Introdução à disciplina desenvolvimento de software para web

O professor inicia-se esta videoaula fazendo uma apresentação pessoal. Logo após, informa algumas informações referentes à disciplina, que foca no contexto de aplicação para web (abordagem cliente – servidor). As tecnologias citadas são a linguagem Java, servidor Tomcat e banco de dados MySQL. São mencionadas as tarefas que devem ser executadas pelos alunos de modo a dar continuidade à disciplina.

Abordagem de problemas e estratégia de desenvolvimento.

Material trata dos conceitos inicias para se começar a desenvolver Algoritmos. Para tanto é necessário lembrar do seu funcionamento, por exemplo: é importante lembrar que existe uma lógica de interpretação do problema seguindo uma sequência linear. Outro aspecto importante é a remoção de ambiguidade. Na sequência, são apresentadas as cinco etapas para o ciclo de desenvolvimento: entendimento do problema, entendimento da solução não algorítmica, proposição da solução algorítmica, depuração (testes, correções reavaliação da solução) e, avaliação da solução quanto a melhorias e desempenho.

Ponteiros e endereços

Material trata dos conceitos de variáveis do tipo ponteiros. Para entender esse novo conceito, antes são abordados alguns conceitos iniciais como: “O que é algoritmo, o que são variáveis e tipos de dados”. Após essas explicações, são mostrados exemplos práticos de variáveis e exemplos de variáveis do tipo ponteiros, suas características diferenças e utilização. Por fim é mostrado um resumo do conteúdo do material.

Registros

Material trata dos conceitos de “Variáveis Compostas Heterogêneas”, mais conhecidas como “registros”. Além dos conceitos teóricos, são apresentados exemplos de utilização de registros nos algoritmos, declaração de variáveis do tipo registro e acesso aos campos de um registro.

Arranjos unidimensionais

O material trata dos conceitos de Variáveis Compostas Homogêneas, mais conhecidas como vetores ou arranjos. Vetores ou arranjos são variáveis capazes de manter uma coleção de valores e, todos os valores desses vetores são dos mesmos tipos de dados e cada valor individual é referenciado por um índice do tipo inteiro. O material, após as explicitações dos conceitos, aborda exemplos práticos da utilização das Variáveis Compostas Homogêneas.

Alocação dinâmica de memória – Ponteiros

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Introdução à Matemática Discreta

Este material traz a definição de matemática discreta, tendo como objetivo desenvolver e complementar o ferramental matemático básico do aluno para o aprendizado da computação. Apresenta a diferença de matemática contínua e matemática discreta. As disciplinas de Matemática Discreta estão presentes em todos os cursos de computação, devido à sua importância para quase todas as áreas da computação, principalmente construção de algoritmos, linguagens de programação e compiladores. A matemática como um todo oferece ferramentas para modelar e solucionar diversos problemas do mundo real.

Alocação dinâmica de memória – Ponteiros [Audiodescrição]

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Alocação dinâmica de memória – Operações de alocação [Audiodescrição]

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Alocação dinâmica de memória – Alocação de vetores [Audiodescrição]

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Alocação dinâmica de memória – Alocação de matrizes [Audiodescrição]

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Comandos Condicionais

A videoaula aborda o conceito de comandos condicionais, sua sintaxe, funcionamento e subcategorias: Comando condicionais simples/completos e Comandos condicionais de seleção múltipla. Aborda ainda as necessidades de decisões algorítmicas.

Políticas de escalonamento de processos e threads

O material apresenta políticas de escalonamento de processos e threads. O escalonamento de processos (ou Escalonamento do processador) trata da decisão sobre qual processo será executado em um determinado instante e por qual processador. O material apresenta também algoritmos de escalonamento relevantes, incluindo exemplos de algoritmos preemptivos e não-preemptivos, objetivos e critérios do escalonamento e diferentes tipos de escalonamentos: Escalonamento FIFO (first-in first-out), Escalonamento circular RR (Round-Robin ), Escalonamento SPF (Shortest Process First), Escalonamento SRT (Shortest Remaining Time), Escalonamento FSS (Fair Share Scheduling), Escalonamento de tempo real, Escalonamento de threads Java – JVM, Escalonamento no Windows XP e UNIX.

Técnicas de controlo não-linear baseadas em Redes Neuronais: do algoritmo à implementação

O presente trabalho analisa soluções de controlo não-linear baseadas em Redes Neuronais e apresenta a sua aplicação a um caso prático, desde o algoritmo de treino até à implementação física em hardware. O estudo inicial do estado da arte da utilização das Redes Neuronais para o controlo leva à proposta de soluções iterativas para a definição da arquitectura das mesmas e para o estudo das técnicas de Regularização e Paragem de Treino Antecipada, através dos Algoritmos Genéticos e à proposta de uma forma de validação dos modelos obtidos. Ao longo da tese são utilizadas quatro malhas para o controlo baseado em modelos, uma das quais uma contribuição original, e é implementado um processo de identificação on-line, tendo por base o algoritmo de treino Levenberg-Marquardt e a técnica de Paragem de Treino Antecipada que permite o controlo de um sistema, sem necessidade de recorrer ao conhecimento prévio das suas características. O trabalho é finalizado com um estudo do hardware comercial disponível para a implementação de Redes Neuronais e com o desenvolvimento de uma solução de hardware utilizando uma FPGA. De referir que o trabalho prático de teste das soluções apresentadas é realizado com dados reais provenientes de um forno eléctrico de escala reduzida.

Sistema de replicação de circuitos integrados digitais baseado em análise comportamental

Nesta dissertação de mestrado é desenvolvido um sistema de replicação de circuitos integrados digitais (combinatórios e sequenciais), por observação do seu normal funcionamento. O sistema desenvolvido carateriza-se pela capacidade de extrair e descrever na linguagem VHDL o comportamento de um circuito integrado digital em funcionamento, utilizando técnicas não invasivas e automatizadas, suportado por um vasto conjunto de algoritmos de aquisição e análise de dados. O sistema desenvolvido assenta em dois módulos principais: um módulo de software que consiste numa plataforma de algoritmos de análise, controlo e gestão do sistema (alojada num computador) e um módulo de aquisição de dados (hardware) que consiste num circuito capaz de realizar as medições necessárias para o funcionamento do sistema, comandado pelo módulo de software. A comunicação entre os dois módulos é efetuada via porta série. Os algoritmos desenvolvidos realizam uma análise da correspondência entre entradas e saídas procurando aplicar uma aproximação a um circuito combinatório se possível, caso contrário são utilizados métodos heurísticos para efetuar uma aproximação a um circuito sequencial através de uma máquina de estados. Entradas ou saídas constantes são previamente identificados e excluídos do processo de análise, para efeitos de simplificação. Os resultados obtidos demonstram que é possível replicar o comportamento observado em circuitos digitais (combinatórios e sequenciais) desde que o número de amostras recolhidas seja adequado. Verifica-se ainda que o método desenvolvido replica a funcionalidade do circuito integrado nas condições onde o circuito está inserido.