廣東茂名農(nóng)林科技職業(yè)學(xué)院《大學(xué)計(jì)算機(jī)文化技術(shù)基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)廣東茂名農(nóng)林科技職業(yè)學(xué)院《大學(xué)計(jì)算機(jī)文化技術(shù)基礎(chǔ)》

2023-2024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Python中，要使用正則表達(dá)式來(lái)匹配和提取一段文本中的電子郵件地址。以下關(guān)于正則表達(dá)式的使用和匹配規(guī)則，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.導(dǎo)入re模塊，使用其提供的函數(shù)和方法來(lái)進(jìn)行正則表達(dá)式的操作B.編寫(xiě)合適的正則表達(dá)式模式來(lái)匹配常見(jiàn)的電子郵件地址格式C.在匹配過(guò)程中，可以使用分組來(lái)提取電子郵件地址的不同部分，如用戶名和域名D.正則表達(dá)式可以匹配任何復(fù)雜的文本模式，因此不需要對(duì)輸入的文本進(jìn)行任何預(yù)處理和篩選2、在編寫(xiě)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)程序時(shí)，需要處理網(wǎng)頁(yè)的下載、解析和數(shù)據(jù)提取。以下哪種編程語(yǔ)言和相關(guān)庫(kù)在網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)中具有較好的性能和豐富的功能？（）A.Python結(jié)合BeautifulSoup和Scrapy庫(kù)B.Java結(jié)合HttpClient和Jsoup庫(kù)C.Ruby結(jié)合Nokogiri庫(kù)D.JavaScript結(jié)合Puppeteer庫(kù)3、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4、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5、假設(shè)正在使用PHP開(kāi)發(fā)一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站的后臺(tái)管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)需要處理商品管理、訂單管理、用戶管理等功能。在實(shí)現(xiàn)商品搜索功能時(shí)，需要能夠快速?gòu)拇罅康纳唐窋?shù)據(jù)中找到匹配的結(jié)果。以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)查詢優(yōu)化策略和技術(shù)是最為有效的？（）A.在商品表的所有字段上創(chuàng)建索引，以提高查詢速度B.使用全文搜索技術(shù)，如Sphinx，專門用于文本內(nèi)容的搜索C.對(duì)搜索關(guān)鍵詞進(jìn)行分詞處理，然后在數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行多條件查詢D.定期將商品數(shù)據(jù)緩存到內(nèi)存中，直接從內(nèi)存中進(jìn)行搜索6、設(shè)想開(kāi)發(fā)一個(gè)圖像識(shí)別軟件，能夠識(shí)別不同類型的物體，如動(dòng)物、植物、交通工具等。在算法設(shè)計(jì)上，需要考慮圖像的特征提取、模型訓(xùn)練和分類預(yù)測(cè)。如果要提高圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率，同時(shí)減少計(jì)算時(shí)間，以下哪種方法是最合適的？（）A.采用簡(jiǎn)單的圖像特征，如顏色、形狀，使用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練B.運(yùn)用深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），但使用較小的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練C.利用復(fù)雜的手工設(shè)計(jì)特征，結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練D.借助大規(guī)模的標(biāo)注數(shù)據(jù)集，使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并進(jìn)行模型優(yōu)化7、在編寫(xiě)一個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和分析程序時(shí)，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生速度非?？?，需要及時(shí)處理和存儲(chǔ)。以下哪種存儲(chǔ)方式能夠滿足高并發(fā)寫(xiě)入和快速查詢的需求？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)B.非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如MongoDB）C.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)（如Redis）D.分布式文件系統(tǒng)8、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)9、在使用JavaScript開(kāi)發(fā)一個(gè)在線視頻播放器時(shí)，需要支持多種視頻格式的播放、緩沖控制、音量調(diào)節(jié)和字幕顯示等功能。同時(shí)，要適應(yīng)不同的瀏覽器和設(shè)備。以下哪種技術(shù)和庫(kù)的選擇是比較恰當(dāng)?shù)?？（）A.使用HTML5的標(biāo)簽和原生JavaScript實(shí)現(xiàn)所有功能B.借助第三方視頻播放庫(kù)，如Video.js，處理復(fù)雜的播放邏輯C.自行開(kāi)發(fā)視頻解碼和渲染算法，以獲得更好的性能D.只支持少數(shù)常見(jiàn)的視頻格式，降低開(kāi)發(fā)難度10、在JavaScript中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)事件驅(qū)動(dòng)的程序，例如當(dāng)用戶點(diǎn)擊按鈕時(shí)執(zhí)行特定的操作。以下關(guān)于事件處理的實(shí)現(xiàn)方式，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.為按鈕元素添加click事件監(jiān)聽(tīng)器，指定當(dāng)點(diǎn)擊事件發(fā)生時(shí)要執(zhí)行的函數(shù)B.事件處理函數(shù)可以訪問(wèn)和操作頁(yè)面中的其他元素和數(shù)據(jù)C.可以同時(shí)為一個(gè)元素添加多個(gè)相同類型的事件監(jiān)聽(tīng)器，它們會(huì)按照添加的順序依次執(zhí)行D.為了提高性能，應(yīng)該盡量減少事件監(jiān)聽(tīng)器的使用，只在必要時(shí)添加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C語(yǔ)言中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)函數(shù)，能夠?qū)⒁粋€(gè)字符串逆序輸出。假設(shè)字符串以'\0'結(jié)尾，以下哪種方法是可行的（）A.使用兩個(gè)指針，從字符串的兩端向中間移動(dòng)，交換字符B.先將字符串復(fù)制到一個(gè)新的字符串，然后逆序輸出新字符串C.逐個(gè)將字符串中的字符取出，然后從后往前輸出D.以上方法都不可行13、考慮開(kāi)發(fā)一個(gè)虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）游戲，需要實(shí)現(xiàn)逼真的場(chǎng)景渲染、物理模擬和用戶交互。在圖形引擎的選擇、物理引擎的集成和交互設(shè)備的支持方面，以下哪種技術(shù)組合是最為合適的？（）A.使用開(kāi)源的圖形引擎，如OGRE，簡(jiǎn)單的物理模擬庫(kù)，支持常見(jiàn)的VR設(shè)備B.借助商業(yè)圖形引擎，如UnrealEngine，先進(jìn)的物理引擎，定制化支持特定VR設(shè)備C.自主開(kāi)發(fā)圖形和物理引擎，適配多種通用的VR交互設(shè)備D.選擇輕量級(jí)的圖形框架，忽略物理模擬，僅支持基本的VR手柄操作14、在開(kāi)發(fā)一個(gè)智能客服系統(tǒng)時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言處理、知識(shí)庫(kù)管理、對(duì)話管理以及與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的集成等功能。系統(tǒng)要能夠準(zhǔn)確理解用戶的問(wèn)題并提供有效的回答。以下哪種技術(shù)方案是最可行的？（）A.基于Python的自然語(yǔ)言處理庫(kù)，如NLTK和SpaCy，構(gòu)建語(yǔ)言模型，使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理知識(shí)庫(kù)，通過(guò)規(guī)則引擎進(jìn)行對(duì)話管理，利用API與業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成B.采用Java的自然語(yǔ)言處理框架，如StanfordNLP，搭配NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)知識(shí)，運(yùn)用有限狀態(tài)機(jī)進(jìn)行對(duì)話控制，借助消息中間件與業(yè)務(wù)系統(tǒng)交互C.運(yùn)用C#的語(yǔ)言處理類庫(kù)，結(jié)合XML文件存儲(chǔ)知識(shí)庫(kù)，使用決策樹(shù)算法管理對(duì)話，通過(guò)Web服務(wù)實(shí)現(xiàn)與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的對(duì)接D.選擇JavaScript的自然語(yǔ)言處理庫(kù)，如natural，利用JSON文件作為知識(shí)庫(kù)，借助狀態(tài)圖實(shí)現(xiàn)對(duì)話流程，使用GraphQL與業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成15、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16、以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)適合用于實(shí)現(xiàn)棧的操作？（）A.數(shù)組可以用于實(shí)現(xiàn)棧，通過(guò)數(shù)組的一端作為棧頂，進(jìn)行入棧和出棧操作B.鏈表也可以用于實(shí)現(xiàn)棧，將鏈表的頭部作為棧頂，進(jìn)行入棧和出棧操作C.隊(duì)列不適合用于實(shí)現(xiàn)棧的操作，因?yàn)殛?duì)列是先進(jìn)先出的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而棧是后進(jìn)先出的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)D.二叉樹(shù)主要用于存儲(chǔ)和檢索數(shù)據(jù)，不適合用于實(shí)現(xiàn)棧的操作17、使用Python語(yǔ)言進(jìn)行文件操作，需要讀取一個(gè)文本文件的每一行內(nèi)容，并進(jìn)行處理。以下哪種方式是合適的（）A.使用

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函數(shù)打開(kāi)文件，然后逐行讀取B.將整個(gè)文件內(nèi)容一次性讀取到內(nèi)存，然后分割成行C.使用第三方庫(kù)來(lái)讀取文件D.以上方法都不好18、在程序設(shè)計(jì)中，以下哪個(gè)概念用于描述算法的空間效率？（）A.算法的時(shí)間復(fù)雜度是衡量算法執(zhí)行時(shí)間的指標(biāo)，與空間效率無(wú)關(guān)B.算法的可讀性是指算法易于理解和閱讀的程度，與空間效率沒(méi)有直接關(guān)系C.算法的空間效率是指算法執(zhí)行所需的存儲(chǔ)空間。通常用空間復(fù)雜度來(lái)衡量，空間復(fù)雜度越低，算法的空間效率越高D.算法的可維護(hù)性是指算法易于修改和擴(kuò)展的程度，與空間效率關(guān)系不大19、考慮使用Ruby語(yǔ)言開(kāi)發(fā)一個(gè)社交媒體平臺(tái)，該平臺(tái)需要支持用戶發(fā)布動(dòng)態(tài)、點(diǎn)贊、評(píng)論、關(guān)注等功能。隨著用戶數(shù)量的不斷增加，系統(tǒng)的性能和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成為了關(guān)鍵問(wèn)題。在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)時(shí)，以下哪種策略能夠更好地應(yīng)對(duì)高并發(fā)和大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)？（）A.采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)優(yōu)化表結(jié)構(gòu)和索引來(lái)提高性能B.運(yùn)用NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，如MongoDB，以文檔形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)C.結(jié)合使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和緩存系統(tǒng)，如Redis，來(lái)加速數(shù)據(jù)訪問(wèn)D.構(gòu)建分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，將數(shù)據(jù)分布在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上20、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)21、在設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)索引結(jié)構(gòu)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的分布、查詢模式和更新頻率等因素。對(duì)于一個(gè)經(jīng)常進(jìn)行范圍查詢的數(shù)據(jù)表，以下哪種索引類型可能最為合適？（）A.B樹(shù)索引B.哈希索引C.位圖索引D.全文索引22、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)模浚ǎ〢.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23、在開(kāi)發(fā)一個(gè)音頻處理程序時(shí)，需要對(duì)音頻信號(hào)進(jìn)行濾波、降噪和頻譜分析。以下哪種編程語(yǔ)言和相關(guān)庫(kù)在音頻處理領(lǐng)域具有強(qiáng)大的功能和廣泛的應(yīng)用？（）A.C++結(jié)合FFmpeg庫(kù)B.Python結(jié)合librosa庫(kù)C.Matlab自帶的音頻處理工具箱D.Java結(jié)合JMF框架24、在C++中，要使用智能指針來(lái)管理動(dòng)態(tài)分配的內(nèi)存，避免內(nèi)存泄漏和懸空指針的問(wèn)題。以下關(guān)于智能指針的使用，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.std::unique_ptr適用于獨(dú)占所有權(quán)的動(dòng)態(tài)對(duì)象，只能有一個(gè)所有者B.std::shared_ptr用于共享所有權(quán)的對(duì)象，可以有多個(gè)所有者，通過(guò)引用計(jì)數(shù)來(lái)管理內(nèi)存釋放C.智能指針可以自動(dòng)釋放所管理的內(nèi)存，不需要手動(dòng)調(diào)用delete操作D.為了提高靈活性，可以同時(shí)使用多個(gè)不同類型的智能指針來(lái)管理同一塊內(nèi)存25、在C++中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)模板函數(shù)，能夠?qū)Σ煌愋偷臄?shù)組進(jìn)行排序。以下哪種方式是正確的（）A.使用函數(shù)重載，為不同類型分別編寫(xiě)排序函數(shù)B.使用模板參數(shù)來(lái)指定數(shù)組的類型