• ECTS

    1,5 crédits

Description

  • Introduction à la modélisation par objets en tant qu'approche centrée sur les données plutôt que sur les algorithmes.
  • Introduction aux langages à objets et concepts associés (classes, objets, encapsulation, méthodes, polymorphisme)
  • Etude du langage C++ (des structures aux classes, mécanisme de construction/destruction, surcharge d'opérateurs, héritage, méthodes virtuelles, généricité, introduction à la bibliothèque générique standard du
  • langage (STL).
  • TP : Conception d'un conteneur non trivial offrant un service de gestion dynamique de la mémoire. Etude du mécanisme de construction et des opérateurs offerts par le conteneur.
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Objectifs

  • Comprendre et maîtriser le paradigme de programmation par objets en tant qu'outil transversal.
  • Ceci inclus la réalisation d'applications et l'utilisation de bibliothèques de composants basées sur ce paradigme.
  • La mise en oeuvre du concept est centré sur la réalisation d'applications utilisant des "toolkit" modernes,
  • (Qt, J2E) dont les langages supports sont C++ et Java.
  • Comprendre, configurer et diagnostiquer des réseaux locaux d'ordinateurs, et leur interaction avec le réseau global.
  • Les différentes technologies abordées sont relatives aux supports de communication (cable cuivre/fibre optique/sans fil),
  • aux composants mis en oeuvre (hub/switch/routeurs), et aux protocoles standards (modèle OSI/TCP/UDP/...).
  • L'exemple d'application porte sur la mise en oeuvre d'une architecture client/serveur.
  • Comprendre les spécificités des réseaux industriels, comparés aux réseaux généralistes.
  • Les technologies et protocoles spécifiques sont abordés, les illustrations portant sur des produits industriels (Opc-da, Opc-ua, Modbus, Modbus/TCPs/TCP).
  • Des applications de ces produits permettent de mettre en oeuvre des technologies innovantes (RFID, objets intelligents).
  • Comprendre les éléments mathématiques de la théorie de l'information et les principes physiques mis en oeuvre dans la transmission de données numériques.
  • (Méthodes d'encodage des données, détection et correction d'erreurs, compression, cryptage).
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Heures d'enseignement

  • Cours MagistrauxCours Magistral10,5h
  • Travaux DirigésTravaux Dirigés10,5h
  • Travaux PratiquesTravaux Pratique9h