01 instagram怎么特別關注(ins怎么設置特別關注)

ins怎么設置特別關注

具體步驟如下如示：

1、打開手機，進入ins這個軟件內，點擊下方的設置，就會看到以下畫面，點擊特別關注好友。

2、點擊之后，就會看到以下畫面，點擊下方搜索按鈕。

3、點擊完之后，旁邊會出現添加，點擊添加就可以關注成功了。

Instagram密友名單與私密賬戶的區別

Instagram是國外非常流行的一款拍照軟件， 月活有5億用戶，每天有9500萬張 照片在ins上被分享，它是一個 公開的社交軟件 ，也是一個人人都可以分享的軟件！當你把照片發上去的時候，人人都是可以查看到的，但有一些照片你只想給 你想要的人看或是只給關注了你的人看 ，那么你就 需要設置密友名單或是私密賬戶了

他們兩者的區別在于以下

密友名單的前身是叫特別關注好友，是在18年12月份新出的，但是后面又更新了，現在的名字叫密友！ 密友的功能就是類似朋友圈里面只給誰看的這個功能 ，分享Stories的時候，可以限制Story只讓「密友」名單內的好友瀏覽。

私密賬戶的功能是只允許關注了你的人才可以瀏覽你的照片和視頻， 說到這個功能，就順便說下賈斯丁比伯 的前女友賽琳娜，有1.3億ins粉絲，單單發一條ins價值就百萬，17年突然把它的ins設成“私密賬號”！這也就意味著，除了她的1.3億粉絲可以無障礙訪問，“路人”想在她的ins里“挖寶花癡”，必須先關注她！所以這個功能有好也有不好！

話又說回來了，這個密友怎么設置！

如下圖所示

完畢……

現在好多的粉絲分類，分類的根據是什么？

現在流行給明星粉絲分類，明星粉絲的種類有，骨灰粉，黑粉，鐵粉，死忠粉，路人粉等。

骨灰級粉絲就是最鐵桿的粉絲。如鐵桿球迷、收藏發燒友、超級粉絲，親衛隊等等。骨灰級也是男女有別的。男骨灰級們多迷戀的是物或事，什么收藏、球賽等。骨灰級收藏愛好者，可以傾全部家當來收藏自己喜歡的東西。女骨灰級們卻多迷戀人，各路明星都擁有各自的粉絲，其中不乏骨灰級粉絲，這類粉絲應該是最忠實的粉絲，給人的感覺很好。

死忠粉，所謂粉源自英文fans，前面加上死忠，表達了這個粉對他熱衷的對象是很死心塌地的。生前，天下人只知道他有骨氣。這種粉絲要比骨灰粉還要深，就是無論到什么時候我都會一直喜歡你，所以你見過這種粉絲嗎？

黑粉，指惡意挑撥選手或選手粉絲之間關系的人。 擅長雞蛋里挑骨頭，編造事實。 也指反對某明星的人為其黑粉。這種粉絲就是反向粉，故意給你抹黑，給你挑撥話題，以不讓你舒服為目的。易烊千璽作為最晚一個加入tfboys的人，當初并不被看好，甚至還收到了黑粉寄來的恐嚇信威脅他退出組合，甚至還收到過被肢解的娃娃。實在難以想象那些黑粉是有多惡毒，能這樣對待一個善良的孩子。

所以大家怎么給自己定位呢？

影響變量是什么意思

提取數據并了解結構

install.packages("ggplot2")

install.packages("mice")

install.packages("effects")

library(ggplot2)

library(MASS)

library(mice)

library(data.table)

library(dplyr)

library(effects)

load("~/Documents/R Stats Assignments/brfss2013.RData")

上傳必要的庫并加載數據后，我想查看數據集的一般形狀和結構，以了解維數，每列中的數據類型以及為獲取數據而需要進行的清理以一致的格式進行分析。

> dim(brfss2013)

[1] 491775 330

#check structure of 買粉絲lumns

str(brfss2013$買粉絲lumname)

#check for NA values

sum(is.na(brfss2013$買粉絲lumname))

在查看了提供的代碼本/索引之后 ，我對需要與之交互的列有了很好的了解，并決定專門關注這些列。 其中包括具有以下數據的列：每周進行身體活動的分鐘，每周食用的水果，每周食用的蔬菜，BMI，年收入范圍以及當然的心理健康狀況，這些數據由一個人據稱身體狀況不佳的天數來衡量在一定時期內的心理健康。 由于NA值會混淆分析的準確性并可能導致無響應偏差，因此我在列中尋找NA值，這些值介于數據的4.8％至34％之間。 我認為這些是不可忽略的缺失值，不能簡單地從我的分析中刪除。 對于在缺少34％數據的情況下的數值，我假設僅填寫標準均值或中位數會歪曲我的分析并降低其準確性。 我選擇了一種易于實現且相對準確的插補方法來代替我的NA值。

貝葉斯線性回歸的多重插補

準確估算值的最快方法之一是通過線性回歸算法，該算法嘗試根據預定義的預測變量列表預測潛在值。 使用頻繁方法（常規線性回歸），我們假設自變量之間存在線性關系，另外還假設存在足夠的值來進行準確的預測。 但是，對于這種估算，我選擇了貝葉斯模型，通過這種方法，我們假設響應和預測變量都是隨機的（將估算的不確定性考慮在內），嘗試查找特定事件的概率，并根據先驗概率更新概率。數據并根據這些概率進行預測。 合并先前信息以更新概率的能力使貝葉斯模型在做出預測時更靈活，并且可能更準確，尤其是對于較小的樣本。

多重插補讓我遍歷插補模型n次，根據所使用的預測模型提供不同的可能插補。 通常，這是一個三階段過程，涉及實際估算，用可能的預測替換每個NA，然后分析并匯總所有結果。

brfss2 <- brfss2013[,c('X_bmi5','X_drnkmo4','X_frutsum','X_vegesum','fc60_','pa1min_')]

imp_model <- mice(brfss2,method="norm",m=5)

#fill na function

fillna_fun <- function(data,買粉絲lumns){

df <- setNames(data.frame(rowMeans(squeeze(imp_model$imp[[買粉絲lumns]], bounds = c(0,max(brfss2013[[買粉絲lumns]]))))),"買粉絲l2")

brf <- setNames(data.frame(data[[買粉絲lumns]]),"買粉絲l2")

brf$買粉絲l1 <- rownames(brf)

df$買粉絲l1 <- rownames(df)

setDT(brf)[df,買粉絲l2 :=i.買粉絲l2,on=.(買粉絲l1)]

brf$買粉絲l2

}

brfss2013$pa1min_ <- fillna_fun(brfss2,"pa1min_")

brfss2013$X_bmi5 <- fillna_fun(brfss2,"X_bmi5")

brfss2013$X_drnkmo4 <- fillna_fun(brfss2,"X_drnkmo4")

brfss2013$X_frutsum <- fillna_fun(brfss2,"X_frutsum")

brfss2013$X_vegesum <- fillna_fun(brfss2,"X_vegesum")

通過鏈式方程式（小鼠）進行多元插補可使用貝葉斯線性回歸輕松進行插補。 我選擇縮小適用于具有分析所需數值的列的插補，并將插補運行默認次數-5。

我注意到貝葉斯線性回歸返回了一些估算值的負數，考慮到這些列所測量的數據，這是不可能的。 例如，一個人不可能每周花費-300分鐘進行鍛煉。 為了解決這個問題，我使用了擠壓功能來添加約束，以將預測限制在合理的自定義范圍內。

與小鼠文檔相反，我選擇獲取所有5個估算值的平均值，并用其填充NA值。 我完全理解這不是應該使用機器學習的方式，我錯過了合并合并歸因的基本步驟，并且有人認為我最好選擇一個歸因于平均值的歸因。 盡管如此，我還是采用了該選項以簡化應用程序，并希望收到讀者對該選項的進一步反饋。

我通過使用setDT函數將函數中的向量強制到表中并按索引將向量連接起來來完成函數 ，因為均值插補向量僅具有對應于我原始數據幀中NA值的索引值。

映射

我分析的重要步驟涉及將某些列的數值映射到組和范圍中。 例如，我沒有看到BMI編號，而是想查看特定BMI屬于哪個組/范圍（例如25 =正常）。

brfss2013$in買粉絲e2 <- as.character(brfss2013$in買粉絲e2)

brfss2013$X_bmi5 <- brfss2013$X_bmi5/100

brfss2013$healtheat <- (brfss2013$X_frutsum+brfss2013$X_vegesum)/100

labels <- c('Excellent','Good','Ok','Bad','Very Bad')

breaks <- c(0,5,10,15,25,10000)

bmiLabs <- c('10','20','30','40','50','60','>60')

bmiBreaks <-c(0,10,20,30,40,50,60,10000)

activLabs <-c('0-200','200-500','500-1000','1000-2000','2000-4000','4000-10000','>10000')

activBreaks <-c(0,200,500,1000,2000,4000,10000,100000)

brfss2013 <- brfss2013 %>%

mutate(mentalHealth = cut(menthlth,breaks=b

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