寒，健脾除湿。凡脾肾阳虚，双膝关节以下酸楚沉重者，可放胆用之，起效迅捷，一般一副即可见效。白术可以用到30克，附子先煎1小时，20克用量即可见效，不必依照火神派用至百克
法夏30 夏枯草30用于痰热型失眠。个人体会确如名家所言法夏剂量要大，才能立竿见影。半夏生于夏至，可引阳入阴；夏枯草夏至即枯，也可引阳入阴，两要搭配可起到交通阴阳的作用。我主要是谈谈对法半夏毒性的认识：半夏有毒，
原创
2021-07-29 15:02:12
157阅读
简易用药口决
原创
2021-07-28 17:48:21
112阅读
个人整理的经方用药指征（作者:重庆老百姓健康）
1.理中汤.
消化系虚寒性疾病的代表方.见消化液分泌亢进及其功能低下即可用之,
证见,在上为多唾,或流涎,(小儿) 或口腔溃疡,在中为脘腹疼痛 ,喛气吞酸,在下为泄泻.
2.大黄牡丹汤.
小腹中感染方.(多在感染期使用症见红肿热痛)
如阑尾炎,盆腔炎,肛周炎,尿道炎,结扎术后感染 .前列腺炎等.
3.核
原创
2021-07-29 14:31:42
149阅读
业界观点认为，“取消医院用药品数限制”不仅有利于三级医院优化自身药品使用结构和谈判药物等的供应保障，还有利于推进分级诊疗。
为保证临床诊疗需求和参保患者合理用药权益，多地近期再度发文强调“取消医院用药品数限制”。
新疆维吾尔自治区医保局(下称“新疆医保局”)近日发文称，自2月1日起，取消医保定点医疗机构用药品种和数量限制。至此，新疆成为继上海、广东、四川、北京、河北等地之后，又
高血压或下肢水肿用药参考
化湿浊用白术茯苓泽泻车前子防已，
活血用桃仁红花丹参三七益母草，
温阳用附子桂枝，
益气用黄芪。
原创
2021-07-28 15:03:55
270阅读
漫谈凭脉用药
中医诊病，靠的是望闻问切四诊，脉诊仅是四诊之一，但是历代名医莫不更重视脉诊。唐.孙思邈说：“夫脉者，医之大业也。既不深究其道，何以为医者哉！”明.徐春甫进一步分析说：“脉为医之关键，医不察脉，则无以别证；证不别，则无可以措治。医惟明脉，则诚为良医；诊侯不明，则为庸妄。”清.吴鞠通更是一语中的：“四诊之法，惟脉最难，亦惟脉最可凭也。”
由此看来，古人对脉诊的评价远远超过其它三诊。那可
原创
2021-07-28 15:04:00
241阅读
合理用药系统架构图
随着医疗健康管理领域对药物使用的日益重视，“合理用药”成为了一个关键的研究方向。合理用药系统旨在优化患者的用药方案，减少不必要的药物使用，同时避免潜在的药物相互作用。这一系统通常包括患者信息管理、用药建议生成、监测与评估等模块。以下是合理用药系统的工作流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[用户输入病例信息] --> B{是否有既往用药史?}
基于Python的房价预测项目波士顿房价预测数据集描述本作品所用数据是一份源于美国某经济学杂志上，分析研究波士顿房价( Boston House Price)的数据集。数据集中的每一行数据都是对波士顿周边或城镇房价的描述： CRIM: 城镇人均犯罪率 ZN: 住宅用地所占比例 INDUS: 城镇中非住宅用地所占比例 CHAS: CHAS 虚拟变量,用于回归分析 NOX: 环保指数 RM: 每栋住宅
转载
2023-08-30 12:19:43
219阅读
Python基于LSTM预测特斯拉股票 提示：前言 Python基于LSTM预测特斯拉股票股票预测是指：对股市具有深刻了解的证券分析人员根据股票行情的发展进行的对未来股市发展方向以及涨跌程度的预测行为。这种预测行为只是基于假定的因素为既定的前提条件为基础的。LSTM的全称是Long Short Term Memory，顾名思义，它具有记忆长短期信息的能力的神经网络。LSTM首先在1997年由Hoc
转载
2023-07-05 22:40:44
16阅读
近年来，随着药品种类的增多和治疗手段的不断更新，用药已经变成了一项复杂而又重要的工作，需要患者认真对待，加强自我管理，以提高治疗效果。在政策推动及院外零售药房的市场规模不断扩展的拉动下，现如今，我国的DTP药房越来越多，也正在不断强化专业服务能力，为患者带来更优质的医疗服务。 下面，本篇文章就来看看我国一家医疗健康企业——圆心科技，来看看其是如何构建院外零售药房，又将为院外患者带来怎样的服务
原创
2023-06-28 20:56:52
92阅读
Prophet 学习笔记-未完入门简介举个?1. 引用模块2. 导入数据3. 建立实例并拟合数据4. 生成时间框5. 执行预测6. 可视化饱和预测增长预测趋势转折点（Trend Changepoints）转折点自动检测拟合方式乘性拟合季节性，节假日影响和额外回归节假日和特殊日期建模 入门运用prophet，首先要创建一个prophet类的实例，然后再通过 fit 和 predict 这两个函数完
转载
2023-08-15 12:57:20
175阅读
说明：本文用途只做学习记录：参考书籍：从零开始学Python数据分析与挖掘／刘顺祥著．—北京：清华大学出版社，2018数据下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1VhnNfUNgNLICIFRyrlteOg提取码：m1dl首先看一下刘老师介绍的数据分析和数据挖掘的区别：1. 预览数据集，明确分析目的通过Excel工具打开income文件，可发现该数据集一共有 32 561条样
转载
2023-07-02 11:57:50
343阅读
作者为hsm_computer
在笔者的新书里，将通过股票案例讲述Python知识点，让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识，所谓一举两得。这里给出以线性回归算法预测股票的案例，以此讲述通过Python的sklearn库实现线性回归预测的技巧。
本文先以波士顿房价数据为例，讲述线性回归预测模型的搭建方式，随后将在这个基础上，讲述以线性预测模型
转载
2023-08-24 13:57:30
13阅读
python数据分析处理笔记（房价预测01）一. 数据预处理导入相关库以及数据# 数据处理，数据分析
import numpy as np
import pandas as pd
import missingno as msn
# 统计计算
from scipy import stats
from scipy.optimize import minimize
from scipy.stats i
转载
2023-08-02 10:51:05
164阅读
慢性咽炎是咽部黏膜、黏膜下层及淋巴组织的慢性炎症，视其病变情况，可分为单纯性、增生性和萎缩性三种类型。慢性咽炎的发病原因很多，如急性咽炎反复发作和邻近器官疾病（慢性扁桃体炎、牙龈炎、慢性鼻炎、慢性鼻窦炎）等都可引起。外因气候寒冷干燥，工作环境中的空气被粉尘、化学气体污染，烟酒和辛辣饮食长期刺激，以及由于职业因素而用嗓过多的人都易患慢性咽炎。此外，长期生活不规律、疲劳、精神紧张，可使身体抵抗力下降，...
原创
2021-07-22 11:30:45
87阅读
y = pd.Series([1,2,1,2])
arima = ARIMA(y, order=(0, 0, 1)).fit()
print(arima.summary())
plt.figure()
plt.plot(y)
plt.plot(arima.fittedvalues, color='red')
plt.plot(arima.forecast(3), color='blue')
plt
转载
2023-05-31 19:22:05
282阅读
python简单脚本之概率计算发布时间：2018-06-10 17:16:25编辑：Run阅读(2628)编写一个ball.py文件，代码如下#!/usr/bin/env python# coding: utf-8__author__ = 'www.py3study.com'import randomclass selectball(object):def __init__(self):self.
转载
2023-06-14 22:19:43
153阅读
