鄭州職業(yè)技術(shù)學(xué)院《高級(jí)程序語言設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁鄭州職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《高級(jí)程序語言設(shè)計(jì)》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、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)用于管理學(xué)校圖書館圖書借閱信息的系統(tǒng)。系統(tǒng)需要記錄每本圖書的詳細(xì)信息，包括書名、作者、ISBN碼、出版年份、館藏位置等，同時(shí)還要記錄讀者的借閱記錄，包括讀者ID、借閱日期、應(yīng)還日期等。在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的完整性、一致性和查詢效率。如果要查詢某位讀者在過去一年中借閱的所有圖書信息，以下哪種數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)和查詢方式最為合適？（）A.將圖書信息和借閱記錄分別存儲(chǔ)在兩個(gè)表中，通過讀者ID和借閱日期進(jìn)行關(guān)聯(lián)查詢B.將所有信息存儲(chǔ)在一個(gè)大表中，通過復(fù)雜的條件篩選獲取所需數(shù)據(jù)C.為借閱記錄創(chuàng)建單獨(dú)的數(shù)據(jù)庫，通過定期同步與圖書信息表關(guān)聯(lián)D.只存儲(chǔ)最近的借閱記錄，歷史數(shù)據(jù)歸檔處理，減少查詢的數(shù)據(jù)量2、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MQTT協(xié)議與信號(hào)燈系統(tǒng)通信，運(yùn)用圖數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)交通網(wǎng)絡(luò)信息B.采用Java的圖像處理庫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，通過藍(lán)牙與信號(hào)燈系統(tǒng)連接，使用NoSQL數(shù)據(jù)庫存儲(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3、在進(jìn)行程序設(shè)計(jì)時(shí)，需要考慮算法的效率和空間復(fù)雜度。假設(shè)要對(duì)一個(gè)包含大量整數(shù)的數(shù)組進(jìn)行排序，以下哪種排序算法在平均情況下能夠提供較好的性能，并且空間復(fù)雜度相對(duì)較低？（）A.冒泡排序B.快速排序C.插入排序D.選擇排序4、在一個(gè)使用C語言編寫的程序中，需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)功能：計(jì)算給定整數(shù)數(shù)組中所有元素的平均值。假設(shè)數(shù)組名為

arr

，長(zhǎng)度為

n

。以下哪種方法是最常見和有效的計(jì)算平均值的方式（）A.先對(duì)數(shù)組元素求和，然后除以元素個(gè)數(shù)B.逐個(gè)計(jì)算每個(gè)元素與其他元素的平均值，最后取所有平均值的平均值C.隨機(jī)選擇數(shù)組中的一部分元素計(jì)算平均值D.以上方法都不可行5、在使用C++開發(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.自行開發(fā)一套全新的圖形API，滿足特定需求6、在Python中，要編寫一個(gè)程序來處理文本文件，讀取其中的每一行，并統(tǒng)計(jì)出現(xiàn)頻率最高的單詞。以下關(guān)于這個(gè)程序的實(shí)現(xiàn)步驟，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.首先打開文件，逐行讀取內(nèi)容，并將每行的單詞進(jìn)行分割和處理B.使用字典來存儲(chǔ)每個(gè)單詞及其出現(xiàn)的次數(shù)C.在處理過程中，需要考慮單詞的大小寫轉(zhuǎn)換和去除標(biāo)點(diǎn)符號(hào)等操作，以確保統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)確性D.由于文件可能很大，為了節(jié)省內(nèi)存，可以每次只讀取文件的一部分進(jìn)行處理，而不是一次性讀取整個(gè)文件7、假設(shè)要編寫一個(gè)程序來實(shí)現(xiàn)分布式文件系統(tǒng)，需要處理文件的存儲(chǔ)、訪問控制和數(shù)據(jù)一致性。以下哪種分布式系統(tǒng)架構(gòu)和協(xié)議在實(shí)現(xiàn)此類功能時(shí)具有較好的性能和可靠性？（）A.HDFS架構(gòu)和其相關(guān)協(xié)議B.GFS架構(gòu)和其相關(guān)協(xié)議C.Ceph架構(gòu)和其相關(guān)協(xié)議D.以上架構(gòu)和協(xié)議都可以根據(jù)需求選擇8、假設(shè)正在開發(fā)一個(gè)金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)，需要分析市場(chǎng)數(shù)據(jù)、信用記錄和宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法和模型在金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中被廣泛采用，并且能夠提供可靠的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果？（）A.風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）模型B.信用評(píng)分模型C.壓力測(cè)試D.以上方法和模型都常用于金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估9、在編寫一個(gè)JavaScript程序來實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的購物車功能，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)象來存儲(chǔ)購物車中的商品信息，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)存在于購物車中，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)，遍歷購物車中的商品，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)購物車中的數(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10、在設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)庫驅(qū)動(dòng)的Web應(yīng)用程序時(shí)，需要在服務(wù)器端處理數(shù)據(jù)庫查詢和生成動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁。以下哪種服務(wù)器端編程語言和Web框架的組合能夠提供高效的開發(fā)和良好的性能？（）A.Python+DjangoB.PHP+LaravelC.Java+SpringBootD.Node.js+Express11、在Python中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)類，用于表示二維平面上的點(diǎn)，并且能夠計(jì)算兩個(gè)點(diǎn)之間的距離。以下哪種方式是合理的（）A.在類中定義方法，使用勾股定理計(jì)算距離B.在類外定義一個(gè)函數(shù)來計(jì)算距離C.不計(jì)算距離，只存儲(chǔ)點(diǎn)的坐標(biāo)D.以上方法都不好12、假設(shè)正在開發(fā)一個(gè)在線購物網(wǎng)站的訂單處理系統(tǒng)，需要對(duì)訂單進(jìn)行各種操作，如添加、刪除、查詢和修改。為了確保系統(tǒng)在處理大量訂單時(shí)的性能和數(shù)據(jù)一致性，以下哪種數(shù)據(jù)庫操作方式是較為理想的選擇？（）A.直接對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行頻繁的讀寫操作，不使用緩存機(jī)制B.先將操作記錄在內(nèi)存緩存中，定期批量同步到數(shù)據(jù)庫C.借助分布式數(shù)據(jù)庫，將訂單數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)D.使用數(shù)據(jù)庫的存儲(chǔ)過程來處理所有訂單相關(guān)的操作13、設(shè)想正在開發(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++編寫核心游戲邏輯，結(jié)合MySQL數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)玩家數(shù)據(jù)，利用TCP協(xié)議進(jìn)行通信，通過反作弊引擎檢測(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，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庫處理連接，使用PostgreSQL數(shù)據(jù)庫，通過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14、在設(shè)計(jì)一個(gè)游戲引擎時(shí)，需要處理圖形渲染、物理模擬和用戶輸入等多個(gè)方面。以下哪種編程語言和圖形庫的組合在游戲開發(fā)中較為常見和高效？（）A.C++結(jié)合OpenGLB.C#結(jié)合DirectXC.JavaScript結(jié)合WebGLD.Python結(jié)合Pygame15、在Java中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)接口

Shape

，包含一個(gè)方法

calculateArea()

，然后有

Circle

和

Rectangle

兩個(gè)類實(shí)現(xiàn)這個(gè)接口。當(dāng)創(chuàng)建一個(gè)

Shape

類型的引用，并指向一個(gè)具體的實(shí)現(xiàn)類對(duì)象時(shí)，以下哪種方式能夠正確調(diào)用

calculateArea()

方法（）A.通過引用直接調(diào)用B.進(jìn)行類型轉(zhuǎn)換后調(diào)用C.無法調(diào)用，接口中沒有具體實(shí)現(xiàn)D.以上方法都不對(duì)16、在開發(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)庫存儲(chǔ)游戲數(shù)據(jù)，通過HTTP協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸B.借助NoSQL數(shù)據(jù)庫，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，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17、在JavaScript中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)模塊模式，將相關(guān)的功能和數(shù)據(jù)封裝在一個(gè)模塊中，以提高代碼的可維護(hù)性和可復(fù)用性。以下關(guān)于模塊模式的實(shí)現(xiàn)方式，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.使用立即執(zhí)行的函數(shù)表達(dá)式（IIFE）來創(chuàng)建模塊的私有作用域B.在模塊內(nèi)部定義公共的方法和屬性，通過返回對(duì)象或函數(shù)來暴露給外部使用C.模塊之間可以直接訪問彼此的私有成員和方法，實(shí)現(xiàn)更緊密的集成D.模塊模式可以有效地避免全局變量的污染和命名沖突18、在程序設(shè)計(jì)中，以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)適合用于實(shí)現(xiàn)先進(jìn)先出（FIFO）的操作？（）A.棧（Stack）是一種后進(jìn)先出（LIFO）的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，不適合實(shí)現(xiàn)先進(jìn)先出操作B.隊(duì)列（Queue）是一種先進(jìn)先出的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，非常適合用于實(shí)現(xiàn)先進(jìn)先出（FIFO）的操作。在隊(duì)列中，元素從一端進(jìn)入，從另一端出隊(duì)，保證了先進(jìn)入的元素先被處理C.鏈表（LinkedList）雖然可以實(shí)現(xiàn)類似的操作，但在實(shí)現(xiàn)先進(jìn)先出方面不如隊(duì)列直接和高效D.二叉樹（BinaryTree）主要用于存儲(chǔ)和檢索數(shù)據(jù)，不適合實(shí)現(xiàn)先進(jìn)先出操作19、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20、當(dāng)設(shè)計(jì)一個(gè)Python程序來處理一個(gè)包含學(xué)生成績(jī)的列表，并找出其中的最高分和最低分。以下關(guān)于這個(gè)程序的設(shè)計(jì)思路和實(shí)現(xiàn)方法，哪一個(gè)說法是不正確的？（）A.首先讀取成績(jī)列表，可以使用列表推導(dǎo)式或者循環(huán)來實(shí)現(xiàn)B.然后通過內(nèi)置函數(shù)或者自定義的比較算法來找出最高分和最低分C.在處理過程中，需要考慮成績(jī)數(shù)據(jù)的有效性和異常情況，比如成績(jī)?yōu)樨?fù)數(shù)或者非數(shù)字的情況D.為了簡(jiǎn)化程序，可以假設(shè)成績(jī)列表中的數(shù)據(jù)都是已經(jīng)排序好的，不需要再進(jìn)行排序和比較操作21、在C語言中，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22、在Python中，要使用正則表達(dá)式來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)和方法來進(jìn)行正則表達(dá)式的操作B.編寫合適的正則表達(dá)式模式來匹配常見的電子郵件地址格式C.在匹配過程中，可以使用分組來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23、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“有一個(gè)”關(guān)系？（）A.繼承關(guān)系是“是一種”關(guān)系，不是“有一個(gè)”關(guān)系B.關(guān)聯(lián)關(guān)系可以表示類之間的“有一個(gè)”關(guān)系。例如，一個(gè)人有一個(gè)身份證，可以通過關(guān)聯(lián)關(guān)系來表示這種“有一個(gè)”的關(guān)系C.依賴關(guān)系是一個(gè)類對(duì)另一個(gè)類的依賴，不是“有一個(gè)”關(guān)系D.聚合關(guān)系是整體與部分的關(guān)系，也不是“有一個(gè)”關(guān)系24、在編寫一個(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)生速度非常快，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)寫入和快速查詢的需求？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如MongoDB）C.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫（如Redis）D.分布式文件系統(tǒng)25、在C++中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)模板類，用于存儲(chǔ)不同類型的數(shù)據(jù)，并提供一些基本的操作方法。以下哪種方式是合適的（）A.使用類模板定義B.使用函數(shù)模板實(shí)現(xiàn)操作方法C.將模板類和模板函數(shù)分開定義D.以上方法都不對(duì)26、設(shè)想開發(fā)一個(gè)物流配送管理系統(tǒng)，能夠優(yōu)化配送路線、跟蹤貨物位置和管理司機(jī)信息。系統(tǒng)需要考慮實(shí)時(shí)交通狀況、貨物的重量和體積、客戶的需求等因素。以下哪種算法和技術(shù)能夠最有效地實(shí)現(xiàn)配送優(yōu)化和實(shí)時(shí)跟蹤功能？（）A.使用貪心算法規(guī)劃配送路線，通過GPS定位和短信進(jìn)行貨物跟蹤B.借助模擬退火算法優(yōu)化路線，利用移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)上傳貨物位置C.運(yùn)用蟻群算法尋找最優(yōu)路線，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實(shí)現(xiàn)貨物和車輛的實(shí)時(shí)監(jiān)控D.采用隨機(jī)算法生成配送路線，依靠人工電話報(bào)告貨物位置27、假設(shè)正在開發(fā)一個(gè)語音識(shí)別程序，需要將輸入的語音轉(zhuǎn)換為文字。以下哪種技術(shù)或模型在語音識(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28、在Python中，要使用裝飾器來增強(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)用上的問題29、在一個(gè)使用C++語言開發(fā)的大型項(xiàng)目中，需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算模塊。該模塊需要處理大量的浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算，并且要求計(jì)算結(jié)果具有高精度和高效率。同時(shí)，為了方便代碼的維護(hù)和擴(kuò)展，需要采用良好的編程風(fēng)格和設(shè)計(jì)模式。假設(shè)現(xiàn)在要計(jì)算兩個(gè)大型矩陣的乘積，以下哪種算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的組合最有可能滿足上述要求？（）A.使用直接的兩層嵌套循環(huán)進(jìn)行計(jì)算，矩陣元素存儲(chǔ)在二維數(shù)組中B.采用分治法，將矩陣分割為小塊進(jìn)行計(jì)算，矩陣元素存儲(chǔ)在鏈表中C.運(yùn)用Strassen算法，矩陣元素存儲(chǔ)在動(dòng)態(tài)分配的二維數(shù)組中D.借助并行計(jì)算技術(shù)，同時(shí)對(duì)多個(gè)矩陣元素進(jìn)行計(jì)算，矩陣存儲(chǔ)在哈希表中30、設(shè)想正在編寫一個(gè)圖像識(shí)別程序，需要處理大量的圖像數(shù)據(jù)，并運(yùn)用復(fù)雜的算法進(jìn)行特征提取和模式識(shí)別。同時(shí)，要求程序具有較高的運(yùn)行效率和良好的可擴(kuò)展性，以適應(yīng)未來可能的算法改進(jìn)和數(shù)據(jù)量增加。以下哪種技術(shù)架構(gòu)和工具的選擇是最為恰當(dāng)?shù)?？（）A.基于Python的TensorFlow框架，利用其強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)能力和廣泛的社區(qū)支持，結(jié)合分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)如Hadoop來處理大規(guī)模數(shù)據(jù)B.使用C++編寫核心算法，結(jié)合OpenCV庫進(jìn)行圖像處理，采用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫如Oracle來存儲(chǔ)中間結(jié)果和最終數(shù)據(jù)C.運(yùn)用Java的DeepLearning4J框架，搭配NoSQL數(shù)據(jù)庫如Cas