Grout
University of Calicut

Indien · CUFYUGP 2024

University of Calicut

128 Laborpraktika für den Calicut-Lehrplan.

Die vierjährigen Honours-Studiengänge nach CUFYUGP 2024 in Computer Science und BCA, ab dem ersten Semester. Jede Lektion ist in Schritte gegliedert, wird kompiliert und von einer echten Toolchain auf Ihrem eigenen Rechner geprüft: das Modell begutachtet Ihren Code im Anschluss, es entscheidet nicht darüber, ob Sie bestanden haben.

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Aktualisiert

Semester für Semester

Studiengang: BSc Computer Science (Hons) / BCA (Hons). Prüfungsordnung: CUFYUGP 2024. Öffnen Sie einen Kurs, um seine praktischen Einheiten und die Laborlektion zu sehen, die GroutCode jeweils mitliefert.

  1. Semester 2

    5 Module25 LaborlektionenCNode.jsPython
    • BCA2CJ101C

      Fundamentals of Programming (C Language)

      5

      Lektionen

      • C Operators and Expressions
      • Decision Making with If-Else Statements
      Alle 5 Lektionen ansehen
      1. 1C Operators and ExpressionsEinheit I · Introduction to C Language
      2. 2Decision Making with If-Else StatementsEinheit II · Decision Making Branching and Looping
      3. 3Passing Arrays to FunctionsEinheit III · Arrays and Functions
      4. 4Pointer Arithmetic and Array AccessEinheit IV · Storage Classes, Structure and Union, Pointers
      5. 5Sorting an Array Using Bubble SortEinheit V · Hands-on Problem-Solving Using C
    • CSC2CJ101C

      Fundamentals Of Programming (C Language)

      5

      Lektionen

      • C Language Basics: Understanding Variables and Data Types
      • Decision Making with If-Else Statements
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      1. 1C Language Basics: Understanding Variables and Data TypesEinheit I · Introduction to C Language
      2. 2Decision Making with If-Else StatementsEinheit II · Decision Making Branching and Looping
      3. 3Passing Arrays to FunctionsEinheit III · Arrays and Functions
      4. 4Pointer Arithmetic and Array AccessEinheit IV · Storage Classes, Structure and Union, Pointers
      5. 5Matrix Addition and SubtractionEinheit V · Hands-on Problem Solving Using C
    • CSC2MN101C

      Foundations of C Programming

      5

      Lektionen

      • Flowchart to C Program Conversion
      • C from the character set up: tokens, types, operators and formatted I/O
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      1. 1Flowchart to C Program ConversionEinheit I · Problem-solving and logical Thinking
      2. 2C from the character set up: tokens, types, operators and formatted I/OEinheit II · Introduction to C
      3. 3Array Sorting with Selection SortEinheit III · Control Statements, Arrays & Strings
      4. 4Understanding Function Parameters and RecursionEinheit IV · User-defined Functions
      5. 5Library Book Search with Linear SearchEinheit V · Hands-on C: Practical Applications, Case Study and Course Project
    • CSC2MN104Node.js

      Web Design Trends and Techniques

      5

      Lektionen

      • Web Design Evolution Timeline
      • Building Semantic HTML Documents
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      1. 1Web Design Evolution TimelineEinheit I · Introduction to Web Design
      2. 2Building Semantic HTML DocumentsEinheit II · HTML - Building the Foundation
      3. 3CSS Box Model & Layout FoundationsEinheit III · CSS - Styling Your Web Pages
      4. 4Writing the DOM: elements, selectors, styles, event propagation and a jQuery-style wrapperEinheit IV · JavaScript Essentials
      5. 5HTML and CSS Tag ImplementationEinheit V · Hands-on Programming in Java(Using VSCode, Atom, Aptana Studio): Practical Applications, Case Study and Course Project
    • CSC2VN101Python

      Introduction to Data Science

      5

      Lektionen

      • Introduction to Data Science Concepts
      • Data Cleaning: Remove Duplicates from Lists
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      1. 1Introduction to Data Science ConceptsEinheit I · Introduction to Data Science
      2. 2Data Cleaning: Remove Duplicates from ListsEinheit II · Data Collection and Data Pre-Processing
      3. 3Descriptive Statistics CalculatorEinheit III · Data Analytics
      4. 4Simple Linear Regression ImplementationEinheit IV · Data Model Devolopment and Evaluation
      5. 5A data-analysis toolkit in plain Python: tables, frequencies, correlation and regressionEinheit V · Practical: Introduction to data analysis tools in Python

  2. Semester 3

    4 Module20 LaborlektionenCPython
    • BCA3CJ201C

      Data Structures using C

      5

      Lektionen

      • Singly Linked List Insertion
      • Stack Implementation Using Array
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      1. 1Singly Linked List InsertionEinheit I · Introduction to Data Structures and Basic Algorithms
      2. 2Stack Implementation Using ArrayEinheit II · Stack and Queue
      3. 3Binary Tree Node CreationEinheit III · Non- Linear Data Structures
      4. 4Implementing Linear and Binary Search in CEinheit IV · Sorting and Searching
      5. 5Singly Linked List: Insert, Delete, and SearchEinheit V · Hands-on Programming in Data Structures: Practical
    • CSC3CJ202C

      Data Structures and Algorithm

      5

      Lektionen

      • Singly Linked List Implementation
      • Stack Implementation Using Array
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      1. 1Singly Linked List ImplementationEinheit I · Introduction to Data Structures and Basic Algorithms
      2. 2Stack Implementation Using ArrayEinheit II · Stack and Queue
      3. 3Binary Tree Traversal ImplementationEinheit III · Non- Linear Data Structures
      4. 4Binary Search ImplementationEinheit IV · Sorting and Searching
      5. 5Stack Implementation Using ArrayEinheit V · Hands-on Programming in Data Structures: Practical
    • CSC3MN202Python

      Introduction to AI and Machine Learning

      5

      Lektionen

      • Implementing a Simple Search Algorithm
      • Implement a Single-Layer Perceptron
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      1. 1Implementing a Simple Search AlgorithmEinheit I · Introduction to Artificial Intelligence & Problem Solving
      2. 2Implement a Single-Layer PerceptronEinheit II · Introduction to Neural Networks
      3. 3Data Wrangling with Pandas: Load, Inspect, and Clean a DatasetEinheit III · Python Packages for AI
      4. 4Supervised Learning: Implement a Simple ClassifierEinheit IV · Machine Learning Fundamentals
      5. 5Machine learning from scratch: perceptrons, regression, trees, k-means and PCAEinheit V · Hands-on Artificial Intelligence & Machine Learning using Python: Practical Applications, Case Study and Course Project
    • CSC3MN204C

      Programming fundamentals using C

      5

      Lektionen

      • Flowchart to C Implementation: Simple Sorting
      • First C functions: types, operators, identifiers and formatted I/O
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      1. 1Flowchart to C Implementation: Simple SortingEinheit I · Problem solving and logical Thinking
      2. 2First C functions: types, operators, identifiers and formatted I/OEinheit II · Introduction to C
      3. 3Implementing Selection Sort AlgorithmEinheit III · Control Statements,Arrays & Strings
      4. 4Function Parameters and Recursion in CEinheit IV · User defined Functions
      5. 5Library Book Management with Arrays and FunctionsEinheit V · Hands-on C: Practical Applications, Case Study and Course Project

  3. Semester 4

    4 Module20 LaborlektionenSQLPython
    • BCA4CJ205SQL

      Database Management System

      5

      Lektionen

      • Understanding NULLs, Duplicates, and Data Models in SQLite
      • Relational Database Design with SQLite
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      1. 1Understanding NULLs, Duplicates, and Data Models in SQLiteEinheit I · Database System- Concept
      2. 2Relational Database Design with SQLiteEinheit II · Database Design
      3. 3Basic SQL SELECT QueriesEinheit III · Query Languages
      4. 4Transaction Schedules and Serializability AnalysisEinheit IV · Transaction Processing, Concurrency Control
      5. 5SQLite Query Practice with Basic SELECT and FilteringEinheit V · DBMS LAB
    • BCA4CJ206Python

      Python Programming

      5

      Lektionen

      • Implementing a Simple Sorting Algorithm
      • Function Arguments and Scope in Python
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      1. 1Implementing a Simple Sorting AlgorithmEinheit I · Introduction to Python and Control Flow Statements
      2. 2Function Arguments and Scope in PythonEinheit II · Introduction to Functions & Modules
      3. 3String Manipulation with ListsEinheit III ·
      4. 4NumPy Array Sorting with Custom LogicEinheit IV · Introduction to Scientific Computing in Python
      5. 5Binary Search ImplementationEinheit V · Hands-on Data Structures: Practical Applications, Case
    • CSC3CJ204Python

      Python Programming

      5

      Lektionen

      • Implementing a Simple Sorting Algorithm
      • Function Arguments and Scope
      Alle 5 Lektionen ansehen
      1. 1Implementing a Simple Sorting AlgorithmEinheit I · Fundamentals of Python
      2. 2Function Arguments and ScopeEinheit II · Functions & Modules
      3. 3String Reversal with SlicingEinheit III · Data Structures in Python
      4. 4NumPy Array Creation and Basic OperationsEinheit IV · Introduction to Scientific Computing in Python
      5. 5Implementing a Binary Search FunctionEinheit V · Hands-on Data Structures: Practical Applications, Case Study and Course Project
    • CSC4CJ203SQL

      Database Management System

      5

      Lektionen

      • Database Schema Design and Querying
      • Relational Database Design and Normalization
      Alle 5 Lektionen ansehen
      1. 1Database Schema Design and QueryingEinheit I · Database System- Concept
      2. 2Relational Database Design and NormalizationEinheit II · Database Design
      3. 3Basic SQL Query ConstructionEinheit III · Query Languages
      4. 4Transaction Isolation and Serializable SchedulesEinheit IV · Transaction Processing,Concurrency Control
      5. 5SQL Query Building with Aggregates and GroupingEinheit V · DBMS LAB

  4. Semester 5

    3 Module14 LaborlektionenJavaNode.js
    • BCA5CJ301Java

      Object Oriented Programming (Java)

      4

      Lektionen

      • Implementing a Simple Bank Account System
      • Exception Handling with Custom Exceptions
      Alle 4 Lektionen ansehen
      1. 1Implementing a Simple Bank Account SystemEinheit I · Review of OOPs and Introduction to Java
      2. 2Exception Handling with Custom ExceptionsEinheit II · Exception and I/O Operations
      3. 3Java threads: Thread and Runnable, thread states, priorities, synchronisation and wait/notifyEinheit III · Multithreading and Database Connectivity
      4. 4GUI Programming
      5. 5String Operations in JavaEinheit V · Hands-on Programming in Java(Using IDE NetBeans Eclipse, VSCode): Practical Applications, Case Study and Course Project
    • CSC5CJ302Java

      Object Oriented Programming (Java)

      5

      Lektionen

      • Implementing a Simple Bank Account System
      • Exception Handling with Custom Exceptions
      Alle 5 Lektionen ansehen
      1. 1Implementing a Simple Bank Account SystemEinheit I · Review of OOPs and Introduction to Java
      2. 2Exception Handling with Custom ExceptionsEinheit II · Exception and I/O Operations
      3. 3Java threads from Thread to wait/notify, and the PreparedStatement side of JDBCEinheit III · Multithreading and Database Connectivity
      4. 4Swing GUIs with MVC: controls, layout managers and event handlingEinheit IV · GUI Programming
      5. 5Complex Number Operations with Method OverloadingEinheit V · Hands-on Programming in Java(Using IDE NetBeans, Eclipse VSCode): Practical Applications, Case Study and Course Project
    • CSC5CJ303Node.js

      Full Stack Web Development

      5

      Lektionen

      • HTML Tag Validator
      • Implementing a Basic Sorting Algorithm in JavaScript
      Alle 5 Lektionen ansehen
      1. 1HTML Tag ValidatorEinheit I · HTML & CSS
      2. 2Implementing a Basic Sorting Algorithm in JavaScriptEinheit II · JavaScript & Node.JS
      3. 3React Component State ManagementEinheit III · React.JS
      4. 4A MongoDB-style document store in Node: queries, updates, indexes and aggregationEinheit IV · MongoDB
      5. 5Building a Simple Web Server with Node.jsEinheit V · Practical Implementations of Full Stack Web Development

  5. Semester 6

    4 Module19 LaborlektionenPython
    • BCA6CJ304Python

      Introduction to AI and ML

      5

      Lektionen

      • Implementing Breadth-First Search (BFS) for Graph Traversal
      • Propositional Logic Reasoner
      Alle 5 Lektionen ansehen
      1. 1Implementing Breadth-First Search (BFS) for Graph TraversalEinheit I · Introduction to Artificial Intelligence & Problem Solving and Searching
      2. 2Propositional Logic ReasonerEinheit II · Knowledge Representation & Reasoning
      3. 3Implement a Single-Layer Perceptron from ScratchEinheit III · Introduction to Neural Networks
      4. 4Implementing a Basic Decision Tree ClassifierEinheit IV · Machine Learning Fundamentals
      5. 5Implementing BFS and DFS Search AlgorithmsEinheit V · Hands-on Artificial Intelligence & Machine Learning using Python: Practical Applications, Case Study and Course Project
    • BCA6EJ303(4)Python

      Advanced Python for Data Science

      4

      Lektionen

      • NumPy Array Sorting and Manipulation
      • Data Analysis with NumPy Arrays
      Alle 4 Lektionen ansehen
      1. 1NumPy Array Sorting and ManipulationEinheit I · Arrays, Matrix manipulation using NumPy
      2. 2Data Analysis and Manipulation using Pandas
      3. 3Data Analysis with NumPy ArraysEinheit III · Other Python packages for data science
      4. 4Tensor Creation and Basic OperationsEinheit IV · TensorFlow Fundamentals
      5. 5Data Loading and Basic Inspection with PandasEinheit V · Open Ended Module
    • CSC6CJ306Python

      Introduction to Artificial Intelligence & Machine Learning

      5

      Lektionen

      • Implementing Breadth-First Search (BFS) for Graph Traversal
      • A small reasoning engine: logic, semantic networks, frames and rule-based inference
      Alle 5 Lektionen ansehen
      1. 1Implementing Breadth-First Search (BFS) for Graph TraversalEinheit I · Introduction to Artificial Intelligence & Problem Solving and Searching
      2. 2A small reasoning engine: logic, semantic networks, frames and rule-based inferenceEinheit II · Knowledge Representation & Reasoning
      3. 3Implement a Single-Layer Perceptron from ScratchEinheit III · Introduction to Neural Networks
      4. 4Implementing a Simple K-Means Clustering AlgorithmEinheit IV · Machine Learning Fundamentals
      5. 5Breadth-First Search ImplementationEinheit V · Hands-on Artificial Intelligence & Machine Learning using Python: Practical Applications, Case Study and Course Project
    • CSC6EJ312aPython

      Advanced Python for Data Science

      5

      Lektionen

      • NumPy Array Sorting with Custom Logic
      • Building a mini pandas: Series, DataFrame, alignment, broadcasting, melt and pivot
      Alle 5 Lektionen ansehen
      1. 1NumPy Array Sorting with Custom LogicEinheit I · Arrays, Matrix manipulation using NumPy
      2. 2Building a mini pandas: Series, DataFrame, alignment, broadcasting, melt and pivotEinheit II · Data Analysis and Manipulation using Pandas
      3. 3Central Tendency & Variance CalculatorEinheit III · Other Python packages for data science
      4. 4Tensor Creation and Basic OperationsEinheit IV · TensorFlow Fundamentals
      5. 5A data-analysis pipeline from CSV and JSON to charts and a trained modelEinheit V · Hands-on Data Structures: Practical Applications, Case Study and Course Project

  6. Semester 7

    2 Module10 LaborlektionenC
    • BCA7CJ401C

      Advanced Data Structures and algorithms

      5

      Lektionen

      • Algorithm Complexity Analysis
      • Merge Sort Implementation
      Alle 5 Lektionen ansehen
      1. 1Algorithm Complexity AnalysisEinheit I · Introduction to Data Structures and Analysis of Quality of an Algorithm
      2. 2Merge Sort ImplementationEinheit II · Basic Technique for Design of Efficient Algorithm
      3. 3Singly Linked List ImplementationEinheit III · Linked lists - operations and implementations
      4. 4Binary Search Tree InsertionEinheit IV · Non-linear Data Structures
      5. 5Heap Sort ImplementationEinheit V · Practical Implementations of Data Structures and its Operations
    • CSC7CJ403C

      Advanced Data Structures and algorithms

      5

      Lektionen

      • Algorithm Complexity Analysis
      • Merge Sort Implementation
      Alle 5 Lektionen ansehen
      1. 1Algorithm Complexity AnalysisEinheit I · Introduction to data structures and analysis of Quality of an algorithm
      2. 2Merge Sort ImplementationEinheit II · Basic Technique for Design of Efficient Algorithm
      3. 3Singly Linked List ImplementationEinheit III · Linked lists - operations and implementations
      4. 4Binary Search Tree InsertionEinheit IV · Non-linear Data Structures
      5. 5Implementation of Max Heap and Delete OperationEinheit V · Practical Implementations of Data structures and its operations in Java or C programming Language

  7. Semester 8

    4 Module20 LaborlektionenCJavaPython
    • BCA8EJ404(1)C

      Compiler Design

      5

      Lektionen

      • Lexical Analyzer Token Recognition
      • Building parsers: recursive descent, left recursion, FIRST/FOLLOW, LL(1) tables and operator precedence
      Alle 5 Lektionen ansehen
      1. 1Lexical Analyzer Token RecognitionEinheit I · COMPILERS AND LEXICAL ANALYSIS
      2. 2Building parsers: recursive descent, left recursion, FIRST/FOLLOW, LL(1) tables and operator precedenceEinheit II · SYNTAX ANALYSIS
      3. 3Three-Address Code GenerationEinheit III · SEMANTIC ANALYSIS AND INTERMEDIATE CODE GENERATION
      4. 4Simple Code Generator for Arithmetic ExpressionsEinheit IV · CODE OPTIMIZATION AND CODE GENERATION
      5. 5Lexical Analyzer with Token RecognitionEinheit V · Open Ended Module - Application Level
    • BCA8EJ405(1)Java

      Mastering Java Web Development

      5

      Lektionen

      • Building a User Profile Service with Logging
      • Understanding JSP Page Lifecycle
      Alle 5 Lektionen ansehen
      1. 1Building a User Profile Service with LoggingEinheit I · Over View of Core Java
      2. 2Understanding JSP Page LifecycleEinheit II · Introduction to JSP
      3. 3Building a Spring MVC ControllerEinheit III · Introduction to Spring MVC
      4. 4Building a RESTful API with Spring MVC and AJAXEinheit IV · Integrated Spring and AJAX
      5. 5Library Management System with Spring MVCEinheit V · Practical Applications, Case Study and Course Project
    • CSC8CJ406C

      Compiler Design

      5

      Lektionen

      • Lexical Analyzer Token Recognition
      • Recursive Descent Parser for Simple Expressions
      Alle 5 Lektionen ansehen
      1. 1Lexical Analyzer Token RecognitionEinheit I · COMPILERS AND LEXICAL ANALYSIS
      2. 2Recursive Descent Parser for Simple ExpressionsEinheit II · SYNTAX ANALYSIS
      3. 3Syntax-directed translation to three-address code, quadruples and triplesEinheit III · SEMANTIC ANALYSIS AND INTERMEDIATE CODE GENERATION
      4. 4Local Optimization: Dead Code EliminationEinheit IV · CODE OPTIMIZATION AND CODE GENERATION
      5. 5Lexical Analyzer for Simple ExpressionsEinheit V · Open Ended Module - Application Level
    • CSC8VN401Python

      Predictive Modelling

      5

      Lektionen

      • Covariance, correlation matrices, and partial and multiple correlation from first principles
      • Simple Linear Regression Implementation
      Alle 5 Lektionen ansehen
      1. 1Covariance, correlation matrices, and partial and multiple correlation from first principlesEinheit I · Correlation & Covariance
      2. 2Simple Linear Regression ImplementationEinheit II · Regression Techniques
      3. 3Logistic Regression ImplementationEinheit III · Logistics Regression
      4. 4Decomposing and forecasting a time series: moving averages, seasonal indices, AR, ARMA and ARIMAEinheit IV · Time Series analysis and forecasting
      5. 5Health-care case study: encoding variables, multiple linear regression and logistic regression from scratchEinheit V · Open Ended Module: Assignments, Case study

Der vollständige Lehrplan mit 112 Kursen ist in der App erfasst, einschließlich der Theoriekurse. Lektionen werden zu den Kurscodes erstellt, die praktische Anteile haben, und die Liste wächst mit jeder Version.

GroutCode steht in keiner Verbindung zu University of Calicut und wird von dieser Einrichtung nicht unterstützt. Kurscodes und -titel stammen aus den veröffentlichten Schemadokumenten der Einrichtung.

So läuft ein Praktikum ab

Dieselben fünf Schritte für jede Lektion, in jeder Sprache.

  1. 1

    Lehrplan auswählen

    Wählen Sie Ihre Hochschule oder Ihr Prüfungsamt und das Semester oder die Klasse, in der Sie sind. Die Kursliste ist die erfasste offizielle Prüfungsordnung, keine Annäherung.

  2. 2

    Laborlektion öffnen

    Jede Lektion ist ein schrittweises Praktikum zu einem bestimmten Kurs, mit einer Startdatei, die Sie bearbeiten, und einer Testdatei, die Sie nicht anfassen.

  3. 3

    Den Code selbst schreiben

    Die Startdatei enthält die Signaturen und die TODOs. Sie setzen sie im Editor um, in der Sprache, die Ihr Kurs tatsächlich verwendet.

  4. 4

    Die Prüfungen laufen lassen

    Die Toolchain kompiliert und führt die Tests aus: 8 bis 15 über die Lektion verteilt, einer pro Schritt, damit Sie sehen, welche Änderung was kaputt gemacht hat.

  5. 5

    Das Review erhalten

    Sobald die Tests bestanden sind, liest das Modell Ihre Implementierung und nennt Ihnen die Eingabe, an der sie scheitert. Über Bestehen oder Nichtbestehen entscheidet es nie selbst.

Warum der Compiler bewertet und nicht das Modell

Der naheliegende Weg, ein KI-Laborwerkzeug zu bauen, ist, das Modell den Code der Studierenden lesen und sagen zu lassen, ob er korrekt ist. Es ist zugleich der Weg, der ein Werkzeug hervorbringt, dem niemand vertrauen kann. Ein Modell wird Ihnen sagen, Ihr Code funktioniere, obwohl der Compiler das Gegenteil behauptet, und es wird Sie durchfallen lassen wegen eines Stils, den es zufällig nicht mag.

Deshalb sind die beiden Aufgaben getrennt:

  • Das Modell entwirft die Lektion, schreibt die Startdatei und die Tests und liest, nachdem die Tests bestanden sind, was Sie tatsächlich geschrieben haben, und nennt Ihnen die Eingabe, an der es scheitert.
  • Die Toolchain entscheidet, ob es kompiliert und ob jeder Schritt besteht. Dieses Urteil ist nicht verhandelbar, und das Modell fällt es nie.

Und warum Schritte statt einer großen Aufgabe

Ein Praktikum über 40 bis 60 Minuten mit einem einzigen Durchlauf am Ende gibt einem Anfänger genau eine Rückmeldung pro Stunde, und die kommt, wenn längst alle Entscheidungen gefallen sind. Jede Lektion hier besteht aus 8 bis 15 Schritten, jeder mit eigener Anweisung und eigener Prüfung, damit Sie noch wissen, welche Änderung was kaputt gemacht hat, während Sie sich an sie erinnern.

Häufig gestellte Fragen

Deckt GroutCode Calicut CUFYUGP 2024 ab?

Ja. GroutCode liefert die erfasste Prüfungsordnung Calicut CUFYUGP 2024 für BSc Computer Science (Hons) / BCA (Hons) mit, 112 Kurse, samt 128 eigens erstellten Laborlektionen, die bestimmten Kurscodes zugeordnet sind. Der Lehrplan wurde aus den offiziellen Dokumenten übernommen, und Quelle sowie Prüfsumme jedes Dokuments sind in der App vermerkt.

Welche Sprachen verwenden die Calicut-Praktika?

C (50 Lektionen), Python (44 Lektionen), Java (14 Lektionen), Node.js (10 Lektionen), SQL (10 Lektionen). Die Sprache ist pro Kurscode festgelegt und wird nicht aus dem Titel erraten, denn dasselbe Fach wird an verschiedenen Einrichtungen in verschiedenen Sprachen unterrichtet.

Schreibt die KI das Praktikum einfach für mich?

Nein. Die Startdatei enthält die Signaturen und die TODOs; umsetzen müssen Sie sie. Die Toolchain, nicht das Modell, entscheidet, ob Ihr Code kompiliert und ob jeder Schritt besteht. Die KI kann Ihnen also nicht sagen, Ihr Code funktioniere, wenn der Compiler widerspricht. Was sie im Anschluss tut: Sie liest Ihre Implementierung und zeigt Ihnen die Eingabe, an der sie scheitert.

Funktionieren die Praktika offline?

Die Lektionen, der Lehrplan und der Testrunner sind in der App enthalten und laufen lokal, sodass die Schleife aus Kompilieren und Prüfen ohne Verbindung funktioniert. Der Review-Schritt am Ende nutzt ein Modell: entweder ein lokales oder ein Cloud-Modell mit Ihrem eigenen Schlüssel.

Was muss bei mir installiert sein?

GroutCode erkennt, welche Toolchains auf Ihrem Rechner vorhanden sind, und sagt Ihnen, was fehlt und was es beheben würde. Sie brauchen den Compiler oder Interpreter für die Sprache Ihres Kurses: einen C-Compiler, ein JDK, Python, Node oder SQLite.

Weitere Lehrpläne

APJ Abdul Kalam Technological University

KTU

APJ Abdul Kalam Technological University

Das Schema 2024 der Technischen Universität Keralas, mit CSE, IT, AI & DS und ECE ab dem dritten Semester.

85

Laborlektionen

2024 schemeC · Java · Node.js · Python
Visvesvaraya Technological University

VTU

Visvesvaraya Technological University

Das Schema 2022 Karnatakas für CSE, ISE, AI-ML, AI-DS und ECE, einschließlich der eigenen Laborkurse.

123

Laborlektionen

2022 schemeC · Python · Java · C++
Anna University, Chennai

Anna University

Anna University, Chennai

Die Regulations 2021 der Anna University für den B.E. CSE, von Python- und C-Programmierung bis zu den Laboren für Datenstrukturen und OOP.

31

Laborlektionen

R2021C · Python · Java · SQL

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GroutCode ist in jeder Grout-Suite-Lizenz enthalten. Kostenloser Download für Windows und macOS.

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