鄭州工業(yè)應(yīng)用技術(shù)學(xué)院《網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者，成績(jī)按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁(yè)，共1頁(yè)鄭州工業(yè)應(yīng)用技術(shù)學(xué)院《網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)》

2022-2023學(xué)年第一學(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)股票交易分析系統(tǒng)時(shí)，需要收集和處理大量的歷史交易數(shù)據(jù)、公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和市場(chǎng)新聞等信息，以提供股票走勢(shì)預(yù)測(cè)和投資建議。在數(shù)據(jù)處理和分析算法的選擇上，以下哪種策略是最合適的？（）A.運(yùn)用簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析方法，如均值和方差，基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)B.利用機(jī)器學(xué)習(xí)中的決策樹算法，結(jié)合少量財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行分析C.借助深度學(xué)習(xí)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，整合多源數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)D.采用專家系統(tǒng)，依據(jù)金融專家的經(jīng)驗(yàn)和規(guī)則進(jìn)行投資建議2、在使用JavaScript開發(fā)一個(gè)Web應(yīng)用的權(quán)限管理模塊時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)用戶認(rèn)證、授權(quán)和角色分配等功能。同時(shí)，要保證權(quán)限控制的安全性和靈活性。以下哪種權(quán)限管理策略和技術(shù)的選擇是比較合適的？（）A.使用基于角色的訪問控制（RBAC），通過數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)權(quán)限信息B.運(yùn)用基于屬性的訪問控制（ABAC），動(dòng)態(tài)計(jì)算權(quán)限C.借助第三方的權(quán)限管理框架，如OAuthD.自行實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的權(quán)限判斷邏輯，不考慮復(fù)雜的場(chǎng)景以下是150個(gè)大學(xué)計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)考試的單選題：3、在開發(fā)一個(gè)區(qū)塊鏈應(yīng)用時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)分布式賬本、智能合約、加密貨幣交易以及節(jié)點(diǎn)管理等功能。以下哪種編程語(yǔ)言和區(qū)塊鏈框架的組合是最適合的？（）A.使用Solidity語(yǔ)言在以太坊框架上開發(fā)智能合約，結(jié)合BitcoinCore實(shí)現(xiàn)加密貨幣交易，利用Geth管理節(jié)點(diǎn)B.采用C++編寫區(qū)塊鏈核心代碼，運(yùn)用HyperledgerFabric框架構(gòu)建聯(lián)盟鏈，使用Corda實(shí)現(xiàn)智能合約，借助Explorer監(jiān)控節(jié)點(diǎn)C.運(yùn)用Python的Web3.py庫(kù)與區(qū)塊鏈交互，在EOS平臺(tái)上開發(fā)應(yīng)用，利用Tron實(shí)現(xiàn)加密貨幣交易，通過Node.js管理節(jié)點(diǎn)D.選擇JavaScript的web3.js庫(kù)，基于Polkadot框架構(gòu)建區(qū)塊鏈，使用Litecoin進(jìn)行交易，借助Tendermint管理節(jié)點(diǎn)以下是150個(gè)大學(xué)計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)考試的單選題：4、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)象和屬性來實(shí)現(xiàn)深拷貝C.利用一些第三方庫(kù)，如Lodash的cloneDeep方法來實(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)先使用淺拷貝來提高性能5、考慮開發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)生成代碼注釋的程序，需要分析代碼的結(jié)構(gòu)和功能。以下哪種技術(shù)或方法在提取代碼語(yǔ)義和生成準(zhǔn)確注釋方面具有潛力？（）A.自然語(yǔ)言處理技術(shù)結(jié)合代碼分析B.基于模板的注釋生成C.利用代碼的元數(shù)據(jù)和文檔字符串D.以上方法的綜合運(yùn)用6、以下關(guān)于程序設(shè)計(jì)中的函數(shù)調(diào)用說法錯(cuò)誤的是？（）A.函數(shù)調(diào)用是程序設(shè)計(jì)中的一種重要機(jī)制，它允許一個(gè)函數(shù)調(diào)用另一個(gè)函數(shù)來完成特定的任務(wù)。函數(shù)調(diào)用可以提高代碼的可讀性和可維護(hù)性，同時(shí)也可以實(shí)現(xiàn)代碼的復(fù)用B.在函數(shù)調(diào)用過程中，參數(shù)傳遞是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)。參數(shù)可以通過值傳遞、引用傳遞或指針傳遞等方式傳遞給被調(diào)用函數(shù)。不同的參數(shù)傳遞方式會(huì)影響函數(shù)的執(zhí)行結(jié)果和對(duì)參數(shù)的修改C.函數(shù)調(diào)用可以是遞歸的，即一個(gè)函數(shù)可以調(diào)用自身。遞歸調(diào)用在解決某些問題時(shí)非常有用，但也需要注意避免無限遞歸的情況D.函數(shù)調(diào)用只能在同一個(gè)源文件中進(jìn)行，不能跨文件調(diào)用。實(shí)際上，在很多編程語(yǔ)言中，函數(shù)可以通過頭文件和鏈接等方式在不同的源文件中進(jìn)行調(diào)用7、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8、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9、假設(shè)要設(shè)計(jì)一個(gè)程序來優(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10、假設(shè)正在編寫一個(gè)程序來加密和解密敏感信息，要求加密強(qiáng)度高且效率較好。以下哪種加密算法在實(shí)際應(yīng)用中被廣泛認(rèn)可，并且適合處理大量數(shù)據(jù)？（）A.DES算法B.AES算法C.RSA算法D.ECC算法11、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()12、在Java中，以下哪個(gè)關(guān)鍵字用于修飾類成員只能被同一包中的類訪問？（）A.publicB.privateC.protectedD.default13、設(shè)想開發(fā)一個(gè)醫(yī)療信息管理系統(tǒng)，用于存儲(chǔ)患者的基本信息、病歷、診斷結(jié)果、治療方案等。同時(shí)，系統(tǒng)需要支持醫(yī)生的查詢、編輯和統(tǒng)計(jì)分析功能。為了保障患者數(shù)據(jù)的隱私和安全性，同時(shí)滿足醫(yī)療行業(yè)的法規(guī)要求，以下哪種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和訪問控制策略是最合適的？（）A.將所有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一個(gè)公共的數(shù)據(jù)庫(kù)中，通過用戶角色進(jìn)行粗粒度的訪問控制B.采用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)，實(shí)施基于屬性的訪問控制（ABAC）C.運(yùn)用云數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)，依賴云提供商的安全機(jī)制，設(shè)置簡(jiǎn)單的訪問權(quán)限D(zhuǎn).建立本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)數(shù)據(jù)不進(jìn)行加密，通過用戶名和密碼進(jìn)行訪問控制14、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(kù)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(kù)，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(kù)處理連接，使用PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，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15、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.private16、假設(shè)正在開發(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17、在編寫一個(gè)程序來處理地理信息系統(tǒng)（GIS）數(shù)據(jù)，如地圖繪制、空間分析和坐標(biāo)轉(zhuǎn)換。以下哪種編程語(yǔ)言和GIS庫(kù)在GIS開發(fā)中具有強(qiáng)大的功能和廣泛的應(yīng)用？（）A.C++結(jié)合GDAL庫(kù)B.Python結(jié)合geopandas庫(kù)C.Java結(jié)合JTS庫(kù)D.JavaScript結(jié)合Leaflet庫(kù)18、在Python中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)函數(shù)，能夠接受任意數(shù)量的整數(shù)參數(shù)，并返回這些整數(shù)的和。以下哪種函數(shù)定義是正確的（）A.

defsum_numbers(*args):returnsum(args)

B.

defsum_numbers(num1,num2,*args):returnsum(num1,num2,args)

C.

defsum_numbers(num_list):returnsum(num_list)

D.以上都不對(duì)19、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.equal20、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)言中如何通過文件操作實(shí)現(xiàn)文件的內(nèi)容搜索和替換功能。2、（本題5分）論述C語(yǔ)言中如何通過文件操作實(shí)現(xiàn)文件的內(nèi)容校驗(yàn)和完整性檢查功能。3、（本題5分）探討C語(yǔ)言中如何使用指針進(jìn)行函數(shù)的多態(tài)實(shí)現(xiàn)。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）給定一個(gè)包含若干單詞的字符串，編寫程序計(jì)算每個(gè)單詞出現(xiàn)的頻率，并按照頻率從高到低輸出。2、（本題5分）設(shè)計(jì)一個(gè)程序，用戶輸入一個(gè)字符串，將其中的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)去除，然后輸出