Git Product home page Git Product logo

uni-correlation-coefficient's Introduction

Uni Correlation Coefficient

GitHub release (latest by date) GitHub Travis (.org)

Программа с пользовательским интерфейсом для сравнения таблиц мировых рейтингов университетов с помощью вычисления коэффициентов корреляции для каждой пары таблиц.

В качестве коэффициентов корреляции используются коэффициенты Спирмена, Кенделла и коэффициент корреляции, вычисляемый методом обмена. С алгоритмами вычисления данных коэффициентов можно ознакомиться в папке src/dialog/Coefficients/<название коэффициента>.

Функционал

В главном окне приложения реализована загрузка таблиц рейтингов с интернет-ресурсов:

Информация о ресурсах считывается из конфигурационного файла config/web-resources.ini. Также поддерживается загрузка пользовательских таблиц с помощью формы загрузки в главном окне приложения. Загружаемые файлы помещаются в папку upload. Перед чтением данных производится проверка расширений файлов. Программа работает только с таблицами формата .csv.

После нажатия кнопки Отправить происходит чтение таблиц из загруженных файлов и вычисление коэффициентов корреляции. Происходит также сравнение таблиц друг с другом, в результате которого конечные таблицы содержат только одинаковые университеты, для обеспечения корректного последующего вычисления коэффициентов корреляции. Измененные таблицы хранятся в папке upload/changed.

Вычисленные коэффициенты отображаются в отдельном диалоговом окне Результаты в виде таблиц, разделенных на отдельные вкладки по названиям коэффициентов. Нажатие на ячейку таблицы вызывает диалоговое окно с диаграммой рассеяния для выбранной пары вузов. Нажатие на заголовок таблицы вызывают новое диалоговое окно, демонстрирующее измененную таблицу рейтингов для соответствующего института. Данная таблица поддерживает сортировку по рейтингам и названиям университетов.

Настройки приложения хранятся в файле config/settings.ini.

Установка

Автоматическая установка

Windows

  1. Загрузите последнюю версию установщика здесь;

  2. Выполните установку программы, следуя указаниям установщика.

Сборка из исходников

Windows

  1. Клонируйте этот репозиторий;

  2. Установите Qt с официального сайта;

  3. Установите необходимые пакеты через Qt Maintenance Tool:

  1. Для сборки проекта на Windows используется компилятор MSVC, так как только он поддерживает работу с WebEngine. Для работы с MSVC необходимо установить следующие компоненты в VS Installer:

Linux

  1. Клонируйте этот репозиторий;

  2. Установите Qt:

  3. Установите дополнительные пакеты:

    1. Qt Charts:

      • Ubuntu:
        $ sudo apt install libqt5charts5 libqt5charts5-dev
        
      • Arch:
        $ yay -S qt5-charts
        
    2. Qt WebEngine:

      • Ubuntu:
        $ sudo apt install qtwebengine5-dev
        
      • Arch:
        $ yay -S qt5-webengine
        

Для сборки необходимо перейти в корневой каталог проекта и выполнить команду:

$ qmake && make
# or
$ qmake && make -j4 # for multicore

uni-correlation-coefficient's People

Contributors

blasteralex avatar

Watchers

 avatar

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google ❤️ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.