重慶工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《網(wǎng)絡(luò)工程專業(yè)綜合實(shí)訓(xùn)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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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、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(wèn)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(wèn)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(wèn)題的問(wèn)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2、在編寫一個(gè)JavaScript程序來(lái)實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的購(gòu)物車功能，能夠添加商品、刪除商品、計(jì)算總價(jià)。以下關(guān)于這個(gè)程序的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.使用數(shù)組或者對(duì)象來(lái)存儲(chǔ)購(gòu)物車中的商品信息，包括商品名稱、價(jià)格和數(shù)量等B.當(dāng)添加商品時(shí)，檢查商品是否已經(jīng)存在于購(gòu)物車中，如果存在則增加數(shù)量，否則添加新的商品項(xiàng)C.在計(jì)算總價(jià)時(shí)，遍歷購(gòu)物車中的商品，將每個(gè)商品的價(jià)格乘以數(shù)量并累加D.為了提高性能，不需要對(duì)購(gòu)物車中的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)更新，只有在用戶點(diǎn)擊結(jié)算時(shí)才進(jìn)行計(jì)算和處理3、以下關(guān)于程序設(shè)計(jì)中的算法復(fù)雜度說(shuō)法錯(cuò)誤的是？（）A.時(shí)間復(fù)雜度是衡量算法執(zhí)行時(shí)間的指標(biāo)，通常用大O符號(hào)表示。例如，O(n)表示隨著輸入規(guī)模n的增長(zhǎng)，算法的執(zhí)行時(shí)間線性增長(zhǎng)B.空間復(fù)雜度是衡量算法所需存儲(chǔ)空間的指標(biāo)。算法在執(zhí)行過(guò)程中可能需要存儲(chǔ)一些中間結(jié)果或數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，空間復(fù)雜度反映了算法對(duì)存儲(chǔ)空間的需求C.一個(gè)好的算法應(yīng)該具有較低的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度。但是在實(shí)際應(yīng)用中，有時(shí)為了提高算法的可讀性和可維護(hù)性，可能會(huì)犧牲一些效率D.算法的復(fù)雜度只與算法本身的設(shè)計(jì)有關(guān)，與輸入數(shù)據(jù)的大小和特性無(wú)關(guān)。實(shí)際上，算法的復(fù)雜度通常會(huì)受到輸入數(shù)據(jù)的大小和特性的影響。例如，對(duì)于某些排序算法，當(dāng)輸入數(shù)據(jù)已經(jīng)部分有序時(shí)，算法的執(zhí)行時(shí)間會(huì)大大減少4、在開(kāi)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(shù)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5、在使用C++開(kāi)發(fā)一個(gè)圖像處理程序時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)圖像的讀取、編輯（如裁剪、旋轉(zhuǎn)、調(diào)色等）和保存功能。同時(shí)，要保證圖像處理的效率和質(zhì)量。以下哪種圖像處理庫(kù)和算法的選擇是比較合適的？（）A.使用OpenCV庫(kù)，結(jié)合其提供的現(xiàn)成函數(shù)進(jìn)行圖像處理B.自行編寫圖像處理算法，以獲得更高的定制性和效率C.借助第三方的商業(yè)圖像處理庫(kù)，獲取專業(yè)的支持和優(yōu)化D.利用操作系統(tǒng)提供的基本圖形接口進(jìn)行圖像處理6、在Python中，要使用元類（metaclass）來(lái)定制類的創(chuàng)建過(guò)程。以下關(guān)于元類的使用和作用，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.元類可以控制類的屬性、方法的創(chuàng)建和行為B.通過(guò)定義元類，可以實(shí)現(xiàn)一些高級(jí)的編程技巧，如單例模式C.元類的使用相對(duì)復(fù)雜，通常只在非常特殊的情況下才需要使用D.元類可以替代普通的類繼承，實(shí)現(xiàn)所有的類定制需求7、在使用C++開(kāi)發(fā)一個(gè)圖形渲染引擎時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)頂點(diǎn)處理、片元處理、光照計(jì)算和紋理映射等功能。同時(shí)，要考慮性能優(yōu)化和跨平臺(tái)支持。以下哪種圖形API和技術(shù)的選擇是比較合適的？（）A.使用DirectX，針對(duì)Windows平臺(tái)進(jìn)行優(yōu)化B.運(yùn)用OpenGL，以實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)的支持C.借助Vulkan，獲得更高的性能和靈活性D.自行開(kāi)發(fā)一套全新的圖形API，滿足特定需求8、考慮使用Pascal語(yǔ)言開(kāi)發(fā)一個(gè)學(xué)校圖書(shū)館管理系統(tǒng)，系統(tǒng)需要管理圖書(shū)的借閱記錄、庫(kù)存信息、讀者信息等。在處理圖書(shū)借閱和歸還的邏輯時(shí)，為了防止并發(fā)操作導(dǎo)致的數(shù)據(jù)不一致問(wèn)題，以下哪種方法是合適的？（）A.使用臨界區(qū)（CriticalSection）來(lái)保護(hù)共享數(shù)據(jù)，確保同一時(shí)間只有一個(gè)操作進(jìn)行B.采用信號(hào)量（Semaphore）進(jìn)行資源的同步和互斥訪問(wèn)C.運(yùn)用事務(wù)（Transaction）機(jī)制，將借閱和歸還操作視為一個(gè)原子操作D.不做任何特殊處理，依靠數(shù)據(jù)庫(kù)自身的并發(fā)控制機(jī)制9、在設(shè)計(jì)一個(gè)用于視頻會(huì)議的應(yīng)用程序時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)音頻和視頻的實(shí)時(shí)傳輸、屏幕共享、會(huì)議錄制以及參會(huì)人員管理等功能。以下哪種技術(shù)和框架的選擇能夠最好地滿足這些需求？（）A.使用C++的多媒體庫(kù)，如FFmpeg，進(jìn)行音視頻處理，結(jié)合WebRTC實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)通信，利用Django框架管理參會(huì)人員，通過(guò)云存儲(chǔ)服務(wù)進(jìn)行會(huì)議錄制B.采用Java的JMF框架處理媒體流，運(yùn)用WebSockets進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，使用SpringBoot框架實(shí)現(xiàn)人員管理，借助本地存儲(chǔ)進(jìn)行錄制C.運(yùn)用Python的PyAV庫(kù)進(jìn)行音視頻操作，結(jié)合RTSP協(xié)議傳輸數(shù)據(jù)，通過(guò)Flask框架管理參會(huì)者，使用第三方錄制服務(wù)D.選擇JavaScript的MediaStreamAPI處理媒體，利用Socket.IO進(jìn)行通信，借助Node.js的Express框架進(jìn)行人員管控，運(yùn)用內(nèi)置錄制功能10、在設(shè)計(jì)一個(gè)高并發(fā)的Web服務(wù)器時(shí)，需要處理大量的并發(fā)連接和請(qǐng)求。以下哪種技術(shù)或架構(gòu)能夠有效地提高服務(wù)器的并發(fā)處理能力和響應(yīng)速度？（）A.使用線程池來(lái)處理請(qǐng)求B.采用異步非阻塞的編程模型C.利用負(fù)載均衡器分發(fā)請(qǐng)求到多個(gè)服務(wù)器實(shí)例D.以上技術(shù)和架構(gòu)的結(jié)合11、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)用于智能農(nóng)業(yè)的監(jiān)控系統(tǒng)，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)土壤濕度、溫度、酸堿度，以及農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況，并自動(dòng)控制灌溉和施肥設(shè)備。在傳感器數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析和控制指令生成方面，以下哪種方案是最有效的？（）A.使用模擬傳感器采集數(shù)據(jù)，通過(guò)本地計(jì)算機(jī)進(jìn)行簡(jiǎn)單分析和控制B.借助數(shù)字傳感器，將數(shù)據(jù)上傳到云平臺(tái)進(jìn)行處理，生成控制指令下發(fā)到設(shè)備C.運(yùn)用無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)，在網(wǎng)關(guān)處進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和控制決策D.采用有線傳感器連接，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)，定期進(jìn)行人工分析和控制12、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)13、考慮使用Java語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)一個(gè)多態(tài)的例子，有一個(gè)父類

Animal

和兩個(gè)子類

Cat

和

Dog

，都重寫了父類的

makeSound()

方法。當(dāng)創(chuàng)建一個(gè)

Animal

類型的數(shù)組，并存儲(chǔ)

Cat

和

Dog

對(duì)象時(shí)，以下哪種方式能夠正確調(diào)用子類的

makeSound()

方法（）A.直接通過(guò)數(shù)組元素調(diào)用B.進(jìn)行類型判斷后調(diào)用C.無(wú)法調(diào)用，只能調(diào)用父類的方法D.以上方法都不對(duì)14、設(shè)想開(kāi)發(fā)一個(gè)圖像識(shí)別軟件，能夠識(shí)別不同類型的物體，如動(dòng)物、植物、交通工具等。在算法設(shè)計(jì)上，需要考慮圖像的特征提取、模型訓(xùn)練和分類預(yù)測(cè)。如果要提高圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率，同時(shí)減少計(jì)算時(shí)間，以下哪種方法是最合適的？（）A.采用簡(jiǎn)單的圖像特征，如顏色、形狀，使用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練B.運(yùn)用深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），但使用較小的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練C.利用復(fù)雜的手工設(shè)計(jì)特征，結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練D.借助大規(guī)模的標(biāo)注數(shù)據(jù)集，使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并進(jìn)行模型優(yōu)化15、設(shè)想正在開(kāi)發(fā)一款移動(dòng)應(yīng)用的后端服務(wù)，需要處理用戶注冊(cè)登錄、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、消息推送以及地理位置服務(wù)等功能。要求系統(tǒng)能夠快速響應(yīng)請(qǐng)求，具備良好的擴(kuò)展性，并能適應(yīng)不同移動(dòng)平臺(tái)的需求。以下哪種技術(shù)方案是最優(yōu)的？（）A.基于Python的FastAPI框架，使用MongoDB作為數(shù)據(jù)庫(kù)，借助FirebaseCloudMessaging實(shí)現(xiàn)消息推送，利用第三方地理位置服務(wù)API提供定位功能B.采用Java的SpringBoot框架，搭配MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，運(yùn)用極光推送服務(wù)發(fā)送消息，通過(guò)百度地圖API獲取地理位置信息C.運(yùn)用Node.js的NestJS框架，結(jié)合PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，使用OneSignal進(jìn)行消息推送，借助高德地圖API實(shí)現(xiàn)地理位置服務(wù)D.選擇PHP的Lumen框架，選用SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)，利用個(gè)推進(jìn)行消息推送，使用騰訊地圖API提供地理位置相關(guān)功能二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）探討C語(yǔ)言中如何使用指針處理文件的大端小端轉(zhuǎn)換問(wèn)題。2、（本題5分）詳細(xì)分析C語(yǔ)言中如何處理大文件的讀寫，避免內(nèi)存不足的問(wèn)題。3、（本題5分）探討C語(yǔ)言中如何使用結(jié)構(gòu)體和指針實(shí)現(xiàn)鏈表的合并和拆分操作。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述C++中成員指針（MemberPointer）的概念和使用。2、（本題5分）分析Java中網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議（如TCP、UDP）的特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景。3、（本題5分）分析Python中進(jìn)程和線程的資源消耗和適用場(chǎng)景。4、（本題5分）分析C語(yǔ)言中信號(hào)處理的基本概念和應(yīng)用。5、（本題5分）分