Jawaharlal Nehru Technological University Hyderabad

Inde · R22

Jawaharlal Nehru Technological University Hyderabad

31 travaux pratiques pour le programme JNTUH.

Le B.Tech CSE R22 de JNTU Hyderabad, de Programming for Problem Solving aux TP de structures de données et de Java, du I-I au IV-I. Chaque séance est progressive, compilée et vérifiée par une véritable chaîne d'outils sur votre propre machine — le modèle relit votre code ensuite, il ne décide pas si vous avez réussi.

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Mis à jour

Semestre par semestre

Formation : B.Tech. Computer Science and Engineering. Régime : R22 (AY 2022-23 batch onwards). Ouvrez un cours pour voir ses unités pratiques et la séance de TP que GroutCode propose pour chacune.

  1. I-I

    2 UE6 leçons de TPC
    • CS103ESC

      Programming for Problem Solving

      5

      leçons

      • First C programs — primes, roots, bits, branches and loops
      • Strings, matrices, structures and lists — C's data building blocks
      Voir les 5 leçons
      1. 1First C programs — primes, roots, bits, branches and loopsChapitre I · Introduction to Programming
      2. 2Strings, matrices, structures and lists — C's data building blocksChapitre II · Arrays, Strings, Structures and Pointers
      3. 3Macros and files — preprocessor directives, text files and binary recordsChapitre III · Preprocessor and File handling in C
      4. 4Functions, recursion and the heap — from factorial to a dynamic matrixChapitre IV · Function and Dynamic Memory Allocation
      5. 5Searching and sorting — linear and binary search, bubble, selection and insertion sortChapitre V · Searching and Sorting
    • CS108ESC

      Programming for Problem Solving Laboratory

      1

      leçon

      • The PPS lab in C: numbers, recursion, Roman numerals, strings and searching
      Voir les chapitres
      1. 1The PPS lab in C: numbers, recursion, Roman numerals, strings and searchingChapitre LAB · List of Experiments

  2. I-II

    1 UE1 leçon de TPPython
    • CS206ESPython

      Python Programming Laboratory

      1

      leçon

      • The JNTUH Python lab: strings, lists, dictionaries, regex and logic gates
      Voir les chapitres
      1. 1The JNTUH Python lab: strings, lists, dictionaries, regex and logic gatesChapitre LAB · List of Experiments

  3. II-I

    4 UE12 leçons de TPCJava
    • CS302PCC

      Data Structures

      5

      leçons

      • Linked lists, stacks and queues in C, array and linked representations
      • Dictionaries in C: sorted lists, hash tables, skip lists and extendible hashing
      Voir les 5 leçons
      1. 1Linked lists, stacks and queues in C, array and linked representationsChapitre I · Introduction to Data Structures
      2. 2Dictionaries in C: sorted lists, hash tables, skip lists and extendible hashingChapitre II · Dictionaries
      3. 3Search trees in C: BST operations, AVL rotations, red-black rules and splayingChapitre III · Search Trees
      4. 4Graphs on an adjacency matrix, then the sorts behind external sortingChapitre IV · Graphs
      5. 5Brute force, Boyer-Moore, KMP, and standard, compressed and suffix triesChapitre V · Pattern Matching and Tries
    • CS305PCJava

      Object Oriented Programming through Java

      5

      leçons

      • Java basics to classes: arrays, casting, constructors, overloading, recursion, strings, inner classes
      • A shape hierarchy: inheritance, polymorphism, interfaces and java.io
      Voir les 5 leçons
      1. 1Java basics to classes: arrays, casting, constructors, overloading, recursion, strings, inner classesChapitre I · Object Oriented Thinking and Java Basics
      2. 2A shape hierarchy: inheritance, polymorphism, interfaces and java.ioChapitre II · Inheritance
      3. 3Exceptions, java.util, enums, generics and synchronized threadsChapitre III · Exception Handling and Multithreading
      4. 4The delegation event model and AWT layout managers, without a screenChapitre IV · Event Handling
      5. 5Applet life cycle, applet parameters and Swing's MVC modelsChapitre V · Applets and Swing
    • CS306PCC

      Data Structures Lab

      1

      leçon

      • Data Structures Lab — lists, stacks, queues, sorts, trees, graphs and KMP
      Voir les chapitres
      1. 1Data Structures Lab — lists, stacks, queues, sorts, trees, graphs and KMPChapitre LAB · List of Experiments
    • CS307PCJava

      Object Oriented Programming through Java Lab

      1

      leçon

      • OOP through Java Lab — the experiments' logic, tested without a window
      Voir les chapitres
      1. 1OOP through Java Lab — the experiments' logic, tested without a windowChapitre LAB · List of Experiments

  4. II-II

    3 UE7 leçons de TPCSQL
    • CS403PCC

      Operating Systems

      5

      leçons

      • A toy kernel — process states, scheduling queues, the process tree and system calls
      • CPU schedulers, fork/exec and the banker's algorithm
      Voir les 5 leçons
      1. 1A toy kernel — process states, scheduling queues, the process tree and system callsChapitre I · Operating System - Introduction
      2. 2CPU schedulers, fork/exec and the banker's algorithmChapitre II · CPU Scheduling - Scheduling Criteria
      3. 3Semaphores, the bounded buffer and Unix IPC from scratchChapitre III · Process Management and Synchronization
      4. 4An MMU, a hole allocator and three page-replacement policiesChapitre IV · Memory Management and Virtual Memory
      5. 5Block allocation, permissions and the Unix file system callsChapitre V · File System Interface and Operations
    • CS406PCC

      Operating Systems Lab

      1

      leçon

      • OS lab: schedulers, system calls, banker's, IPC and paging
      Voir les chapitres
      1. 1OS lab: schedulers, system calls, banker's, IPC and pagingChapitre LAB · List of Experiments
    • CS407PCSQL

      Database Management Systems Lab

      1

      leçon

      • A college database in SQL: DDL, DML, subqueries, views and triggers
      Voir les chapitres
      1. 1A college database in SQL: DDL, DML, subqueries, views and triggersChapitre LAB · List of Experiments

  5. III-I

    1 UE1 leçon de TPC
    • CS504PCC

      Computer Networks Lab

      1

      leçon

      • Networks lab in C: framing, CRC, Go-Back-N, routing and congestion control
      Voir les chapitres
      1. 1Networks lab in C: framing, CRC, Go-Back-N, routing and congestion controlChapitre LAB · List of Experiments

  6. III-II

    2 UE2 leçons de TPPython
    • CS604PCPython

      Machine Learning Lab

      1

      leçon

      • Machine learning from scratch: statistics, regression, trees, KNN, logistic regression and k-means
      Voir les chapitres
      1. 1Machine learning from scratch: statistics, regression, trees, KNN, logistic regression and k-meansChapitre LAB · List of Experiments
    • CS605PCPython

      Artificial Intelligence Lab

      1

      leçon

      • Classic AI search in Python: BFS, DFS, minimax, puzzles and alpha-beta
      Voir les chapitres
      1. 1Classic AI search in Python: BFS, DFS, minimax, puzzles and alpha-betaChapitre LAB · List of Experiments

  7. IV-I

    2 UE2 leçons de TPJavaC
    • CS703PCJava

      Cryptography and Network Security Lab

      1

      leçon

      • Crypto lab in Java: classical ciphers, DES and AES by hand, RC4, RSA, Diffie-Hellman and digests
      Voir les chapitres
      1. 1Crypto lab in Java: classical ciphers, DES and AES by hand, RC4, RSA, Diffie-Hellman and digestsChapitre LAB · List of Experiments
    • CS704PCC

      Compiler Design Lab

      1

      leçon

      • A compiler front end in C — symbol table, lexer, parsers, FIRST sets and type checker
      Voir les chapitres
      1. 1A compiler front end in C — symbol table, lexer, parsers, FIRST sets and type checkerChapitre LAB · List of Experiments

Le programme complet, soit 71 cours, est transcrit dans l'application, cours théoriques compris. Les séances sont rédigées à partir des codes de cours comportant des travaux pratiques, et la liste s'étoffe à chaque version.

GroutCode n'est ni affilié à Jawaharlal Nehru Technological University Hyderabad, ni approuvé par cet établissement. Les codes et intitulés de cours sont transcrits à partir des documents de programme publiés par l'établissement.

Comment se déroule un TP

Les mêmes cinq étapes pour chaque séance, dans chaque langage.

  1. 1

    Choisissez votre programme

    Sélectionnez votre université ou votre académie, puis le semestre ou la classe où vous êtes. La liste des cours reprend le référentiel officiel transcrit, pas une approximation.

  2. 2

    Ouvrez une séance de TP

    Chaque séance est un TP progressif rattaché à un cours précis, avec un fichier de départ que vous modifiez et un fichier de tests auquel vous ne touchez pas.

  3. 3

    Écrivez le code vous-même

    Le fichier de départ contient les signatures et les TODO. C'est à vous de les implémenter dans l'éditeur, dans le langage réellement utilisé par votre cours.

  4. 4

    Lancez les vérifications

    La chaîne d'outils compile et exécute les tests — de 8 à 15 sur l'ensemble de la séance, un par étape, pour que vous sachiez quelle modification a cassé quoi.

  5. 5

    Recevez la relecture

    Une fois les tests passés, le modèle lit votre implémentation et vous indique l'entrée qui la met en défaut. Il n'annonce jamais lui-même la réussite ou l'échec.

Pourquoi c'est le compilateur qui évalue, pas le modèle

La manière évidente de construire un outil de TP piloté par l'IA consiste à laisser le modèle lire le code de l'élève et dire s'il est correct. C'est aussi la manière de produire un outil auquel personne ne peut se fier. Un modèle vous dira que votre code fonctionne alors que le compilateur affirme le contraire, et vous recalera pour un style qui, ce jour-là, ne lui plaît pas.

Les deux rôles sont donc séparés :

  • Le modèle conçoit la séance, écrit le fichier de départ et les tests, puis — une fois les tests passés — lit ce que vous avez réellement écrit et vous indique l'entrée qui le met en défaut.
  • La chaîne d'outils décide si le code compile et si chaque étape passe. Ce verdict n'est pas négociable et le modèle ne le prononce jamais.

Et pourquoi des étapes plutôt qu'une seule grande tâche

Un TP de 40 à 60 minutes avec une unique exécution à la fin ne donne au débutant qu'un seul retour par heure, et ce retour arrive une fois toutes les décisions déjà prises. Chaque séance compte ici 8 à 15 étapes, chacune avec sa consigne et sa vérification, pour que vous découvriez quelle modification a cassé quoi pendant que vous vous en souvenez encore.

Questions fréquentes

GroutCode couvre-t-il le programme JNTUH R22 ?

Oui. GroutCode intègre le programme JNTUH R22 transcrit pour B.Tech. Computer Science and Engineering — soit 71 cours — avec 31 séances de TP rédigées et rattachées à des codes de cours précis. Le programme a été transcrit à partir des documents officiels, et la source ainsi que la somme de contrôle de chacun sont consignées dans l'application.

Quels langages utilisent les TP JNTUH ?

C (20 séances), Java (7 séances), Python (3 séances), SQL (1 séances). Le langage est défini par code de cours plutôt que deviné d'après l'intitulé, car une même matière est enseignée dans des langages différents selon les établissements.

L'IA fait-elle le TP à ma place ?

Non. Le fichier de départ contient les signatures et les TODO ; c'est à vous de les implémenter. C'est la chaîne d'outils — et non le modèle — qui décide si votre code compile et si chaque étape passe : l'IA ne peut donc pas vous annoncer que votre code fonctionne alors que le compilateur dit l'inverse. Ce qu'elle fait ensuite, c'est lire votre implémentation et pointer l'entrée qui la met en défaut.

Les TP fonctionnent-ils hors ligne ?

Les séances, le programme et l'exécuteur de tests sont embarqués dans l'application et s'exécutent en local : la boucle compilation-vérification fonctionne donc sans aucune connexion. L'étape de relecture finale fait appel à un modèle, qui peut être local ou bien dans le cloud avec votre propre clé.

Que dois-je avoir installé ?

GroutCode détecte les chaînes d'outils présentes sur votre machine et vous indique ce qui manque et comment y remédier. Il vous faut le compilateur ou l'interpréteur du langage utilisé par votre cours — un compilateur C, un JDK, Python, Node ou SQLite.

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85

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