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《基于python的財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)》2023-2024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)一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共20個(gè)小題,每小題2分,共40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、假設(shè)使用Java開(kāi)發(fā)一個(gè)分布式緩存系統(tǒng),需要支持?jǐn)?shù)據(jù)的存儲(chǔ)、讀取、過(guò)期處理和分布式節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)同步。以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的組合是比較適合的?()A.使用哈希表存儲(chǔ)數(shù)據(jù),通過(guò)定時(shí)掃描來(lái)處理過(guò)期數(shù)據(jù)B.運(yùn)用鏈表存儲(chǔ)數(shù)據(jù),采用分布式鎖進(jìn)行數(shù)據(jù)同步C.借助紅黑樹(shù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù),利用一致性哈希算法進(jìn)行節(jié)點(diǎn)分配和數(shù)據(jù)同步D.構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)組來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù),通過(guò)廣播方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)同步2、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)用于電商網(wǎng)站的推薦系統(tǒng),能夠根據(jù)用戶的瀏覽歷史、購(gòu)買(mǎi)行為和商品屬性為用戶提供個(gè)性化的推薦。以下哪種技術(shù)和算法的組合是最有效的?()A.使用Python的協(xié)同過(guò)濾算法,結(jié)合商品的分類和標(biāo)簽信息,利用深度學(xué)習(xí)模型提取用戶特征,通過(guò)實(shí)時(shí)計(jì)算生成推薦列表B.采用Java的基于內(nèi)容的推薦算法,分析用戶的興趣偏好和商品描述,運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)潛在關(guān)聯(lián),借助緩存技術(shù)提高推薦響應(yīng)速度C.運(yùn)用C++的混合推薦算法,融合協(xié)同過(guò)濾和基于內(nèi)容的方法,使用圖數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)用戶和商品關(guān)系,通過(guò)批量處理生成推薦結(jié)果D.選擇JavaScript的基于用戶行為的推薦算法,結(jié)合商品的銷量和評(píng)價(jià)數(shù)據(jù),借助聚類分析對(duì)用戶進(jìn)行分組,利用異步請(qǐng)求獲取推薦3、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.MXNet4、考慮編寫(xiě)一個(gè)程序來(lái)對(duì)大量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)。以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)能夠高效地存儲(chǔ)和快速查詢單詞及其出現(xiàn)的頻率?()A.二叉樹(shù)B.哈希表C.紅黑樹(shù)D.堆5、在開(kāi)發(fā)一個(gè)金融交易系統(tǒng)時(shí),需要確保交易數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、安全性和實(shí)時(shí)性,能夠快速處理大量的交易請(qǐng)求,同時(shí)具備風(fēng)險(xiǎn)控制和報(bào)表生成功能。以下哪種技術(shù)架構(gòu)和工具的選擇是最為合適的?()A.基于C++的高性能交易引擎,結(jié)合關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)如DB2存儲(chǔ)交易數(shù)據(jù),利用專業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)控制軟件進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,使用Excel插件生成報(bào)表B.采用Java的微服務(wù)架構(gòu),每個(gè)服務(wù)負(fù)責(zé)特定功能,如交易處理、風(fēng)險(xiǎn)控制等,使用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)如Cassandra存儲(chǔ)數(shù)據(jù),通過(guò)開(kāi)源報(bào)表工具生成報(bào)表C.運(yùn)用Python的量化交易框架,搭配NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)如Redis進(jìn)行高速緩存,借助第三方風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估服務(wù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制,利用matplotlib庫(kù)生成報(bào)表D.選擇JavaScript的Node.js框架,使用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù),通過(guò)自研的風(fēng)險(xiǎn)控制算法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理,使用PDF生成庫(kù)創(chuàng)建報(bào)表6、假設(shè)要編寫(xiě)一個(gè)程序來(lái)優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型的超參數(shù),以提高模型的性能。以下哪種方法在超參數(shù)優(yōu)化中被廣泛應(yīng)用,并且能夠有效地搜索最優(yōu)參數(shù)組合?()A.隨機(jī)搜索B.網(wǎng)格搜索C.基于梯度的優(yōu)化算法D.貝葉斯優(yōu)化算法7、假設(shè)要編寫(xiě)一個(gè)程序來(lái)監(jiān)控系統(tǒng)資源的使用情況,如CPU利用率、內(nèi)存占用和網(wǎng)絡(luò)帶寬。以下哪種編程語(yǔ)言和系統(tǒng)接口在系統(tǒng)監(jiān)控方面具有較好的支持和易用性?()A.C語(yǔ)言結(jié)合系統(tǒng)調(diào)用B.Python結(jié)合psutil庫(kù)C.Java結(jié)合JMX接口D.Go語(yǔ)言結(jié)合內(nèi)置的系統(tǒng)監(jiān)控函數(shù)8、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)智能客服系統(tǒng),能夠理解用戶的問(wèn)題、提供準(zhǔn)確的回答,并根據(jù)用戶的情緒進(jìn)行相應(yīng)的回應(yīng)。在自然語(yǔ)言處理技術(shù)、知識(shí)庫(kù)構(gòu)建和情感分析方面,以下哪種方案是最先進(jìn)的?()A.運(yùn)用詞袋模型處理文本,構(gòu)建簡(jiǎn)單的知識(shí)庫(kù),不考慮用戶情緒B.借助深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)言模型,建立豐富的知識(shí)庫(kù),使用基本的情感分類方法C.利用預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型,如GPT-3,優(yōu)化知識(shí)庫(kù)結(jié)構(gòu),進(jìn)行精細(xì)的情感分析D.采用傳統(tǒng)的語(yǔ)法分析,手動(dòng)構(gòu)建知識(shí)庫(kù),粗略估計(jì)用戶情緒9、考慮使用Java語(yǔ)言開(kāi)發(fā)一個(gè)在線購(gòu)物系統(tǒng),該系統(tǒng)需要處理大量的用戶并發(fā)請(qǐng)求,并且要保證數(shù)據(jù)的一致性和完整性。系統(tǒng)中有一個(gè)訂單處理模塊,需要實(shí)時(shí)更新庫(kù)存數(shù)量、計(jì)算訂單總價(jià)、處理支付信息等操作。在實(shí)現(xiàn)訂單處理模塊時(shí),以下哪種技術(shù)或設(shè)計(jì)模式能夠有效地提高系統(tǒng)的性能和可擴(kuò)展性?()A.直接在業(yè)務(wù)邏輯層中處理所有操作,不使用任何中間件或框架B.采用事務(wù)處理機(jī)制,確保多個(gè)操作要么全部成功,要么全部失敗C.運(yùn)用消息隊(duì)列來(lái)異步處理訂單相關(guān)的操作,減輕系統(tǒng)的即時(shí)壓力D.構(gòu)建一個(gè)分布式的訂單處理系統(tǒng),將不同的操作分布在多個(gè)服務(wù)器上10、假設(shè)使用C語(yǔ)言編寫(xiě)一個(gè)嵌入式系統(tǒng)的驅(qū)動(dòng)程序,需要控制硬件設(shè)備的輸入輸出、處理中斷和進(jìn)行內(nèi)存管理。在處理中斷時(shí),為了確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和實(shí)時(shí)性,以下哪種方法是恰當(dāng)?shù)模浚ǎ〢.在中斷處理函數(shù)中完成所有復(fù)雜的操作,以盡快響應(yīng)中斷B.將中斷處理分為上半部和下半部,上半部進(jìn)行關(guān)鍵處理,下半部進(jìn)行耗時(shí)操作C.禁用所有中斷,在處理完當(dāng)前任務(wù)后再重新啟用D.忽略一些不重要的中斷,只處理關(guān)鍵中斷11、在C語(yǔ)言中,要實(shí)現(xiàn)一個(gè)函數(shù)來(lái)查找一個(gè)整數(shù)數(shù)組中的最大值和最小值。以下關(guān)于函數(shù)的參數(shù)傳遞和返回值,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過(guò)指針參數(shù)來(lái)修改函數(shù)外部的變量,從而返回最大值和最小值B.將數(shù)組作為參數(shù)傳遞給函數(shù)時(shí),可以直接傳遞數(shù)組名,函數(shù)內(nèi)部可以通過(guò)下標(biāo)訪問(wèn)數(shù)組元素C.函數(shù)可以返回一個(gè)結(jié)構(gòu)體,其中包含最大值和最小值的信息D.為了提高效率,函數(shù)應(yīng)該直接修改數(shù)組中的元素來(lái)返回最大值和最小值,而不是通過(guò)返回值或者指針參數(shù)12、以下關(guān)于程序設(shè)計(jì)中的調(diào)試方法說(shuō)法錯(cuò)誤的是?()A.打印調(diào)試信息是一種常見(jiàn)的調(diào)試方法,通過(guò)在關(guān)鍵位置打印變量的值或程序的執(zhí)行狀態(tài),可以幫助程序員了解程序的運(yùn)行情況,找出問(wèn)題所在B.使用調(diào)試器是一種更強(qiáng)大的調(diào)試方法,調(diào)試器可以暫停程序的執(zhí)行,查看變量的值、調(diào)用棧等信息,還可以逐行執(zhí)行代碼,幫助程序員快速定位問(wèn)題C.單元測(cè)試是一種有效的調(diào)試方法,通過(guò)編寫(xiě)測(cè)試用例來(lái)測(cè)試程序的各個(gè)模塊,可以及早發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,提高代碼的質(zhì)量D.調(diào)試方法只適用于小型項(xiàng)目,對(duì)于大型項(xiàng)目,調(diào)試方法效果不佳。實(shí)際上,無(wú)論項(xiàng)目大小,調(diào)試方法都是非常重要的,可以幫助程序員快速定位和解決問(wèn)題13、在開(kāi)發(fā)一個(gè)人工智能輔助的醫(yī)療診斷系統(tǒng)時(shí),需要對(duì)大量的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,提取特征,并與已知的疾病模式進(jìn)行匹配。在模型訓(xùn)練和診斷決策的過(guò)程中,以下哪種方法能夠提高診斷的準(zhǔn)確性和可靠性?()A.運(yùn)用傳統(tǒng)的圖像處理技術(shù)和簡(jiǎn)單的分類算法,基于小規(guī)模數(shù)據(jù)集訓(xùn)練B.借助深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使用經(jīng)過(guò)標(biāo)注的大規(guī)模醫(yī)療影像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練C.利用遷移學(xué)習(xí),將在其他領(lǐng)域訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于醫(yī)療影像分析,不進(jìn)行重新訓(xùn)練D.采用隨機(jī)森林算法,結(jié)合手工提取的影像特征,進(jìn)行疾病診斷14、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)15、在使用C#開(kāi)發(fā)一個(gè)Windows桌面應(yīng)用程序時(shí),需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)復(fù)雜的用戶界面,包括菜單、工具欄、狀態(tài)欄和多個(gè)窗口的交互。同時(shí),要保證程序的響應(yīng)性能和用戶體驗(yàn)。以下哪種界面設(shè)計(jì)和技術(shù)的選擇是比較合適的?()A.使用WindowsForms框架,手動(dòng)編寫(xiě)界面布局和事件處理代碼B.運(yùn)用WPF框架,通過(guò)XAML描述界面和數(shù)據(jù)綁定C.借助第三方UI庫(kù),如DevExpress,快速搭建界面D.直接使用WindowsAPI進(jìn)行底層的界面開(kāi)發(fā)16、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17、在使用Java開(kāi)發(fā)一個(gè)在線考試系統(tǒng)時(shí),需要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)判卷功能,能夠?qū)x擇題、填空題、簡(jiǎn)答題等不同類型的題目進(jìn)行準(zhǔn)確判分。同時(shí),要考慮判卷的效率和準(zhǔn)確性。以下哪種技術(shù)和算法的組合是比較理想的?()A.對(duì)于選擇題,直接比較答案;填空題使用字符串匹配;簡(jiǎn)答題使用人工設(shè)定的關(guān)鍵詞匹配B.利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,對(duì)學(xué)生的答案進(jìn)行語(yǔ)義分析和相似度計(jì)算來(lái)判分C.建立題目答案的規(guī)則庫(kù),通過(guò)規(guī)則匹配和邏輯判斷進(jìn)行判卷D.對(duì)于所有類型的題目,都采用人工打分的方式,以保證準(zhǔn)確性18、在開(kāi)發(fā)一個(gè)虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)應(yīng)用程序時(shí),需要實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的場(chǎng)景渲染和交互響應(yīng)。以下哪種編程語(yǔ)言和圖形API的組合在VR開(kāi)發(fā)中較為常用和高效?()A.C++結(jié)合VulkanB.C#結(jié)合Unity的圖形接口C.JavaScript結(jié)合WebVRD.Python結(jié)合OpenGLES19、在面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)中,以下哪個(gè)概念描述了一個(gè)類對(duì)另一個(gè)類的依賴關(guān)系?()A.繼承(Inheritance)是一種類與類之間的關(guān)系,其中一個(gè)類(子類)繼承了另一個(gè)類(父類)的屬性和方法。繼承關(guān)系體現(xiàn)了代碼的復(fù)用和擴(kuò)展B.封裝(Encapsulation)是將數(shù)據(jù)和操作數(shù)據(jù)的方法封裝在一個(gè)類中,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C.多態(tài)(Polymorphism)是指同一個(gè)行為具有多個(gè)不同表現(xiàn)形式或形態(tài)。在面向?qū)ο缶幊讨校鄳B(tài)可以通過(guò)方法重寫(xiě)和方法重載來(lái)實(shí)現(xiàn)D.依賴(Dependency)描述了一個(gè)類對(duì)另一個(gè)類的依賴關(guān)系。例如,一個(gè)類可能需要另一個(gè)類的對(duì)象來(lái)完成某些操作,這種情況下就存在依賴關(guān)系20、在JavaScript中,以下哪個(gè)方法用于獲取元素的屬性值?()A.getAttribute()B.setAttribute()C.removeAttribute()D.hasAttribute()二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)論述C語(yǔ)言中如何使用位運(yùn)算進(jìn)行高效的位操作,舉例說(shuō)明其在實(shí)際編程中的應(yīng)用。2、(本題5分)探討C語(yǔ)言中如何利用指針和結(jié)構(gòu)體實(shí)現(xiàn)優(yōu)先級(jí)隊(duì)列,給出插入和取出元素的代碼示例。3、(本題5分)論述C語(yǔ)言中如何使用位運(yùn)算來(lái)進(jìn)行高效的操作,例如設(shè)置、清除和檢測(cè)位,以及位運(yùn)算在節(jié)省內(nèi)存和提高性能方面的應(yīng)用,舉例說(shuō)明。三、編程題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)創(chuàng)建一個(gè)程序,用戶輸入一個(gè)包含學(xué)生姓名、學(xué)號(hào)和成績(jī)的文件,程序讀取文件并按照成績(jī)升序輸出學(xué)生信息。2、(本題5分)給定一個(gè)字符串,編寫(xiě)程序判斷其中是否包含特定的子序列。3、(本題5分)設(shè)計(jì)一個(gè)程序,用戶輸入一個(gè)正整數(shù)
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