莫回索性将线路由关闭，结果超极本网完全受影响，输入网址，超极本正常访问互联网，切像正常，正常它根本需接入设备，甚至屏蔽实验室切常。
莫回输入网服务器IP址，超极本顺利链接服务器，文件调正常，各指令执正常。
莫回感觉超极本很未知秘密等待挖掘。
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数字世界框架很快搭建完，世界基础数字纽约，已经入驻将近两千万，两千万实际数字。
数字基本与实应，数字入驻枯燥数字模型，它与应外形虽高度相似，目显非常呆板。
数字建模完，给某实配数字模型已，做步其实法体数字世界价值。
接莫回需给数字添加“”属性，让它数字模型，变血肉，模拟实带“性”数字模型。
做点很工需做，首先做点理顺社关系网络，将每数字置社交网格，标定相互间际关系。
比tomjerry，数字世界，需将班全部标定，建立联系。
，tom果111谷歌市场部工，期需标定，tom邻居，tom父母，等等主社交链接需标定。
搭建社交网络结构，莫回专门引入深度习技术，技术拥定主习力，习够具备定智性，技术正帮助莫回解决数据解析问题。
分析技术，莫回需数据源，标定每主体社交联结，主体社交联结指比较容易够观察，显性社关系，比亲戚关系、邻居关系、关系、关系，关系基本很难造假模糊，比较容易定义。
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获部分主体社交联结数据，莫回通帝力量，调主几招聘网站简历库，其linkedin数据具备社交网络雏形。
简历数据互相印证排错，简历造假，社交联结很难造假。
主招聘网站简历库，数据社交网络主体框架搭建，每除主体社交关系外，存很其社交关系，比网友、比脸书加友，比客户关系，比工认识朋友，比参加各类party认识朋友，比参加各类社团认识朋友。
类关系很难简历、档案、法律记录，部分关系占比偏偏很高，需找合适数据源。
按照数据统计，概认识4000左右，认识通常指记住长相，知名字，与交谈，并且关系相互，认识。
4000各期，通常各阶段、邻居、。
基本某阶段，随龄增长，被逐渐忘却。
果0岁，应该已经记几名字，长相需花很长间进回忆。
果0岁，初差始步入淡忘阶段。
此类推，十关系已经部分忘却，算5关系忘却相部分。
常够记住，基本维持00左右，00常经常接触，够记长相。
随接触频率降低，及活距离拉，必定相部分慢慢淡记忆。
莫回需做将4000找，给数字赋值，让数字世界建立相互间社交联结。
除此外，莫回需给社交联结赋值，比哪具体什性质关系，相互影响度何？关系亲密度何？
非常关键信息，莫回需每常活常接触00找，建立准确关系定义。
部分数据份薄薄简历够搞定，数据找，通利轨迹.0已经将数据渠打通，莫回需调。
除各公共信息外，莫回拿户各网站隐私数据，将数据汇集，利深度习软件进范围筛选比较。
比AB认识，深度习技术，分析AB网络信息记录，角度定义间关系，甚至辅助视频监控记录，通分析两见表肢体语言，进应理分析，便更加准确定义两间关系。
因很资料，分析速度很快，超极本超级性范围高密度数据充分挥。
数据唯障碍传输速度调取速度，很数据沉淀各运营商机房磁盘阵列深处，需点点调取。
超极本比较给力，让莫回神知鬼觉，悄悄完项浩繁工。（未完待续）