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次の問題があります。人と人との間の個人的な接続に関する情報を含むかなり大きなネットワークがあります。頂点の属性の1つは、居住地の町です。私は今、異なる町の人々がつながっているかどうかを見たいと思っています。私が得たいと思う結果の種類は、これらのつながりを表すプロットです。それは私が探していたものの一例を示すために最も簡単かもしれません： y軸は彼らの友情を表し、一方、したがって、この場合には、x軸

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アプリを作るときは、写真をオプションにしたいのですが、新しい投稿を作成するときにキャプションが必要です。

ソーシャルネットワーキングアプリを作っています。ユーザーが新しい投稿を作成したときに、彼らの投稿への写真は任意ですが、キャプションが必要です。私はSwift 3とXcode 8.2.1を使用しています。また、Google Firebaseをサービスとしてのモバイルバックエンド（MBAAS）として使用しています。以下が私のコードです： import UIKit import FirebaseS

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1つのWordpress投稿に複数のユニークな共有リンクを作成するには、どのようにメタデバイダーをオーバーライドしますか？

通常、ページ内にソーシャル共有リンクを作成すると、Facebook/Twitterはogタグからmeta detaを引き出してサムネイルを作成します。しかし、私は複数のユニークな物語を持つ1つのページにニュースレターを表示しています。個々のストーリーを一意のタイトルと説明で共有できるようにしたいと思いますが、各共有ボタンに一意のタイトルと説明を与える方法はわかりません。私は以下の1つのFaceb

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類似の列のヒートマップをカテゴリ値に基づいて作成する

この簡単な例では、同じクラスを共有する学生の数を確認しようとしています。これは私が思いついたものですが、私はどのようにループなしでこれを行うのか、潜在的にどの学生（またはP1、P2、P3、P4の位置）がクラスを共有するかを示す方法を知りたいと思います。これらが数字であれば、それは単に相関行列を使って行われると思いますが、カテゴリ別の性質を考えると、これ以外の方法についてはわかりません。 DF <-

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距離に基づいてNetworkXサブグラフを生成する

私は任意のノードを選択し、そのノードのサブグラフを希望の距離に基づいて作成したいと考えています。私はノードのIDを入力し、度（1 =直接の友人、2 =直接の友人、友人の友人、3 =直接の友人、友人の友人、友人の友人の友人など...）を指定する必要がありますその程度のそのノードのソーシャルネットワークのサブグラフを生成することができる。誰でもnetworkxでこれを行うには良い方法を知っていますか

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ソーシャルメディアのエンドツーエンド暗号化の仕組み

facebook（例えば）はメッセージのエンドツーエンドの暗号化を持っていると思っていました。あなたのPCからのメッセージしか見ることができないはずですそれらのメッセージを送信しました。ローカルキーはローカルPCに保存されています。

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既存のRアプリケーション/パッケージとのコラボレーションネットワーク構造の視覚化

"合弁企業"（つまり、企業が製品の他の人と協力する）のリレーショナルデータ構造を視覚化しようとしています。例えば、企業iは企業jとのジョイントベンチャーAに関与しているかもしれないが、企業iは会社jと会社kとの合弁事業Bにも参加しているので、企業i、j、kは共に、企業iとjがより多くのジョイントで協力するにつれて、企業{i、j}と企業{i、j}との間の協調の強さは企業{i、k}ベンチャー。私はこ

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合計制約の対象となるユーザーのアクティブな時間ブロックを配布します

私は製品使用のためのエージェントベースのモデルを構築しています。私は、ランダム性を取り入れながら、ユーザーがある時間に製品を使用しているかどうかを判断する機能を開発しようとしています。ユーザーが商品を使用して合計1時間を費やしていることがわかっており、この時間の平均的な分布を知っています（たとえば、ほとんどが6-8pmで使用されています）。 1日の終わりに合計アクティブ時間の合計が1時間になるよ

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Facebookのユーザープロファイル情報をFacebook SDKを使用してデータベースに保存するにはどうすればよいですか？

私はアンドロイド用に開発中のソーシャルネットワーキングアプリのFacebookログインを実装することができました。私はFacebookのandroid sdkを使って、名字、性別、年齢を取得し、プロフィールページに表示しました。今私はどのように私はこの情報をデータベースに格納することができますプロファイルを訪問する他のユーザーに表示するために知ってほしい。前もって感謝します！ここで私はプロファイル