廣西機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院《開(kāi)源大數(shù)據(jù)核心技術(shù)實(shí)驗(yàn)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者，成績(jī)按零分記?！堋狻€…………第1頁(yè)，共1頁(yè)廣西機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院《開(kāi)源大數(shù)據(jù)核心技術(shù)實(shí)驗(yàn)》

2023-2024學(xué)年第二學(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、假設(shè)要編寫(xiě)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(wèn)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2、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)類實(shí)現(xiàn)這個(gè)接口。當(dāng)創(chuàng)建一個(gè)

Shape

類型的引用，并指向一個(gè)具體的實(shí)現(xiàn)類對(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)3、在C語(yǔ)言中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)鏈表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于存儲(chǔ)一系列整數(shù)。以下關(guān)于鏈表的實(shí)現(xiàn)和操作，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.定義鏈表節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)體，包含數(shù)據(jù)域和指向下一個(gè)節(jié)點(diǎn)的指針域B.實(shí)現(xiàn)鏈表的創(chuàng)建、插入、刪除和遍歷等基本操作C.在插入和刪除節(jié)點(diǎn)時(shí)，需要正確更新鏈表的指針，以保持鏈表的完整性D.為了提高鏈表的訪問(wèn)效率，可以對(duì)鏈表進(jìn)行排序，使得查找操作可以使用二分查找算法4、在Java中，以下哪個(gè)關(guān)鍵字用于修飾類的成員變量，使其在不同對(duì)象之間共享？（）A.staticB.finalC.abstractD.private5、在C++中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)模板類，能夠處理不同類型的數(shù)據(jù)，例如整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)和字符串等。以下關(guān)于模板類的設(shè)計(jì)和使用，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.使用模板參數(shù)來(lái)定義類的通用類型，使得類可以適用于多種數(shù)據(jù)類型B.在模板類的實(shí)現(xiàn)中，根據(jù)模板參數(shù)的類型進(jìn)行相應(yīng)的操作和處理C.模板類的實(shí)例化時(shí)，根據(jù)具體的類型自動(dòng)生成相應(yīng)的代碼D.模板類會(huì)增加代碼的復(fù)雜性和編譯時(shí)間，因此應(yīng)盡量避免使用，而采用多個(gè)具體類型的類來(lái)實(shí)現(xiàn)相同的功能6、在Java中，以下哪個(gè)修飾符用于定義一個(gè)類只能被同一個(gè)包中的類訪問(wèn)？（）A.publicB.privateC.protectedD.default7、在使用Python語(yǔ)言編寫(xiě)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(shù)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)8、在C語(yǔ)言中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)函數(shù)來(lái)查找一個(gè)整數(shù)數(shù)組中的最大值和最小值。以下關(guān)于函數(shù)的參數(shù)傳遞和返回值，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)指針參數(shù)來(lái)修改函數(shù)外部的變量，從而返回最大值和最小值B.將數(shù)組作為參數(shù)傳遞給函數(shù)時(shí)，可以直接傳遞數(shù)組名，函數(shù)內(nèi)部可以通過(guò)下標(biāo)訪問(wèn)數(shù)組元素C.函數(shù)可以返回一個(gè)結(jié)構(gòu)體，其中包含最大值和最小值的信息D.為了提高效率，函數(shù)應(yīng)該直接修改數(shù)組中的元素來(lái)返回最大值和最小值，而不是通過(guò)返回值或者指針參數(shù)9、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)合商品的銷量和評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，借助聚類分析對(duì)用戶進(jìn)行分組，利用異步請(qǐng)求獲取推薦10、在Python中，要使用線程池來(lái)執(zhí)行多個(gè)并發(fā)任務(wù)。以下關(guān)于線程池的使用和優(yōu)勢(shì)，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以通過(guò)concurrent.futures模塊中的ThreadPoolExecutor來(lái)創(chuàng)建線程池B.線程池可以自動(dòng)管理線程的創(chuàng)建和銷毀，避免頻繁創(chuàng)建和銷毀線程的開(kāi)銷C.線程池中的線程數(shù)量應(yīng)該根據(jù)系統(tǒng)資源和任務(wù)特點(diǎn)進(jìn)行合理設(shè)置D.線程池適用于所有類型的任務(wù)，包括計(jì)算密集型和I/O密集型任務(wù)，效果都一樣好11、在開(kāi)發(fā)一個(gè)在線游戲平臺(tái)時(shí)，需要處理大量的實(shí)時(shí)玩家交互數(shù)據(jù)，如玩家的動(dòng)作、位置、得分等，同時(shí)要保證游戲的低延遲和穩(wěn)定性。對(duì)于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和傳輸，以下哪種技術(shù)和架構(gòu)是最優(yōu)的選擇？（）A.使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)游戲數(shù)據(jù)，通過(guò)HTTP協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸B.借助NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，如Cassandra，利用WebSocket協(xié)議實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸C.運(yùn)用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，如Memcached，采用TCP協(xié)議進(jìn)行通信D.把游戲數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在文件中，使用FTP協(xié)議進(jìn)行文件傳輸12、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13、在使用Python開(kāi)發(fā)一個(gè)自動(dòng)化測(cè)試框架時(shí)，需要能夠?qū)Χ喾N類型的應(yīng)用程序（Web應(yīng)用、桌面應(yīng)用、移動(dòng)應(yīng)用）進(jìn)行測(cè)試用例的編寫(xiě)、執(zhí)行和結(jié)果分析。以下哪種測(cè)試工具和框架的組合是比較理想的？（）A.使用unittest庫(kù)和Selenium進(jìn)行Web應(yīng)用測(cè)試，Appium進(jìn)行移動(dòng)應(yīng)用測(cè)試B.借助pytest框架和RobotFramework，涵蓋所有類型的應(yīng)用測(cè)試C.自行開(kāi)發(fā)一套完整的測(cè)試工具，滿足特定的需求D.只針對(duì)一種類型的應(yīng)用進(jìn)行測(cè)試，簡(jiǎn)化框架的復(fù)雜性14、假設(shè)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別程序，需要將輸入的語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字。以下哪種技術(shù)或模型在語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)中表現(xiàn)出色，并且能夠適應(yīng)不同的口音和噪聲環(huán)境？（）A.隱馬爾可夫模型B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型15、使用Python語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，要繪制一個(gè)折線圖來(lái)展示一組數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)。以下哪種庫(kù)是常用的選擇（）A.

matplotlib

B.

numpy

C.

pandas

D.

scikit-learn

16、考慮編寫(xiě)一個(gè)程序來(lái)對(duì)大量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)。以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)能夠高效地存儲(chǔ)和快速查詢單詞及其出現(xiàn)的頻率？（）A.二叉樹(shù)B.哈希表C.紅黑樹(shù)D.堆17、考慮使用Java語(yǔ)言開(kāi)發(fā)一個(gè)在線購(gòu)物系統(tǒng)，該系統(tǒng)需要處理大量的用戶并發(fā)請(qǐng)求，并且要保證數(shù)據(jù)的一致性和完整性。系統(tǒng)中有一個(gè)訂單處理模塊，需要實(shí)時(shí)更新庫(kù)存數(shù)量、計(jì)算訂單總價(jià)、處理支付信息等操作。在實(shí)現(xiàn)訂單處理模塊時(shí)，以下哪種技術(shù)或設(shè)計(jì)模式能夠有效地提高系統(tǒng)的性能和可擴(kuò)展性？（）A.直接在業(yè)務(wù)邏輯層中處理所有操作，不使用任何中間件或框架B.采用事務(wù)處理機(jī)制，確保多個(gè)操作要么全部成功，要么全部失敗C.運(yùn)用消息隊(duì)列來(lái)異步處理訂單相關(guān)的操作，減輕系統(tǒng)的即時(shí)壓力D.構(gòu)建一個(gè)分布式的訂單處理系統(tǒng)，將不同的操作分布在多個(gè)服務(wù)器上18、假設(shè)要編寫(xiě)一個(gè)程序來(lái)優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型的超參數(shù)，以提高模型的性能。以下哪種方法在超參數(shù)優(yōu)化中被廣泛應(yīng)用，并且能夠有效地搜索最優(yōu)參數(shù)組合？（）A.隨機(jī)搜索B.網(wǎng)格搜索C.基于梯度的優(yōu)化算法D.貝葉斯優(yōu)化算法19、在開(kāi)發(fā)一個(gè)區(qū)塊鏈應(yīng)用時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)分布式賬本、智能合約、加密貨幣交易以及節(jié)點(diǎn)管理等功能。以下哪種編程語(yǔ)言和區(qū)塊鏈框架的組合是最適合的？（）A.使用Solidity語(yǔ)言在以太坊框架上開(kāi)發(fā)智能合約，結(jié)合BitcoinCore實(shí)現(xiàn)加密貨幣交易，利用Geth管理節(jié)點(diǎn)B.采用C++編寫(xiě)區(qū)塊鏈核心代碼，運(yùn)用HyperledgerFabric框架構(gòu)建聯(lián)盟鏈，使用Corda實(shí)現(xiàn)智能合約，借助Explorer監(jiān)控節(jié)點(diǎn)C.運(yùn)用Python的Web3.py庫(kù)與區(qū)塊鏈交互，在EOS平臺(tái)上開(kāi)發(fā)應(yīng)用，利用Tron實(shí)現(xiàn)加密貨幣交易，通過(guò)Node.js管理節(jié)點(diǎn)D.選擇JavaScript的web3.js庫(kù)，基于Polkadot框架構(gòu)建區(qū)塊鏈，使用Litecoin進(jìn)行交易，借助Tendermint管理節(jié)點(diǎn)以下是150個(gè)大學(xué)計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)考試的單選題：20、在使用JavaScript開(kāi)發(fā)一個(gè)前端應(yīng)用時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)實(shí)時(shí)更新的股票行情展示頁(yè)面。頁(yè)面要能夠每秒獲取最新的股票價(jià)格數(shù)據(jù)，并動(dòng)態(tài)更新圖表和相關(guān)信息。同時(shí)，要保證頁(yè)面的響應(yīng)性能和用戶體驗(yàn)。以下哪種技術(shù)和架構(gòu)的選擇是最合適的？（）A.使用傳統(tǒng)的定時(shí)輪詢方式獲取數(shù)據(jù)，直接更新頁(yè)面元素B.借助WebSocket實(shí)現(xiàn)服務(wù)器推送數(shù)據(jù)，使用前端框架如Vue.js進(jìn)行數(shù)據(jù)綁定和更新C.利用Ajax長(zhǎng)輪詢獲取數(shù)據(jù)，通過(guò)JavaScript手動(dòng)操作DOM進(jìn)行頁(yè)面更新D.構(gòu)建一個(gè)獨(dú)立的后端服務(wù)，通過(guò)HTTP協(xié)議每秒發(fā)送數(shù)據(jù)給前端進(jìn)行更新21、在開(kāi)發(fā)一個(gè)智能客服機(jī)器人程序時(shí)，需要理解用戶的問(wèn)題并提供準(zhǔn)確的回答。以下哪種技術(shù)和方法在自然語(yǔ)言理解和問(wèn)答系統(tǒng)中被廣泛應(yīng)用？（）A.詞向量表示（如Word2Vec）B.文本分類算法C.知識(shí)圖譜D.以上技術(shù)和方法都能用于智能客服22、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(tīng)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(wèn)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(tīng)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(tīng)器的使用，只在必要時(shí)添加23、考慮使用Python開(kāi)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(shù)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)24、在C++中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)模板函數(shù)，能夠?qū)Σ煌愋偷臄?shù)組進(jìn)行排序。以下哪種方式是正確的（）A.使用函數(shù)重載，為不同類型分別編寫(xiě)排序函數(shù)B.使用模板參數(shù)來(lái)指定數(shù)組的類型C.使用宏定義來(lái)實(shí)現(xiàn)通用的排序邏輯D.以上方法都不對(duì)25、在設(shè)計(jì)一個(gè)分布式計(jì)算框架時(shí)，需要考慮任務(wù)的分配、調(diào)度和容錯(cuò)處理。以下哪種技術(shù)或框架在實(shí)現(xiàn)這些功能方面具有成熟的解決方案和廣泛的應(yīng)用？（）A.HadoopB.SparkC.StormD.Flink26、在程序設(shè)計(jì)中，以下哪個(gè)概念用于描述算法的空間效率？（）A.算法的時(shí)間復(fù)雜度是衡量算法執(zhí)行時(shí)間的指標(biāo)，與空間效率無(wú)關(guān)B.算法的可讀性是指算法易于理解和閱讀的程度，與空間效率沒(méi)有直接關(guān)系C.算法的空間效率是指算法執(zhí)行所需的存儲(chǔ)空間。通常用空間復(fù)雜度來(lái)衡量，空間復(fù)雜度越低，算法的空間效率越高D.算法的可維護(hù)性是指算法易于修改和擴(kuò)展的程度，與空間效率關(guān)系不大27、在使用JavaScript開(kāi)發(fā)一個(gè)Web應(yīng)用的權(quán)限管理模塊時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)用戶認(rèn)證、授權(quán)和角色分配等功能。同時(shí)，要保證權(quán)限控制的安全性和靈活性。以下哪種權(quán)限管理策略和技術(shù)的選擇是比較合適的？（）A.使用基于角色的訪問(wèn)控制（RBAC），通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)權(quán)限信息B.運(yùn)用基于屬性的訪問(wèn)控制（ABAC），動(dòng)態(tài)計(jì)算權(quán)限C.借助第三方的權(quán)限管理框架，如OAuthD.自行實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的權(quán)限判斷邏輯，不考慮復(fù)雜的場(chǎng)景以下是150個(gè)大學(xué)計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)考試的單選題：28、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29、假設(shè)要設(shè)計(jì)一個(gè)程序來(lái)優(yōu)化物流配送路線，考慮車輛容量、客戶需求和交通狀況等因素。以下哪種算法或技術(shù)在解決這類組合優(yōu)化問(wèn)題時(shí)經(jīng)常被使用？（）A.模擬退火算法B.蟻群算法C.遺傳算法D.以上算法都可能適用30、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)