西南交通大學(xué)《并行計(jì)算》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者，成績(jī)按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁(yè)，共1頁(yè)西南交通大學(xué)

《并行計(jì)算》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25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、在開(kāi)發(fā)一個(gè)智能客服機(jī)器人程序時(shí)，需要理解用戶的問(wèn)題并提供準(zhǔn)確的回答。以下哪種技術(shù)和方法在自然語(yǔ)言理解和問(wèn)答系統(tǒng)中被廣泛應(yīng)用？（）A.詞向量表示（如Word2Vec）B.文本分類(lèi)算法C.知識(shí)圖譜D.以上技術(shù)和方法都能用于智能客服2、以下哪種編程語(yǔ)言具有自動(dòng)內(nèi)存管理功能？（）A.C語(yǔ)言需要程序員手動(dòng)管理內(nèi)存，通過(guò)malloc、free等函數(shù)進(jìn)行內(nèi)存的分配和釋放B.C++語(yǔ)言雖然提供了一些內(nèi)存管理的機(jī)制，但也需要程序員在一定程度上手動(dòng)管理內(nèi)存C.Java語(yǔ)言具有自動(dòng)內(nèi)存管理功能，通過(guò)垃圾回收器（GarbageCollector）自動(dòng)回收不再使用的內(nèi)存空間，大大減輕了程序員的內(nèi)存管理負(fù)擔(dān)D.Assembly語(yǔ)言是低級(jí)語(yǔ)言，沒(méi)有自動(dòng)內(nèi)存管理功能，程序員需要完全手動(dòng)管理內(nèi)存3、以下哪種編程語(yǔ)言通常被用于數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算？（）A.C語(yǔ)言主要用于系統(tǒng)級(jí)編程和嵌入式系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，不太適合用于數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算B.Java語(yǔ)言雖然可以用于一些數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算的項(xiàng)目，但不是主要用于這個(gè)領(lǐng)域的語(yǔ)言C.Python語(yǔ)言具有豐富的數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算庫(kù)，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等，非常適合用于數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算D.C++語(yǔ)言在某些情況下也可以用于數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算，但不如Python語(yǔ)言方便和高效4、在使用Python開(kāi)發(fā)一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練程序時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、特征工程、模型選擇和超參數(shù)調(diào)優(yōu)。以下哪種數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練的方法是比較有效的？（）A.使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，Sklearn進(jìn)行模型訓(xùn)練B.借助TensorFlow框架，實(shí)現(xiàn)端到端的模型訓(xùn)練和優(yōu)化C.自行編寫(xiě)所有的數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練代碼，完全掌控細(xì)節(jié)D.只使用默認(rèn)的參數(shù)和模型，不進(jìn)行任何調(diào)優(yōu)和改進(jìn)5、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(lèi)的封裝性？（）A.繼承是一種類(lèi)之間的關(guān)系，與封裝性無(wú)關(guān)B.多態(tài)是指同一個(gè)行為具有多個(gè)不同表現(xiàn)形式或形態(tài)，也與封裝性沒(méi)有直接關(guān)系C.封裝性（Encapsulation）是指將數(shù)據(jù)和操作數(shù)據(jù)的方法封裝在一個(gè)類(lèi)中，通過(guò)訪問(wèn)修飾符來(lái)控制對(duì)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)。封裝可以提高代碼的安全性和可維護(hù)性D.依賴是指一個(gè)類(lèi)對(duì)另一個(gè)類(lèi)的依賴關(guān)系，與封裝性不同6、考慮使用Python開(kāi)發(fā)一個(gè)人工智能聊天機(jī)器人，需要能夠理解用戶的輸入、生成合適的回答，并不斷學(xué)習(xí)和改進(jìn)回答質(zhì)量。以下哪種技術(shù)和模型的選擇是比較可行的？（）A.使用規(guī)則引擎和模板匹配來(lái)生成回答B(yǎng).基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如Transformer架構(gòu)C.利用決策樹(shù)算法進(jìn)行意圖識(shí)別和回答生成D.結(jié)合多種傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如樸素貝葉斯和支持向量機(jī)7、在C++中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)動(dòng)態(tài)數(shù)組類(lèi)，能夠自動(dòng)擴(kuò)展數(shù)組的大小以容納更多的元素。以下關(guān)于這個(gè)類(lèi)的實(shí)現(xiàn)策略，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.使用指針來(lái)動(dòng)態(tài)分配內(nèi)存，并在需要時(shí)重新分配更大的內(nèi)存空間B.提供添加元素、刪除元素和獲取元素等基本操作的方法C.為了提高性能，在每次添加元素時(shí)，直接將數(shù)組的大小擴(kuò)展為原來(lái)的兩倍D.在刪除元素時(shí)，立即釋放相應(yīng)的內(nèi)存空間，以避免內(nèi)存泄漏8、考慮編寫(xiě)一個(gè)程序來(lái)進(jìn)行密碼強(qiáng)度檢測(cè)，需要評(píng)估密碼的復(fù)雜性、長(zhǎng)度和包含的字符類(lèi)型等因素。以下哪種方法或規(guī)則在密碼強(qiáng)度評(píng)估中被廣泛采用？（）A.檢查密碼是否包含大寫(xiě)字母、小寫(xiě)字母、數(shù)字和特殊字符B.計(jì)算密碼的熵值來(lái)衡量其不確定性C.對(duì)比密碼與常見(jiàn)弱密碼列表D.以上方法綜合使用9、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)10、在開(kāi)發(fā)一個(gè)在線游戲平臺(tái)時(shí)，需要處理大量的實(shí)時(shí)玩家交互數(shù)據(jù)，如玩家的動(dòng)作、位置、得分等，同時(shí)要保證游戲的低延遲和穩(wěn)定性。對(duì)于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和傳輸，以下哪種技術(shù)和架構(gòu)是最優(yōu)的選擇？（）A.使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)游戲數(shù)據(jù)，通過(guò)HTTP協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸B.借助NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，如Cassandra，利用WebSocket協(xié)議實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸C.運(yùn)用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，如Memcached，采用TCP協(xié)議進(jìn)行通信D.把游戲數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在文件中，使用FTP協(xié)議進(jìn)行文件傳輸11、假設(shè)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別程序，需要將輸入的語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字。以下哪種技術(shù)或模型在語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)中表現(xiàn)出色，并且能夠適應(yīng)不同的口音和噪聲環(huán)境？（）A.隱馬爾可夫模型B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型12、在設(shè)計(jì)一個(gè)高并發(fā)的Web服務(wù)器時(shí)，需要處理大量的并發(fā)連接和請(qǐng)求。以下哪種技術(shù)或架構(gòu)能夠有效地提高服務(wù)器的并發(fā)處理能力和響應(yīng)速度？（）A.使用線程池來(lái)處理請(qǐng)求B.采用異步非阻塞的編程模型C.利用負(fù)載均衡器分發(fā)請(qǐng)求到多個(gè)服務(wù)器實(shí)例D.以上技術(shù)和架構(gòu)的結(jié)合13、在設(shè)計(jì)一個(gè)用于實(shí)時(shí)監(jiān)控工業(yè)生產(chǎn)線上設(shè)備狀態(tài)的系統(tǒng)時(shí)，需要快速采集和處理大量的傳感器數(shù)據(jù)，及時(shí)發(fā)出警報(bào)并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以預(yù)測(cè)設(shè)備故障。以下哪種技術(shù)和工具的組合能夠最好地滿足這些需求？（）A.使用C語(yǔ)言編寫(xiě)底層數(shù)據(jù)采集程序，結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)如InfluxDB存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法在Python中進(jìn)行故障預(yù)測(cè)，通過(guò)WebSockets實(shí)時(shí)推送警報(bào)信息B.采用Java的NIO框架進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)采集，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在Redis緩存中，運(yùn)用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和故障預(yù)測(cè)，使用短信服務(wù)發(fā)送警報(bào)C.運(yùn)用Go語(yǔ)言的并發(fā)特性采集數(shù)據(jù)，使用PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)，借助MATLAB進(jìn)行故障分析和預(yù)測(cè)，通過(guò)電子郵件發(fā)送警報(bào)D.選擇JavaScript的Node.js框架進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和處理，結(jié)合MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，利用TensorFlow進(jìn)行故障預(yù)測(cè)，使用即時(shí)通訊工具推送警報(bào)14、在Java中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)線程安全的集合類(lèi)，例如線程安全的隊(duì)列。以下關(guān)于線程安全集合類(lèi)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(lèi)，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(lèi)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(lèi)可以在任何情況下替代普通的集合類(lèi)，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(lèi)，如ConcurrentHashMap15、在編寫(xiě)一個(gè)JavaScript程序來(lái)實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的購(gòu)物車(chē)功能，能夠添加商品、刪除商品、計(jì)算總價(jià)。以下關(guān)于這個(gè)程序的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.使用數(shù)組或者對(duì)象來(lái)存儲(chǔ)購(gòu)物車(chē)中的商品信息，包括商品名稱、價(jià)格和數(shù)量等B.當(dāng)添加商品時(shí)，檢查商品是否已經(jīng)存在于購(gòu)物車(chē)中，如果存在則增加數(shù)量，否則添加新的商品項(xiàng)C.在計(jì)算總價(jià)時(shí)，遍歷購(gòu)物車(chē)中的商品，將每個(gè)商品的價(jià)格乘以數(shù)量并累加D.為了提高性能，不需要對(duì)購(gòu)物車(chē)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)更新，只有在用戶點(diǎn)擊結(jié)算時(shí)才進(jìn)行計(jì)算和處理16、在開(kāi)發(fā)一個(gè)多線程的文件處理程序時(shí)，多個(gè)線程需要同時(shí)讀寫(xiě)同一個(gè)文件。為了避免數(shù)據(jù)沖突和不一致性，以下哪種同步機(jī)制是最合適的？（）A.互斥鎖B.讀寫(xiě)鎖C.條件變量D.信號(hào)量17、在JavaScript中，以下哪個(gè)方法用于獲取元素的文本內(nèi)容？（）A.innerTextB.textContentC.getText()D.getContent()18、設(shè)想正在開(kāi)發(fā)一個(gè)在線游戲的服務(wù)器端程序，需要處理玩家的連接、游戲邏輯、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及防止作弊等功能。游戲要求低延遲、高并發(fā)和穩(wěn)定的運(yùn)行。以下哪種技術(shù)和架構(gòu)的組合是最合適的？（）A.使用C++編寫(xiě)核心游戲邏輯，結(jié)合MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)玩家數(shù)據(jù)，利用TCP協(xié)議進(jìn)行通信，通過(guò)反作弊引擎檢測(cè)作弊行為B.采用Java的Netty框架處理網(wǎng)絡(luò)連接，搭配MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)，運(yùn)用UDP協(xié)議傳輸實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，借助人工智能算法識(shí)別作弊C.運(yùn)用Python的Twisted框架實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，結(jié)合Redis緩存數(shù)據(jù)，使用WebSockets進(jìn)行通信，利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型防止作弊D.選擇Node.js的Socket.IO庫(kù)處理連接，使用PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)HTTP/2協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，運(yùn)用行為分析技術(shù)防范作弊19、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)用于天氣預(yù)報(bào)的應(yīng)用程序，需要從多個(gè)氣象數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理，然后以直觀的方式展示給用戶，包括溫度、濕度、風(fēng)力、天氣狀況等信息。在數(shù)據(jù)獲取和處理方面，以下哪種方式是最有效的？（）A.通過(guò)手動(dòng)從各個(gè)氣象網(wǎng)站抓取數(shù)據(jù)，然后使用自定義的算法進(jìn)行處理和分析B.利用氣象部門(mén)提供的開(kāi)放API接口獲取數(shù)據(jù)，使用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析庫(kù)進(jìn)行處理C.訂閱第三方的氣象數(shù)據(jù)服務(wù)，直接使用其提供的分析結(jié)果和展示界面D.自行建立氣象監(jiān)測(cè)站，收集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，自主開(kāi)發(fā)所有的數(shù)據(jù)處理和展示功能20、以下關(guān)于程序設(shè)計(jì)中的算法復(fù)雜度說(shuō)法錯(cuò)誤的是？（）A.時(shí)間復(fù)雜度是衡量算法執(zhí)行時(shí)間的指標(biāo)，通常用大O符號(hào)表示。例如，O(n)表示隨著輸入規(guī)模n的增長(zhǎng)，算法的執(zhí)行時(shí)間線性增長(zhǎng)B.空間復(fù)雜度是衡量算法所需存儲(chǔ)空間的指標(biāo)。算法在執(zhí)行過(guò)程中可能需要存儲(chǔ)一些中間結(jié)果或數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，空間復(fù)雜度反映了算法對(duì)存儲(chǔ)空間的需求C.一個(gè)好的算法應(yīng)該具有較低的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度。但是在實(shí)際應(yīng)用中，有時(shí)為了提高算法的可讀性和可維護(hù)性，可能會(huì)犧牲一些效率D.算法的復(fù)雜度只與算法本身的設(shè)計(jì)有關(guān)，與輸入數(shù)據(jù)的大小和特性無(wú)關(guān)。實(shí)際上，算法的復(fù)雜度通常會(huì)受到輸入數(shù)據(jù)的大小和特性的影響。例如，對(duì)于某些排序算法，當(dāng)輸入數(shù)據(jù)已經(jīng)部分有序時(shí)，算法的執(zhí)行時(shí)間會(huì)大大減少21、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，能夠?qū)⒂脩舻恼Z(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字，并進(jìn)行語(yǔ)義理解和回答。在語(yǔ)音信號(hào)處理、模型訓(xùn)練和自然語(yǔ)言處理方面，以下哪種技術(shù)和方法的組合是最有前景的？（）A.使用傳統(tǒng)的語(yǔ)音特征提取方法，基于規(guī)則的語(yǔ)義理解，訓(xùn)練小規(guī)模的模型B.借助深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)義理解，使用大量標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練C.運(yùn)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）處理語(yǔ)音信號(hào)，結(jié)合知識(shí)圖譜進(jìn)行語(yǔ)義理解D.采用混合模型，結(jié)合傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，使用有限的訓(xùn)練數(shù)據(jù)22、在設(shè)計(jì)一個(gè)移動(dòng)應(yīng)用的推送通知系統(tǒng)時(shí)，需要考慮通知的實(shí)時(shí)送達(dá)、用戶偏好設(shè)置和服務(wù)器負(fù)載。以下哪種推送技術(shù)和服務(wù)提供商在這些方面表現(xiàn)出色？（）A.蘋(píng)果的APNS服務(wù)B.谷歌的FCM服務(wù)C.華為的HMS推送服務(wù)D.以上推送服務(wù)都能滿足需求23、在設(shè)計(jì)一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站的搜索引擎時(shí)，需要快速準(zhǔn)確地返回相關(guān)的商品信息。以下哪種搜索算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在處理大量商品數(shù)據(jù)時(shí)能夠提供高效的搜索性能？（）A.倒排索引結(jié)合二分查找B.哈希表結(jié)合線性搜索C.平衡二叉樹(shù)結(jié)合深度優(yōu)先搜索D.以上數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法都不太適用24、在使用C++開(kāi)發(fā)一個(gè)圖形渲染引擎時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)頂點(diǎn)處理、片元處理、光照計(jì)算和紋理映射等功能。同時(shí)，要考慮性能優(yōu)化和跨平臺(tái)支持。以下哪種圖形API和技術(shù)的選擇是比較合適的？（）A.使用DirectX，針對(duì)Windows平臺(tái)進(jìn)行優(yōu)化B.運(yùn)用OpenGL，以實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)的支持C.借助Vulkan，獲得更高的性能和靈活性D.自行開(kāi)發(fā)一套全新的圖形API，滿足特定需求25、在使用Python語(yǔ)言編寫(xiě)一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘程序時(shí)，需要從大量的文本數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息，并進(jìn)行分類(lèi)和預(yù)測(cè)。假設(shè)數(shù)據(jù)量非常龐大，而且數(shù)據(jù)的格式和質(zhì)量參差不齊。為了有效地處理這些數(shù)據(jù)，以下哪種方法和工具的組合是比較合適的？（）A.使用正則表達(dá)式進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，然后用樸素貝葉斯算法進(jìn)行分類(lèi)B.借助第三方庫(kù)如BeautifulSoup進(jìn)行數(shù)據(jù)解析，采用決策樹(shù)算法進(jìn)行預(yù)測(cè)C.運(yùn)用自然語(yǔ)言處理庫(kù)NLTK進(jìn)行文本預(yù)處理，使用支持向量機(jī)算法進(jìn)行分類(lèi)D.先通過(guò)人工篩選數(shù)據(jù)，再用線性回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)二