Skip to content

Releases

v.1.01

Choose a tag to compare

@ErikaKriks ErikaKriks released this 27 Dec 15:13

Fixed problems in the v.1.0.

v.031

Choose a tag to compare

@ErikaKriks ErikaKriks released this 14 Dec 15:43

Improved version of v.03

v.021

Choose a tag to compare

@ErikaKriks ErikaKriks released this 29 Nov 19:39

Pataisyta v.02 versija.

Ištaisytos klaidos:

  • pakeista išeities failų struktūra;
  • studentai generuojami be pagalbinio vektoriaus;
  • vartotojas gali pasirinkti studentų išrikiavimo kintamąjį.

v.1.0

Choose a tag to compare

@ErikaKriks ErikaKriks released this 12 Nov 21:25

Pagrindinės funcijos
Visas funkcionalumas išliko identiškas, šioje versijoje testuojamos skirtingos studentų kategorizavimo strategijos naudojant List and Vector struktūras.

v.03

Choose a tag to compare

@ErikaKriks ErikaKriks released this 29 Oct 12:04

Pagrindinės funcijos
Visas funkcionalumas išliko identiškas, programa pritaikyta naudoti su List struktūra.
Pridėtas funkcionalumas iš praėjusių programos versijų.

v.02

Choose a tag to compare

@ErikaKriks ErikaKriks released this 13 Oct 13:57

v.02

Pagrindinės funkcijos

  • Automatinis studentų failų generavimas 1 000, 10 000, 100 000, 1 000 000, 10 000 000 studentų.
  • Studentų kategorizacija pagal galutinį įvertinimą.
  • Eksperimentas skirtas skirtingų etapų laikui įvertinti.

Rezultatai

Proceso laikas 1 000 studentų:

Duomenų generavimas ir saugojimas: 0.023 s.

Duomenų skaitymas: 0.002 s.

Kategorizavimas: 0.015 s.

Kategorizuotų duomenų išsaugojimas: 0.009 s.

Proceso laikas 10 000 studentų:

Duomenų generavimas ir saugojimas: 0.095 s.

Duomenų skaitymas: 0.016 s.

Kategorizavimas: 0.090 s.

Kategorizuotų duomenų išsaugojimas: 0.054 s.

Proceso laikas 100 000 studentų:

Duomenų generavimas ir saugojimas: 0.832 s.

Duomenų skaitymas: 0.187 s.

Kategorizavimas: 0.893 s.

Kategorizuotų duomenų išsaugojimas: 0.528 s.

Proceso laikas 1 000 000 studentų:

Duomenų generavimas ir saugojimas: 8.452 s.

Duomenų skaitymas: 2.263 s.

Kategorizavimas: 9.152 s.

Kategorizuotų duomenų išsaugojimas: 5.243 s.

Proceso laikas 10 000 000 studentų:

Duomenų generavimas ir saugojimas: 91.601 s.

Duomenų skaitymas:26.528 s.

Kategorizavimas: 93.732 s.a

Kategorizuotų duomenų išsaugojimas: 58.0112 s.

v.01

Choose a tag to compare

@ErikaKriks ErikaKriks released this 01 Oct 11:15

Pagrindinės funkcijos

  • Duomenų nuskaitymas iš failo: pavyzdinis failas kursiokai.txt, failo struktūra: vardas, pavardė, studento pažymiai ir egzamino pažymys.
  • Atliktas kodo formatavimas.
  • Išimčių valdymas: funkcijoje readStudentsFromFile panaudodas išimčių apdorojimas.

v.pradine

Choose a tag to compare

@ErikaKriks ErikaKriks released this 24 Sep 09:27

Pagrindinės funkcijos:

  • Skirtingos įvertinimo metodikos: Dabar naudotojai gali pasirinkti, ar galutinį balą skaičiuoti naudojant vidurkį (Vid.) arba medianą (Med.) namų darbų ir egzamino rezultatams. Tai suteikia dėstytojams daugiau lankstumo nustatant studentų galutinius balus.

  • Dinaminis duomenų įvedimas: Vietoj fiksuoto namų darbų rezultatų skaičiaus, programa dabar leidžia naudotojams įvesti bet kokį namų darbų rezultatų skaičių. Naudotojai gali tiesiog spustelėti "ENTER" norėdami nurodyti, kad baigė duomenų įvedimą. Šis dinaminis duomenų įvedimo metodas leidžia prisitaikyti prie įvairių klasių scenarijų.

  • Duomenų saugojimas naudojant std::vector: Namų darbų rezultatai ir studentų duomenys dabar saugomi std::vector konteineryje, pagerinant duomenų tvarkymą ir plečiamumą.

  • Atsitiktinių balų generavimas: Norint patogumo, programa gali generuoti atsitiktinius namų darbų ir egzamino balus studentams. Ši funkcija gali būti naudinga pratimų scenarijams arba kai realūs balai nėra prieinami.