LIVE
Trump Ukr
@Square-Creator-2d5f2fa4401d
🔺$BTC 🔺activeness.social #activenesssocial #oprussia #SocialEngineering #infosec #cybersecurity #BinanceUkraine🔻#BRICS 🔻#russiaisaterroriststate #ITArmyUKR
Following
Followers
Liked
Shared
PINNED
#Realpolitik #RealDonaldTrump #BinanceUs #BinanceUkraine #OvertonWindow █̶̳̘͛̄̃͒̄2022 v █so 2024█̵̻̣̝͒̈̄̈͝u█̴̞̜̻̝͍̂̽s█̴̵̴̶ 2075^ vs. 2014█x.█̵̻̣̝͒̈̄̈͝a█̴̞̜̻̝͍̂̽1$usdt █̴̵̴̶̸ 1991^vs 2022█̶̳̘͛̄̃͒̄̃͜i█g█̵̻̣̝͒̈̄̈͝r0█k^█̴̵̴̶̸̡̨̢ 🌞963 -🌐-♀️ IA Defense AI 24 ♂️🌙 3 6 9 NovaNafta AI Defence 👁️⃤ iπ E+1 =0 Activenessð SocialDataBaseOPSEC Java import org.jgrapht.Graph;
import org.jgrapht.graph.DefaultEdge;
import org.jgrapht.graph.SimpleGraph;
import org.jgrapht.nio.dot.DOTExporter;
import org.jgrapht.nio.Attribute;
import org.jgrapht.nio.DefaultAttribute;
import java.io.StringWriter;
import java.util.Map;
public class NetworkAnalysis {
public static void main(String[] args) {
Graph<String, DefaultEdge> graph = new SimpleGraph<>(DefaultEdge.class);
// Додавання вузлів (платформ)
String[] platforms = {"x.com", "TikTok", "Binance", "Instagram", "Facebook"};
for (String platform : platforms) {
graph.addVertex(platform);
}
// Додавання ребер (взаємодій)
graph.addEdge("x.com", "TikTok");
graph.addEdge("TikTok", "Instagram");
graph.addEdge("Instagram", "Facebook");
graph.addEdge("Facebook", "Binance");
graph.addEdge("Binance", "x.com");
// Експорт графу у формат DOT
DOTExporter<String, DefaultEdge> exporter = new DOTExporter<>(v -> v, null, null);
StringWriter writer = new StringWriter();
exporter.exportGraph(graph, writer);
System.out.println(writer.toString());
}
} - >| *BRICS* (#бразилія, #росія, #індія, #китай, південна #африка) активно обговорює можливості зменшення залежності від долара[$^] #США та створення альтернативних фінансових структур.
import org.jgrapht.graph.DefaultEdge;
import org.jgrapht.graph.SimpleGraph;
import org.jgrapht.nio.dot.DOTExporter;
import org.jgrapht.nio.Attribute;
import org.jgrapht.nio.DefaultAttribute;
import java.io.StringWriter;
import java.util.Map;
public class NetworkAnalysis {
public static void main(String[] args) {
Graph<String, DefaultEdge> graph = new SimpleGraph<>(DefaultEdge.class);
// Додавання вузлів (платформ)
String[] platforms = {"x.com", "TikTok", "Binance", "Instagram", "Facebook"};
for (String platform : platforms) {
graph.addVertex(platform);
}
// Додавання ребер (взаємодій)
graph.addEdge("x.com", "TikTok");
graph.addEdge("TikTok", "Instagram");
graph.addEdge("Instagram", "Facebook");
graph.addEdge("Facebook", "Binance");
graph.addEdge("Binance", "x.com");
// Експорт графу у формат DOT
DOTExporter<String, DefaultEdge> exporter = new DOTExporter<>(v -> v, null, null);
StringWriter writer = new StringWriter();
exporter.exportGraph(graph, writer);
System.out.println(writer.toString());
}
} - >| *BRICS* (#бразилія, #росія, #індія, #китай, південна #африка) активно обговорює можливості зменшення залежності від долара[$^] #США та створення альтернативних фінансових структур.
See original
PINNED
#Usdt #Bitcoin❗ #ETH🔥🔥🔥🔥 #XRP/USDT https://www.threads.net/@bitcoinx0000/post/DCxEJQ8MKT2?xmt=AQGzbW-ksMPN3noLijAoFK70Bauq0gGaGml3kuiDVrXj0Q#InflationI 6:02 p.m. inflation #进员耈脹I #インフレーションI#Inflation#russia 这是电影#China#了羅斯I #中国 Россия
As of November 25, 2024, inflation in Russia is 8.5%. 1. This is well above the Central Bank of Asia's (#CBR) target of 4%. 1. Forecasts indicate that inflation will remain high due to the impact of sanctions and economic restrictions. 1.
The Central Bank of Russia continues to maintain high interest rates to curb inflation. 1. Military spending remains high, which also affects economic stability. 1. Pensions and social benefits are under pressure from rising prices and economic hardship. 1.
The drop in world oil prices has a negative impact on Russia's income, as oil is one of the main sources of income for the country. 1.
Here are examples of code in Python and Java to detect the difference between official and real inflation statistics:
#pythonlearning
#Phyton
Python （#發頓）#フィトン
למידה פיטונים #python
the#DonaldTrampfitton
Python
import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_official_inflation(): url = 'https://example.com/official-inflation' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') official_inflation = soup.find('div', {'id':
As of November 25, 2024, inflation in Russia is 8.5%. 1. This is well above the Central Bank of Asia's (#CBR) target of 4%. 1. Forecasts indicate that inflation will remain high due to the impact of sanctions and economic restrictions. 1.
The Central Bank of Russia continues to maintain high interest rates to curb inflation. 1. Military spending remains high, which also affects economic stability. 1. Pensions and social benefits are under pressure from rising prices and economic hardship. 1.
The drop in world oil prices has a negative impact on Russia's income, as oil is one of the main sources of income for the country. 1.
Here are examples of code in Python and Java to detect the difference between official and real inflation statistics:
#pythonlearning
#Phyton
Python （#發頓）#フィトン
למידה פיטונים #python
the#DonaldTrampfitton
Python
import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_official_inflation(): url = 'https://example.com/official-inflation' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') official_inflation = soup.find('div', {'id':
$BTC
🔥Program 🔥Prediction 🟥 🟦 🟥 🟦#oprussia 🔺#RealDonaldTrump 🔻#Realpolitik #ElonMusk #Geopolitics #War🌐 News🔺 USDT / RUB🔻 Real Problem Economics Economics Russia 🇷🇺 🇨🇳 #diplomaticcrisis 🇧🇾 🇰🇵 #cryptobank #Giperinflation #Oilcrisis #MilitaryCrisis #TechnologicalCrisis: #Crimea #TrumpUkr 19:37 08. 12.2024
🔥Program 🔥Prediction 🟥 🟦 🟥 🟦#oprussia 🔺#RealDonaldTrump 🔻#Realpolitik #ElonMusk #Geopolitics #War🌐 News🔺 USDT / RUB🔻 Real Problem Economics Economics Russia 🇷🇺 🇨🇳 #diplomaticcrisis 🇧🇾 🇰🇵 #cryptobank #Giperinflation #Oilcrisis #MilitaryCrisis #TechnologicalCrisis: #Crimea #TrumpUkr 19:37 08. 12.2024
LIVE
Binance News
--
Bitcoin (BTC) Drops Below 98,000 USDT with a 1.67% Decrease in 24 Hours
According to Binance Market Data, Bitcoin (BTC) dropped below 98,000 USDT and is now trading at 97,950 USDT, with a 1.67% decrease in 24 hours.
🔺$PEPE / UAH / $XRP / #Syria #Oil and #Gas russia 🇷🇺 🇨🇳 🇧🇾 🇰🇵 & b. R. I. Com. So. #Oilcrisis #inflation
🔺USDT 🔻
🔺USDT 🔻
BPQXUREX87 red packet rewards pepe
See original
using actual data and more sophisticated analysis.
4o https://x.com/Elon000000Musk/status/1865628850094211534 #twitter🔺 00:00 🔻
4o https://x.com/Elon000000Musk/status/1865628850094211534 #twitter🔺 00:00 🔻
$SOL 🔺$🔻 $XRP 🔻€🔺
#BTC ~200M (10-15%)#AUSA24 #BitcoinOrg #BigDataAI 🔺 $BTC VS https://chatgpt.com/ activeness.social 🌍 x.com/i/grok-Microsoft-$doge-vs-$BTC 🔻🟦🟥 🔺BinanceUkraine / binanceus #oprussia binancerussia / binancechina **BRICS** opchina // OilCrisis // Sanctions /// LSTM
$XRP 🔻🌍🔺Ось приклад програми на #Python, яка реалізує базовий алгоритмічний аналіз для моделювання системи управління хаосом у сфері нафти та газу. Вона використовує нейромережу для аналізу взаємодії та оцінки технічного стану системи.
python
Копіювати код
import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM # Генерація випадкових даних для імітації взаємодій def generate_synthetic_data(samples=1000, features=10): np.random.seed(42) return np.random.rand(samples, features), np.random.rand(samples, 1) # Підготовка даних data, labels = generate_synthetic_data() train_data, test_data = data[:800], data[800:] train_labels, test_labels = labels[:800], labels[800:] # Побудова нейромережі для аналізу model = Sequential([ LSTM(64, input_shape=(train_data.shape[1], 1), return_sequences=True), LSTM(32), Dense(16, activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid') ]) # Компіляція моделі model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Навчання моделі train_data_reshaped = train_data.reshape((train_data.shape[0], train_data.shape[1], 1)) test_data_reshaped = test_data.reshape((test_data.shape[0], test_data.shape[1], 1)) model.fit(train_data_reshaped, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_data_reshaped, test_labels)) # Оцінка моделі loss,
#BTC ~200M (10-15%)#AUSA24 #BitcoinOrg #BigDataAI 🔺 $BTC VS https://chatgpt.com/ activeness.social 🌍 x.com/i/grok-Microsoft-$doge-vs-$BTC 🔻🟦🟥 🔺BinanceUkraine / binanceus #oprussia binancerussia / binancechina **BRICS** opchina // OilCrisis // Sanctions /// LSTM
$XRP 🔻🌍🔺Ось приклад програми на #Python, яка реалізує базовий алгоритмічний аналіз для моделювання системи управління хаосом у сфері нафти та газу. Вона використовує нейромережу для аналізу взаємодії та оцінки технічного стану системи.
python
Копіювати код
import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM # Генерація випадкових даних для імітації взаємодій def generate_synthetic_data(samples=1000, features=10): np.random.seed(42) return np.random.rand(samples, features), np.random.rand(samples, 1) # Підготовка даних data, labels = generate_synthetic_data() train_data, test_data = data[:800], data[800:] train_labels, test_labels = labels[:800], labels[800:] # Побудова нейромережі для аналізу model = Sequential([ LSTM(64, input_shape=(train_data.shape[1], 1), return_sequences=True), LSTM(32), Dense(16, activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid') ]) # Компіляція моделі model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Навчання моделі train_data_reshaped = train_data.reshape((train_data.shape[0], train_data.shape[1], 1)) test_data_reshaped = test_data.reshape((test_data.shape[0], test_data.shape[1], 1)) model.fit(train_data_reshaped, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_data_reshaped, test_labels)) # Оцінка моделі loss,
See original
using actual data and more sophisticated analysis.
4o https://x.com/Elon000000Musk/status/1865628850094211534#twitter00:00
4o https://x.com/Elon000000Musk/status/1865628850094211534#twitter00:00
$SOL 🔺$🔻 $XRP 🔻€🔺
#BTC ~200M (10-15%)#AUSA24 #BitcoinOrg #BigDataAI 🔺 $BTC VS https://chatgpt.com/ activeness.social 🌍 x.com/i/grok-Microsoft-$doge-vs-$BTC 🔻🟦🟥 🔺BinanceUkraine / binanceus #oprussia binancerussia / binancechina **BRICS** opchina // OilCrisis // Sanctions /// LSTM
$XRP 🔻🌍🔺Ось приклад програми на #Python, яка реалізує базовий алгоритмічний аналіз для моделювання системи управління хаосом у сфері нафти та газу. Вона використовує нейромережу для аналізу взаємодії та оцінки технічного стану системи.
python
Копіювати код
import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM # Генерація випадкових даних для імітації взаємодій def generate_synthetic_data(samples=1000, features=10): np.random.seed(42) return np.random.rand(samples, features), np.random.rand(samples, 1) # Підготовка даних data, labels = generate_synthetic_data() train_data, test_data = data[:800], data[800:] train_labels, test_labels = labels[:800], labels[800:] # Побудова нейромережі для аналізу model = Sequential([ LSTM(64, input_shape=(train_data.shape[1], 1), return_sequences=True), LSTM(32), Dense(16, activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid') ]) # Компіляція моделі model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Навчання моделі train_data_reshaped = train_data.reshape((train_data.shape[0], train_data.shape[1], 1)) test_data_reshaped = test_data.reshape((test_data.shape[0], test_data.shape[1], 1)) model.fit(train_data_reshaped, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_data_reshaped, test_labels)) # Оцінка моделі loss,
#BTC ~200M (10-15%)#AUSA24 #BitcoinOrg #BigDataAI 🔺 $BTC VS https://chatgpt.com/ activeness.social 🌍 x.com/i/grok-Microsoft-$doge-vs-$BTC 🔻🟦🟥 🔺BinanceUkraine / binanceus #oprussia binancerussia / binancechina **BRICS** opchina // OilCrisis // Sanctions /// LSTM
$XRP 🔻🌍🔺Ось приклад програми на #Python, яка реалізує базовий алгоритмічний аналіз для моделювання системи управління хаосом у сфері нафти та газу. Вона використовує нейромережу для аналізу взаємодії та оцінки технічного стану системи.
python
Копіювати код
import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM # Генерація випадкових даних для імітації взаємодій def generate_synthetic_data(samples=1000, features=10): np.random.seed(42) return np.random.rand(samples, features), np.random.rand(samples, 1) # Підготовка даних data, labels = generate_synthetic_data() train_data, test_data = data[:800], data[800:] train_labels, test_labels = labels[:800], labels[800:] # Побудова нейромережі для аналізу model = Sequential([ LSTM(64, input_shape=(train_data.shape[1], 1), return_sequences=True), LSTM(32), Dense(16, activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid') ]) # Компіляція моделі model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Навчання моделі train_data_reshaped = train_data.reshape((train_data.shape[0], train_data.shape[1], 1)) test_data_reshaped = test_data.reshape((test_data.shape[0], test_data.shape[1], 1)) model.fit(train_data_reshaped, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_data_reshaped, test_labels)) # Оцінка моделі loss,
See original
10 eras
Prediction: The model estimates the state of the system (stable/unstable) based on a new set of data.
This is just the basics; in real conditions, the model will need refinement
Prediction: The model estimates the state of the system (stable/unstable) based on a new set of data.
This is just the basics; in real conditions, the model will need refinement
$SOL 🔺$🔻 $XRP 🔻€🔺
#BTC ~200M (10-15%)#AUSA24 #BitcoinOrg #BigDataAI 🔺 $BTC VS https://chatgpt.com/ activeness.social 🌍 x.com/i/grok-Microsoft-$doge-vs-$BTC 🔻🟦🟥 🔺BinanceUkraine / binanceus #oprussia binancerussia / binancechina **BRICS** opchina // OilCrisis // Sanctions /// LSTM
$XRP 🔻🌍🔺Ось приклад програми на #Python, яка реалізує базовий алгоритмічний аналіз для моделювання системи управління хаосом у сфері нафти та газу. Вона використовує нейромережу для аналізу взаємодії та оцінки технічного стану системи.
python
Копіювати код
import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM # Генерація випадкових даних для імітації взаємодій def generate_synthetic_data(samples=1000, features=10): np.random.seed(42) return np.random.rand(samples, features), np.random.rand(samples, 1) # Підготовка даних data, labels = generate_synthetic_data() train_data, test_data = data[:800], data[800:] train_labels, test_labels = labels[:800], labels[800:] # Побудова нейромережі для аналізу model = Sequential([ LSTM(64, input_shape=(train_data.shape[1], 1), return_sequences=True), LSTM(32), Dense(16, activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid') ]) # Компіляція моделі model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Навчання моделі train_data_reshaped = train_data.reshape((train_data.shape[0], train_data.shape[1], 1)) test_data_reshaped = test_data.reshape((test_data.shape[0], test_data.shape[1], 1)) model.fit(train_data_reshaped, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_data_reshaped, test_labels)) # Оцінка моделі loss,
#BTC ~200M (10-15%)#AUSA24 #BitcoinOrg #BigDataAI 🔺 $BTC VS https://chatgpt.com/ activeness.social 🌍 x.com/i/grok-Microsoft-$doge-vs-$BTC 🔻🟦🟥 🔺BinanceUkraine / binanceus #oprussia binancerussia / binancechina **BRICS** opchina // OilCrisis // Sanctions /// LSTM
$XRP 🔻🌍🔺Ось приклад програми на #Python, яка реалізує базовий алгоритмічний аналіз для моделювання системи управління хаосом у сфері нафти та газу. Вона використовує нейромережу для аналізу взаємодії та оцінки технічного стану системи.
python
Копіювати код
import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM # Генерація випадкових даних для імітації взаємодій def generate_synthetic_data(samples=1000, features=10): np.random.seed(42) return np.random.rand(samples, features), np.random.rand(samples, 1) # Підготовка даних data, labels = generate_synthetic_data() train_data, test_data = data[:800], data[800:] train_labels, test_labels = labels[:800], labels[800:] # Побудова нейромережі для аналізу model = Sequential([ LSTM(64, input_shape=(train_data.shape[1], 1), return_sequences=True), LSTM(32), Dense(16, activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid') ]) # Компіляція моделі model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Навчання моделі train_data_reshaped = train_data.reshape((train_data.shape[0], train_data.shape[1], 1)) test_data_reshaped = test_data.reshape((test_data.shape[0], test_data.shape[1], 1)) model.fit(train_data_reshaped, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_data_reshaped, test_labels)) # Оцінка моделі loss,
See original
Neural Network: A recurrent neural network with LSTM is used to model interactions over time.
Training: The data is divided into training and test data, and the model is trained during
Training: The data is divided into training and test data, and the model is trained during
$SOL 🔺$🔻 $XRP 🔻€🔺
#BTC ~200M (10-15%)#AUSA24 #BitcoinOrg #BigDataAI 🔺 $BTC VS https://chatgpt.com/ activeness.social 🌍 x.com/i/grok-Microsoft-$doge-vs-$BTC 🔻🟦🟥 🔺BinanceUkraine / binanceus #oprussia binancerussia / binancechina **BRICS** opchina // OilCrisis // Sanctions /// LSTM
$XRP 🔻🌍🔺Ось приклад програми на #Python, яка реалізує базовий алгоритмічний аналіз для моделювання системи управління хаосом у сфері нафти та газу. Вона використовує нейромережу для аналізу взаємодії та оцінки технічного стану системи.
python
Копіювати код
import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM # Генерація випадкових даних для імітації взаємодій def generate_synthetic_data(samples=1000, features=10): np.random.seed(42) return np.random.rand(samples, features), np.random.rand(samples, 1) # Підготовка даних data, labels = generate_synthetic_data() train_data, test_data = data[:800], data[800:] train_labels, test_labels = labels[:800], labels[800:] # Побудова нейромережі для аналізу model = Sequential([ LSTM(64, input_shape=(train_data.shape[1], 1), return_sequences=True), LSTM(32), Dense(16, activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid') ]) # Компіляція моделі model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Навчання моделі train_data_reshaped = train_data.reshape((train_data.shape[0], train_data.shape[1], 1)) test_data_reshaped = test_data.reshape((test_data.shape[0], test_data.shape[1], 1)) model.fit(train_data_reshaped, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_data_reshaped, test_labels)) # Оцінка моделі loss,
#BTC ~200M (10-15%)#AUSA24 #BitcoinOrg #BigDataAI 🔺 $BTC VS https://chatgpt.com/ activeness.social 🌍 x.com/i/grok-Microsoft-$doge-vs-$BTC 🔻🟦🟥 🔺BinanceUkraine / binanceus #oprussia binancerussia / binancechina **BRICS** opchina // OilCrisis // Sanctions /// LSTM
$XRP 🔻🌍🔺Ось приклад програми на #Python, яка реалізує базовий алгоритмічний аналіз для моделювання системи управління хаосом у сфері нафти та газу. Вона використовує нейромережу для аналізу взаємодії та оцінки технічного стану системи.
python
Копіювати код
import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM # Генерація випадкових даних для імітації взаємодій def generate_synthetic_data(samples=1000, features=10): np.random.seed(42) return np.random.rand(samples, features), np.random.rand(samples, 1) # Підготовка даних data, labels = generate_synthetic_data() train_data, test_data = data[:800], data[800:] train_labels, test_labels = labels[:800], labels[800:] # Побудова нейромережі для аналізу model = Sequential([ LSTM(64, input_shape=(train_data.shape[1], 1), return_sequences=True), LSTM(32), Dense(16, activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid') ]) # Компіляція моделі model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Навчання моделі train_data_reshaped = train_data.reshape((train_data.shape[0], train_data.shape[1], 1)) test_data_reshaped = test_data.reshape((test_data.shape[0], test_data.shape[1], 1)) model.fit(train_data_reshaped, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_data_reshaped, test_labels)) # Оцінка моделі loss,
See original
{'Stable' if predicted_state[0][0] > 0.5 else 'Unstable'}")
Description:
Data generation: The program generates synthetic data to simulate interactions in the oil and gas system.
Description:
Data generation: The program generates synthetic data to simulate interactions in the oil and gas system.
$SOL 🔺$🔻 $XRP 🔻€🔺
#BTC ~200M (10-15%)#AUSA24 #BitcoinOrg #BigDataAI 🔺 $BTC VS https://chatgpt.com/ activeness.social 🌍 x.com/i/grok-Microsoft-$doge-vs-$BTC 🔻🟦🟥 🔺BinanceUkraine / binanceus #oprussia binancerussia / binancechina **BRICS** opchina // OilCrisis // Sanctions /// LSTM
$XRP 🔻🌍🔺Ось приклад програми на #Python, яка реалізує базовий алгоритмічний аналіз для моделювання системи управління хаосом у сфері нафти та газу. Вона використовує нейромережу для аналізу взаємодії та оцінки технічного стану системи.
python
Копіювати код
import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM # Генерація випадкових даних для імітації взаємодій def generate_synthetic_data(samples=1000, features=10): np.random.seed(42) return np.random.rand(samples, features), np.random.rand(samples, 1) # Підготовка даних data, labels = generate_synthetic_data() train_data, test_data = data[:800], data[800:] train_labels, test_labels = labels[:800], labels[800:] # Побудова нейромережі для аналізу model = Sequential([ LSTM(64, input_shape=(train_data.shape[1], 1), return_sequences=True), LSTM(32), Dense(16, activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid') ]) # Компіляція моделі model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Навчання моделі train_data_reshaped = train_data.reshape((train_data.shape[0], train_data.shape[1], 1)) test_data_reshaped = test_data.reshape((test_data.shape[0], test_data.shape[1], 1)) model.fit(train_data_reshaped, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_data_reshaped, test_labels)) # Оцінка моделі loss,
#BTC ~200M (10-15%)#AUSA24 #BitcoinOrg #BigDataAI 🔺 $BTC VS https://chatgpt.com/ activeness.social 🌍 x.com/i/grok-Microsoft-$doge-vs-$BTC 🔻🟦🟥 🔺BinanceUkraine / binanceus #oprussia binancerussia / binancechina **BRICS** opchina // OilCrisis // Sanctions /// LSTM
$XRP 🔻🌍🔺Ось приклад програми на #Python, яка реалізує базовий алгоритмічний аналіз для моделювання системи управління хаосом у сфері нафти та газу. Вона використовує нейромережу для аналізу взаємодії та оцінки технічного стану системи.
python
Копіювати код
import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM # Генерація випадкових даних для імітації взаємодій def generate_synthetic_data(samples=1000, features=10): np.random.seed(42) return np.random.rand(samples, features), np.random.rand(samples, 1) # Підготовка даних data, labels = generate_synthetic_data() train_data, test_data = data[:800], data[800:] train_labels, test_labels = labels[:800], labels[800:] # Побудова нейромережі для аналізу model = Sequential([ LSTM(64, input_shape=(train_data.shape[1], 1), return_sequences=True), LSTM(32), Dense(16, activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid') ]) # Компіляція моделі model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Навчання моделі train_data_reshaped = train_data.reshape((train_data.shape[0], train_data.shape[1], 1)) test_data_reshaped = test_data.reshape((test_data.shape[0], test_data.shape[1], 1)) model.fit(train_data_reshaped, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_data_reshaped, test_labels)) # Оцінка моделі loss,
np.random.rand(1, train_data.shape[1]).reshape((1, train_data.shape[1], 1)) predicted_state = model.predict(new_interaction) print(f"Прогнозований стан системи:
$SOL 🔺$🔻 $XRP 🔻€🔺
#BTC ~200M (10-15%)#AUSA24 #BitcoinOrg #BigDataAI 🔺 $BTC VS https://chatgpt.com/ activeness.social 🌍 x.com/i/grok-Microsoft-$doge-vs-$BTC 🔻🟦🟥 🔺BinanceUkraine / binanceus #oprussia binancerussia / binancechina **BRICS** opchina // OilCrisis // Sanctions /// LSTM
$XRP 🔻🌍🔺Ось приклад програми на #Python, яка реалізує базовий алгоритмічний аналіз для моделювання системи управління хаосом у сфері нафти та газу. Вона використовує нейромережу для аналізу взаємодії та оцінки технічного стану системи.
python
Копіювати код
import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM # Генерація випадкових даних для імітації взаємодій def generate_synthetic_data(samples=1000, features=10): np.random.seed(42) return np.random.rand(samples, features), np.random.rand(samples, 1) # Підготовка даних data, labels = generate_synthetic_data() train_data, test_data = data[:800], data[800:] train_labels, test_labels = labels[:800], labels[800:] # Побудова нейромережі для аналізу model = Sequential([ LSTM(64, input_shape=(train_data.shape[1], 1), return_sequences=True), LSTM(32), Dense(16, activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid') ]) # Компіляція моделі model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Навчання моделі train_data_reshaped = train_data.reshape((train_data.shape[0], train_data.shape[1], 1)) test_data_reshaped = test_data.reshape((test_data.shape[0], test_data.shape[1], 1)) model.fit(train_data_reshaped, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_data_reshaped, test_labels)) # Оцінка моделі loss,
#BTC ~200M (10-15%)#AUSA24 #BitcoinOrg #BigDataAI 🔺 $BTC VS https://chatgpt.com/ activeness.social 🌍 x.com/i/grok-Microsoft-$doge-vs-$BTC 🔻🟦🟥 🔺BinanceUkraine / binanceus #oprussia binancerussia / binancechina **BRICS** opchina // OilCrisis // Sanctions /// LSTM
$XRP 🔻🌍🔺Ось приклад програми на #Python, яка реалізує базовий алгоритмічний аналіз для моделювання системи управління хаосом у сфері нафти та газу. Вона використовує нейромережу для аналізу взаємодії та оцінки технічного стану системи.
python
Копіювати код
import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM # Генерація випадкових даних для імітації взаємодій def generate_synthetic_data(samples=1000, features=10): np.random.seed(42) return np.random.rand(samples, features), np.random.rand(samples, 1) # Підготовка даних data, labels = generate_synthetic_data() train_data, test_data = data[:800], data[800:] train_labels, test_labels = labels[:800], labels[800:] # Побудова нейромережі для аналізу model = Sequential([ LSTM(64, input_shape=(train_data.shape[1], 1), return_sequences=True), LSTM(32), Dense(16, activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid') ]) # Компіляція моделі model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Навчання моделі train_data_reshaped = train_data.reshape((train_data.shape[0], train_data.shape[1], 1)) test_data_reshaped = test_data.reshape((test_data.shape[0], test_data.shape[1], 1)) model.fit(train_data_reshaped, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_data_reshaped, test_labels)) # Оцінка моделі loss,
accuracy = model.evaluate(test_data_reshaped, test_labels) print(f"Тестова точність: {accuracy * 100:.2f}%") # Симуляція взаємодії new_interaction =
$SOL 🔺$🔻 $XRP 🔻€🔺
#BTC ~200M (10-15%)#AUSA24 #BitcoinOrg #BigDataAI 🔺 $BTC VS https://chatgpt.com/ activeness.social 🌍 x.com/i/grok-Microsoft-$doge-vs-$BTC 🔻🟦🟥 🔺BinanceUkraine / binanceus #oprussia binancerussia / binancechina **BRICS** opchina // OilCrisis // Sanctions /// LSTM
$XRP 🔻🌍🔺Ось приклад програми на #Python, яка реалізує базовий алгоритмічний аналіз для моделювання системи управління хаосом у сфері нафти та газу. Вона використовує нейромережу для аналізу взаємодії та оцінки технічного стану системи.
python
Копіювати код
import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM # Генерація випадкових даних для імітації взаємодій def generate_synthetic_data(samples=1000, features=10): np.random.seed(42) return np.random.rand(samples, features), np.random.rand(samples, 1) # Підготовка даних data, labels = generate_synthetic_data() train_data, test_data = data[:800], data[800:] train_labels, test_labels = labels[:800], labels[800:] # Побудова нейромережі для аналізу model = Sequential([ LSTM(64, input_shape=(train_data.shape[1], 1), return_sequences=True), LSTM(32), Dense(16, activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid') ]) # Компіляція моделі model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Навчання моделі train_data_reshaped = train_data.reshape((train_data.shape[0], train_data.shape[1], 1)) test_data_reshaped = test_data.reshape((test_data.shape[0], test_data.shape[1], 1)) model.fit(train_data_reshaped, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_data_reshaped, test_labels)) # Оцінка моделі loss,
#BTC ~200M (10-15%)#AUSA24 #BitcoinOrg #BigDataAI 🔺 $BTC VS https://chatgpt.com/ activeness.social 🌍 x.com/i/grok-Microsoft-$doge-vs-$BTC 🔻🟦🟥 🔺BinanceUkraine / binanceus #oprussia binancerussia / binancechina **BRICS** opchina // OilCrisis // Sanctions /// LSTM
$XRP 🔻🌍🔺Ось приклад програми на #Python, яка реалізує базовий алгоритмічний аналіз для моделювання системи управління хаосом у сфері нафти та газу. Вона використовує нейромережу для аналізу взаємодії та оцінки технічного стану системи.
python
Копіювати код
import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM # Генерація випадкових даних для імітації взаємодій def generate_synthetic_data(samples=1000, features=10): np.random.seed(42) return np.random.rand(samples, features), np.random.rand(samples, 1) # Підготовка даних data, labels = generate_synthetic_data() train_data, test_data = data[:800], data[800:] train_labels, test_labels = labels[:800], labels[800:] # Побудова нейромережі для аналізу model = Sequential([ LSTM(64, input_shape=(train_data.shape[1], 1), return_sequences=True), LSTM(32), Dense(16, activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid') ]) # Компіляція моделі model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Навчання моделі train_data_reshaped = train_data.reshape((train_data.shape[0], train_data.shape[1], 1)) test_data_reshaped = test_data.reshape((test_data.shape[0], test_data.shape[1], 1)) model.fit(train_data_reshaped, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_data_reshaped, test_labels)) # Оцінка моделі loss,
$SOL 🔺$🔻 $XRP 🔻€🔺
#BTC ~200M (10-15%)#AUSA24 #BitcoinOrg #BigDataAI 🔺 $BTC VS https://chatgpt.com/ activeness.social 🌍 x.com/i/grok-Microsoft-$doge-vs-$BTC 🔻🟦🟥 🔺BinanceUkraine / binanceus #oprussia binancerussia / binancechina **BRICS** opchina // OilCrisis // Sanctions /// LSTM
$XRP 🔻🌍🔺Ось приклад програми на #Python, яка реалізує базовий алгоритмічний аналіз для моделювання системи управління хаосом у сфері нафти та газу. Вона використовує нейромережу для аналізу взаємодії та оцінки технічного стану системи.
python
Копіювати код
import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM # Генерація випадкових даних для імітації взаємодій def generate_synthetic_data(samples=1000, features=10): np.random.seed(42) return np.random.rand(samples, features), np.random.rand(samples, 1) # Підготовка даних data, labels = generate_synthetic_data() train_data, test_data = data[:800], data[800:] train_labels, test_labels = labels[:800], labels[800:] # Побудова нейромережі для аналізу model = Sequential([ LSTM(64, input_shape=(train_data.shape[1], 1), return_sequences=True), LSTM(32), Dense(16, activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid') ]) # Компіляція моделі model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Навчання моделі train_data_reshaped = train_data.reshape((train_data.shape[0], train_data.shape[1], 1)) test_data_reshaped = test_data.reshape((test_data.shape[0], test_data.shape[1], 1)) model.fit(train_data_reshaped, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_data_reshaped, test_labels)) # Оцінка моделі loss,
#BTC ~200M (10-15%)#AUSA24 #BitcoinOrg #BigDataAI 🔺 $BTC VS https://chatgpt.com/ activeness.social 🌍 x.com/i/grok-Microsoft-$doge-vs-$BTC 🔻🟦🟥 🔺BinanceUkraine / binanceus #oprussia binancerussia / binancechina **BRICS** opchina // OilCrisis // Sanctions /// LSTM
$XRP 🔻🌍🔺Ось приклад програми на #Python, яка реалізує базовий алгоритмічний аналіз для моделювання системи управління хаосом у сфері нафти та газу. Вона використовує нейромережу для аналізу взаємодії та оцінки технічного стану системи.
python
Копіювати код
import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM # Генерація випадкових даних для імітації взаємодій def generate_synthetic_data(samples=1000, features=10): np.random.seed(42) return np.random.rand(samples, features), np.random.rand(samples, 1) # Підготовка даних data, labels = generate_synthetic_data() train_data, test_data = data[:800], data[800:] train_labels, test_labels = labels[:800], labels[800:] # Побудова нейромережі для аналізу model = Sequential([ LSTM(64, input_shape=(train_data.shape[1], 1), return_sequences=True), LSTM(32), Dense(16, activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid') ]) # Компіляція моделі model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Навчання моделі train_data_reshaped = train_data.reshape((train_data.shape[0], train_data.shape[1], 1)) test_data_reshaped = test_data.reshape((test_data.shape[0], test_data.shape[1], 1)) model.fit(train_data_reshaped, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_data_reshaped, test_labels)) # Оцінка моделі loss,
$BTC ^🔺 $ETH 🔻 $XRP ^🔺$SOL🔻 $BNB ^ 🔺#activenesssocial #oprussia #opchina #BlockBRICS #phyton #java #opiran #opkorea #PandorasBox #anonymous #Ucraine Quantum Confusion #RealDonaldTrump #WindowOverton #elonmusk #putin #Oilcrisis Collapse Collapse Military Industrial Political #Power #Realpolitik #xJinping 4Continuum Continuum 4 Collective Unconscious Collapse Collapse Economics Russia Sanctions $Trump
1-2 Quarter 2024
46%
3-4Quarter 2024
9%
1-2 Quarter 2025
18%
3-4 Quarter 2025
27%
11 votes • Voting closed
🔺$BTC $XRP $BTC ^🔺#binance #SocialEngineering #USA #russia #Belarus #UA #Eurasia #China #Iran #Israel #Taiwan #India #UK #TimeTrap #Nato #Oilcrisis 🔻#BRICS🔻 #RealDonaldTrump #ITArmyUKR ❤️
Quoted content has been removed
$BTC
BTC
96,380.96
+1.57%
$ETH
ETH
3,723.89
+3.39%
$XRP
XRP
2.6457
+1.32%
🔺$BTC $ 🔻#BRICS #RealDonaldTrump #WindowOverton #CryptoTech #BullMarket #ElonMusk Binance Ucraina
BTC
96,380.96
+1.57%
$ETH
ETH
3,723.89
+3.39%
$XRP
XRP
2.6457
+1.32%
🔺$BTC $ 🔻#BRICS #RealDonaldTrump #WindowOverton #CryptoTech #BullMarket #ElonMusk Binance Ucraina
DOGE Closure Sparks Controversy, Musk's Actions Divide Opinions Among Big Players
#每日瓜分1BNB
As soon as Elon Musk announced the closure of the DOGE project, the crypto community erupted. Everyone was stunned, thinking: What will happen to DOGE next? Musk's influence in the digital currency space is significant; his actions can lead to major changes and make everyone ponder: Can celebrity-endorsed crypto projects really last?
Musk initially supported Dogecoin, and he was a key contributor to its rise, turning a meme into a star of the crypto movement. However, his style is unpredictable, and a single tweet or comment can make people anxious, both exciting and intimidating. Now that DOGE is closed, some are saying that Musk's actions will only create more chaos in the crypto space.
Others believe that Musk is planning something big that could shake up the financial world. They argue that Musk's controversial actions are meant to break the mold and pave new paths for blockchain and cryptocurrency.
The big players in the crypto community have varying opinions on this. Vitalik Buterin from Ethereum is concerned that celebrity endorsements can easily create bubbles. On the other hand, Jack Dorsey, CEO of Blockchain, disagrees, believing that decentralized systems and blockchain principles are what truly matter; Musk's influence isn't significant.
Now that the dust has settled, it's hard to say what role Dogecoin and Musk will play in the crypto revolution. However, one thing is certain: Musk's move will stir up the digital currency space again, and everyone is watching closely to see what happens next.
#ETH持续飙升
As for the next strategic direction, I will guide everyone to target the lucrative opportunities in knockoff projects, especially those with great potential, expecting a growth space of over 10 times is not a problem. If you want to make big money in a bull market, like and leave a message, and I will take you through the entire bull market!
#每日瓜分1BNB
As soon as Elon Musk announced the closure of the DOGE project, the crypto community erupted. Everyone was stunned, thinking: What will happen to DOGE next? Musk's influence in the digital currency space is significant; his actions can lead to major changes and make everyone ponder: Can celebrity-endorsed crypto projects really last?
Musk initially supported Dogecoin, and he was a key contributor to its rise, turning a meme into a star of the crypto movement. However, his style is unpredictable, and a single tweet or comment can make people anxious, both exciting and intimidating. Now that DOGE is closed, some are saying that Musk's actions will only create more chaos in the crypto space.
Others believe that Musk is planning something big that could shake up the financial world. They argue that Musk's controversial actions are meant to break the mold and pave new paths for blockchain and cryptocurrency.
The big players in the crypto community have varying opinions on this. Vitalik Buterin from Ethereum is concerned that celebrity endorsements can easily create bubbles. On the other hand, Jack Dorsey, CEO of Blockchain, disagrees, believing that decentralized systems and blockchain principles are what truly matter; Musk's influence isn't significant.
Now that the dust has settled, it's hard to say what role Dogecoin and Musk will play in the crypto revolution. However, one thing is certain: Musk's move will stir up the digital currency space again, and everyone is watching closely to see what happens next.
#ETH持续飙升
As for the next strategic direction, I will guide everyone to target the lucrative opportunities in knockoff projects, especially those with great potential, expecting a growth space of over 10 times is not a problem. If you want to make big money in a bull market, like and leave a message, and I will take you through the entire bull market!
See original
█̶̳̘͛̄̃͒̄2022 v █so 2024█̵̻̣̝͒̈̄̈͝u█̴̞̜̻̝͍̂̽s█̴̵̴̶ 2075^ vs. 2014. 3 6 9 NovaNafta AI Defense 👁️⃤ iπ E+1 =0 ActivenessðḈៈᒖሌ SocialDataBaseOPSEC https://app.binance.com/uni-qr/cpos/17048939650514?r=1028249916&l=uk-UA&uco=_QhdTRs0nNn0yWPtVZUqBA&uc=app_square_share_link&us=copylink
#Realpolitik #RealDonaldTrump #BinanceUs #BinanceUkraine #OvertonWindow █̶̳̘͛̄̃͒̄2022 v █so 2024█̵̻̣̝͒̈̄̈͝u█̴̞̜̻̝͍̂̽s█̴̵̴̶ 2075^ vs. 2014█x.█̵̻̣̝͒̈̄̈͝a█̴̞̜̻̝͍̂̽1$usdt █̴̵̴̶̸ 1991^vs 2022█̶̳̘͛̄̃͒̄̃͜i█g█̵̻̣̝͒̈̄̈͝r0█k^█̴̵̴̶̸̡̨̢ 🌞963 -🌐-♀️ IA Defense AI 24 ♂️🌙 3 6 9 NovaNafta AI Defence 👁️⃤ iπ E+1 =0 Activenessð SocialDataBaseOPSEC Java import org.jgrapht.Graph;
import org.jgrapht.graph.DefaultEdge;
import org.jgrapht.graph.SimpleGraph;
import org.jgrapht.nio.dot.DOTExporter;
import org.jgrapht.nio.Attribute;
import org.jgrapht.nio.DefaultAttribute;
import java.io.StringWriter;
import java.util.Map;
public class NetworkAnalysis {
public static void main(String[] args) {
Graph<String, DefaultEdge> graph = new SimpleGraph<>(DefaultEdge.class);
// Додавання вузлів (платформ)
String[] platforms = {"x.com", "TikTok", "Binance", "Instagram", "Facebook"};
for (String platform : platforms) {
graph.addVertex(platform);
}
// Додавання ребер (взаємодій)
graph.addEdge("x.com", "TikTok");
graph.addEdge("TikTok", "Instagram");
graph.addEdge("Instagram", "Facebook");
graph.addEdge("Facebook", "Binance");
graph.addEdge("Binance", "x.com");
// Експорт графу у формат DOT
DOTExporter<String, DefaultEdge> exporter = new DOTExporter<>(v -> v, null, null);
StringWriter writer = new StringWriter();
exporter.exportGraph(graph, writer);
System.out.println(writer.toString());
}
} - >| *BRICS* (#бразилія, #росія, #індія, #китай, південна #африка) активно обговорює можливості зменшення залежності від долара[$^] #США та створення альтернативних фінансових структур.
import org.jgrapht.graph.DefaultEdge;
import org.jgrapht.graph.SimpleGraph;
import org.jgrapht.nio.dot.DOTExporter;
import org.jgrapht.nio.Attribute;
import org.jgrapht.nio.DefaultAttribute;
import java.io.StringWriter;
import java.util.Map;
public class NetworkAnalysis {
public static void main(String[] args) {
Graph<String, DefaultEdge> graph = new SimpleGraph<>(DefaultEdge.class);
// Додавання вузлів (платформ)
String[] platforms = {"x.com", "TikTok", "Binance", "Instagram", "Facebook"};
for (String platform : platforms) {
graph.addVertex(platform);
}
// Додавання ребер (взаємодій)
graph.addEdge("x.com", "TikTok");
graph.addEdge("TikTok", "Instagram");
graph.addEdge("Instagram", "Facebook");
graph.addEdge("Facebook", "Binance");
graph.addEdge("Binance", "x.com");
// Експорт графу у формат DOT
DOTExporter<String, DefaultEdge> exporter = new DOTExporter<>(v -> v, null, null);
StringWriter writer = new StringWriter();
exporter.exportGraph(graph, writer);
System.out.println(writer.toString());
}
} - >| *BRICS* (#бразилія, #росія, #індія, #китай, південна #африка) активно обговорює можливості зменшення залежності від долара[$^] #США та створення альтернативних фінансових структур.
See original
Here are some key aspects:
Trade in national currencies:#bricsleaders call for increased use of national currencies in mutual settlements to reduce impact
Trade in national currencies:#bricsleaders call for increased use of national currencies in mutual settlements to reduce impact
#Realpolitik #RealDonaldTrump #BinanceUs #BinanceUkraine #OvertonWindow █̶̳̘͛̄̃͒̄2022 v █so 2024█̵̻̣̝͒̈̄̈͝u█̴̞̜̻̝͍̂̽s█̴̵̴̶ 2075^ vs. 2014█x.█̵̻̣̝͒̈̄̈͝a█̴̞̜̻̝͍̂̽1$usdt █̴̵̴̶̸ 1991^vs 2022█̶̳̘͛̄̃͒̄̃͜i█g█̵̻̣̝͒̈̄̈͝r0█k^█̴̵̴̶̸̡̨̢ 🌞963 -🌐-♀️ IA Defense AI 24 ♂️🌙 3 6 9 NovaNafta AI Defence 👁️⃤ iπ E+1 =0 Activenessð SocialDataBaseOPSEC Java import org.jgrapht.Graph;
import org.jgrapht.graph.DefaultEdge;
import org.jgrapht.graph.SimpleGraph;
import org.jgrapht.nio.dot.DOTExporter;
import org.jgrapht.nio.Attribute;
import org.jgrapht.nio.DefaultAttribute;
import java.io.StringWriter;
import java.util.Map;
public class NetworkAnalysis {
public static void main(String[] args) {
Graph<String, DefaultEdge> graph = new SimpleGraph<>(DefaultEdge.class);
// Додавання вузлів (платформ)
String[] platforms = {"x.com", "TikTok", "Binance", "Instagram", "Facebook"};
for (String platform : platforms) {
graph.addVertex(platform);
}
// Додавання ребер (взаємодій)
graph.addEdge("x.com", "TikTok");
graph.addEdge("TikTok", "Instagram");
graph.addEdge("Instagram", "Facebook");
graph.addEdge("Facebook", "Binance");
graph.addEdge("Binance", "x.com");
// Експорт графу у формат DOT
DOTExporter<String, DefaultEdge> exporter = new DOTExporter<>(v -> v, null, null);
StringWriter writer = new StringWriter();
exporter.exportGraph(graph, writer);
System.out.println(writer.toString());
}
} - >| *BRICS* (#бразилія, #росія, #індія, #китай, південна #африка) активно обговорює можливості зменшення залежності від долара[$^] #США та створення альтернативних фінансових структур.
import org.jgrapht.graph.DefaultEdge;
import org.jgrapht.graph.SimpleGraph;
import org.jgrapht.nio.dot.DOTExporter;
import org.jgrapht.nio.Attribute;
import org.jgrapht.nio.DefaultAttribute;
import java.io.StringWriter;
import java.util.Map;
public class NetworkAnalysis {
public static void main(String[] args) {
Graph<String, DefaultEdge> graph = new SimpleGraph<>(DefaultEdge.class);
// Додавання вузлів (платформ)
String[] platforms = {"x.com", "TikTok", "Binance", "Instagram", "Facebook"};
for (String platform : platforms) {
graph.addVertex(platform);
}
// Додавання ребер (взаємодій)
graph.addEdge("x.com", "TikTok");
graph.addEdge("TikTok", "Instagram");
graph.addEdge("Instagram", "Facebook");
graph.addEdge("Facebook", "Binance");
graph.addEdge("Binance", "x.com");
// Експорт графу у формат DOT
DOTExporter<String, DefaultEdge> exporter = new DOTExporter<>(v -> v, null, null);
StringWriter writer = new StringWriter();
exporter.exportGraph(graph, writer);
System.out.println(writer.toString());
}
} - >| *BRICS* (#бразилія, #росія, #індія, #китай, південна #африка) активно обговорює можливості зменшення залежності від долара[$^] #США та створення альтернативних фінансових структур.
#MarketDownturn #CultureCancel l & R https://x.com/timedataaix/status/1863237043834306949 #Binanceua #BRICS #UAalgorithm #oprussia #ITArmyUKR #activenesssocial
#financesphere #fckrussia #fckputin #fckbrick #SocialDataBasexua
#systemua #simbolsua #Neuralnetworksua $pepe $doge $xrp $Btc $bnb $trump #USA #Ukr #Realpolitik #RealDonaldTrump #BinanceUs #BinanceUkraine
#financesphere #fckrussia #fckputin #fckbrick #SocialDataBasexua
#systemua #simbolsua #Neuralnetworksua $pepe $doge $xrp $Btc $bnb $trump #USA #Ukr #Realpolitik #RealDonaldTrump #BinanceUs #BinanceUkraine
Explore the latest crypto news
⚡️ Be a part of the latests discussions in crypto
💬 Interact with your favorite creators
👍 Enjoy content that interests you
Email / Phone number
Trending Topics
RLUSDApprovalBoostXRP
2.2M views
2,503 Posts
Ripple's RLUSD Stablecoin Gains Regulatory Approval, Boosting XRP
Binance News
105 Likes
54.6k views
BURNGMT
42.1M views
17,781 Posts
CPI4MonthsHigh
889,301 views
865 Posts
