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裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè),共3頁(yè)凱里學(xué)院
《高級(jí)語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題(本大題共30個(gè)小題,每小題1分,共30分.在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、考慮開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)預(yù)測(cè)股票價(jià)格走勢(shì)的程序。股票價(jià)格受到多種復(fù)雜因素的影響,以下哪種技術(shù)或模型在處理這種不確定性和動(dòng)態(tài)變化方面可能表現(xiàn)較好?()A.線性回歸模型B.決策樹(shù)模型C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型D.支持向量機(jī)模型2、在開(kāi)發(fā)一個(gè)圖形用戶界面(GUI)應(yīng)用程序時(shí),需要處理用戶的各種交互操作,如鼠標(biāo)點(diǎn)擊、鍵盤(pán)輸入和窗口大小調(diào)整。以下哪種編程語(yǔ)言或框架在構(gòu)建GUI方面具有豐富的組件和良好的跨平臺(tái)支持?()A.Java的Swing框架B.Python的Tkinter庫(kù)C.C++的Qt框架D.JavaScript的React框架3、考慮開(kāi)發(fā)一個(gè)社交媒體平臺(tái),用戶可以發(fā)布文字、圖片和視頻等內(nèi)容,并可以關(guān)注其他用戶、點(diǎn)贊和評(píng)論。為了高效地存儲(chǔ)和檢索用戶發(fā)布的內(nèi)容以及社交關(guān)系數(shù)據(jù),同時(shí)能夠快速響應(yīng)用戶的操作請(qǐng)求,以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)和技術(shù)選型是較為理想的?()A.選擇關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),如MySQL,通過(guò)復(fù)雜的表關(guān)聯(lián)處理社交關(guān)系B.采用NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù),如MongoDB,利用其靈活的數(shù)據(jù)模型存儲(chǔ)各類內(nèi)容C.構(gòu)建分布式數(shù)據(jù)庫(kù),將數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn),使用自定義的查詢邏輯D.運(yùn)用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù),如Redis,存儲(chǔ)熱點(diǎn)數(shù)據(jù),其他數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)4、在Java中,以下哪個(gè)關(guān)鍵字用于修飾類成員只能被同一包中的類訪問(wèn)?()A.publicB.privateC.protectedD.default5、在面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)中,以下哪個(gè)概念用于描述類之間的“是一種”關(guān)系?()A.依賴關(guān)系描述了一個(gè)類對(duì)另一個(gè)類的依賴,但不是“是一種”關(guān)系B.關(guān)聯(lián)關(guān)系表示類之間的某種聯(lián)系,但也不是“是一種”關(guān)系C.繼承關(guān)系(Inheritance)用于描述類之間的“是一種”關(guān)系。例如,貓是一種動(dòng)物,狗是一種動(dòng)物,可以通過(guò)繼承關(guān)系來(lái)表示這種“是一種”的關(guān)系D.聚合關(guān)系表示整體與部分的關(guān)系,不是“是一種”關(guān)系6、在使用Python開(kāi)發(fā)一個(gè)數(shù)據(jù)可視化工具時(shí),需要能夠?qū)⒏鞣N類型的數(shù)據(jù)(如數(shù)值型、文本型、日期型等)以直觀的圖表形式展示出來(lái),并且支持用戶的交互操作,如縮放、篩選、導(dǎo)出等。以下哪種庫(kù)和技術(shù)的選擇是比較合適的?()A.使用matplotlib庫(kù)繪制基本圖表,通過(guò)JavaScript實(shí)現(xiàn)交互功能B.借助seaborn庫(kù)生成復(fù)雜圖表,利用Python的內(nèi)置函數(shù)處理交互C.運(yùn)用plotly庫(kù)創(chuàng)建交互式圖表,直接在Python環(huán)境中完成所有功能D.自己編寫(xiě)繪圖代碼,完全定制圖表的外觀和交互行為7、在Java中,要實(shí)現(xiàn)一個(gè)線程安全的集合類,例如線程安全的隊(duì)列。以下關(guān)于線程安全集合類的實(shí)現(xiàn)和注意事項(xiàng),哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.使用同步機(jī)制,如鎖或者并發(fā)容器類,來(lái)保證多線程訪問(wèn)時(shí)的數(shù)據(jù)一致性B.在實(shí)現(xiàn)線程安全的集合類時(shí),需要考慮性能和并發(fā)性的平衡C.線程安全的集合類可以在任何情況下替代普通的集合類,而不需要考慮具體的應(yīng)用場(chǎng)景D.對(duì)于讀多寫(xiě)少的場(chǎng)景,可以使用一些優(yōu)化的線程安全集合類,如ConcurrentHashMap8、在程序設(shè)計(jì)中,以下哪個(gè)概念用于描述算法的正確性和可靠性?()A.算法的效率通常用時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度來(lái)衡量,與算法的正確性和可靠性無(wú)關(guān)B.算法的可讀性是指算法易于理解和閱讀的程度,也與算法的正確性和可靠性沒(méi)有直接關(guān)系C.算法的正確性是指算法能夠正確地解決問(wèn)題,滿足問(wèn)題的規(guī)格說(shuō)明??煽啃允侵杆惴ㄔ诟鞣N輸入情況下都能穩(wěn)定地運(yùn)行,不出現(xiàn)錯(cuò)誤或異常情況D.算法的可維護(hù)性是指算法易于修改和擴(kuò)展的程度,與算法的正確性和可靠性關(guān)系不大9、考慮開(kāi)發(fā)一個(gè)用于圖像識(shí)別的程序,需要對(duì)圖像中的物體進(jìn)行分類和定位。以下哪種深度學(xué)習(xí)框架在圖像識(shí)別任務(wù)中具有較高的準(zhǔn)確性和易用性?()A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.MXNet10、在Python中,要使用元類(metaclass)來(lái)定制類的創(chuàng)建過(guò)程。以下關(guān)于元類的使用和作用,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.元類可以控制類的屬性、方法的創(chuàng)建和行為B.通過(guò)定義元類,可以實(shí)現(xiàn)一些高級(jí)的編程技巧,如單例模式C.元類的使用相對(duì)復(fù)雜,通常只在非常特殊的情況下才需要使用D.元類可以替代普通的類繼承,實(shí)現(xiàn)所有的類定制需求11、在Python中,要編寫(xiě)一個(gè)遞歸函數(shù)來(lái)計(jì)算斐波那契數(shù)列的第n項(xiàng)。以下關(guān)于遞歸函數(shù)的實(shí)現(xiàn)和性能考慮,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.定義遞歸函數(shù),通過(guò)遞歸調(diào)用自身來(lái)計(jì)算斐波那契數(shù)列的項(xiàng)B.在遞歸過(guò)程中,使用緩存或者備忘錄來(lái)避免重復(fù)計(jì)算,提高性能C.對(duì)于較大的n值,遞歸方式計(jì)算斐波那契數(shù)列可能會(huì)導(dǎo)致棧溢出錯(cuò)誤D.遞歸是計(jì)算斐波那契數(shù)列的最優(yōu)方法,不需要考慮使用其他非遞歸的算法12、在編寫(xiě)一個(gè)程序來(lái)分析大規(guī)模的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),挖掘用戶關(guān)系和社區(qū)結(jié)構(gòu)。以下哪種算法和工具在社交網(wǎng)絡(luò)分析中具有較高的效率和準(zhǔn)確性?()A.社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法(如Louvain算法)B.中心性分析算法(如度中心性、介數(shù)中心性)C.圖數(shù)據(jù)庫(kù)(如Neo4j)D.以上算法和工具都能發(fā)揮作用13、假設(shè)使用Java語(yǔ)言編寫(xiě)一個(gè)多線程程序,有多個(gè)線程同時(shí)訪問(wèn)一個(gè)共享的整數(shù)變量
count
。為了確保線程安全地對(duì)
count
進(jìn)行遞增操作,以下哪種方法是合適的()A.不使用任何同步機(jī)制,直接進(jìn)行遞增操作B.使用
synchronized
關(guān)鍵字對(duì)操作進(jìn)行同步C.使用
volatile
關(guān)鍵字修飾變量
count
D.以上方法都不行14、在C語(yǔ)言中,要實(shí)現(xiàn)一個(gè)動(dòng)態(tài)內(nèi)存分配的程序,例如創(chuàng)建一個(gè)動(dòng)態(tài)數(shù)組來(lái)存儲(chǔ)用戶輸入的數(shù)據(jù)。以下關(guān)于動(dòng)態(tài)內(nèi)存分配和釋放的注意事項(xiàng),哪一項(xiàng)是不正確的?()A.使用malloc或calloc函數(shù)來(lái)分配內(nèi)存,使用free函數(shù)來(lái)釋放內(nèi)存B.在分配內(nèi)存后,需要檢查返回值是否為NULL,以確保分配成功C.可以多次釋放同一塊已分配的內(nèi)存,不會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤D.內(nèi)存泄漏是動(dòng)態(tài)內(nèi)存分配中常見(jiàn)的問(wèn)題,需要確保在不再使用內(nèi)存時(shí)及時(shí)釋放15、在開(kāi)發(fā)一個(gè)區(qū)塊鏈應(yīng)用時(shí),需要實(shí)現(xiàn)分布式賬本、智能合約、加密貨幣交易以及節(jié)點(diǎn)管理等功能。以下哪種編程語(yǔ)言和區(qū)塊鏈框架的組合是最適合的?()A.使用Solidity語(yǔ)言在以太坊框架上開(kāi)發(fā)智能合約,結(jié)合BitcoinCore實(shí)現(xiàn)加密貨幣交易,利用Geth管理節(jié)點(diǎn)B.采用C++編寫(xiě)區(qū)塊鏈核心代碼,運(yùn)用HyperledgerFabric框架構(gòu)建聯(lián)盟鏈,使用Corda實(shí)現(xiàn)智能合約,借助Explorer監(jiān)控節(jié)點(diǎn)C.運(yùn)用Python的Web3.py庫(kù)與區(qū)塊鏈交互,在EOS平臺(tái)上開(kāi)發(fā)應(yīng)用,利用Tron實(shí)現(xiàn)加密貨幣交易,通過(guò)Node.js管理節(jié)點(diǎn)D.選擇JavaScript的web3.js庫(kù),基于Polkadot框架構(gòu)建區(qū)塊鏈,使用Litecoin進(jìn)行交易,借助Tendermint管理節(jié)點(diǎn)以下是150個(gè)大學(xué)計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)考試的單選題:16、在Python中,要使用裝飾器來(lái)增強(qiáng)一個(gè)函數(shù)的功能,例如添加日志記錄或性能測(cè)量。以下關(guān)于裝飾器的實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.定義一個(gè)裝飾器函數(shù),它接受一個(gè)函數(shù)作為參數(shù),并返回一個(gè)新的函數(shù)B.在被裝飾的函數(shù)前使用@符號(hào)加上裝飾器函數(shù)的名稱來(lái)應(yīng)用裝飾器C.裝飾器可以嵌套使用,多個(gè)裝飾器可以依次對(duì)函數(shù)進(jìn)行增強(qiáng)D.裝飾器會(huì)改變被裝飾函數(shù)的名稱和簽名,可能導(dǎo)致一些調(diào)用上的問(wèn)題17、以下關(guān)于程序設(shè)計(jì)中的遞歸算法說(shuō)法錯(cuò)誤的是?()A.遞歸算法是一種通過(guò)調(diào)用自身來(lái)解決問(wèn)題的算法。遞歸算法通常具有簡(jiǎn)潔的代碼結(jié)構(gòu),但在某些情況下可能會(huì)導(dǎo)致棧溢出等問(wèn)題B.在使用遞歸算法時(shí),需要確保遞歸有終止條件,否則會(huì)陷入無(wú)限遞歸C.遞歸算法適用于一些可以分解為相同子問(wèn)題的問(wèn)題,如階乘計(jì)算、斐波那契數(shù)列等D.遞歸算法總是比非遞歸算法效率高。實(shí)際上,在很多情況下,非遞歸算法可能比遞歸算法更高效,因?yàn)檫f歸算法可能會(huì)占用較多的??臻g,并且在某些情況下可能會(huì)導(dǎo)致重復(fù)計(jì)算18、在Java中,要實(shí)現(xiàn)一個(gè)緩存機(jī)制,用于提高數(shù)據(jù)的訪問(wèn)效率。以下關(guān)于緩存的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn),哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以使用HashMap或ConcurrentHashMap來(lái)存儲(chǔ)緩存的數(shù)據(jù)B.設(shè)置合適的緩存過(guò)期策略,及時(shí)刪除過(guò)期的數(shù)據(jù)C.當(dāng)緩存未命中時(shí),直接從數(shù)據(jù)庫(kù)或其他數(shù)據(jù)源重新加載數(shù)據(jù)并放入緩存D.為了提高緩存的命中率,應(yīng)該將所有可能用到的數(shù)據(jù)都放入緩存,而不考慮內(nèi)存限制19、在設(shè)計(jì)一個(gè)用于天氣預(yù)報(bào)的系統(tǒng)時(shí),需要收集和分析來(lái)自多個(gè)氣象站的數(shù)據(jù),運(yùn)用數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型進(jìn)行預(yù)測(cè),并以直觀的方式展示給用戶。以下哪種技術(shù)和工具的選擇是最恰當(dāng)?shù)??()A.使用C++編寫(xiě)數(shù)據(jù)收集和處理程序,結(jié)合Python的NumPy和SciPy庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,利用專業(yè)的氣象模型軟件進(jìn)行預(yù)測(cè),通過(guò)HTML5和CSS3構(gòu)建前端展示界面B.采用Java的Netty框架接收數(shù)據(jù),運(yùn)用Spark進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,使用第三方氣象預(yù)測(cè)服務(wù)獲取預(yù)報(bào)結(jié)果,借助Vue.js實(shí)現(xiàn)前端可視化C.運(yùn)用Python的AsyncIO庫(kù)進(jìn)行異步數(shù)據(jù)采集,結(jié)合TensorFlow進(jìn)行模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè),使用Echarts庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化,利用Django框架搭建后端服務(wù)D.選擇JavaScript的FetchAPI獲取數(shù)據(jù),利用Node.js的流處理模塊處理數(shù)據(jù),借助matplotlib生成圖表,使用Express框架構(gòu)建后端20、考慮開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)生成代碼注釋的程序,需要分析代碼的結(jié)構(gòu)和功能。以下哪種技術(shù)或方法在提取代碼語(yǔ)義和生成準(zhǔn)確注釋方面具有潛力?()A.自然語(yǔ)言處理技術(shù)結(jié)合代碼分析B.基于模板的注釋生成C.利用代碼的元數(shù)據(jù)和文檔字符串D.以上方法的綜合運(yùn)用21、在Python中,要使用生成器函數(shù)來(lái)生成一個(gè)無(wú)限的斐波那契數(shù)列。以下關(guān)于生成器函數(shù)的實(shí)現(xiàn)和使用,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.定義一個(gè)生成器函數(shù),通過(guò)yield語(yǔ)句逐步返回斐波那契數(shù)列的項(xiàng)B.使用for循環(huán)來(lái)迭代生成器函數(shù),獲取數(shù)列的項(xiàng)C.生成器函數(shù)可以在需要的時(shí)候暫停和恢復(fù)執(zhí)行,節(jié)省內(nèi)存和計(jì)算資源D.生成器函數(shù)只能用于生成有限長(zhǎng)度的序列,不能用于無(wú)限序列的生成22、假設(shè)使用Swift語(yǔ)言開(kāi)發(fā)一個(gè)iOS應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)通信模塊,需要實(shí)現(xiàn)與服務(wù)器的數(shù)據(jù)交互、數(shù)據(jù)解析和錯(cuò)誤處理。在處理網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求的異步回調(diào)時(shí),為了避免回調(diào)地獄(CallbackHell)和提高代碼的可讀性,以下哪種方式是比較好的選擇?()A.使用嵌套的閉包來(lái)處理異步回調(diào)B.運(yùn)用Promise或Future模式進(jìn)行異步操作的管理C.直接在回調(diào)函數(shù)中處理所有邏輯,不進(jìn)行任何封裝D.放棄異步請(qǐng)求,改為同步阻塞的方式獲取數(shù)據(jù)23、在開(kāi)發(fā)一個(gè)在線文檔編輯系統(tǒng)時(shí),需要支持多人同時(shí)編輯、版本控制、格式保留和實(shí)時(shí)協(xié)作等功能。對(duì)于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和同步機(jī)制,以下哪種方案能夠提供最佳的用戶體驗(yàn)和性能?()A.將文檔數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中,通過(guò)定時(shí)同步實(shí)現(xiàn)多人協(xié)作B.利用云存儲(chǔ)服務(wù),如GoogleDrive,借助其提供的協(xié)作功能C.運(yùn)用分布式版本控制系統(tǒng),如Git,自行實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和同步邏輯D.把文檔以二進(jìn)制形式存儲(chǔ)在文件系統(tǒng)中,使用共享鎖進(jìn)行并發(fā)控制24、在開(kāi)發(fā)一個(gè)金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)時(shí),需要綜合考慮市場(chǎng)數(shù)據(jù)、信用記錄、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等因素,以評(píng)估投資組合的風(fēng)險(xiǎn)水平。在數(shù)據(jù)融合、風(fēng)險(xiǎn)模型構(gòu)建和結(jié)果展示方面,以下哪種方法是最科學(xué)的?()A.手動(dòng)整合各類數(shù)據(jù),使用簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型計(jì)算風(fēng)險(xiǎn),以表格形式展示結(jié)果B.利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)融合數(shù)據(jù),基于統(tǒng)計(jì)模型評(píng)估風(fēng)險(xiǎn),通過(guò)圖表直觀展示C.借助大數(shù)據(jù)平臺(tái)處理數(shù)據(jù),運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)模型,生成詳細(xì)的風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告D.采用分散的數(shù)據(jù)存儲(chǔ),基于經(jīng)驗(yàn)判斷風(fēng)險(xiǎn),以口頭形式傳達(dá)評(píng)估結(jié)果25、考慮開(kāi)發(fā)一個(gè)智能家居控制系統(tǒng),能夠遠(yuǎn)程控制家中的燈光、電器、窗簾等設(shè)備,并能夠根據(jù)環(huán)境條件自動(dòng)調(diào)整設(shè)備狀態(tài)。在設(shè)備通信和控制邏輯的實(shí)現(xiàn)上,以下哪種方案是最可行的?()A.為每個(gè)設(shè)備開(kāi)發(fā)獨(dú)立的控制應(yīng)用,通過(guò)藍(lán)牙進(jìn)行通信,控制邏輯在設(shè)備端實(shí)現(xiàn)B.建立一個(gè)集中的控制中心,使用Wi-Fi與設(shè)備通信,控制邏輯在服務(wù)器端實(shí)現(xiàn)C.利用Zigbee協(xié)議組建家庭網(wǎng)絡(luò),設(shè)備之間直接通信,控制邏輯分散在各個(gè)設(shè)備D.采用紅外遙控技術(shù)控制設(shè)備,不建立網(wǎng)絡(luò)連接,控制邏輯在遙控器端實(shí)現(xiàn)26、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)智能交通管理系統(tǒng),能夠?qū)崟r(shí)收集道路上車輛的速度、位置等信息,并根據(jù)這些信息進(jìn)行交通流量預(yù)測(cè)和信號(hào)燈控制。在數(shù)據(jù)處理和算法設(shè)計(jì)方面,需要考慮數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性和系統(tǒng)的響應(yīng)速度。以下哪種技術(shù)和算法組合能夠最有效地實(shí)現(xiàn)這個(gè)系統(tǒng)的功能?()A.使用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè),通過(guò)定時(shí)輪詢獲取車輛信息B.借助實(shí)時(shí)流處理框架,如ApacheFlink,結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行流量預(yù)測(cè)和控制決策C.利用批量數(shù)據(jù)處理框架,如Hadoop,對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,基于規(guī)則進(jìn)行信號(hào)燈控制D.采用簡(jiǎn)單的線性回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè),通過(guò)直接連接車輛的傳感器獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)27、考慮使用C語(yǔ)言開(kāi)發(fā)一個(gè)操作系統(tǒng)內(nèi)核的部分模塊,需要實(shí)現(xiàn)進(jìn)程管理、內(nèi)存分配和文件系統(tǒng)接口。在進(jìn)行內(nèi)存分配時(shí),為了提高內(nèi)存的利用率和分配效率,以下哪種算法和策略是比較合適的?()A.采用首次適應(yīng)算法進(jìn)行內(nèi)存分配,簡(jiǎn)單直觀B.運(yùn)用最佳適應(yīng)算法,找到最合適的內(nèi)存塊進(jìn)行分配C.使用伙伴系統(tǒng)算法,減少內(nèi)存碎片的產(chǎn)生D.構(gòu)建一個(gè)固定大小的內(nèi)存池,每次從池中分配內(nèi)存28、在設(shè)計(jì)一個(gè)用于智能交通管理的系統(tǒng)時(shí),需要實(shí)時(shí)處理來(lái)自多個(gè)傳感器和攝像頭的數(shù)據(jù),進(jìn)行車輛識(shí)別、流量分析和路徑規(guī)劃。同時(shí),系統(tǒng)要與城市的交通信號(hào)燈系統(tǒng)進(jìn)行聯(lián)動(dòng)控制。以下哪種技術(shù)和工具的組合是最有效的?()A.使用C++結(jié)合OpenCV進(jìn)行圖像和視頻處理,利用深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow進(jìn)行車輛識(shí)別,通過(guò)MQTT協(xié)議與信號(hào)燈系統(tǒng)通信,運(yùn)用圖數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)交通網(wǎng)絡(luò)信息B.采用Java的圖像處理庫(kù)JMF處理數(shù)據(jù),運(yùn)用Spark進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,使用HTTP協(xié)議與信號(hào)燈系統(tǒng)交互,借助關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理交通網(wǎng)絡(luò)C.運(yùn)用Python的圖像處理模塊PIL,結(jié)合Flink進(jìn)行實(shí)時(shí)流處理,通過(guò)藍(lán)牙與信號(hào)燈系統(tǒng)連接,使用NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)相關(guān)數(shù)據(jù)D.選擇JavaScript的canvas進(jìn)行圖像繪制,利用Node.js的流處理模塊處理數(shù)據(jù),借助WebSockets與信號(hào)燈系統(tǒng)通信,使用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)29、在Java中,要實(shí)現(xiàn)一個(gè)類來(lái)表示一個(gè)矩形,并能夠計(jì)算其面積和周長(zhǎng)。假設(shè)矩形的長(zhǎng)和寬通過(guò)構(gòu)造函數(shù)進(jìn)行初始化。以下關(guān)于這個(gè)類的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn),哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.定義私有成員變量來(lái)存儲(chǔ)矩形的長(zhǎng)和寬B.提供公共的方法來(lái)獲取矩形的長(zhǎng)和寬C.實(shí)現(xiàn)計(jì)算面積和周長(zhǎng)的方法,分別使用相應(yīng)的數(shù)學(xué)公式D.為了節(jié)省內(nèi)存,可以將長(zhǎng)和寬的變量定義為靜態(tài)變量,使得所有矩形對(duì)象共享這兩個(gè)變量30、在編寫(xiě)一個(gè)圖像處理程序時(shí),需要對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)。以下哪種算法在檢測(cè)圖像邊緣時(shí)準(zhǔn)確性較高,同時(shí)計(jì)算復(fù)雜
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