太原城市職業(yè)技術(shù)學(xué)院《用戶界面開發(fā)》2023-2024學(xué)年第二學(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，共3頁太原城市職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《用戶界面開發(fā)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題1分，共20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、在開發(fā)一個(gè)在線音樂平臺(tái)時(shí)，需要處理海量的音樂文件存儲(chǔ)、用戶播放記錄、個(gè)性化推薦等功能。對(duì)于音樂文件的存儲(chǔ)和播放技術(shù)，以及推薦算法的選擇，以下哪種組合是最優(yōu)的？（）A.將音樂文件存儲(chǔ)在本地服務(wù)器，使用HTTP協(xié)議播放，基于內(nèi)容的推薦算法B.利用云存儲(chǔ)服務(wù)存儲(chǔ)音樂，通過RTSP協(xié)議播放，協(xié)同過濾推薦算法C.運(yùn)用分布式文件系統(tǒng)存儲(chǔ)，借助流媒體技術(shù)播放，混合推薦算法結(jié)合內(nèi)容和協(xié)同過濾D.把音樂文件壓縮存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫，使用FTP下載播放，隨機(jī)推薦算法2、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3、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)智能客服系統(tǒng)，能夠理解用戶的問題、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)。在自然語言處理技術(shù)、知識(shí)庫構(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)建簡單的知識(shí)庫，不考慮用戶情緒B.借助深度學(xué)習(xí)的語言模型，建立豐富的知識(shí)庫，使用基本的情感分類方法C.利用預(yù)訓(xùn)練的語言模型，如GPT-3，優(yōu)化知識(shí)庫結(jié)構(gòu)，進(jìn)行精細(xì)的情感分析D.采用傳統(tǒng)的語法分析，手動(dòng)構(gòu)建知識(shí)庫，粗略估計(jì)用戶情緒4、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5、在使用Swift語言開發(fā)一個(gè)移動(dòng)應(yīng)用時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)地圖導(dǎo)航功能，能夠?qū)崟r(shí)獲取用戶的位置信息，并提供路線規(guī)劃和實(shí)時(shí)路況提示。同時(shí)，要考慮電池消耗和內(nèi)存使用等優(yōu)化問題。以下哪種方案是比較可行的？（）A.使用系統(tǒng)提供的地圖框架，通過頻繁獲取位置更新來實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)導(dǎo)航B.結(jié)合第三方地圖服務(wù)和定位庫，合理控制位置獲取的頻率和數(shù)據(jù)量C.自行開發(fā)地圖和定位功能，完全掌控?cái)?shù)據(jù)處理和優(yōu)化D.僅在用戶操作時(shí)獲取位置信息，不進(jìn)行實(shí)時(shí)路況的獲取和提示6、在Python中，要編寫一個(gè)遞歸函數(shù)來計(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)，通過遞歸調(diào)用自身來計(jì)算斐波那契數(shù)列的項(xiàng)B.在遞歸過程中，使用緩存或者備忘錄來避免重復(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7、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，通過訪問修飾符來控制對(duì)數(shù)據(jù)的訪問。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)可以通過方法重寫和方法重載來實(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)象來完成某些操作，這種情況下就存在依賴關(guān)系8、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9、假設(shè)要為一個(gè)社交媒體平臺(tái)開發(fā)后端服務(wù)，支持用戶注冊(cè)登錄、發(fā)布動(dòng)態(tài)、關(guān)注好友、消息推送以及數(shù)據(jù)分析等功能。系統(tǒng)需要處理海量的用戶數(shù)據(jù)和高并發(fā)的請(qǐng)求。以下哪種技術(shù)選型和架構(gòu)能夠最好地應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)？（）A.基于Go語言的Gin框架，使用Redis緩存熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，借助Kafka消息隊(duì)列處理異步任務(wù)，運(yùn)用HBase存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)，利用云原生技術(shù)進(jìn)行部署B(yǎng).采用Java的SpringCloudAlibaba框架，搭配MySQL分庫分表存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，使用RocketMQ進(jìn)行消息傳遞，通過數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，采用容器化部署C.運(yùn)用Python的Flask框架，結(jié)合MongoDB數(shù)據(jù)庫，利用RabbitMQ實(shí)現(xiàn)消息推送，使用ClickHouse進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，借助虛擬機(jī)進(jìn)行部署D.選擇Node.js的Koa框架，使用PostgreSQL數(shù)據(jù)庫，通過WebSockets實(shí)時(shí)推送消息，運(yùn)用Elasticsearch進(jìn)行搜索，使用物理服務(wù)器部署10、假設(shè)正在開發(fā)一個(gè)智能推薦系統(tǒng)，需要根據(jù)用戶的歷史行為和偏好為其推薦相關(guān)的產(chǎn)品或內(nèi)容。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法在構(gòu)建推薦模型時(shí)經(jīng)常被采用？（）A.協(xié)同過濾算法B.決策樹算法C.聚類算法D.支持向量回歸算法11、在Python中，以下哪個(gè)操作符用于判斷兩個(gè)對(duì)象是否相等？（）A.==B.isC.===D.equal12、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13、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)14、在JavaScript中，以下哪個(gè)方法用于獲取元素的樣式屬性？（）A.getStyle()B.getComputedStyle()C.style.getProperty()D.style.setAttribute()15、在使用Go語言開發(fā)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序時(shí)，需要從多個(gè)網(wǎng)站抓取數(shù)據(jù)、解析頁面內(nèi)容、提取關(guān)鍵信息并存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫中。同時(shí)，要處理反爬蟲機(jī)制、異常情況和并發(fā)請(qǐng)求。以下哪種策略和技術(shù)的運(yùn)用是比較恰當(dāng)?shù)?？（）A.使用同步的方式依次抓取每個(gè)網(wǎng)站，逐個(gè)處理頁面B.運(yùn)用并發(fā)協(xié)程（Goroutine）同時(shí)抓取多個(gè)網(wǎng)站，通過通道（Channel）協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)處理C.借助第三方爬蟲框架，按照其默認(rèn)配置進(jìn)行抓取D.只抓取少量網(wǎng)站，避免遇到復(fù)雜的反爬蟲機(jī)制和異常情況16、在C++中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)運(yùn)算符重載函數(shù)，使得自定義的類對(duì)象能夠支持特定的運(yùn)算符操作，例如加法運(yùn)算符+。以下關(guān)于運(yùn)算符重載的實(shí)現(xiàn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.將運(yùn)算符重載函數(shù)定義為類的成員函數(shù)或者友元函數(shù)B.運(yùn)算符重載函數(shù)的參數(shù)和返回值類型根據(jù)具體的運(yùn)算邏輯進(jìn)行定義C.可以通過運(yùn)算符重載實(shí)現(xiàn)自定義的比較規(guī)則，例如小于運(yùn)算符<D.運(yùn)算符重載會(huì)使代碼變得復(fù)雜和難以理解，應(yīng)該盡量避免使用，而采用普通的函數(shù)來實(shí)現(xiàn)類似的功能17、在設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)庫索引結(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樹索引B.哈希索引C.位圖索引D.全文索引18、考慮開發(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，如MySQL，通過復(fù)雜的表關(guān)聯(lián)處理社交關(guān)系B.采用NoSQL數(shù)據(jù)庫，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，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，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19、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排序函數(shù)B.使用模板參數(shù)來指定數(shù)組的類型C.使用宏定義來實(shí)現(xiàn)通用的排序邏輯D.以上方法都不對(duì)20、在開發(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)。以下哪種編程語言和圖形API的組合在VR開發(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OpenGLES二、簡答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）論述C語言中如何通過文件操作實(shí)現(xiàn)文件的內(nèi)容統(tǒng)計(jì)和分析功能。2、（本題5分）想象開發(fā)一個(gè)C語言程序，實(shí)現(xiàn)一個(gè)字符串的復(fù)制操作（不使用庫函數(shù)）。論述實(shí)現(xiàn)的步驟和注意事項(xiàng)。3、（本題5分）論述C語言中如何使用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法解決最長公共子序列、背包問題等問題，分析動(dòng)態(tài)規(guī)劃的基本步驟和優(yōu)化方法。4、（本題5分）詳細(xì)論述C語言中如何處理命令行參數(shù)，包括獲取參數(shù)的數(shù)量和值，以及根據(jù)參數(shù)執(zhí)行不同的操作，舉例說明命令行參數(shù)在程序中的靈活應(yīng)用。5、（本題5分）詳細(xì)分析C語言中指針在計(jì)數(shù)排序算法中的數(shù)據(jù)范圍確定和計(jì)數(shù)數(shù)組初始化。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）編寫一個(gè)程序，用戶輸入一個(gè)整數(shù)n，判斷n是否為快樂數(shù)?？鞓窋?shù)是指對(duì)于一個(gè)正整數(shù)，不斷對(duì)其各個(gè)位上的數(shù)字進(jìn)行平方和運(yùn)算，如果最終結(jié)果為1，則該數(shù)為快樂數(shù)。2、（本題5分）設(shè)計(jì)一個(gè)程序，用戶輸入一個(gè)正整數(shù)n，計(jì)算n的階乘的末尾有多少個(gè)0。3、（本題5分）設(shè)計(jì)一個(gè)程序，用戶輸入一個(gè)字符串，判斷其中是否包含指定的子串。如果包含，輸出子串的起始位置；否則輸出“未找到”。4、（本題5