北京理工大學(xué)《語(yǔ)言信息處理》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)北京理工大學(xué)《語(yǔ)言信息處理》

2021-2022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、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2、在Java中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)線程安全的集合類，例如線程安全的隊(duì)列。以下關(guān)于線程安全集合類的實(shí)現(xiàn)和注意事項(xiàng)，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.使用同步機(jī)制，如鎖或者并發(fā)容器類，來(lái)保證多線程訪問(wèn)時(shí)的數(shù)據(jù)一致性B.在實(shí)現(xiàn)線程安全的集合類時(shí)，需要考慮性能和并發(fā)性的平衡C.線程安全的集合類可以在任何情況下替代普通的集合類，而不需要考慮具體的應(yīng)用場(chǎng)景D.對(duì)于讀多寫少的場(chǎng)景，可以使用一些優(yōu)化的線程安全集合類，如ConcurrentHashMap3、Java中，以下哪個(gè)修飾符可以使類成員只能在同一包中被訪問(wèn)？（）A.publicB.privateC.protectedD.default4、假設(shè)要設(shè)計(jì)一個(gè)程序來(lái)優(yōu)化物流配送路線，考慮車輛容量、客戶需求和交通狀況等因素。以下哪種算法或技術(shù)在解決這類組合優(yōu)化問(wèn)題時(shí)經(jīng)常被使用？（）A.模擬退火算法B.蟻群算法C.遺傳算法D.以上算法都可能適用5、在編寫一個(gè)程序來(lái)模擬生物進(jìn)化過(guò)程，包括基因變異、自然選擇和物種繁衍。以下哪種算法或方法在模擬生物進(jìn)化的動(dòng)態(tài)和復(fù)雜機(jī)制方面較為有效？（）A.遺傳算法B.進(jìn)化策略C.粒子群優(yōu)化算法D.模擬退火算法6、在設(shè)計(jì)一個(gè)高并發(fā)的Web服務(wù)器時(shí)，需要處理大量的并發(fā)連接和請(qǐng)求。以下哪種技術(shù)或架構(gòu)能夠有效地提高服務(wù)器的并發(fā)處理能力和響應(yīng)速度？（）A.使用線程池來(lái)處理請(qǐng)求B.采用異步非阻塞的編程模型C.利用負(fù)載均衡器分發(fā)請(qǐng)求到多個(gè)服務(wù)器實(shí)例D.以上技術(shù)和架構(gòu)的結(jié)合7、在Java中，以下哪個(gè)關(guān)鍵字用于修飾類的成員變量，使其在不同對(duì)象之間共享？（）A.staticB.finalC.abstractD.private8、在面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)中，以下哪個(gè)概念用于描述類的封裝性？（）A.繼承是一種類之間的關(guān)系，與封裝性無(wú)關(guān)B.多態(tài)是指同一個(gè)行為具有多個(gè)不同表現(xiàn)形式或形態(tài)，也與封裝性沒(méi)有直接關(guān)系C.封裝性（Encapsulation）是指將數(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D.依賴是指一個(gè)類對(duì)另一個(gè)類的依賴關(guān)系，與封裝性不同9、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10、考慮開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)翻譯文本的程序，需要處理多種語(yǔ)言和復(fù)雜的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)。以下哪種機(jī)器翻譯模型在多語(yǔ)言翻譯任務(wù)中性能較好，并且能夠適應(yīng)不同領(lǐng)域的文本？（）A.基于規(guī)則的機(jī)器翻譯模型B.統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯模型C.神經(jīng)機(jī)器翻譯模型D.以上模型結(jié)合使用11、在開(kāi)發(fā)一個(gè)加密貨幣交易平臺(tái)的后端系統(tǒng)時(shí)，需要處理高并發(fā)的交易請(qǐng)求和確保交易數(shù)據(jù)的安全性。以下哪種技術(shù)和架構(gòu)在滿足這些需求方面具有優(yōu)勢(shì)？（）A.采用分布式賬本技術(shù)（如區(qū)塊鏈）來(lái)存儲(chǔ)交易數(shù)據(jù)B.使用高性能的消息隊(duì)列來(lái)處理交易請(qǐng)求C.構(gòu)建微服務(wù)架構(gòu)，將不同功能模塊獨(dú)立部署D.以上技術(shù)和架構(gòu)的綜合應(yīng)用12、考慮使用Java開(kāi)發(fā)一個(gè)大數(shù)據(jù)處理框架，需要能夠處理海量的數(shù)據(jù)、支持分布式計(jì)算和任務(wù)調(diào)度。以下哪種技術(shù)和框架的選擇是比較恰當(dāng)?shù)?？（）A.基于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)，使用MapReduce進(jìn)行數(shù)據(jù)處理B.運(yùn)用Spark框架，利用其內(nèi)存計(jì)算和流處理能力C.構(gòu)建自己的分布式計(jì)算框架，從底層開(kāi)始實(shí)現(xiàn)D.直接使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，不考慮分布式架構(gòu)13、在使用Swift語(yǔ)言開(kāi)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(wèn)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(guò)頻繁獲取位置更新來(lái)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(kù)，合理控制位置獲取的頻率和數(shù)據(jù)量C.自行開(kāi)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14、在Java中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)接口，規(guī)定一組方法的簽名，然后由不同的類來(lái)實(shí)現(xiàn)這個(gè)接口。以下關(guān)于接口的使用和意義，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.接口定義了一種規(guī)范，實(shí)現(xiàn)接口的類必須提供接口中定義的方法的實(shí)現(xiàn)B.接口可以實(shí)現(xiàn)多繼承，一個(gè)類可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)多個(gè)接口C.接口中的方法默認(rèn)都是public和abstract的，不能有具體的實(shí)現(xiàn)D.接口主要用于定義對(duì)象的行為，而對(duì)于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理，應(yīng)該使用類而不是接口15、在Python中，要使用線程池來(lái)執(zhí)行多個(gè)并發(fā)任務(wù)。以下關(guān)于線程池的使用和優(yōu)勢(shì)，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以通過(guò)concurrent.futures模塊中的ThreadPoolExecutor來(lái)創(chuàng)建線程池B.線程池可以自動(dòng)管理線程的創(chuàng)建和銷毀，避免頻繁創(chuàng)建和銷毀線程的開(kāi)銷C.線程池中的線程數(shù)量應(yīng)該根據(jù)系統(tǒng)資源和任務(wù)特點(diǎn)進(jìn)行合理設(shè)置D.線程池適用于所有類型的任務(wù)，包括計(jì)算密集型和I/O密集型任務(wù)，效果都一樣好16、假設(shè)要編寫一個(gè)程序來(lái)模擬交通流量情況，包括車輛的生成、行駛和路口的控制。為了真實(shí)地反映交通動(dòng)態(tài)，以下哪種算法或方法在模擬車輛行為和交通規(guī)則方面較為有效？（）A.元胞自動(dòng)機(jī)模型B.粒子群優(yōu)化算法C.禁忌搜索算法D.人工免疫算法17、設(shè)想正在開(kāi)發(fā)一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備管理平臺(tái)，需要支持設(shè)備的接入、數(shù)據(jù)采集、遠(yuǎn)程控制以及數(shù)據(jù)分析等功能。平臺(tái)要能夠處理大量不同類型的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。以下哪種技術(shù)架構(gòu)和工具是最合適的？（）A.基于Python的Django框架，使用MQTT協(xié)議與設(shè)備通信，結(jié)合InfluxDB存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，利用matplotlib進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，通過(guò)云服務(wù)部署B(yǎng).采用Java的SpringBoot框架，借助CoAP協(xié)議連接設(shè)備，選用MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)，運(yùn)用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，采用容器化部署C.運(yùn)用Node.js的Express框架，利用HTTP協(xié)議接收設(shè)備數(shù)據(jù)，搭配MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，使用Echarts展示分析結(jié)果，借助邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)D.選擇C#的.NETCore框架，通過(guò)Zigbee協(xié)議與設(shè)備交互，使用SQLServer數(shù)據(jù)庫(kù)，借助PowerBI進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，利用私有云部署18、在Java中，要處理異常情況，例如文件讀取失敗或者網(wǎng)絡(luò)連接中斷。以下關(guān)于異常處理的策略，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.使用try-catch語(yǔ)句塊來(lái)捕獲可能拋出的異常B.在catch塊中，可以根據(jù)不同的異常類型進(jìn)行不同的處理操作C.可以拋出自定義的異常類，以更準(zhǔn)確地描述程序中的錯(cuò)誤情況D.為了不影響程序的正常執(zhí)行，應(yīng)該盡量捕獲所有可能的異常，而不管是否能夠進(jìn)行有效的處理19、在編寫一個(gè)自然語(yǔ)言處理程序時(shí)，需要對(duì)文本進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注和命名實(shí)體識(shí)別。以下哪種開(kāi)源工具或庫(kù)在這些任務(wù)中具有較高的準(zhǔn)確性和易用性？（）A.NLTKB.SpaCyC.JiebaD.HanLP20、在開(kāi)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21、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)用于天氣預(yù)報(bào)的應(yīng)用程序，需要從多個(gè)氣象數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理，然后以直觀的方式展示給用戶，包括溫度、濕度、風(fēng)力、天氣狀況等信息。在數(shù)據(jù)獲取和處理方面，以下哪種方式是最有效的？（）A.通過(guò)手動(dòng)從各個(gè)氣象網(wǎng)站抓取數(shù)據(jù)，然后使用自定義的算法進(jìn)行處理和分析B.利用氣象部門提供的開(kāi)放API接口獲取數(shù)據(jù)，使用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析庫(kù)進(jìn)行處理C.訂閱第三方的氣象數(shù)據(jù)服務(wù)，直接使用其提供的分析結(jié)果和展示界面D.自行建立氣象監(jiān)測(cè)站，收集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，自主開(kāi)發(fā)所有的數(shù)據(jù)處理和展示功能22、在設(shè)計(jì)一個(gè)用于處理學(xué)生成績(jī)管理的程序時(shí)，需要存儲(chǔ)學(xué)生的個(gè)人信息（如姓名、學(xué)號(hào)）和多門課程的成績(jī)。若要實(shí)現(xiàn)高效的查詢和更新操作，以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)組合最為合適？（）A.使用數(shù)組存儲(chǔ)學(xué)生信息，再為每門課程創(chuàng)建一個(gè)鏈表存儲(chǔ)成績(jī)B.構(gòu)建一個(gè)結(jié)構(gòu)體來(lái)包含學(xué)生信息和成績(jī)，并使用數(shù)組存儲(chǔ)這些結(jié)構(gòu)體C.采用哈希表存儲(chǔ)學(xué)生信息，每個(gè)學(xué)生的成績(jī)使用一個(gè)二叉搜索樹(shù)存儲(chǔ)D.利用鏈表存儲(chǔ)學(xué)生信息，成績(jī)則存儲(chǔ)在對(duì)應(yīng)的順序表中23、在JavaScript中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)對(duì)象的深拷貝，避免淺拷貝導(dǎo)致的引用問(wèn)題。以下關(guān)于深拷貝的實(shí)現(xiàn)方法，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.使用JSON.parse和JSON.stringify方法將對(duì)象轉(zhuǎn)換為字符串再轉(zhuǎn)換回對(duì)象來(lái)實(shí)現(xiàn)深拷貝B.遞歸遍歷對(duì)象的屬性，創(chuàng)建新的對(duì)象和屬性來(lái)實(shí)現(xiàn)深拷貝C.利用一些第三方庫(kù)，如Lodash的cloneDeep方法來(lái)實(shí)現(xiàn)深拷貝D.淺拷貝和深拷貝在大多數(shù)情況下效果相同，因此可以優(yōu)先使用淺拷貝來(lái)提高性能24、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(guò)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(lái)實(shí)現(xiàn)類似的功能25、假設(shè)要為一個(gè)社交媒體平臺(tái)開(kāi)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(yǔ)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(kù)分表存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，使用RocketMQ進(jìn)行消息傳遞，通過(guò)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(kù)，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(kù)，通過(guò)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)器部署二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）論述C語(yǔ)言中如何使用指針實(shí)現(xiàn)字符串的拼接操作，并考慮內(nèi)存管理。2、（本題5分）探討C語(yǔ)言中如何使用結(jié)構(gòu)體和指針實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的哈希表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并實(shí)現(xiàn)插入和查找操作。3、（本題5分）詳細(xì)闡述C語(yǔ)言中如何利用指針和函數(shù)實(shí)現(xiàn)一個(gè)通用的排序函數(shù)，能夠?qū)Σ煌愋偷臄?shù)據(jù)進(jìn)行排序。4、（本題5分）請(qǐng)深入探討C語(yǔ)言中如何實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的查找算法（如順序查找、二分查找），比較它們的時(shí)間復(fù)雜度和適用場(chǎng)景。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，模擬實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的快遞包裹管理系統(tǒng)。用戶可以錄入包裹信息、查詢包裹狀態(tài)、更新包裹位置和統(tǒng)計(jì)包裹數(shù)量。2、（本題5分）編寫程序，計(jì)算一個(gè)整數(shù)數(shù)組中所有元素的中位數(shù)。3、（本題5分）給定一個(gè)鏈表，其中每個(gè)節(jié)點(diǎn)包含一個(gè)整數(shù)，編寫程序刪除鏈表中所