上海工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院《面向?qū)ο蠓治龊驮O(shè)計(jì)》2023-2024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)上海工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《面向?qū)ο蠓治龊驮O(shè)計(jì)》2023-2024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15個(gè)小題，每小題2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、設(shè)想正在編寫(xiě)一個(gè)圖像識(shí)別程序，需要處理大量的圖像數(shù)據(jù)，并運(yùn)用復(fù)雜的算法進(jìn)行特征提取和模式識(shí)別。同時(shí)，要求程序具有較高的運(yùn)行效率和良好的可擴(kuò)展性，以適應(yīng)未來(lái)可能的算法改進(jìn)和數(shù)據(jù)量增加。以下哪種技術(shù)架構(gòu)和工具的選擇是最為恰當(dāng)?shù)?？（）A.基于Python的TensorFlow框架，利用其強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)能力和廣泛的社區(qū)支持，結(jié)合分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)如Hadoop來(lái)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)B.使用C++編寫(xiě)核心算法，結(jié)合OpenCV庫(kù)進(jìn)行圖像處理，采用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)如Oracle來(lái)存儲(chǔ)中間結(jié)果和最終數(shù)據(jù)C.運(yùn)用Java的DeepLearning4J框架，搭配N(xiāo)oSQL數(shù)據(jù)庫(kù)如Cassandra來(lái)存儲(chǔ)圖像數(shù)據(jù)和模型參數(shù)，以實(shí)現(xiàn)高并發(fā)和快速讀寫(xiě)D.選擇JavaScript的TensorFlow.js框架，在前端進(jìn)行實(shí)時(shí)的圖像預(yù)處理，后端使用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，通過(guò)云服務(wù)進(jìn)行模型訓(xùn)練2、在開(kāi)發(fā)一個(gè)圖形用戶界面（GUI）應(yīng)用程序時(shí)，需要處理用戶的各種交互操作，如鼠標(biāo)點(diǎn)擊、鍵盤(pán)輸入和窗口大小調(diào)整。以下哪種編程語(yǔ)言或框架在構(gòu)建GUI方面具有豐富的組件和良好的跨平臺(tái)支持？（）A.Java的Swing框架B.Python的Tkinter庫(kù)C.C++的Qt框架D.JavaScript的React框架3、考慮開(kāi)發(fā)一個(gè)移動(dòng)應(yīng)用程序的后端服務(wù)，需要處理大量的并發(fā)請(qǐng)求和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。以下哪種云服務(wù)提供商的解決方案在可擴(kuò)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(tái)D.阿里云4、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(lái)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(xiě)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(zhuān)業(yè)的氣象模型軟件進(jìn)行預(yù)測(cè)，通過(guò)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5、在開(kāi)發(fā)一個(gè)音頻處理程序時(shí)，需要對(duì)音頻信號(hào)進(jìn)行濾波、降噪和頻譜分析。以下哪種編程語(yǔ)言和相關(guān)庫(kù)在音頻處理領(lǐng)域具有強(qiáng)大的功能和廣泛的應(yīng)用？（）A.C++結(jié)合FFmpeg庫(kù)B.Python結(jié)合librosa庫(kù)C.Matlab自帶的音頻處理工具箱D.Java結(jié)合JMF框架6、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)在線教育平臺(tái)，支持課程發(fā)布、學(xué)生學(xué)習(xí)進(jìn)度跟蹤、在線考試和互動(dòng)交流等功能。系統(tǒng)需要能夠應(yīng)對(duì)大量的并發(fā)用戶，并提供流暢的用戶體驗(yàn)。以下哪種技術(shù)選型和架構(gòu)設(shè)計(jì)能夠最好地實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)？（）A.基于PHP的Symfony框架，使用MariaDB數(shù)據(jù)庫(kù)，利用WebRTC實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)視頻交流，通過(guò)緩存技術(shù)如Memcached提高性能B.采用Python的Django框架，結(jié)合PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，運(yùn)用視頻會(huì)議服務(wù)如Zoom進(jìn)行在線教學(xué)，借助CDN加速內(nèi)容分發(fā)C.運(yùn)用Java的SpringBoot框架，選用SQLServer數(shù)據(jù)庫(kù)，使用開(kāi)源的在線考試系統(tǒng)整合，通過(guò)負(fù)載均衡技術(shù)應(yīng)對(duì)高并發(fā)D.選擇Node.js的Express框架，使用MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)，借助第三方互動(dòng)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)交流功能，利用云服務(wù)器的彈性擴(kuò)展能力應(yīng)對(duì)用戶增長(zhǎng)7、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(mǎi)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(lèi)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(xiāo)量和評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，借助聚類(lèi)分析對(duì)用戶進(jìn)行分組，利用異步請(qǐng)求獲取推薦8、考慮開(kāi)發(fā)一個(gè)用于圖像識(shí)別的程序，需要對(duì)圖像中的物體進(jìn)行分類(lèi)和定位。以下哪種深度學(xué)習(xí)框架在圖像識(shí)別任務(wù)中具有較高的準(zhǔn)確性和易用性？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.MXNet9、在開(kāi)發(fā)一個(gè)在線音樂(lè)平臺(tái)時(shí)，需要處理海量的音樂(lè)文件存儲(chǔ)、用戶播放記錄、個(gè)性化推薦等功能。對(duì)于音樂(lè)文件的存儲(chǔ)和播放技術(shù)，以及推薦算法的選擇，以下哪種組合是最優(yōu)的？（）A.將音樂(lè)文件存儲(chǔ)在本地服務(wù)器，使用HTTP協(xié)議播放，基于內(nèi)容的推薦算法B.利用云存儲(chǔ)服務(wù)存儲(chǔ)音樂(lè)，通過(guò)RTSP協(xié)議播放，協(xié)同過(guò)濾推薦算法C.運(yùn)用分布式文件系統(tǒng)存儲(chǔ)，借助流媒體技術(shù)播放，混合推薦算法結(jié)合內(nèi)容和協(xié)同過(guò)濾D.把音樂(lè)文件壓縮存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)，使用FTP下載播放，隨機(jī)推薦算法10、在Python中，要使用生成器函數(shù)來(lái)生成一個(gè)無(wú)限的斐波那契數(shù)列。以下關(guān)于生成器函數(shù)的實(shí)現(xiàn)和使用，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.定義一個(gè)生成器函數(shù)，通過(guò)yield語(yǔ)句逐步返回斐波那契數(shù)列的項(xiàng)B.使用for循環(huán)來(lái)迭代生成器函數(shù)，獲取數(shù)列的項(xiàng)C.生成器函數(shù)可以在需要的時(shí)候暫停和恢復(fù)執(zhí)行，節(jié)省內(nèi)存和計(jì)算資源D.生成器函數(shù)只能用于生成有限長(zhǎng)度的序列，不能用于無(wú)限序列的生成11、假設(shè)使用Swift語(yǔ)言開(kāi)發(fā)一個(gè)iOS應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)通信模塊，需要實(shí)現(xiàn)與服務(wù)器的數(shù)據(jù)交互、數(shù)據(jù)解析和錯(cuò)誤處理。在處理網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求的異步回調(diào)時(shí)，為了避免回調(diào)地獄（CallbackHell）和提高代碼的可讀性，以下哪種方式是比較好的選擇？（）A.使用嵌套的閉包來(lái)處理異步回調(diào)B.運(yùn)用Promise或Future模式進(jìn)行異步操作的管理C.直接在回調(diào)函數(shù)中處理所有邏輯，不進(jìn)行任何封裝D.放棄異步請(qǐng)求，改為同步阻塞的方式獲取數(shù)據(jù)12、考慮開(kāi)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13、設(shè)想開(kāi)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(wèn)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(guò)用戶角色進(jìn)行粗粒度的訪問(wèn)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(wèn)控制（ABAC）C.運(yùn)用云數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)，依賴(lài)云提供商的安全機(jī)制，設(shè)置簡(jiǎn)單的訪問(wèn)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(guò)用戶名和密碼進(jìn)行訪問(wèn)控制14、在Java中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)接口

Shape

，包含一個(gè)方法

calculateArea()

，然后有

Circle

和

Rectangle

兩個(gè)類(lèi)實(shí)現(xiàn)這個(gè)接口。當(dāng)創(chuàng)建一個(gè)

Shape

類(lèi)型的引用，并指向一個(gè)具體的實(shí)現(xiàn)類(lèi)對(duì)象時(shí)，以下哪種方式能夠正確調(diào)用

calculateArea()

方法（）A.通過(guò)引用直接調(diào)用B.進(jìn)行類(lèi)型轉(zhuǎn)換后調(diào)用C.無(wú)法調(diào)用，接口中沒(méi)有具體實(shí)現(xiàn)D.以上方法都不對(duì)15、在使用JavaScript開(kāi)發(fā)一個(gè)在線視頻播放器時(shí)，需要支持多種視頻格式的播放、緩沖控制、音量調(diào)節(jié)和字幕顯示等功能。同時(shí)，要適應(yīng)不同的瀏覽器和設(shè)備。以下哪種技術(shù)和庫(kù)的選擇是比較恰當(dāng)?shù)模浚ǎ〢.使用HTML5的標(biāo)簽和原生JavaScript實(shí)現(xiàn)所有功能B.借助第三方視頻播放庫(kù)，如Video.js，處理復(fù)雜的播放邏輯C.自行開(kāi)發(fā)視頻解碼和渲染算法，以獲得更好的性能D.只支持少數(shù)常見(jiàn)的視頻格式，降低開(kāi)發(fā)難度二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）闡述C語(yǔ)言中如何實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的鏈表的合并操作，將兩個(gè)有序鏈表合并為一個(gè)有序鏈表。2、（本題5分）深入探討C語(yǔ)言中的編譯預(yù)處理過(guò)程，包括宏展開(kāi)、文件包含、條件編譯等，解釋它們是如何在編譯前對(duì)源代碼進(jìn)行處理的，舉例說(shuō)明如何利用預(yù)處理來(lái)提高代碼的可讀性和可維護(hù)性。3、（本題5分）請(qǐng)論述C語(yǔ)言中如何實(shí)現(xiàn)哈希表，包括哈希函數(shù)的設(shè)計(jì)、沖突解決方法和基本操作，分析哈希表的性能特點(diǎn)和適用場(chǎng)景。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析Java中鎖的優(yōu)化策略（如自旋鎖、輕量級(jí)鎖、重量級(jí)鎖）。2、（本題5分）簡(jiǎn)述C語(yǔ)言中鏈表的概念和基本操作。3、（本題5分）闡述Python中正則表達(dá)式的基本語(yǔ)法和常見(jiàn)用法。4、（本題5分）分析Java中泛型的概念和使用方法，通過(guò)示例說(shuō)明其優(yōu)勢(shì)。5、（本題5分）分析C++中運(yùn)算符重載的概念和實(shí)現(xiàn)方式，舉