大學(xué)計(jì)算機(jī)（中國(guó)石油大學(xué)（華東））知到智慧樹章節(jié)測(cè)試課后答案2024年秋中國(guó)石油大學(xué)（華東）_第1頁(yè)
大學(xué)計(jì)算機(jī)（中國(guó)石油大學(xué)（華東））知到智慧樹章節(jié)測(cè)試課后答案2024年秋中國(guó)石油大學(xué)（華東）_第2頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

大學(xué)計(jì)算機(jī)（中國(guó)石油大學(xué)（華東））知到智慧樹章節(jié)測(cè)試課后答案2024年秋中國(guó)石油大學(xué)（華東）第一章單元測(cè)試

下列哪些屬于形形色色的廣義“計(jì)算機(jī)”？

A:手機(jī)B:機(jī)器人C:筆記本D:導(dǎo)航儀

答案:手機(jī)；機(jī)器人；筆記本；導(dǎo)航儀IPv6地址長(zhǎng)度為（

）位。

A:128B:32C:64

答案:128計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是通信技術(shù)與計(jì)算機(jī)技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物。

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)第一臺(tái)電子計(jì)算機(jī)ENIAC誕生于1946年。

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)目前正朝著微型化、大型化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化方向進(jìn)一步發(fā)展。

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)

第二章單元測(cè)試

Python不支持的數(shù)據(jù)類型有

A:listB:floatC:char

D:int

答案:char

以下程序的輸出結(jié)果是：fr=[]defmyf(frame):

fa=['12','23']

fr=famyf(fr)print(fr)

A:[]B:'12','23'C:['12','23']D:1223

答案:[]

關(guān)于函數(shù)的描述，錯(cuò)誤的選項(xiàng)是

A:函數(shù)能完成特定的功能，對(duì)函數(shù)的使用不需要了解函數(shù)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理，只要了解函數(shù)的輸入輸出方式即可B:Python使用del保留字定義一個(gè)函數(shù)C:使用函數(shù)的主要目的是減低編程難度和代碼重用D:函數(shù)是一段具有特定功能的、可重用的語(yǔ)句組

答案:Python使用del保留字定義一個(gè)函數(shù)執(zhí)行以下代碼，運(yùn)行結(jié)果defsplit(s):

returns.split("a")s="Happybirthdaytoyou!"print(split(s))

A:['Happy','birthday','to','you!']B:['H','ppybirthd','ytoyou!']C:"Happybirthdaytoyou!"

D:運(yùn)行出錯(cuò)

答案:['H','ppybirthd','ytoyou!']以下代碼執(zhí)行的輸出結(jié)果是：n=2defmultiply(x,y=10):

globaln

returnx*y*ns=multiply(10,2)print(s)

A:400B:1024C:200D:40

答案:40

第三章單元測(cè)試

以下程序段的輸出結(jié)果是（）。id=t=(id[6:10],id[10:12],id[12:14])date='-'.join(t)print(date)

A:2001-1-1B:2001-01-01C:2001.1.1D:2001.01.01

答案:2001-01-01執(zhí)行下列哪個(gè)語(yǔ)句能夠得到結(jié)果'2001-2-15'

A:'-'.join(['2001','2','15'])B:'-'.join(2001,2,15)C:'-'.join([2001,2,15])D:'-'.join('2001','2','15')

答案:'-'.join(['2001','2','15'])下列語(yǔ)句，不能創(chuàng)建一個(gè)字典的是（）。

A:dict([1,2],[3,4])B:dict(zip([1,2,3],[4,5,6]))C:{}D:{1,2,3}

答案:{1,2,3}執(zhí)行dict([1,2],[3,4],[5,6])語(yǔ)句，創(chuàng)建的一個(gè)對(duì)象是（）。

A:{(1,2),(3,4),(5,6)}B:{1:2,3:4,5:6}C:{1,2,3,4,5,6}D:{(1,2,3):(4,5,6)}

答案:{1:2,3:4,5:6}Python語(yǔ)句d={'a':1,'b':2,'c':3};print(len(d))的運(yùn)行結(jié)果是（）。

A:3B:6C:1D:0

答案:3

第四章單元測(cè)試

獲取微信朋友圈簽名的語(yǔ)句為：friend["Signature"]

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)微信登陸需要添加的庫(kù)是:import

itchat

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)微信登陸的語(yǔ)句為:itchat.login()

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)繪制圖形用到的庫(kù)是import

matplotlib.pyplotasplt

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)數(shù)值計(jì)算用到的庫(kù)是import

numpy

asnp

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)

第五章單元測(cè)試

無(wú)論是動(dòng)態(tài)還是靜態(tài)頁(yè)面都是以“<html>”開始，然后在網(wǎng)頁(yè)最后以“</html>”結(jié)尾。

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)下面關(guān)于HTML描述正確的是：

A:標(biāo)記語(yǔ)言是一套標(biāo)記標(biāo)簽

(markuptag)B:HTML是一種編程語(yǔ)言C:HTML指的是超文本標(biāo)記語(yǔ)言(HyperTextMarkupLanguage)

D:HTML使用標(biāo)記標(biāo)簽來(lái)描述網(wǎng)頁(yè)

答案:標(biāo)記語(yǔ)言是一套標(biāo)記標(biāo)簽

(markuptag)；HTML指的是超文本標(biāo)記語(yǔ)言(HyperTextMarkupLanguage)

；HTML使用標(biāo)記標(biāo)簽來(lái)描述網(wǎng)頁(yè)HTML標(biāo)記標(biāo)簽通常被稱為HTML標(biāo)簽，以下描述正確的有

A:HTML標(biāo)簽通常是成對(duì)出現(xiàn)的，比如<b>和</b>B:標(biāo)簽對(duì)中的第一個(gè)標(biāo)簽是開始標(biāo)簽，第二個(gè)標(biāo)簽是結(jié)束標(biāo)簽C:主體內(nèi)容標(biāo)簽<body></body>中的內(nèi)容通過(guò)瀏覽器呈現(xiàn)給用戶D:HTML標(biāo)簽是由尖括號(hào)包圍的關(guān)鍵詞，比如<html>

答案:HTML標(biāo)簽通常是成對(duì)出現(xiàn)的，比如<b>和</b>；標(biāo)簽對(duì)中的第一個(gè)標(biāo)簽是開始標(biāo)簽，第二個(gè)標(biāo)簽是結(jié)束標(biāo)簽；主體內(nèi)容標(biāo)簽<body></body>中的內(nèi)容通過(guò)瀏覽器呈現(xiàn)給用戶；HTML標(biāo)簽是由尖括號(hào)包圍的關(guān)鍵詞，比如<html>selenium是一個(gè)用于Web應(yīng)用程序測(cè)試的工具。Selenium測(cè)試直接運(yùn)行在瀏覽器中，就像真正的用戶在操作一樣，他提供了多種定位元素的方法，其中find_element_by_xpath是通過(guò)xpath表達(dá)式定位。

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)運(yùn)行如下代碼，將輸出

from

bs4

import

BeautifulSoup

html_markup

=

"""<h4>

<a

target="_blank"

href="/p/9f96987325bd">中國(guó)</a>

</h4><h4>

<a

target="_blank"

href="/p/9f96987325bd">加油</a>

</h4>"""

soup

=

BeautifulSoup(html_markup,"html.parser")

links

=

soup.find_all('a')

for

link

in

links:

print(link.text)

A:中國(guó)B:加油C:中國(guó)加油D:加油中國(guó)

答案:中國(guó)加油Pythonopen函數(shù)基本語(yǔ)法為open(name[,mode[,buffering]])，下面關(guān)于該函數(shù)描述正確的是

A:open()函數(shù)用于打開一個(gè)文件，并返回文件對(duì)象B:name參數(shù)為一個(gè)要訪問(wèn)文件名稱的字符串值C:mode參數(shù)決定了打開文件的模式：只讀、寫入、追加等D:使用open()函數(shù)一定要保證關(guān)閉文件對(duì)象，即調(diào)用close()函數(shù)

答案:open()函數(shù)用于打開一個(gè)文件，并返回文件對(duì)象；name參數(shù)為一個(gè)要訪問(wèn)文件名稱的字符串值；mode參數(shù)決定了打開文件的模式：只讀、寫入、追加等；使用open()函數(shù)一定要保證關(guān)閉文件對(duì)象，即調(diào)用close()函數(shù)

第六章單元測(cè)試

英國(guó)的工業(yè)革命所進(jìn)行的時(shí)間是（）。

A:18世紀(jì)30年代到18世紀(jì)末B:18世紀(jì)70年代到19世紀(jì)中期C:18世紀(jì)60年代到18世紀(jì)末D:18世紀(jì)60年代到19世紀(jì)上半期

答案:18世紀(jì)60年代到19世紀(jì)上半期人工智能發(fā)展歷程中，推動(dòng)AI發(fā)展的因素（）。

A:計(jì)算機(jī)性能的不斷提升以及分布式處理技術(shù)使得深度學(xué)習(xí)模型規(guī)模擴(kuò)大成為可能。B:大數(shù)據(jù)時(shí)代的海量數(shù)據(jù)為深度學(xué)習(xí)提供了充足的學(xué)習(xí)樣本和數(shù)據(jù)支撐C:其他都是D:深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)實(shí)現(xiàn)了算法上的突破

答案:其他都是機(jī)器學(xué)習(xí)本質(zhì)上是根據(jù)已有的樣本觀測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)解決問(wèn)題，其中有監(jiān)督學(xué)習(xí)的特點(diǎn)是（）

A:具有數(shù)據(jù)集B:有標(biāo)簽數(shù)據(jù)C:不使用測(cè)試數(shù)據(jù)集D:其他都不對(duì)

答案:有標(biāo)簽數(shù)據(jù)人工智能作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)力，與產(chǎn)業(yè)的融合越來(lái)越密切，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)進(jìn)步等產(chǎn)生了重大而深遠(yuǎn)的影響，人工智能的幾個(gè)典型應(yīng)用領(lǐng)域有（）。

A:交通領(lǐng)域，人工智能的應(yīng)用主要集中在無(wú)人駕駛和智慧交通兩個(gè)方面B:零售領(lǐng)域，可以利用AI技術(shù)分析線上和線下客戶的消費(fèi)行為，精準(zhǔn)了解用戶畫像，根據(jù)客戶喜好推薦商品，提升客戶購(gòu)物體驗(yàn)C:醫(yī)療領(lǐng)域，借助AI技術(shù)，可以輔助醫(yī)生進(jìn)行臨床診斷和疾病篩查D:安防領(lǐng)域，利用人工智能技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)海量視頻信息的實(shí)時(shí)智能檢索、自動(dòng)精準(zhǔn)排查和快速跟蹤目標(biāo)，使我們的公共安全更有保障

答案:交通領(lǐng)域，人工智能的應(yīng)用主要集中在無(wú)人駕駛和智慧交通兩個(gè)方面；零售領(lǐng)域，可以利用AI技術(shù)分析線上和線下客戶的消費(fèi)行為，精準(zhǔn)了解用戶畫像，根據(jù)客戶喜好推薦商品，提升客戶購(gòu)物體驗(yàn)；醫(yī)療領(lǐng)域，借助AI技術(shù)，可以輔助醫(yī)生進(jìn)行臨床診斷和疾病篩查；安防領(lǐng)域，利用人工智能技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)海量視頻信息的實(shí)時(shí)智能檢索、自動(dòng)精準(zhǔn)排查和快速跟蹤目標(biāo)，使我們的公共安全更有保障經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，在學(xué)習(xí)階段，根據(jù)已有的觀測(cè)數(shù)據(jù)集{x為觀測(cè)輸入，y為觀測(cè)輸出}，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立預(yù)測(cè)函數(shù)y=f(x)。在預(yù)測(cè)階段，當(dāng)有新的輸入數(shù)據(jù)x’，根據(jù)建立的模型得到問(wèn)題的解y’。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)K-Means聚類是首先根據(jù)預(yù)設(shè)分組k，隨機(jī)確定k個(gè)初始聚類中心，根據(jù)當(dāng)前的聚類中心對(duì)樣本進(jìn)行劃分，其次對(duì)每個(gè)分組根據(jù)現(xiàn)有的成員重新計(jì)算聚類中心。然后通過(guò)迭代處理。整個(gè)過(guò)程中，算法的最優(yōu)化目標(biāo)是使簇內(nèi)誤差平方和（SSE）最小。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)

第七章單元測(cè)試

數(shù)據(jù)可視化的流程分為哪幾步？

A:明確可視化目標(biāo)B:檢查可視化結(jié)果，迭代修改，確認(rèn)達(dá)成目標(biāo)C:選擇正確的數(shù)據(jù)可視化方法—餅圖、柱形圖、散點(diǎn)圖等D:分析數(shù)據(jù)

答案:明確可視化目標(biāo)；檢查可視化結(jié)果，迭代修改，確認(rèn)達(dá)成目標(biāo)；選擇正確的數(shù)據(jù)可視化方法—餅圖、柱形圖、散點(diǎn)圖等；分析數(shù)據(jù)柱狀圖的繪制，下面說(shuō)法中對(duì)的是（）

A:importpandsaspd，繪制柱狀圖需要用Pandas，Pandas是Python第三方庫(kù)B:中文的顯示需要用三條語(yǔ)句：frompylabimportmplmpl.rcParams['font.sans-serif']=['KaiTi']mpl.rcParams['font.serif']=['KaiTi']

C:df=pd.read_csv(‘d:/water1.csv’,index_col=0)

#語(yǔ)句中index_col=0,表示文件第一列讀入index中，否則，讀入的index自動(dòng)賦值為0，1，2，3，4，5，6，7，8，9，10。

D:繪制柱狀圖的繪制語(yǔ)句是：df.plot(kind=‘bar’)

答案:importpandsaspd，繪制柱狀圖需要用Pandas，Pandas是Python第三方庫(kù)；中文的顯示需要用三條語(yǔ)句：frompylabimportmplmpl.rcParams['font.sans-serif']=['KaiTi']mpl.rcParams['font.serif']=['KaiTi']

；df=pd.read_csv(‘d:/water1.csv’,index_col=0)

#語(yǔ)句中index_col=0,表示文件第一列讀入index中，否則，讀入的index自動(dòng)賦值為0，1，2，3，4，5，6，7，8，9，10。

；繪制柱狀圖的繪制語(yǔ)句是：df.plot(kind=‘bar’)讀取當(dāng)前目錄下的a.csv文件，操作是如下語(yǔ)句：importpandsaspddf=pd.read_csv(‘a(chǎn).csv’)

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)讀取d:\py\目錄下的a.csv文件操作是下面的兩條語(yǔ)句：importpandsaspddf=pd.read_csv(‘c:\\py\\a.csv’)

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)讀程序：程序中語(yǔ)句df[‘level’]=df.apply(level,axis=1)的作用是添加一列，列名為’level’,調(diào)用level函數(shù)，計(jì)算等級(jí)。

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:

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