Learning Made Easy
1.0.0
El proyecto, el aprendizaje hecho fácil ha sido diseñado para la comodidad de los estudiantes que planean la preparación de cualquier tipo de examen. Les ayudará a comprender cómo estudiar diferentes temas, y los temas dentro de ellos y cuánto tiempo deberían dar a todo y mantiene un seguimiento de su tasa de aprendizaje de cada estudiante y, por lo tanto, personalizar también sus experiencias, para que pueda optimizar el tiempo asignado para aprender cada materia en el futuro. Le ayudará a construir un conocimiento más profundo sobre la estructura y los algoritmos de datos y comprender sus aplicaciones en nuestra vida de una manera más eficiente. Su objetivo es programar los estudios para maximizar las marcas durante los exámenes. La mayoría de los estudiantes enfrentan este problema durante los exámenes que qué estudiar para obtener lo mejor de su tiempo limitado. También ayuda a los primeros principiantes a comenzar con los sujetos más importantes para que tengan suficiente tiempo para los sujetos más importantes y luego, si el tiempo lo permite, pueden seguir adelante con temas menos importantes. Aparte de esto, programa los sujetos como el usuario quiere.
Puede consultar los siguientes artículos sobre los conceptos básicos de Git y GitHub y también contactar a los mentores del proyecto, en caso de que esté atascado:
Puede obtener su propia bifurcación/copia de Easy-Hade-Hade-Easy usando el botón de la horquilla .
Necesita clonar (descargar) a la máquina local usando
$ git clone https://github.com/Your_Username/Learning-Made-Easy.gitEsto hace una copia local del repositorio en su máquina.
Una vez que haya clonado el repositorio Learning-Made-Easy en GitHub, muévase a esa carpeta primero usando el comando de directorio de cambio en Linux y Mac.
# This will change directory to a folder Learning-Made-Easy
$ cd Learning-Made-EasyMuévase a esta carpeta para ver todos los demás comandos.
Ejecute los siguientes comandos para ver que su copia local tiene una referencia a su repositorio remoto bifurcado en GitHub
$ git remote -v
origin https://github.com/Your_Username/Learning-Made-Easy.git (fetch)
origin https://github.com/Your_Username/Learning-Made-Easy.git (push)Ahora, agregemos una referencia al repositorio original de aprendizaje de aprendizaje que usa
$ git remote add upstream https://github.com/anushka23g/Learning-Made-Easy.gitEsto agrega un nuevo control remoto llamado Upstream .
Vea los cambios usando
$ git remote -v
origin https://github.com/Your_Username/Learning-Made-Easy.git (fetch)
origin https://github.com/Your_Username/Learning-Made-Easy.git (push)
upstream https://github.com/anushka23g/Learning-Made-Easy.git (fetch)
upstream https://github.com/anushka23g/Learning-Made-Easy.git (push)Siempre mantenga su copia local de Repository actualizada con el repositorio original. Antes de realizar cualquier cambio y/o en un intervalo apropiado, ejecute cuidadosamente los siguientes comandos para actualizar su repositorio local.
# Fetch all remote repositories and delete any deleted remote branches
$ git fetch --all --prune
# Switch to `master` branch
$ git checkout master
# Reset local `master` branch to match `upstream` repository's `master` branch
$ git reset --hard upstream/master
# Push changes to your forked `Learning-Made-Easy` repo
$ git push origin master Una vez que haya completado estos pasos, está listo para comenzar a contribuir revisando nuestros problemas Help Wanted y creando solicitudes de extracción.
Para ejecutar el código y jugar con la aplicación en su máquina local, haga:
if os == 'Windows' :Execute > Run Haga clic aquí para obtener más instruccionesif os == 'Linux or Unix or Mac' :GCC :g++ -o test_prep test-prep.cpp./test_prep Siempre que vaya a hacer contribución. Cree una rama separada usando el comando y mantenga su rama master limpia (es decir, sincronizada con rama remota).
# It will create a new branch with name Branch_Name and switch to branch Folder_Name
$ git checkout -b Folder_NameCree una rama separada para la contención e intente usar el mismo nombre de rama a partir de la carpeta.
Para cambiar a la rama deseada
# To switch from one folder to other
$ git checkout Folder_NamePara agregar los cambios a la rama. Usar
# To add all files to branch Folder_Name
$ git add .Escriba un mensaje relevante para el código reveiwer usando
# This message get associated with all files you have changed
$ git commit -m ' relevant message 'Ahora, presione su increíble trabajo a su repositorio remoto usando
# To push your work to your remote repository
$ git push -u origin Folder_Name Luego, vaya a su repositorio en el navegador y haga clic en compare and pull requests . Luego agregue un título y una descripción a su solicitud de extracción que explique su precioso esfuerzo.
Finalmente, después de que se haya fusionado su solicitud de extracción, agregue otro comentario debajo del PR de la siguiente manera
@all-contributors please add @ < your_username > for < contributions > En contribuciones, debe escribir code si ha contribuido al código o documentation si se acumula para los archivos de Markdown. Haga clic aquí para obtener más instrucciones
Nos encanta tener articles y codes en diferentes idiomas y betterment los existentes.
Por favor, discuébalo primero con nosotros creando nuevos problemas.
? ? ? ¿Feliz contribuyente ? ? ?
C ++
Para programar los exámenes durante un período de tiempo muy corto, es decir, 1-2 días para los estudiantes que comienzan a estudiar justo antes del día del examen y completan el programa de estudios en muy poco tiempo.
Para programar el estudio de tiempo de examen para los estudiantes, asignaciones que comienzan sus estudios una o dos semanas antes de los exámenes, por lo que completen su plan de estudios de cada asignatura a tiempo.
Para programar el estudio de tiempo de examen para los estudiantes que comienzan a estudiar bastante temprano IE hace casi un mes y tienen suficiente tiempo para hacer todo en el plan de estudios. Tampoco tienen problemas de tiempo.
Algoritmo de mochila fraccional: el algoritmo de mochila fraccional se usa para encontrar que los capítulos se realicen sobre la base de su peso para maximizar las marcas en una cantidad limitada de tiempo.
Algoritmo de programación de empleo: este algoritmo se implementa para que el usuario ingrese a los sujetos que debe estudiar con la fecha de los exámenes de los respectivos sujetos y prioridades respectivas. Por lo tanto, obtienen la secuencia de sujetos como una salida para formas efectivas de estudio y gestión del tiempo.
Un problema más común que enfrenta los estudiantes durante los exámenes es de gestión del tiempo y su utilización. Puede ayudar a los estudiantes a administrar efectivamente su tiempo durante los exámenes dándoles una secuencia en la que debe estudiar para maximizar las marcas.
