黑龍江東方學(xué)院《軟件測(cè)試方法》2021-2022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)黑龍江東方學(xué)院

《軟件測(cè)試方法》2021-2022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、在編寫一個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和分析程序時(shí)，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生速度非?？?，需要及時(shí)處理和存儲(chǔ)。以下哪種存儲(chǔ)方式能夠滿足高并發(fā)寫入和快速查詢的需求？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)B.非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如MongoDB）C.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)（如Redis）D.分布式文件系統(tǒng)2、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)3、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4、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：5、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6、考慮使用JavaScript開(kāi)發(fā)一個(gè)在線游戲的服務(wù)器端程序，需要處理大量的玩家連接、游戲邏輯和數(shù)據(jù)同步。為了提高服務(wù)器的并發(fā)處理能力和響應(yīng)速度，以下哪種架構(gòu)和技術(shù)的運(yùn)用是比較有效的？（）A.使用單線程模型，通過(guò)事件循環(huán)處理所有請(qǐng)求B.構(gòu)建多線程服務(wù)器，每個(gè)線程處理一個(gè)玩家的連接C.采用Node.js的異步非阻塞架構(gòu)，結(jié)合集群模式擴(kuò)展服務(wù)器D.運(yùn)用傳統(tǒng)的阻塞式網(wǎng)絡(luò)編程，增加服務(wù)器的硬件資源來(lái)提高性能7、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)8、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9、考慮編寫一個(gè)程序來(lái)進(jìn)行密碼強(qiáng)度檢測(cè)，需要評(píng)估密碼的復(fù)雜性、長(zhǎng)度和包含的字符類型等因素。以下哪種方法或規(guī)則在密碼強(qiáng)度評(píng)估中被廣泛采用？（）A.檢查密碼是否包含大寫字母、小寫字母、數(shù)字和特殊字符B.計(jì)算密碼的熵值來(lái)衡量其不確定性C.對(duì)比密碼與常見(jiàn)弱密碼列表D.以上方法綜合使用10、在設(shè)計(jì)一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站的搜索引擎時(shí)，需要快速準(zhǔn)確地返回相關(guān)的商品信息。以下哪種搜索算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在處理大量商品數(shù)據(jù)時(shí)能夠提供高效的搜索性能？（）A.倒排索引結(jié)合二分查找B.哈希表結(jié)合線性搜索C.平衡二叉樹(shù)結(jié)合深度優(yōu)先搜索D.以上數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法都不太適用11、C語(yǔ)言中，若有定義“inta=5;”，則執(zhí)行“a+=2;”后，a的值為？（）A.5B.6C.7D.812、在Java中，要處理異常情況，例如文件讀取失敗或者網(wǎng)絡(luò)連接中斷。以下關(guān)于異常處理的策略，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.使用try-catch語(yǔ)句塊來(lái)捕獲可能拋出的異常B.在catch塊中，可以根據(jù)不同的異常類型進(jìn)行不同的處理操作C.可以拋出自定義的異常類，以更準(zhǔn)確地描述程序中的錯(cuò)誤情況D.為了不影響程序的正常執(zhí)行，應(yīng)該盡量捕獲所有可能的異常，而不管是否能夠進(jìn)行有效的處理13、假設(shè)要為一個(gè)社交媒體平臺(tái)開(kāi)發(fā)后端服務(wù)，支持用戶注冊(cè)登錄、發(fā)布動(dòng)態(tài)、關(guān)注好友、消息推送以及數(shù)據(jù)分析等功能。系統(tǒng)需要處理海量的用戶數(shù)據(jù)和高并發(fā)的請(qǐng)求。以下哪種技術(shù)選型和架構(gòu)能夠最好地應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)？（）A.基于Go語(yǔ)言的Gin框架，使用Redis緩存熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，借助Kafka消息隊(duì)列處理異步任務(wù)，運(yùn)用HBase存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)，利用云原生技術(shù)進(jìn)行部署B(yǎng).采用Java的SpringCloudAlibaba框架，搭配MySQL分庫(kù)分表存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，使用RocketMQ進(jìn)行消息傳遞，通過(guò)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，采用容器化部署C.運(yùn)用Python的Flask框架，結(jié)合MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)，利用RabbitMQ實(shí)現(xiàn)消息推送，使用ClickHouse進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，借助虛擬機(jī)進(jìn)行部署D.選擇Node.js的Koa框架，使用PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)WebSockets實(shí)時(shí)推送消息，運(yùn)用Elasticsearch進(jìn)行搜索，使用物理服務(wù)器部署14、在Java中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)類來(lái)表示一個(gè)矩形，并能夠計(jì)算其面積和周長(zhǎng)。假設(shè)矩形的長(zhǎng)和寬通過(guò)構(gòu)造函數(shù)進(jìn)行初始化。以下關(guān)于這個(gè)類的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.定義私有成員變量來(lái)存儲(chǔ)矩形的長(zhǎng)和寬B.提供公共的方法來(lái)獲取矩形的長(zhǎng)和寬C.實(shí)現(xiàn)計(jì)算面積和周長(zhǎng)的方法，分別使用相應(yīng)的數(shù)學(xué)公式D.為了節(jié)省內(nèi)存，可以將長(zhǎng)和寬的變量定義為靜態(tài)變量，使得所有矩形對(duì)象共享這兩個(gè)變量15、在Java中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)多線程程序，讓多個(gè)線程同時(shí)執(zhí)行不同的任務(wù)。假設(shè)其中一個(gè)線程用于計(jì)算一個(gè)復(fù)雜的數(shù)學(xué)問(wèn)題，另一個(gè)線程用于更新用戶界面。以下關(guān)于多線程實(shí)現(xiàn)和協(xié)調(diào)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.使用Thread類或者Runnable接口來(lái)創(chuàng)建線程對(duì)象，并指定線程要執(zhí)行的任務(wù)B.通過(guò)線程同步機(jī)制，如鎖或者信號(hào)量，來(lái)協(xié)調(diào)線程之間對(duì)共享資源的訪問(wèn)，防止數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)和不一致C.可以使用線程池來(lái)管理線程的創(chuàng)建和銷毀，提高資源利用效率和程序性能D.由于多線程并發(fā)執(zhí)行，不需要考慮線程執(zhí)行的順序和結(jié)果的一致性，讓它們自由競(jìng)爭(zhēng)即可16、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，能夠?qū)⒂脩舻恼Z(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字，并進(jìn)行語(yǔ)義理解和回答。在語(yǔ)音信號(hào)處理、模型訓(xùn)練和自然語(yǔ)言處理方面，以下哪種技術(shù)和方法的組合是最有前景的？（）A.使用傳統(tǒng)的語(yǔ)音特征提取方法，基于規(guī)則的語(yǔ)義理解，訓(xùn)練小規(guī)模的模型B.借助深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)義理解，使用大量標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練C.運(yùn)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）處理語(yǔ)音信號(hào)，結(jié)合知識(shí)圖譜進(jìn)行語(yǔ)義理解D.采用混合模型，結(jié)合傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，使用有限的訓(xùn)練數(shù)據(jù)17、假設(shè)正在開(kāi)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(kāi)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18、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.Flink19、在C++中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)類的拷貝構(gòu)造函數(shù)，以下哪種方式是正確的（）A.手動(dòng)實(shí)現(xiàn)拷貝構(gòu)造函數(shù)，逐個(gè)復(fù)制成員變量B.讓編譯器自動(dòng)生成拷貝構(gòu)造函數(shù)C.不實(shí)現(xiàn)拷貝構(gòu)造函數(shù)D.以上方法都不對(duì)20、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21、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)?？（）A.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22、以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)適合用于實(shí)現(xiàn)圖的存儲(chǔ)和遍歷？（）A.數(shù)組不適合用于實(shí)現(xiàn)圖的存儲(chǔ)和遍歷，因?yàn)閳D的結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，數(shù)組難以有效地表示圖的關(guān)系B.鏈表也不適合用于實(shí)現(xiàn)圖的存儲(chǔ)和遍歷，同樣因?yàn)閳D的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，鏈表不能很好地滿足圖的存儲(chǔ)和遍歷需求C.鄰接矩陣和鄰接表是兩種常見(jiàn)的用于實(shí)現(xiàn)圖的存儲(chǔ)和遍歷的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。鄰接矩陣使用二維數(shù)組來(lái)表示圖中頂點(diǎn)之間的關(guān)系，鄰接表則使用鏈表或數(shù)組來(lái)表示圖中頂點(diǎn)的鄰接頂點(diǎn)D.棧和隊(duì)列主要用于其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的操作，不適合用于實(shí)現(xiàn)圖的存儲(chǔ)和遍歷23、在進(jìn)行程序設(shè)計(jì)時(shí)，需要考慮算法的效率和空間復(fù)雜度。假設(shè)要對(duì)一個(gè)包含大量整數(shù)的數(shù)組進(jìn)行排序，以下哪種排序算法在平均情況下能夠提供較好的性能，并且空間復(fù)雜度相對(duì)較低？（）A.冒泡排序B.快速排序C.插入排序D.選擇排序24、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(yǔ)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(kù)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(guò)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(yǔ)言的并發(fā)特性采集數(shù)據(jù)，使用PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)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(guò)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(kù)，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)25、設(shè)想開(kāi)發(fā)一個(gè)人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)，能夠準(zhǔn)確識(shí)別人員身份、記錄進(jìn)出時(shí)間，并與其他安全系統(tǒng)集成。在人臉識(shí)別算法的選擇、系統(tǒng)的安全性和集成性方面，以下哪種方案是最合適的？（）A.采用傳統(tǒng)的特征提取方法進(jìn)行人臉識(shí)別，使用簡(jiǎn)單的密碼保護(hù)數(shù)據(jù)，獨(dú)立運(yùn)行不與其他系統(tǒng)集成B.借助深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別模型，采用加密技術(shù)保護(hù)數(shù)據(jù)，通過(guò)API與其他安全系統(tǒng)交互C.運(yùn)用開(kāi)源的人臉識(shí)別庫(kù)，不進(jìn)行數(shù)據(jù)加密，直接連接其他安全設(shè)備D.自主研發(fā)人臉識(shí)別算法，忽略數(shù)據(jù)安全，以單機(jī)模式運(yùn)行26、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27、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28、在開(kāi)發(fā)一個(gè)人工智能輔助的醫(yī)療診斷系統(tǒng)時(shí)，需要對(duì)大量的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取特征，并與已知的疾病模式進(jìn)行匹配。在模型訓(xùn)練和診斷決策的過(guò)程中，以下哪種方法能夠提高診斷的準(zhǔn)確性和可靠性？（）A.運(yùn)用傳統(tǒng)的圖像處理技術(shù)和簡(jiǎn)單的分類算法，基于小規(guī)模數(shù)據(jù)集訓(xùn)練B.借助深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用經(jīng)過(guò)標(biāo)注的大規(guī)模醫(yī)療影像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練C.利用遷移學(xué)習(xí)，將在其他領(lǐng)域訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于醫(yī)療影像分析，不進(jìn)行重新訓(xùn)練D.采用隨機(jī)森林算法，結(jié)合手工提取的影像特征，進(jìn)行疾病診斷29、設(shè)想正在開(kāi)發(fā)一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備管理平臺(tái)，需要支持設(shè)備的接入、數(shù)據(jù)采集、遠(yuǎn)程控制以及數(shù)據(jù)分析等功能。平臺(tái)要能夠處理大量不同類型的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。以下哪種技術(shù)架構(gòu)和工具是最合適的？（）A.基于Python的Django框架，使用MQTT協(xié)議與設(shè)備通信，結(jié)合InfluxDB存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，利用matplotlib進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，通過(guò)云服務(wù)部署B(yǎng).采用Java的SpringBoot框架，借助CoAP協(xié)議連接設(shè)備，選用MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)，運(yùn)用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，采用容器化部署C.運(yùn)用Node.js的Express框架，利用HTTP協(xié)議接收設(shè)備數(shù)據(jù)，搭配MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，使用Echarts展示分析結(jié)果，借助邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)D.選擇C#的.NETCore框架，通過(guò)Zigbee協(xié)議與設(shè)備交互，使用SQLServer數(shù)據(jù)庫(kù)，借助PowerBI進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，利用私有云部署30、在Python中，以下哪個(gè)語(yǔ)句可以輸出"Hello,World!"？（）A.print("Hello,World!")B.output(