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裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè),共3頁(yè)天津海運(yùn)職業(yè)學(xué)院《面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)與實(shí)踐》
2023-2024學(xué)年第二學(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、在開發(fā)一個(gè)移動(dòng)應(yīng)用的后端服務(wù)時(shí),需要處理大量的并發(fā)請(qǐng)求,同時(shí)要保證服務(wù)的高可用性和可擴(kuò)展性。應(yīng)用需要支持用戶注冊(cè)登錄、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、消息推送等功能。以下哪種技術(shù)棧和部署方式能夠滿足這些需求?()A.使用Node.js作為后端語(yǔ)言,配合MySQL數(shù)據(jù)庫(kù),部署在單個(gè)服務(wù)器上B.采用JavaSpringBoot框架,結(jié)合Redis緩存,進(jìn)行分布式部署C.運(yùn)用Python的Django框架,連接MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù),采用云原生部署D.選擇Go語(yǔ)言編寫后端代碼,使用SQLite數(shù)據(jù)庫(kù),在虛擬機(jī)上部署2、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3、考慮使用Java語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)一個(gè)多態(tài)的例子,有一個(gè)父類
Animal
和兩個(gè)子類
Cat
和
Dog
,都重寫了父類的
makeSound()
方法。當(dāng)創(chuàng)建一個(gè)
Animal
類型的數(shù)組,并存儲(chǔ)
Cat
和
Dog
對(duì)象時(shí),以下哪種方式能夠正確調(diào)用子類的
makeSound()
方法()A.直接通過(guò)數(shù)組元素調(diào)用B.進(jìn)行類型判斷后調(diào)用C.無(wú)法調(diào)用,只能調(diào)用父類的方法D.以上方法都不對(duì)4、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(guò)濾算法B.決策樹算法C.聚類算法D.支持向量回歸算法5、以下哪種編程語(yǔ)言通常被用于系統(tǒng)級(jí)編程和嵌入式系統(tǒng)開發(fā)?()A.Java是一種廣泛應(yīng)用于企業(yè)級(jí)應(yīng)用開發(fā)的編程語(yǔ)言,雖然也可以用于一些特定的嵌入式系統(tǒng)開發(fā),但不是主要用于系統(tǒng)級(jí)編程和嵌入式系統(tǒng)開發(fā)的語(yǔ)言B.Python是一種高級(jí)編程語(yǔ)言,主要用于數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、Web開發(fā)等領(lǐng)域,不適合用于系統(tǒng)級(jí)編程和嵌入式系統(tǒng)開發(fā)C.C語(yǔ)言是一種廣泛應(yīng)用于系統(tǒng)級(jí)編程和嵌入式系統(tǒng)開發(fā)的編程語(yǔ)言。它具有高效、靈活、可移植性強(qiáng)等特點(diǎn),能夠直接操作硬件,非常適合用于底層系統(tǒng)的開發(fā)D.JavaScript主要用于Web前端開發(fā),不適合用于系統(tǒng)級(jí)編程和嵌入式系統(tǒng)開發(fā)6、在面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)中,以下哪個(gè)概念用于描述類的多態(tài)性?()A.封裝是將數(shù)據(jù)和操作數(shù)據(jù)的方法封裝在一個(gè)類中,與多態(tài)性不同B.繼承是實(shí)現(xiàn)多態(tài)性的一種方式,但不是多態(tài)性的全部C.多態(tài)性(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?,多態(tài)性可以通過(guò)方法重寫和方法重載來(lái)實(shí)現(xiàn)。多態(tài)性可以提高代碼的靈活性和可擴(kuò)展性D.依賴是指一個(gè)類對(duì)另一個(gè)類的依賴關(guān)系,與多態(tài)性無(wú)關(guān)7、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)8、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?,多態(tài)可以通過(guò)方法重寫和方法重載來(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9、在Python中,要使用裝飾器來(lái)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(lái)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(wèn)題10、在使用Python開發(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)11、考慮使用C語(yǔ)言開發(fā)一個(gè)操作系統(tǒng)內(nèi)核的部分模塊,需要實(shí)現(xiàn)進(jìn)程管理、內(nèi)存分配和文件系統(tǒng)接口。在進(jìn)行內(nèi)存分配時(shí),為了提高內(nèi)存的利用率和分配效率,以下哪種算法和策略是比較合適的?()A.采用首次適應(yīng)算法進(jìn)行內(nèi)存分配,簡(jiǎn)單直觀B.運(yùn)用最佳適應(yīng)算法,找到最合適的內(nèi)存塊進(jìn)行分配C.使用伙伴系統(tǒng)算法,減少內(nèi)存碎片的產(chǎn)生D.構(gòu)建一個(gè)固定大小的內(nèi)存池,每次從池中分配內(nèi)存12、考慮使用Python開發(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)13、在一個(gè)使用C++語(yǔ)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14、設(shè)想開發(fā)一個(gè)人臉識(shí)別門禁系統(tǒng),能夠準(zhǔn)確識(shí)別人員身份、記錄進(jìn)出時(shí)間,并與其他安全系統(tǒng)集成。在人臉識(shí)別算法的選擇、系統(tǒng)的安全性和集成性方面,以下哪種方案是最合適的?()A.采用傳統(tǒng)的特征提取方法進(jìn)行人臉識(shí)別,使用簡(jiǎn)單的密碼保護(hù)數(shù)據(jù),獨(dú)立運(yùn)行不與其他系統(tǒng)集成B.借助深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別模型,采用加密技術(shù)保護(hù)數(shù)據(jù),通過(guò)API與其他安全系統(tǒng)交互C.運(yùn)用開源的人臉識(shí)別庫(kù),不進(jìn)行數(shù)據(jù)加密,直接連接其他安全設(shè)備D.自主研發(fā)人臉識(shí)別算法,忽略數(shù)據(jù)安全,以單機(jī)模式運(yùn)行15、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16、在開發(fā)一個(gè)人工智能圍棋程序時(shí),需要評(píng)估每一步棋的潛在價(jià)值和局面優(yōu)劣。以下哪種算法或技術(shù)常用于此類局面評(píng)估和決策制定?()A.蒙特卡羅樹搜索B.遺傳算法C.模擬退火算法D.蟻群算法17、以下關(guān)于程序設(shè)計(jì)中的遞歸算法說(shuō)法錯(cuò)誤的是?()A.遞歸算法是一種通過(guò)調(diào)用自身來(lái)解決問(wèn)題的算法。遞歸算法通常具有簡(jiǎn)潔的代碼結(jié)構(gòu),但在某些情況下可能會(huì)導(dǎo)致棧溢出等問(wèn)題B.在使用遞歸算法時(shí),需要確保遞歸有終止條件,否則會(huì)陷入無(wú)限遞歸C.遞歸算法適用于一些可以分解為相同子問(wèn)題的問(wèn)題,如階乘計(jì)算、斐波那契數(shù)列等D.遞歸算法總是比非遞歸算法效率高。實(shí)際上,在很多情況下,非遞歸算法可能比遞歸算法更高效,因?yàn)檫f歸算法可能會(huì)占用較多的??臻g,并且在某些情況下可能會(huì)導(dǎo)致重復(fù)計(jì)算18、在一個(gè)使用C語(yǔ)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(jiàn)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19、假設(shè)要為一個(gè)大型企業(yè)開發(fā)一套人力資源管理系統(tǒng),包括員工檔案管理、考勤記錄、薪資計(jì)算以及績(jī)效評(píng)估等模塊。該系統(tǒng)需要與企業(yè)現(xiàn)有的其他系統(tǒng)進(jìn)行集成,并且能夠支持大量用戶同時(shí)訪問(wèn)。以下哪種技術(shù)選型和架構(gòu)設(shè)計(jì)是最合理的?()A.基于.NET平臺(tái)的ASP.NETCore框架,使用SQLServer數(shù)據(jù)庫(kù),通過(guò)WebAPI實(shí)現(xiàn)與其他系統(tǒng)的集成,利用負(fù)載均衡技術(shù)應(yīng)對(duì)高并發(fā)B.采用Java的SpringCloud微服務(wù)架構(gòu),結(jié)合Oracle數(shù)據(jù)庫(kù),運(yùn)用消息隊(duì)列進(jìn)行系統(tǒng)間通信,使用集群部署保障高可用性C.運(yùn)用Python的Flask框架,搭配MySQL數(shù)據(jù)庫(kù),借助RESTful風(fēng)格的接口與外部系統(tǒng)交互,通過(guò)緩存技術(shù)提高訪問(wèn)速度D.選擇Node.js的Express框架,使用MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù),利用GraphQL實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)查詢,通過(guò)云服務(wù)提供商的解決方案實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)集成和擴(kuò)展20、在開發(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)言中如何使用指針實(shí)現(xiàn)字符串的查找和替換操作。2、(本題5分)論述C語(yǔ)言中如何利用結(jié)構(gòu)體實(shí)現(xiàn)學(xué)生成績(jī)管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和操作,給出具體的代碼框架和關(guān)鍵函數(shù)。3、(本題5分)詳細(xì)分析C語(yǔ)言中如何進(jìn)行代碼的注釋規(guī)范,提高代碼的可理解性。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)整數(shù)n,程序打印出n以內(nèi)所有的勾股數(shù)。勾股數(shù)是指滿足勾股定理a2+b2=c2的正整數(shù)組(a,b,c)。2、(本題5分)編寫一個(gè)程序,模擬一個(gè)簡(jiǎn)單的
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