廣州航海學(xué)院《網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集及文本分析技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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，共3頁廣州航海學(xué)院《網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集及文本分析技術(shù)》

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15個(gè)小題，每小題1分，共15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Go語言編寫一個(gè)分布式文件系統(tǒng)的客戶端程序時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)文件的上傳、下載、刪除和權(quán)限管理等功能。同時(shí)，要考慮網(wǎng)絡(luò)延遲、錯(cuò)誤處理和并發(fā)操作等因素。以下哪種設(shè)計(jì)模式和技術(shù)的運(yùn)用是比較恰當(dāng)?shù)?？（）A.采用同步阻塞的網(wǎng)絡(luò)通信方式，逐個(gè)處理操作請(qǐng)求B.運(yùn)用異步非阻塞的網(wǎng)絡(luò)編程模型，結(jié)合通道（Channel）進(jìn)行并發(fā)控制C.使用面向?qū)ο蟮脑O(shè)計(jì)方法，將每個(gè)功能封裝成獨(dú)立的類D.借助第三方庫實(shí)現(xiàn)所有功能，避免自己處理底層細(xì)節(jié)3、在設(shè)計(jì)一個(gè)用于實(shí)時(shí)監(jiān)控工業(yè)生產(chǎn)線上設(shè)備狀態(tài)的系統(tǒng)時(shí)，需要快速采集和處理大量的傳感器數(shù)據(jù)，及時(shí)發(fā)出警報(bào)并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以預(yù)測(cè)設(shè)備故障。以下哪種技術(shù)和工具的組合能夠最好地滿足這些需求？（）A.使用C語言編寫底層數(shù)據(jù)采集程序，結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫如InfluxDB存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法在Python中進(jìn)行故障預(yù)測(cè)，通過WebSockets實(shí)時(shí)推送警報(bào)信息B.采用Java的NIO框架進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)采集，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在Redis緩存中，運(yùn)用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和故障預(yù)測(cè)，使用短信服務(wù)發(fā)送警報(bào)C.運(yùn)用Go語言的并發(fā)特性采集數(shù)據(jù)，使用PostgreSQL數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)，借助MATLAB進(jìn)行故障分析和預(yù)測(cè)，通過電子郵件發(fā)送警報(bào)D.選擇JavaScript的Node.js框架進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和處理，結(jié)合MySQL數(shù)據(jù)庫，利用TensorFlow進(jìn)行故障預(yù)測(cè)，使用即時(shí)通訊工具推送警報(bào)4、考慮開發(fā)一個(gè)虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）游戲，需要實(shí)現(xiàn)逼真的場(chǎng)景渲染、物理模擬和用戶交互。在圖形引擎的選擇、物理引擎的集成和交互設(shè)備的支持方面，以下哪種技術(shù)組合是最為合適的？（）A.使用開源的圖形引擎，如OGRE，簡(jiǎn)單的物理模擬庫，支持常見的VR設(shè)備B.借助商業(yè)圖形引擎，如UnrealEngine，先進(jìn)的物理引擎，定制化支持特定VR設(shè)備C.自主開發(fā)圖形和物理引擎，適配多種通用的VR交互設(shè)備D.選擇輕量級(jí)的圖形框架，忽略物理模擬，僅支持基本的VR手柄操作5、考慮開發(fā)一個(gè)在線旅游預(yù)訂平臺(tái)，支持酒店、機(jī)票、景點(diǎn)門票的預(yù)訂，以及用戶評(píng)價(jià)和行程規(guī)劃功能。在系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、合作伙伴接口集成和用戶體驗(yàn)優(yōu)化方面，以下哪種策略是最可行的？（）A.采用單體架構(gòu)，與各合作伙伴通過文件交換數(shù)據(jù)，注重功能實(shí)現(xiàn)忽略用戶體驗(yàn)B.構(gòu)建微服務(wù)架構(gòu)，利用API與合作伙伴集成，投入大量資源優(yōu)化用戶界面C.設(shè)計(jì)分層架構(gòu)，通過數(shù)據(jù)庫共享與合作伙伴交互，簡(jiǎn)單優(yōu)化部分用戶流程D.運(yùn)用SOA架構(gòu)，使用消息隊(duì)列與合作伙伴通信，僅滿足基本的用戶需求6、在使用Go語言開發(fā)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序時(shí)，需要從多個(gè)網(wǎng)站抓取數(shù)據(jù)、解析頁面內(nèi)容、提取關(guān)鍵信息并存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫中。同時(shí)，要處理反爬蟲機(jī)制、異常情況和并發(fā)請(qǐng)求。以下哪種策略和技術(shù)的運(yùn)用是比較恰當(dāng)?shù)?？（）A.使用同步的方式依次抓取每個(gè)網(wǎng)站，逐個(gè)處理頁面B.運(yùn)用并發(fā)協(xié)程（Goroutine）同時(shí)抓取多個(gè)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(rèn)配置進(jìn)行抓取D.只抓取少量網(wǎng)站，避免遇到復(fù)雜的反爬蟲機(jī)制和異常情況7、考慮編寫一個(gè)程序來模擬天氣預(yù)報(bào)，結(jié)合氣象數(shù)據(jù)和物理模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。以下哪種數(shù)值天氣預(yù)報(bào)方法在準(zhǔn)確性和計(jì)算效率方面具有較好的平衡？（）A.全球氣候模型B.中尺度氣象模型C.統(tǒng)計(jì)天氣預(yù)報(bào)方法D.以上方法結(jié)合使用8、在一個(gè)使用C語言編寫的程序中，需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)功能：計(jì)算給定整數(shù)數(shù)組中所有元素的平均值。假設(shè)數(shù)組名為

arr

，長度為

n

。以下哪種方法是最常見和有效的計(jì)算平均值的方式（）A.先對(duì)數(shù)組元素求和，然后除以元素個(gè)數(shù)B.逐個(gè)計(jì)算每個(gè)元素與其他元素的平均值，最后取所有平均值的平均值C.隨機(jī)選擇數(shù)組中的一部分元素計(jì)算平均值D.以上方法都不可行9、設(shè)想正在編寫一個(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來處理大規(guī)模數(shù)據(jù)B.使用C++編寫核心算法，結(jié)合OpenCV庫進(jìn)行圖像處理，采用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫如Oracle來存儲(chǔ)中間結(jié)果和最終數(shù)據(jù)C.運(yùn)用Java的DeepLearning4J框架，搭配NoSQL數(shù)據(jù)庫如Cassandra來存儲(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)庫存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，通過云服務(wù)進(jìn)行模型訓(xùn)練10、在JavaScript中，以下哪個(gè)方法用于獲取元素的屬性值？（）A.getAttribute()B.setAttribute()C.removeAttribute()D.hasAttribute()11、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12、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13、假設(shè)使用Java語言編寫一個(gè)多線程程序，有多個(gè)線程同時(shí)訪問一個(gè)共享的整數(shù)變量

count

。為了確保線程安全地對(duì)

count

進(jìn)行遞增操作，以下哪種方法是合適的（）A.不使用任何同步機(jī)制，直接進(jìn)行遞增操作B.使用

synchronized

關(guān)鍵字對(duì)操作進(jìn)行同步C.使用

volatile

關(guān)鍵字修飾變量

count

D.以上方法都不行14、在開發(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。以下哪種編程語言和相關(guān)庫在音頻處理領(lǐng)域具有強(qiáng)大的功能和廣泛的應(yīng)用？（）A.C++結(jié)合FFmpeg庫B.Python結(jié)合librosa庫C.Matlab自帶的音頻處理工具箱D.Java結(jié)合JMF框架15、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)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語言中如何處理字符串中的貨幣表示，分析其方法。2、（本題5分）詳細(xì)論述C語言中如何進(jìn)行指針的范圍檢查，避免越界訪問。3、（本題5分）論述C語言中如何實(shí)現(xiàn)紅黑樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，解釋其特點(diǎn)和平衡機(jī)制。4、（本題5分）探討C語言中遞歸函數(shù)在解決樹和圖相關(guān)問題中的應(yīng)用，分析遞歸的深度限制和優(yōu)化方法。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）解釋Python中字符串的編碼和解碼。2、（本題5分）說明Java中異常的分類和處理原則。3、（本題5分）分析Java中搜索引擎（如Lucene、Elasticsearch）的應(yīng)用。4、（本題5分）在Java中，解釋Java中的注解處理器如何與編譯器交互。5、（本題5分）簡(jiǎn)述C++中虛函數(shù)表的工作原理。四、編程題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題