魯迅美術學院《數(shù)據(jù)可視化技術》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁魯迅美術學院

《數(shù)據(jù)可視化技術》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在C語言中，要實現(xiàn)一個函數(shù)，能夠?qū)⒁粋€字符串逆序輸出。假設字符串以'\0'結尾，以下哪種方法是可行的（）A.使用兩個指針，從字符串的兩端向中間移動，交換字符B.先將字符串復制到一個新的字符串，然后逆序輸出新字符串C.逐個將字符串中的字符取出，然后從后往前輸出D.以上方法都不可行2、在開發(fā)一個區(qū)塊鏈應用時，需要實現(xiàn)分布式賬本、智能合約、加密貨幣交易以及節(jié)點管理等功能。以下哪種編程語言和區(qū)塊鏈框架的組合是最適合的？（）A.使用Solidity語言在以太坊框架上開發(fā)智能合約，結合BitcoinCore實現(xiàn)加密貨幣交易，利用Geth管理節(jié)點B.采用C++編寫區(qū)塊鏈核心代碼，運用HyperledgerFabric框架構建聯(lián)盟鏈，使用Corda實現(xiàn)智能合約，借助Explorer監(jiān)控節(jié)點C.運用Python的Web3.py庫與區(qū)塊鏈交互，在EOS平臺上開發(fā)應用，利用Tron實現(xiàn)加密貨幣交易，通過Node.js管理節(jié)點D.選擇JavaScript的web3.js庫，基于Polkadot框架構建區(qū)塊鏈，使用Litecoin進行交易，借助Tendermint管理節(jié)點以下是150個大學計算機程序設計考試的單選題：3、在C++中，要實現(xiàn)一個模板類，用于存儲不同類型的數(shù)據(jù)，并提供一些基本的操作方法。以下哪種方式是合適的（）A.使用類模板定義B.使用函數(shù)模板實現(xiàn)操作方法C.將模板類和模板函數(shù)分開定義D.以上方法都不對4、考慮使用Python開發(fā)一個人工智能聊天機器人，需要能夠理解用戶的輸入、生成合適的回答，并不斷學習和改進回答質(zhì)量。以下哪種技術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生成回答B(yǎng).基于深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，如Transformer架構C.利用決策樹算法進行意圖識別和回答生成D.結合多種傳統(tǒng)機器學習算法，如樸素貝葉斯和支持向量機5、在面向?qū)ο蟪绦蛟O計中，以下哪個概念用于描述類的封裝性？（）A.繼承是一種類之間的關系，與封裝性無關B.多態(tài)是指同一個行為具有多個不同表現(xiàn)形式或形態(tài)，也與封裝性沒有直接關系C.封裝性（Encapsulation）是指將數(shù)據(jù)和操作數(shù)據(jù)的方法封裝在一個類中，通過訪問修飾符來控制對數(shù)據(jù)的訪問。封裝可以提高代碼的安全性和可維護性D.依賴是指一個類對另一個類的依賴關系，與封裝性不同6、考慮開發(fā)一個移動應用程序的后端服務，需要處理大量的并發(fā)請求和數(shù)據(jù)存儲。以下哪種云服務提供商的解決方案在可擴展性和成本效益方面表現(xiàn)出色？（）A.亞馬遜AWSB.微軟AzureC.谷歌云平臺D.阿里云7、設想正在編寫一個圖像識別程序，需要處理大量的圖像數(shù)據(jù)，并運用復雜的算法進行特征提取和模式識別。同時，要求程序具有較高的運行效率和良好的可擴展性，以適應未來可能的算法改進和數(shù)據(jù)量增加。以下哪種技術架構和工具的選擇是最為恰當?shù)?？（）A.基于Python的TensorFlow框架，利用其強大的深度學習能力和廣泛的社區(qū)支持，結合分布式存儲系統(tǒng)如Hadoop來處理大規(guī)模數(shù)據(jù)B.使用C++編寫核心算法，結合OpenCV庫進行圖像處理，采用傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫如Oracle來存儲中間結果和最終數(shù)據(jù)C.運用Java的DeepLearning4J框架，搭配NoSQL數(shù)據(jù)庫如Cassandra來存儲圖像數(shù)據(jù)和模型參數(shù)，以實現(xiàn)高并發(fā)和快速讀寫D.選擇JavaScript的TensorFlow.js框架，在前端進行實時的圖像預處理，后端使用MySQL數(shù)據(jù)庫存儲數(shù)據(jù)，通過云服務進行模型訓練8、在一個大型企業(yè)資源規(guī)劃（ERP）系統(tǒng)的開發(fā)中，需要處理復雜的業(yè)務流程，如采購、銷售、庫存管理和財務核算等。這些業(yè)務流程之間存在著緊密的關聯(lián)和數(shù)據(jù)交互。如果要確保各個業(yè)務模塊之間的數(shù)據(jù)一致性和流程的順暢運行，以下哪種系統(tǒng)架構和集成方式是最為恰當?shù)?？（）A.采用單體架構，將所有業(yè)務功能集成在一個大型應用中，通過共享數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)交互B.構建微服務架構，每個業(yè)務模塊作為獨立的服務，通過消息隊列進行通信和數(shù)據(jù)同步C.設計分層架構，將表示層、業(yè)務邏輯層和數(shù)據(jù)訪問層嚴格分離，通過API進行層間交互D.運用SOA（面向服務的架構），將業(yè)務功能封裝為服務，通過企業(yè)服務總線（ESB）進行集成9、假設正在開發(fā)一個視頻會議系統(tǒng)，需要實現(xiàn)實時的視頻流傳輸、音頻處理和屏幕共享功能。以下哪種技術和協(xié)議在視頻會議開發(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技術和相關協(xié)議B.RTSP協(xié)議C.SIP協(xié)議D.H.323協(xié)議10、在設計一個用于天氣預報的系統(tǒng)時，需要收集和分析來自多個氣象站的數(shù)據(jù)，運用數(shù)值天氣預報模型進行預測，并以直觀的方式展示給用戶。以下哪種技術和工具的選擇是最恰當?shù)模浚ǎ〢.使用C++編寫數(shù)據(jù)收集和處理程序，結合Python的NumPy和SciPy庫進行數(shù)據(jù)分析，利用專業(yè)的氣象模型軟件進行預測，通過HTML5和CSS3構建前端展示界面B.采用Java的Netty框架接收數(shù)據(jù)，運用Spark進行大數(shù)據(jù)分析，使用第三方氣象預測服務獲取預報結果，借助Vue.js實現(xiàn)前端可視化C.運用Python的AsyncIO庫進行異步數(shù)據(jù)采集，結合TensorFlow進行模型訓練和預測，使用Echarts庫進行數(shù)據(jù)可視化，利用Django框架搭建后端服務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框架構建后端11、在編寫一個實時數(shù)據(jù)采集和分析程序時，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生速度非?？欤枰皶r處理和存儲。以下哪種存儲方式能夠滿足高并發(fā)寫入和快速查詢的需求？（）A.關系型數(shù)據(jù)庫B.非關系型數(shù)據(jù)庫（如MongoDB）C.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫（如Redis）D.分布式文件系統(tǒng)12、在編寫一個圖像處理程序時，需要對圖像進行邊緣檢測。以下哪種算法在檢測圖像邊緣時準確性較高，同時計算復雜度相對合理？（）A.Sobel算子B.Roberts算子C.Prewitt算子D.Canny算子13、在使用Go語言開發(fā)一個網(wǎng)絡爬蟲程序時，需要從多個網(wǎng)站抓取數(shù)據(jù)、解析頁面內(nèi)容、提取關鍵信息并存儲到數(shù)據(jù)庫中。同時，要處理反爬蟲機制、異常情況和并發(fā)請求。以下哪種策略和技術的運用是比較恰當?shù)?？（）A.使用同步的方式依次抓取每個網(wǎng)站，逐個處理頁面B.運用并發(fā)協(xié)程（Goroutine）同時抓取多個網(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，按照其默認配置進行抓取D.只抓取少量網(wǎng)站，避免遇到復雜的反爬蟲機制和異常情況14、在開發(fā)一個人工智能圍棋程序時，需要評估每一步棋的潛在價值和局面優(yōu)劣。以下哪種算法或技術常用于此類局面評估和決策制定？（）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15、假設要構建一個用于電商網(wǎng)站的推薦系統(tǒng)，能夠根據(jù)用戶的瀏覽歷史、購買行為和商品屬性為用戶提供個性化的推薦。以下哪種技術和算法的組合是最有效的？（）A.使用Python的協(xié)同過濾算法，結合商品的分類和標簽信息，利用深度學習模型提取用戶特征，通過實時計算生成推薦列表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，運用關聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)潛在關聯(lián)，借助緩存技術提高推薦響應速度C.運用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)庫存儲用戶和商品關系，通過批量處理生成推薦結果D.選擇JavaScript的基于用戶行為的推薦算法，結合商品的銷量和評價數(shù)據(jù)，借助聚類分析對用戶進行分組，利用異步請求獲取推薦二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）詳細闡述C語言中如何使用結構體和文件操作實現(xiàn)生產(chǎn)管理系統(tǒng)的基本功能。2、（本題5分）探討C語言中如何使用結構體和指針實現(xiàn)一個簡單的粒子群優(yōu)化算法。3、（本題5分）論述C語言中如何使用宏定義實現(xiàn)代碼的優(yōu)化，例如消除重復計算。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析C語言中靜態(tài)變量和全局變量的作用域和生命周期。2、（本題5分）分析C++中類型別名（using）和typedef的區(qū)別和使用。3、（本題5分）分析C++中模板元編程中的元函數(shù)和元編程技巧。4、（本題5分）分析Python中屬性訪問的控制方法（如@proper