龍巖學(xué)院《視頻處理與檢驗(yàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
龍巖學(xué)院《視頻處理與檢驗(yàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
龍巖學(xué)院《視頻處理與檢驗(yàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
龍巖學(xué)院《視頻處理與檢驗(yàn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第4頁(yè)
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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(yè),共3頁(yè)龍巖學(xué)院

《視頻處理與檢驗(yàn)》2023-2024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、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)2、在一個(gè)大型企業(yè)資源規(guī)劃(ERP)系統(tǒng)的開發(fā)中,需要處理復(fù)雜的業(yè)務(wù)流程,如采購(gòu)、銷售、庫(kù)存管理和財(cái)務(wù)核算等。這些業(yè)務(wù)流程之間存在著緊密的關(guān)聯(lián)和數(shù)據(jù)交互。如果要確保各個(gè)業(yè)務(wù)模塊之間的數(shù)據(jù)一致性和流程的順暢運(yùn)行,以下哪種系統(tǒng)架構(gòu)和集成方式是最為恰當(dāng)?shù)??()A.采用單體架構(gòu),將所有業(yè)務(wù)功能集成在一個(gè)大型應(yīng)用中,通過(guò)共享數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互B.構(gòu)建微服務(wù)架構(gòu),每個(gè)業(yè)務(wù)模塊作為獨(dú)立的服務(wù),通過(guò)消息隊(duì)列進(jìn)行通信和數(shù)據(jù)同步C.設(shè)計(jì)分層架構(gòu),將表示層、業(yè)務(wù)邏輯層和數(shù)據(jù)訪問層嚴(yán)格分離,通過(guò)API進(jìn)行層間交互D.運(yùn)用SOA(面向服務(wù)的架構(gòu)),將業(yè)務(wù)功能封裝為服務(wù),通過(guò)企業(yè)服務(wù)總線(ESB)進(jìn)行集成3、在Java中,要實(shí)現(xiàn)一個(gè)類來(lái)表示一個(gè)矩形,并能夠計(jì)算其面積和周長(zhǎng)。假設(shè)矩形的長(zhǎng)和寬通過(guò)構(gòu)造函數(shù)進(jìn)行初始化。以下關(guān)于這個(gè)類的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn),哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.定義私有成員變量來(lái)存儲(chǔ)矩形的長(zhǎng)和寬B.提供公共的方法來(lái)獲取矩形的長(zhǎng)和寬C.實(shí)現(xiàn)計(jì)算面積和周長(zhǎng)的方法,分別使用相應(yīng)的數(shù)學(xué)公式D.為了節(jié)省內(nèi)存,可以將長(zhǎng)和寬的變量定義為靜態(tài)變量,使得所有矩形對(duì)象共享這兩個(gè)變量4、以下哪種編程語(yǔ)言通常被用于數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算?()A.C語(yǔ)言主要用于系統(tǒng)級(jí)編程和嵌入式系統(tǒng)開發(fā),不太適合用于數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算B.Java語(yǔ)言雖然可以用于一些數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算的項(xiàng)目,但不是主要用于這個(gè)領(lǐng)域的語(yǔ)言C.Python語(yǔ)言具有豐富的數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算庫(kù),如NumPy、Pandas、Scikit-learn等,非常適合用于數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算D.C++語(yǔ)言在某些情況下也可以用于數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算,但不如Python語(yǔ)言方便和高效5、使用C語(yǔ)言編寫一個(gè)程序,需要?jiǎng)討B(tài)分配一個(gè)二維數(shù)組來(lái)存儲(chǔ)整數(shù)。以下哪種方式是正確的內(nèi)存分配和釋放方式()A.使用

malloc

分配,使用

free

釋放B.使用

calloc

分配,使用

delete

釋放C.直接聲明一個(gè)二維數(shù)組D.以上方法都不對(duì)6、考慮使用JavaScript開發(fā)一個(gè)在線游戲的服務(wù)器端程序,需要處理大量的玩家連接、游戲邏輯和數(shù)據(jù)同步。為了提高服務(wù)器的并發(fā)處理能力和響應(yīng)速度,以下哪種架構(gòu)和技術(shù)的運(yùn)用是比較有效的?()A.使用單線程模型,通過(guò)事件循環(huán)處理所有請(qǐng)求B.構(gòu)建多線程服務(wù)器,每個(gè)線程處理一個(gè)玩家的連接C.采用Node.js的異步非阻塞架構(gòu),結(jié)合集群模式擴(kuò)展服務(wù)器D.運(yùn)用傳統(tǒng)的阻塞式網(wǎng)絡(luò)編程,增加服務(wù)器的硬件資源來(lái)提高性能7、在開發(fā)一個(gè)在線教育平臺(tái)時(shí),需要支持課程的創(chuàng)建、發(fā)布、學(xué)生選課、在線學(xué)習(xí)和考試等功能。對(duì)于課程內(nèi)容的存儲(chǔ)和展示,要考慮多媒體資源的管理、文本內(nèi)容的排版和互動(dòng)元素的實(shí)現(xiàn)。以下哪種技術(shù)和工具的選擇能夠提供良好的用戶體驗(yàn)和功能支持?()A.使用傳統(tǒng)的HTML和CSS進(jìn)行頁(yè)面布局,將課程資源存儲(chǔ)在文件系統(tǒng)中B.借助內(nèi)容管理系統(tǒng)(CMS),如WordPress,結(jié)合第三方插件實(shí)現(xiàn)課程功能C.利用專門的在線教育平臺(tái)框架,如Moodle,進(jìn)行定制開發(fā)D.自主開發(fā)前后端框架,實(shí)現(xiàn)所有功能,不依賴現(xiàn)有工具和框架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)訪問修飾符來(lái)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?,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、假設(shè)正在開發(fā)一個(gè)視頻會(huì)議系統(tǒng),需要實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的視頻流傳輸、音頻處理和屏幕共享功能。以下哪種技術(shù)和協(xié)議在視頻會(huì)議開發(fā)中被廣泛使用,并且能夠保證低延遲和高質(zhì)量的通信?()A.WebRTC技術(shù)和相關(guān)協(xié)議B.RTSP協(xié)議C.SIP協(xié)議D.H.323協(xié)議10、在設(shè)計(jì)一個(gè)移動(dòng)應(yīng)用的推送通知系統(tǒng)時(shí),需要考慮通知的實(shí)時(shí)送達(dá)、用戶偏好設(shè)置和服務(wù)器負(fù)載。以下哪種推送技術(shù)和服務(wù)提供商在這些方面表現(xiàn)出色?()A.蘋果的APNS服務(wù)B.谷歌的FCM服務(wù)C.華為的HMS推送服務(wù)D.以上推送服務(wù)都能滿足需求11、在開發(fā)一個(gè)金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)時(shí),需要綜合考慮市場(chǎng)數(shù)據(jù)、信用記錄、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等因素,以評(píng)估投資組合的風(fēng)險(xiǎn)水平。在數(shù)據(jù)融合、風(fēng)險(xiǎn)模型構(gòu)建和結(jié)果展示方面,以下哪種方法是最科學(xué)的?()A.手動(dòng)整合各類數(shù)據(jù),使用簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型計(jì)算風(fēng)險(xiǎn),以表格形式展示結(jié)果B.利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)融合數(shù)據(jù),基于統(tǒng)計(jì)模型評(píng)估風(fēng)險(xiǎn),通過(guò)圖表直觀展示C.借助大數(shù)據(jù)平臺(tái)處理數(shù)據(jù),運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)模型,生成詳細(xì)的風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告D.采用分散的數(shù)據(jù)存儲(chǔ),基于經(jīng)驗(yàn)判斷風(fēng)險(xiǎn),以口頭形式傳達(dá)評(píng)估結(jié)果12、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(lái)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(guò)MQTT協(xié)議與信號(hào)燈系統(tǒng)通信,運(yùn)用圖數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)交通網(wǎng)絡(luò)信息B.采用Java的圖像處理庫(kù)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(kù)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(guò)藍(lán)牙與信號(hào)燈系統(tǒng)連接,使用NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)13、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)的安全性和完整性。每筆交易都包含交易金額、交易時(shí)間、交易雙方信息等敏感數(shù)據(jù)。為了防止數(shù)據(jù)被篡改和竊取,需要采取一系列的安全措施。以下哪種方案能夠提供最全面的安全保障?()A.對(duì)交易數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單加密存儲(chǔ),使用基本的防火墻進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)防護(hù)B.采用高級(jí)加密標(biāo)準(zhǔn)(AES)對(duì)數(shù)據(jù)加密,實(shí)施嚴(yán)格的訪問控制和網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控C.運(yùn)用哈希函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,不進(jìn)行加密,依靠物理隔離保障安全D.僅在傳輸過(guò)程中對(duì)數(shù)據(jù)加密,存儲(chǔ)時(shí)以明文形式,加強(qiáng)用戶認(rèn)證14、在編寫一個(gè)程序來(lái)分析大規(guī)模的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),挖掘用戶關(guān)系和社區(qū)結(jié)構(gòu)。以下哪種算法和工具在社交網(wǎng)絡(luò)分析中具有較高的效率和準(zhǔn)確性?()A.社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法(如Louvain算法)B.中心性分析算法(如度中心性、介數(shù)中心性)C.圖數(shù)據(jù)庫(kù)(如Neo4j)D.以上算法和工具都能發(fā)揮作用15、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???,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(kù)B.非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)(如MongoDB)C.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)(如Redis)D.分布式文件系統(tǒng)16、在使用Swift語(yǔ)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(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17、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18、設(shè)想正在開發(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19、在使用Python語(yǔ)言編寫一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘程序時(shí),需要從大量的文本數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息,并進(jìn)行分類和預(yù)測(cè)。假設(shè)數(shù)據(jù)量非常龐大,而且數(shù)據(jù)的格式和質(zhì)量參差不齊。為了有效地處理這些數(shù)據(jù),以下哪種方法和工具的組合是比較合適的?()A.使用正則表達(dá)式進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗,然后用樸素貝葉斯算法進(jìn)行分類B.借助第三方庫(kù)如BeautifulSoup進(jìn)行數(shù)據(jù)解析,采用決策樹算法進(jìn)行預(yù)測(cè)C.運(yùn)用自然語(yǔ)言處理庫(kù)NLTK進(jìn)行文本預(yù)處理,使用支持向量機(jī)算法進(jìn)行分類D.先通過(guò)人工篩選數(shù)據(jù),再用線性回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)20、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(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21、在JavaScript中,要實(shí)現(xiàn)一個(gè)事件驅(qū)動(dòng)的程序,例如當(dāng)用戶點(diǎn)擊按鈕時(shí)執(zhí)行特定的操作。以下關(guān)于事件處理的實(shí)現(xiàn)方式,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.為按鈕元素添加click事件監(jiān)聽器,指定當(dāng)點(diǎn)擊事件發(fā)生時(shí)要執(zhí)行的函數(shù)B.事件處理函數(shù)可以訪問和操作頁(yè)面中的其他元素和數(shù)據(jù)C.可以同時(shí)為一個(gè)元素添加多個(gè)相同類型的事件監(jiān)聽器,它們會(huì)按照添加的順序依次執(zhí)行D.為了提高性能,應(yīng)該盡量減少事件監(jiān)聽器的使用,只在必要時(shí)添加22、在使用C#開發(fā)一個(gè)Windows桌面應(yīng)用程序時(shí),需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)復(fù)雜的用戶界面,包括菜單、工具欄、狀態(tài)欄和多個(gè)窗口的交互。同時(shí),要保證程序的響應(yīng)性能和用戶體驗(yàn)。以下哪種界面設(shè)計(jì)和技術(shù)的選擇是比較合適的?()A.使用WindowsForms框架,手動(dòng)編寫界面布局和事件處理代碼B.運(yùn)用WPF框架,通過(guò)XAML描述界面和數(shù)據(jù)綁定C.借助第三方UI庫(kù),如DevExpress,快速搭建界面D.直接使用WindowsAPI進(jìn)行底層的界面開發(fā)23、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題的問題,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)占用較多的棧空間,并且在某些情況下可能會(huì)導(dǎo)致重復(fù)計(jì)算24、在使用Java開發(fā)一個(gè)在線考試系統(tǒng)時(shí),需要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)判卷功能,能夠?qū)x擇題、填空題、簡(jiǎn)答題等不同類型的題目進(jìn)行準(zhǔn)確判分。同時(shí),要考慮判卷的效率和準(zhǔn)確性。以下哪種技術(shù)和算法的組合是比較理想的?()A.對(duì)于選擇題,直接比較答案;填空題使用字符串匹配;簡(jiǎn)答題使用人工設(shè)定的關(guān)鍵詞匹配B.利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,對(duì)學(xué)生的答案進(jìn)行語(yǔ)義分析和相似度計(jì)算來(lái)判分C.建立題目答案的規(guī)則庫(kù),通過(guò)規(guī)則匹配和邏輯判斷進(jìn)行判卷D.對(duì)于所有類型的題目,都采用人工打分的方式,以保證準(zhǔn)確性25、假設(shè)要編寫一個(gè)程序來(lái)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26、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(guò)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(guò)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27、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28、在設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)備份和恢復(fù)策略時(shí),需要考慮數(shù)據(jù)的重要性、恢復(fù)時(shí)間目標(biāo)(RTO)和恢復(fù)點(diǎn)目標(biāo)(RPO)。以下哪種備份方式和恢復(fù)方法能夠滿足嚴(yán)格的RTO和RPO要求?()A.全量備份結(jié)合增量備份,使用恢復(fù)管理工具進(jìn)行恢復(fù)B.持續(xù)數(shù)據(jù)保護(hù)(CDP)技術(shù),實(shí)現(xiàn)快速恢復(fù)C.異地容災(zāi)備份,通過(guò)數(shù)據(jù)同步實(shí)現(xiàn)恢復(fù)D.以上備份和恢復(fù)方式都可以根據(jù)具體需求選擇29、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng),能夠?qū)⒂脩舻恼Z(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字,并進(jìn)行語(yǔ)義理解和回答。在語(yǔ)音信號(hào)處理、模型訓(xùn)練和自然語(yǔ)言處理方面,以下哪種技術(shù)和方法的組合是最有前景的?()A.使用傳統(tǒng)的語(yǔ)音特征提取方法,基于規(guī)則的語(yǔ)義理解,訓(xùn)練小規(guī)模的模型B.借助深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)義理解,使用大量

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