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基础护理是研究临床护理的基本理论、基本知识、基本技术和方法的一门学科。它是临床各科护理的共性基础，是护理学的一个重要组成部分。
准确的说，概率论是数学的分支，它研究的是如何定量描述随机现象及其规律； 数理统计则以数据为唯一研究对象，包括数据的收集、整理、分析和建模，从而给出数据现象的某些规律进行预测和决策。在如今的大数据时代，数据统计迎来的更加广阔的舞台。
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1.入射光线、反射光线和法线在同一平面上。 2.入射光线和反射光线分居在法线两侧。 3.反射角等于入射角。
从一个输入中产生一个输出所涉及的计算可以通过一个流向图(flow graph)来表示：流向图是一种能够表示计算的图，在这种图中每一个节点表示一个基本的计算并且一个计算的值(计算的结果被应用到这个节点的孩子节点的值)。考虑这样一个计算集合，它可以被允许在每一个节点和可能的图结构中，并定义了一个函数族。输入节点没有孩子，输出节点没有父亲。 这种流向图的一个特别属性是深度(depth)：从一个输入到一个输出的最长路径的长度。 传统的前馈神经网络能够被看做拥有等于层数的深度(比如对于输出层为隐层数加1)。SVMs有深度2(一个对应于核输出或者特征空间，另一个对应于所产生输出的线性混合)。 需要使用深度学习解决的问题有以下的特征： 深度不足会出现问题。 人脑具有一个深度结构。 认知过程逐层进行，逐步抽象。 深度不足会出现问题 在许多情形中深度2就足够表示任何一个带有给定目标精度的函数。但是其代价是：图中所需要的节点数(比如计算和参数数量)可能变的非常大。理论结果证实那些事实上所需要的节点数随着输入的大小指数增长的函数族是存在的。 我们可以将深度架构看做一种因子分解。大部分随机选择的函数不能被有效地表示，无论是用深的或者浅的架构。但是许多能够有效地被深度架构表示的却不能被用浅的架构高效表示。一个紧的和深度的表示的存在意味着在潜在的可被表示的函数中存在某种结构。如果不存在任何结构，那将不可能很好地泛化。 大脑有一个深度架构 例如，视觉皮质得到了很好的研究，并显示出一系列的区域，在每一个这种区域中包含一个输入的表示和从一个到另一个的信号流(这里忽略了在一些层次并行路径上的关联，因此更复杂)。这个特征层次的每一层表示在一个不同的抽象层上的输入，并在层次的更上层有着更多的抽象特征，他们根据低层特征定义。 需要注意的是大脑中的表示是在中间紧密分布并且纯局部：他们是稀疏的：1%的神经元是同时活动的。给定大量的神经元，仍然有一个非常高效地(指数级高效)表示。 认知过程逐层进行，逐步抽象 人类层次化地组织思想和概念； 人类首先学习简单的概念，然后用他们去表示更抽象的； 工程师将任务分解成多个抽象层次去处理； 学习/发现这些概念(知识工程由于没有反省而失败？)是很美好的。对语言可表达的概念的反省也建议我们一个稀疏的表示：仅所有可能单词/概念中的一个小的部分是可被应用到一个特别的输入(一个视觉场景)。
1、如果是K线中的阳线在大盘调整和股价下跌趋势末期时出现，那说明股价可能会反弹向上涨;如果是K线中的在大盘调整和股价上涨趋势末期时出现，那说明股价会向下跌;所以这些都是我们在投资股票时必须要知道的K线图知识。 2、如果K线图上出现很长的下影线时，说明买方支撑力道够。所以当这种K线形态出现在股价下跌趋势末期时，再结合大成交量，那说明股价会反弹上涨;如果这种K线形态出现在股价上涨趋势末期或高档盘整期时，再结合大成交量，那就说明主力大户可能盘中卖，盘尾拉，我们要注意卖出时机。 3、出现极长上影线时，表示卖压大。因此若此种K线出现在股价上涨趋势末期时，再配合大成交量，表示股价可能一时难以突破，将陷入盘整，甚至回跌，这是非常重要的K线图基础知识。 4、十字线可视为反转信号，若此种K线出现在股价高档时，且次日收盘价低于当日收盘价，表示卖方力道较强，股价可能回跌;若此种K线出现在股价低档时，且次日收盘价高于当日收盘价，表示买方力道较强，股价可能上扬。 5、k线分类 根据K线的计算周期可将其分为日K线,周K线，月K线，年K线。周K线是指以周一的开盘价，周五的收盘价，全周最高价和全周最低价来画的K线图。 月K线则以一个月的第一个交易日的开盘价，最后一个交易日的收盘价和全月最高价与全 月最低价来画的K线图，同理可以推得年K线定义。周K线，月K线常用于研判中期行情。
临池学书 晋代大书法家王羲之让儿子王献之从小学习练字。经过一段时间的练习，王献之写“大”字让父亲检查，父亲在字上加上一点成为“太”，他跑去问母亲，母亲告诉他只有一点才是真功夫。于是王献之守在家里18个大水缸边练习写字。
