VLC Media Player :یک نرم افزار پیشنهادی برای پخش ویدیو
با استفاده از VLC Media Player کاربر میتواند فایل‌های ویدیویی را با زیرنویس‌های خارجی و فرمت‌هایی مانند SubRIP، SSA و Vobsub تماشا کند و هم‌زمانی صدا و زیرنویس را با تنظیمات دقیق کنترل نماید. برای مثال، هنگام پخش یک فیلم با صدای دوبله و زیرنویس فارسی، می‌توان تأخیر صدا یا زیرنویس را به‌صورت لحظه‌ای تنظیم کرد تا هماهنگی کامل برقرار شود.
این نرم‌افزار با پشتیبانی از پروتکل SAP (Session Announcement Protocol) و SDP میتواند جریان‌های شبکه‌ای را در شبکه محلی اعلام و دریافت کند. VLC امکان پخش جریانی به‌عنوان سرور، ضبط جریان‌های ورودی و تبدیل هم‌زمان فرمت‌ها را فراهم میکند. فهرست پخش، بوکمارک‌گذاری و اجرای هم‌زمان چند نمونه از برنامه از دیگر قابلیت‌های آن است. VLC از فیلترهای صوتی شامل اکولایزر گرافیکی ۱۰ باند و فیلترهای تصویری برای تغییر روشنایی، کنتراست و اعوجاج پشتیبانی میکند.
قابلیت‌های کلیدی نرم‌افزار VLC Media Player
- پخش فایل‌های صوتی و تصویری با فرمت‌های MPEG-2، MPEG-4، H.265، MKV، WebM، WMV و MP3
- اجرای دیسک‌های DVD، Blu-ray، Audio CD و VCD با پشتیبانی از منو و فصل‌بندی
- پخش جریانی از پروتکل‌های UDP، RTP، HTTP و FTP با قابلیت دریافت از شبکه
- شتاب‌دهی سخت‌افزاری با پشتیبانی از صفر-کپی (Zero-Copy) روی GPU و بازگشت خودکار به پردازش نرم‌افزاری
- هماهنگ‌سازی دقیق صدا و زیرنویس با قابلیت تنظیم تأخیر و جابه‌جایی زمانی
- پشتیبانی از فرمت‌های زیرنویس SubRIP، SSA و Vobsub با جستجوی خودکار آنلاین
- تبدیل فایل‌های صوتی و تصویری به فرمت‌های خروجی مختلف با تنظیمات سفارشی
- ضبط جریان‌های ورودی از دوربین وب، کارت ضبط و دستگاه‌های متصل
- اعمال جلوه‌های صوتی و تصویری شامل اکولایزر ۱۰ باند، فیلترهای رنگی و تنظیمات پیشرفته
- پخش جریانی به‌عنوان سرور با ارسال هم‌زمان محتوا به چند کلاینت از طریق شبکه
- پشتیبانی از فهرست پخش با قابلیت ذخیره، ویرایش و پخش ترتیبی یا تصادفی
- ایجاد بوکمارک سفارشی برای پرش سریع به صحنه‌های مشخص در ویدیو
- اعلام و دریافت جریان‌های شبکه محلی با پروتکل SAP و توصیف‌گر SDP
- جاسازی موتور libVLC در برنامه‌های شخص ثالث برای پخش و تبدیل محتوا
- اجرای هم‌زمان چند نمونه از نرم‌افزار برای پخش هم‌زمان چند فایل
برای دانلود این نرم افزار می تونید به سایت سافت 98 در لینک زیر مراجعه کنید:
https://soft98.ir/multi-media/video-player/496-vlc-media-player.html
Eviews نرم افزاری سریع و ساده که تقریباً توان کار با بسیاری از داده ها از جمله سری زمانی را جهت تجزیه و تحلیل دارد. این نرم افزار به خصوص در بین دانشجویان و اساتید دانشکده های اقتصاد ایران کاربران زیادی دارد. این نرم افزار جهت بررسی مسائل آکادمیک و کاربردی بسیار مفید است.
در پایان این دو نرم افزار از طریق جدول زیر مقایسه می‌شود. این جدول از طریق پرسش از کاربران و توسط سایت تهیه و توسط سایت مسیریاد ترجمه و تلخیص شده است.
| Stata | Eviews | موارد پرسیده شده از کاربران |
| 8.6 | 8.1 | نیازهای بیشتری رفع میکند |
| 8 | 8.2 | کاربری آسان |
| 9.2 | 8.3 | نصب آسان |
| 9.2 | 7.9 | راحتی ادمین (مدیریت نرم افزار) |
| 7.9 | 7.9 | کیفیت پشتیبانی (در نسخه اصلی) |
| 8.3 | 8.2 | آیا محصول شریک خوبی در انجام کسب و کارها بوده است؟ |
| 7.2 | 5.5 | رویکرد نرم افزار |
| 8.5 | 7.8 | کیفیت کنترل |
| 9 | 8.5 | نمونه گیری های داده ای |
| 7.8 | 7.8 | همکاری |
| 6.7 | 7.8 | تجسم داده ها |
| 8.7 | 7.9 | تجزیه و تحلیل پویا |
| 8.3 | 8.1 | ویژگی های داده های ریسک |
| 8.1 | 8.1 | تجزیه و تحلیل هزینه |
| 9 | 8.7 | پشتیبانی ANOVA |
| 9.5 | 9.1 | رگرسیون |
| 9 | 9.4 | تجزیه و تحلیل سری زمانی |
| منبع: سایتG2
بر اساس پرسش از کاربران نرم افزارها |
||
مقایسه 3 نرم افزار آماری پرطرفدار؛
استاتا(STATA)، ایویوز(EViews)، اس‌پی‌اس‌اس(SPSS)
در این نوشتار تلاش کردیم تا مقایسه ای بین سه نرم افزار معروف و پرطرفدار آماری انجام بدیم.
یادگیری نرم‌افزارهای آماری برای برای کسانی که با داده و تحلیل سروکار دارند یک مسئله حیاتی است. دانشجوها، پژوهشگران، اساتید دانشگاه و کارشناسان رشته‌های مختلف مثل اقتصاد، روان شناسی، جامعه شناسی، سلامت و پزشکی و … همگی برای تحلیل داده‌ها و اطلاعات حوزه مطالعاتی و کاری خودشان به یادگیری و استفاده از نرم افزارهای آماری نیاز دارند. این نیاز گاهی در حد نوشتن مقاله، پایان نامه، رساله و تحقیقات معمول در دانشگاه و محل کار است و یا تحقیقات پیچیده‌تر و گسترده تر که معمولا با زبان‌های برنامه‌نویسی مثل آر و پایتون دنبال می‌شود.
در این نوشتار ما می‌خواهیم سه نرم افزار معروف در ایران و دنیا یعنی Stata، EViews و SPSS رو با هم مقایسه کنیم. این نرم‌افزارها کمک می‌کنند داده‌هایی که شاید در نگاه اول فقط یه سری عدد و رقم به‌نظر می‌آیند، به نتایجی
دقیق و کاربردی تبدیل شوند که بشه روشون حساب کرد. توی دنیای امروزی که همه چی بر پایه داده و تحلیل می‌چرخه، بلد بودن این ابزارها یه امتیاز بزرگ حساب میشه و می‌تونه کلی در درس، تحقیق یا حتی پیدا کردن کار بهتر بهت کمک کنه. خلاصه اینکه اگه می‌خوای تو حوزه تخصصی خودت حرفی برای گفتن داشته باشی، یاد گرفتن یکی از این نرم‌افزارها یه قدم مهم محسوی میشه. در ادامه این نوشتار این سه نرم افزار رو مقایسه میکنیم. این مقایسه شامل معرفی، ویژگی‌ها، کاربردها، مزایا و معایب، محبوبیت جهانی و نتیجه‌گیری نهایی است.
1-معرفی
کلی
|
Stata |
EViews |
SPSS |
|
|
نام |
Statistics and Data |
Econometric Views |
Statistical Package for the Social Sciences |
|
توسعه‌دهنده |
StataCorp LLC |
IHS Global |
IBM |
|
کشور |
ایالات |
ایالات |
ایالات |
|
سال |
1985 |
1994 |
1968 |
2-مهم‌ترین ویژگی‌ها
|
ویژگی‌ها/نرم‌افزار |
Stata |
EViews |
SPSS |
|
رابط گرافیکی |
دارد + خط فرمان |
دارد |
دارد |
|
زبان برنامه‌نویسی |
بله |
بله |
بله |
|
تمرکز اصلی |
انواع تحلیل‌های آماری |
انواع تحلیل‌های آماری |
تحلیل آماری |
|
پشتیبانی از داده پانل |
بسیار |
محدود |
نه چندان |
|
سری‌های زمانی |
قوی |
بسیار قوی |
در حد پایه |
|
مدل‌سازی رگرسیون |
بسیار |
مناسب(متوسط) |
ساده و |
|
نمودار و گزارش‌گیری |
خوب |
خوب |
بسیار |
3-کاربردها
|
کاربردها |
Stata |
EViews |
SPSS |
|
داده‌های |
بسیار |
قوی |
تقریبا |
|
داده‌های |
بسیار |
متوسط |
در |
|
سری‌های زمانی |
قوی |
بسیار |
در |
4-محبوبیت
جهانی و جامعه کاربران
|
ویژگی |
Stata |
EViews |
SPSS |
|
محبوبیت در |
زیاد؛ در |
تا حدودی |
بسیار |
|
استفاده در |
بانک‌ها، |
بانک‌ها |
بیشتر نهادهای |
|
یادگیری آسان |
متوسط |
آسان |
بسیار |
|
منابع آموزشی |
زیاد |
متوسط |
بسیار |
|
استفاده در ایران |
رایج |
بسیار |
بسیار |
|
استفاده در |
بسیار |
رایج |
رایج |
5-جمع بندی
در مجموعSPSS با محیط کاربری بسیار ساده، منابع فارسی و انگلیسی بسیار زیاد برای یادگیری و همچنین توانایی انواع کارهای آماری پایه‌ای می‌تونه نرم افزار مناسبی برای دانشجوبان، اساتید و پژوهشگران به ویژه برای تحلیل‌های ساده‌تر آماری در روان‌شناسی و اجتماعی باشد. Eviewsیک نرم افزار آماری سریع و قوی‌تر به حساب میاد که نسبت به اس پی اس اس شهرت کمتری در ایران و جهان داره ولی با فضای کابرپسند خودش بین اقتصادی‌های ایران از دانشجویان تا پژوهشگران و برخی کارشناسان اقتصادی طرفداران و کاربران زیادی دارد. این نرم افزار به خصوص برای بررسی و تحلیل داده‌های سری زمانی نسبت به اس پی اس اس و استاتا بیشتر توصیه میشه. Stata یک نرم افزار سبک، سریع و بسیار قوی‌تر از اس پی اس اس و ایویوز محسوب میشه که بیش از 20 میلیارد داده با حدود 120 هزار متغیر را تحلیل کنه. این نرم افزار بین دانشجویان تا پژوهشگران و برخی کارشناسان اقتصادی طرفداران و کاربران به ویژه در خارج ایران طرفداران زیادی داره. به ویژه وقتی موضوع تحلیل داده های مقطعی و پانلی باشه.
برای تغییر این متن بر روی دکمه ویرایش کلیک کنید. لورم ایپسوم متن ساختگی با تولید سادگی نامفهوم از صنعت چاپ و با استفاده از طراحان گرافیک است.
زبان‌های برنامه نویسی زیادی وجود داره و معمولا هم هر زبانی طرفدارای خودش رو داره و وقتی از هر کدوم ار این طرفدارا بپرسید معمولا زبان برنامه نویسی خودشون رو بهتر و قوی تر از بقیه معرفی می‌کنند. اما واقعا کدوم بهتره؟! تحقیقات تو این زمینه چی میگه؟ آیا میشه یک نسخه واحد برای همشون پیچید؟نقاط قوت و ضعف هر کدوم چیه؟
همین ابتدا باید بگیم که شاید هیچ یک از زبان‌های برنامه نویسی «بهترین زبان برنامه نویسی در هر زمان برای همه» وجود ندارد و انتخاب به نوع کار بستگی دارد. در پژوهش‌های اقتصادی، هر چهار زبان آر، متلب، پایتون و جولیا زبان‌های پرکاربردی در بین اقتصاددانان و تحلیل گران داده‌ها و آمارهای مالی و اقتصادی هستند. اما هر کدام از این زبان‌های برنامه نویسی نقاط قوتی دارند که شاید بر اساس اون نقاط قوت بشه بهترین رو تا حدودی معرفی کرد (بر اساس پژوهش‌های والت، 2018و هیل و همکاران، 2024، لارتی،2022، روودمن، 2024، اینسرتی و همکاران، 2019، کولیمن و همکاران، 2020، اوزگور و همکاران، 2020)؛
آر یه زبان برنامه نویسی با تمرکز بر آماره و از اول برای آمار و ریاضی به وجود اومد و هنوز هم برای آمار عمومی از پایتون جلوتر است و بسیاری از پژوهشگران برای تحلیل آماری به آر تکیه می‌کنند. در مقابل، پایتون در یادگیری ماشین و کارهای چندمنظوره خیلی قوی است و قلمرو کاربردی وسیعتری داره کتابخانه‌هایی مثل pandas در پایتون باعث شده برای تحلیل داده بسیار کاربردی بشه. بنابراین پایتون نسبت به آر برای کارهای بین رشته‌ای هم بهتره.
جولیا در بسیاری از بنچ‌مارک‌ها خیلی سریع‌تر از متلب و پایتون و آر معرفی میشه و گاهی نزدیک زبان برنامه نویسی C++ عمل میکنه، با این حال، در بعضی مدل‌های اقتصاد کلان اختلاف زمان اجرا بین متلب، پایتون و جولیا خیلی زیاد نبوده است. به علاوه اینکه جولیا، هنوز جوان‌تر از بقیه است وکمتر توسعه یافته است بنابراین اگه بخواید با بقیه تیمی کار کنید احتمال اینکه بقیه پایتون، متلب و یا حتی آر بلد باشند بیشتره تا جولیا(حداقل تو ایران اینجوری به نظر می‌رسه).
آر؛ برای آمار، رگرسیون، سری زمانی و کارهای آماری کلاسیک بسته‌های آماری قوی داره و از این جهت خیلی قوی محصوب میشه. اما شاید برای داده خیلی بزرگ، حافظه محدودکننده باشه.
پایتون؛ برای یادگیری ماشین، کار با داده و یادگیری ساده‌تره و معمولاً انتخاب محبوب‌تری بین کاربران است. امکان تیم شدن با گروه‌های برنامه نویسی رو در پروژه‌های بین رشته‌ای بهتر فراهم میکنه و به سرعت در حال رشده
متلب؛ برای محاسبات عددی و مهندسی خیلی محبوبه، برای آموزش هم خوبه و ابزارهای آماده زیادی داره اما یک عیب بزرگ هم داره و اینکه یک زبان پولی به حساب میاد.
جولیا؛ برای مدل‌های سنگین و محاسبات سریع خیلی خوب و سریع است، ولی بسته‌ها و مستنداتش هنوز به بلوغ آر و پایتون نیست و البته تو ایران هم بین اقتصادی‌ها و مالی‌ها رایج نیست.
منابع این یادداشت و همچنین برای مطالعه بیشتر؛
Aruoba, S. B., & Fernández-Villaverde, J. (2015). A Comparison of Programming Languages in Economics. Journal of Economic Dynamics and Control, 58, 265-273. https://doi.org/10.1016/j.jedc.2015.05.009
Bezanson, J., Chen, J., Chung, B., Karpinski, S., Shah, V. B., Vitek, J., & Zoubritzky, L. (2018). Julia: dynamism and performance reconciled by design. Proceedings of the ACM on Programming Languages, 2, 1 – 23. https://doi.org/10.1145/3276490
Coleman, C. G., Lyon, S., Maliar, L., & Maliar, S. (2020). Matlab, Python, Julia: What to Choose in Economics?. Computational Economics, 58, 1263 – 1288. https://doi.org/10.1007/s10614-020-09983-3
Fernández-Villaverde, J., Oswald, F., Rabanal, P., & Winant, P. (2014). A COMPARISON OF PROGRAMMING LANGUAGES IN ECONOMICS.
Fernández-Villaverde, J., & Valencia, D. (2018). A Practical Guide to Parallelization in Economics. National Bureau of Economic Research. https://doi.org/10.3386/w24561
Gao, K., Mei, G., Piccialli, F., Cuomo, S., Tu, J., & Huo, Z. (2020). Julia Language in Machine Learning: Algorithms, Applications, and Open Issues. Comput. Sci. Rev., 37, 100254. https://doi.org/10.1016/j.cosrev.2020.100254
Helmreich, J. E. (2020). Data Science with Julia. Journal of Statistical Software. https://doi.org/10.18637/jss.v094.b01
Hill, C., Du, L., Johnson, M. E., & McCullough, B. (2024). Comparing programming languages for data analytics: Accuracy of estimation in Python and R. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 14. https://doi.org/10.1002/widm.1531
Incerti, D., Thom, H., Baio, G., & Jansen, J. (2019). R You Still Using Excel? The Advantages of Modern Software Tools for Health Technology Assessment.. Value in health : the journal of the International Society for Pharmacoeconomics and Outcomes Research, 22 5, 575-579. https://doi.org/10.1016/j.jval.2019.01.003
Lortie, C. (2022). Python and R for the Modern Data Scientist. J. Stat. Softw., 103. https://doi.org/10.18637/jss.v103.b02
Lubin, M., & Dunning, I. (2013). Computing in Operations Research Using Julia. INFORMS J. Comput., 27, 238-248. https://doi.org/10.1287/ijoc.2014.0623
McKinney, W. (2010). Data Structures for Statistical Computing in Python. 56-61. https://doi.org/10.25080/majora-92bf1922-00a
Ozgur, C., Colliau, T., Rogers, G., Hughes, Z., & Myer-Tyson, E. (2021). MatLab vs. Python vs. R. Journal of Data Science. https://doi.org/10.6339/jds.201707_15(3).0001
Roodman, D. (2024). Julia as a universal platform for statistical software development. The Stata Journal, 25, 255 – 284. https://doi.org/10.1177/1536867×251341105
Vallat, R. (2018). Pingouin: statistics in Python. J. Open Source Softw., 3, 1026. https://doi.org/10.21105/joss.01026
