[生殖器部分发生的疾病易与性病相混淆]由于某些医生只注意性病所表现的生殖器部位的皮肤损害，而忽视了其他疾病同样可导致相同的症状，结果盲目轻率地将本来不是性病的误诊为性病，给患者造成不必要的痛苦和精神压力。...+阅读
本病应与扁平苔藓、白色海绵状痣、先天性角化不良症、先天性厚甲症等相鉴别。
一、口腔扁平苔藓 白斑多见于上下唇及颊部齿咬合部，常呈网状或花纹状排列，周围可有散在性的紫红色多角形丘疹，而黏膜白斑病则缺如，此外，身体处常见有扁平苔藓皮损。组织学上上皮细胞无不典型增生，基底细胞液化变性，真皮上部有以淋巴细胞为主的致密带状浸润。
二、黏膜白色海绵痣 是一种遗传性疾病，较罕见。好发于婴儿，少数发生于青春期，至青春期达于极点。病变累及整个口腔黏膜，白色或灰白色损害，呈海绵状。如发生于40岁以下的患者，病变仅局限于部分口腔黏膜。
三、梅毒性黏膜白斑 色乳白，周围有暗红色浸润，白斑表面浆液涂片可查见梅毒螺旋体。身体他处可有其他梅毒症状，梅毒血清反应阳性。
四、白色念珠菌病 多发生于儿童。白膜周围有炎症，取白膜涂片镜检可发现假菌丝及孢子。
如何做好推荐算法 ？有哪些常见的错误需要避免
在这里share一下。
1、推荐算法的构成
一套标准的推荐算法，需要四个组成部分
第一：数据源，行为基础数据的筛选；通常，推荐算法来源于用户行为的采集，简单说就是行为数据越丰富，样本覆盖率越全面，结果越准确；如果采样有偏差，那么结果就会有偏差。
举例1：游戏推荐算法，我们之前限于采样技术水平和处理能力，用的是登陆用户玩过的游戏历史，那么推荐结果就会偏重于需要登陆的游戏。而随着技术提升用全部用户玩过的游戏历史，就更全面了。
举例2：在搜索引擎中，对关键词做推荐，有两种方案，一种是基于广告主的竞价记录；另一种是基于网民的搜索行为；前一种专业性更强，噪音小；后一种覆盖面广，噪音大，各有利弊，根据业务诉求选择。
推荐算法，通常来源于用户的行为记录，比如关键词推荐用用户搜索历史，电商推荐用用户购物历史，游戏推荐用玩家玩游戏的历史，然后基于算法给出相关度，再排序展示 ；但这不绝对，也有并非基于用户行为记录的推荐原理，比如基于用户身份特征或其他地区、网络环境等特征，限于篇幅和常见的业务诉求，这里就不展开说明了。
行为基础数据必要时要做一些去除噪音的工作，比如你通过日志分析玩家游戏历史，或用户购物历史，至少知道把各搜索引擎和工具的抓取痕迹过滤出去，否则结果是很难看的。
算法很多种，网上可以搜到很多，就算搜不到，或者搜到了看不懂，自己编也不难的（我就编过，效果自以为还不错，但是的确不如人家专业的算法效果好，所以适合练手，不适合出去吹牛）
不同算法差异还是蛮大的，需要理解一下业务诉求和目标特征来选择。这个我真心不是高手，我们同事讲的算法我都没能理解，就不多说了。微博上的“张栋_机器学习＂和＂梁斌penny＂都是算法高手，大家可以多关心他们的微博。
第三：参数！
绝对不要认为用到了好的算法就可以了！算法往往会基于一些参数来调优，这些参数哪里来？很不好意思的告诉你，大部分是拍脑袋出来的。但是你拍脑袋出来后，要知道去分析结果，去看哪里对，哪里错，哪里可以改，好的算法可以自动调优，机器学习，不断自动调整参数达到最优，但是通常可能需要你不断手工去看，去看badcase，想想是什么参数因素导致的，改一下是否变好？是否引入新的bad case?
第四：校验！
校验一种是人工做盲测，A算法，B算法的结果混淆，选案例集，看哪个效果好；或A参数、B参数混淆，同理测试。通过盲测选择认为更合理的算法、更适宜的参数.
以上是个人认为，做好推荐算法的步骤
下面说一下常见问题
1、以为有了算法就ok了，不对参数优化，不做后续的校验和数据跟踪，效果不好就说算法有问题，这种基本属于工作态度的问题了。
2、对样本数据的筛选有问题，或缺乏必要的噪音筛查，导致结果噪音多。比如你有个推广位天天摆着，导致用户点击多，然后导致后台行为数据里它和谁的关联都高，然后不管用户到哪里都推荐这个玩意，这就是没有足够筛查。
3、热度影响
我说一下最简单的推荐算法
同时选择了A和B的人数作为A与B的关联度。
这个实现最简单，也最容易理解，但是很容易受热度影响
我曾经注意过某个热门图书电商网站，推荐的关联书籍一水的热门书籍，就是这个问题。
这些是非常简单但是又非常容易出现的，关联误区。
4、过于求全
现在也遇到一些朋友，一提到推荐算法或者推荐系统，就说我这个要考虑，那个要考虑，不管是行为记录，还是用户特征，以至于各种节日效应，等等等等，想通过一个推荐系统完全搞定，目标很大，所以动作就极慢，构思洋洋洒洒做了很多，实现起来无从下手，或者难以寸进；我觉得，还是量力而行，从最容易下手的地方开始，先做到比没有强，然后根据不断地数据校验跟踪，逐渐加入其他考虑因素，步步前进，而不要一上来就定一个宏伟的庞大的目标；此外要考虑实现成本和开发周期，对于大部分技术实力没有，腾讯，淘宝那么强的公司而言，先把简单的东西搞好，已经足够有效了，然后在运营数据的基础上逐次推进，会越来越好；有些公司是被自己宏大的目标搞的焦头烂额，最后说，哎，没牛人搞不定啊。嗯，反正他们的目标，我显著是搞不定的。就这些，希望有所帮助
哪些问题容易与月经不调混淆
下面就为大家说明容易与月经不调混淆的五种疾病：
1、经期提前
（1）月经周期提前7天以上，甚至半月余一行，连续3个月经周期以上。
（2）月经周期提前半月，应与经间期出血、青春期、更年期月经先期相鉴别。
2、经期推迟
（1）月经周期超过35天，连续3个月经周期以上。
（2）育龄妇女周期延后，应与妊娠、青春期、更年期月经后期相鉴别。
（3）妇科检查，B超或气腹造影，以排除子宫及卵巢器质性疾病。
3、月经周期改变
（1）月经周期或前或后，均超过7天以上，并连续3个月经周期以上。
（2）月经周期紊乱应与青春期、更年期月经紊乱相区别。
（3）妇科检查及B超等排除器质性病变，测基础体温、阴道涂片、宫颈黏液结晶检查以了解卵巢功能情况。
4、月经过多
（1）月经周期基本正常，经量明显增多，在50毫升以上，或时间超过7天。
（2）妇科检查及B超检查，排除子宫肌瘤等器质性疾病。
（3）排除血小板减少症及凝血机制障碍所致月经过多。 5 、月经稀少
（1）月经周期基本正常，经量很少，不足30毫升，甚或点滴即净。
（2）本病应与早孕相鉴别。
（3）排除因结核病引起的月经过少。
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