Общая информация:
| Название программы | Element |
| Разработчик | Element AG |
| Язык | Русский |
| Лицензия | Бесплатное ПО |
| Категория | Софт, Коммуникация |
| Размер файла | 173 МБ |
| Издатель | RS Loads |
| Тип файла | .rar |
Element Общее введение:
Я всегда хотел добавить Element — это хороший мессенджер с открытым исходным кодом в проект Matrix, который гарантирует особенно высокий уровень безопасности данных. Говорят, что он позволяет общаться, не опасаясь подслушивания. Кстати, открытая сеть Matrix совместима с чатами IRC и XMPP, а также с видеотелефонией со сквозным шифрованием. Мессенджер совместим практически со всеми платформами благодаря клиентам Element с открытым исходным кодом (ранее Riot.im, который также был активно доступен на Linux).
При регистрации вам не нужно указывать номер телефона. Однако теперь требуется адрес электронной почты на главном сервере Matrix, что, я думаю, не составит проблемы для большинства из вас. В Element возможны личные чаты, групповые и открытые каналы обмена информацией. Возможен обмен файлами между командами, и все обсуждения, как указано выше, полностью зашифрованы. Самым интересным фактом является то, что вы также можете обмениваться информацией с другими пользователями других сетей, включая Telegram, Mumble или IRC, через мосты с использованием Element.
Важные особенности:
- Экспериментальная поддержка API: Стандарт Array API также инициирован для интеграции в компоненты SciPy, что упрощает его совместимость с другими библиотеками, работающими с массивами, такими как CuPy и PyTorch.
- ShortTimeFFT: Превосходный алгоритм обратного преобразования Фурье (STFT), их обратных функций и спектрограмм.
- Разреженные массивы: Работать с разреженными матрицами стало гораздо проще благодаря новым конструкторам и расширенной поддержке операций, которые упрощают работу с разреженными массивами.
- Улучшенная статистика SciPy: Улучшенная поддержка значений NaN, маскированных массивов и фигур в пакете scipy.stats, а также более высокая точность, производительность и новые тесты и распределения.
- Улучшения Linalg: Доступ к новым низкоуровневым функциям LAPACK, таким как dtgsyl и stgsyl, упрощает работу с линейной алгеброй.
- Улучшения оптимизации: Scipy.optimize (например, изотоническая регрессия) имеет повторно реализованный nnls (что более эффективно) и дополнительную информацию, добавленную root и root-scalar.
Изображения программы:
Системные требования:
| Операционная система | Windows 10 (64-bit) |
| БАРАН | 2 Гб |
| Место на диске | 500 МБ |