嘉興南湖學(xué)院《前端開(kāi)發(fā)技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
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嘉興南湖學(xué)院《前端開(kāi)發(fā)技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
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站名:站名:年級(jí)專(zhuān)業(yè):姓名:學(xué)號(hào):凡年級(jí)專(zhuān)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)嘉興南湖學(xué)院

《前端開(kāi)發(fā)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25個(gè)小題,每小題1分,共25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、在使用Python開(kāi)發(fā)一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練程序時(shí),需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、特征工程、模型選擇和超參數(shù)調(diào)優(yōu)。以下哪種數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練的方法是比較有效的?()A.使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理,Sklearn進(jìn)行模型訓(xùn)練B.借助TensorFlow框架,實(shí)現(xiàn)端到端的模型訓(xùn)練和優(yōu)化C.自行編寫(xiě)所有的數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練代碼,完全掌控細(xì)節(jié)D.只使用默認(rèn)的參數(shù)和模型,不進(jìn)行任何調(diào)優(yōu)和改進(jìn)2、以下哪種編程語(yǔ)言具有自動(dòng)內(nèi)存管理功能?()A.C語(yǔ)言需要程序員手動(dòng)管理內(nèi)存,通過(guò)malloc、free等函數(shù)進(jìn)行內(nèi)存的分配和釋放B.C++語(yǔ)言雖然提供了一些內(nèi)存管理的機(jī)制,但也需要程序員在一定程度上手動(dòng)管理內(nèi)存C.Java語(yǔ)言具有自動(dòng)內(nèi)存管理功能,通過(guò)垃圾回收器(GarbageCollector)自動(dòng)回收不再使用的內(nèi)存空間,大大減輕了程序員的內(nèi)存管理負(fù)擔(dān)D.Assembly語(yǔ)言是低級(jí)語(yǔ)言,沒(méi)有自動(dòng)內(nèi)存管理功能,程序員需要完全手動(dòng)管理內(nèi)存3、假設(shè)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng),需要分析市場(chǎng)數(shù)據(jù)、信用記錄和宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法和模型在金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中被廣泛采用,并且能夠提供可靠的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果?()A.風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(VaR)模型B.信用評(píng)分模型C.壓力測(cè)試D.以上方法和模型都常用于金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估4、在Java中,要實(shí)現(xiàn)一個(gè)觀察者模式,用于在對(duì)象狀態(tài)發(fā)生變化時(shí)通知多個(gè)觀察者。以下關(guān)于觀察者模式的實(shí)現(xiàn)和特點(diǎn),哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.定義主題接口和觀察者接口,主題負(fù)責(zé)維護(hù)觀察者列表并通知觀察者B.觀察者實(shí)現(xiàn)觀察者接口,注冊(cè)到主題中,并在收到通知時(shí)進(jìn)行相應(yīng)的處理C.觀察者模式可以實(shí)現(xiàn)松耦合,主題和觀察者之間的依賴(lài)關(guān)系較小D.觀察者模式只適用于簡(jiǎn)單的場(chǎng)景,對(duì)于復(fù)雜的系統(tǒng)架構(gòu)不太適用5、在Java中,以下哪個(gè)關(guān)鍵字用于修飾類(lèi)成員只能被同一包中的類(lèi)訪問(wèn)?()A.publicB.privateC.protectedD.default6、在開(kāi)發(fā)一個(gè)在線音樂(lè)平臺(tái)時(shí),需要處理海量的音樂(lè)文件存儲(chǔ)、用戶播放記錄、個(gè)性化推薦等功能。對(duì)于音樂(lè)文件的存儲(chǔ)和播放技術(shù),以及推薦算法的選擇,以下哪種組合是最優(yōu)的?()A.將音樂(lè)文件存儲(chǔ)在本地服務(wù)器,使用HTTP協(xié)議播放,基于內(nèi)容的推薦算法B.利用云存儲(chǔ)服務(wù)存儲(chǔ)音樂(lè),通過(guò)RTSP協(xié)議播放,協(xié)同過(guò)濾推薦算法C.運(yùn)用分布式文件系統(tǒng)存儲(chǔ),借助流媒體技術(shù)播放,混合推薦算法結(jié)合內(nèi)容和協(xié)同過(guò)濾D.把音樂(lè)文件壓縮存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù),使用FTP下載播放,隨機(jī)推薦算法7、在使用Python開(kāi)發(fā)一個(gè)數(shù)據(jù)可視化工具時(shí),需要能夠?qū)⒏鞣N類(lèi)型的數(shù)據(jù)(如數(shù)值型、文本型、日期型等)以直觀的圖表形式展示出來(lái),并且支持用戶的交互操作,如縮放、篩選、導(dǎo)出等。以下哪種庫(kù)和技術(shù)的選擇是比較合適的?()A.使用matplotlib庫(kù)繪制基本圖表,通過(guò)JavaScript實(shí)現(xiàn)交互功能B.借助seaborn庫(kù)生成復(fù)雜圖表,利用Python的內(nèi)置函數(shù)處理交互C.運(yùn)用plotly庫(kù)創(chuàng)建交互式圖表,直接在Python環(huán)境中完成所有功能D.自己編寫(xiě)繪圖代碼,完全定制圖表的外觀和交互行為8、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(lèi)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9、在程序設(shè)計(jì)中,以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)適合用于實(shí)現(xiàn)先進(jìn)先出(FIFO)的操作?()A.棧(Stack)是一種后進(jìn)先出(LIFO)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),不適合實(shí)現(xiàn)先進(jìn)先出操作B.隊(duì)列(Queue)是一種先進(jìn)先出的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),非常適合用于實(shí)現(xiàn)先進(jìn)先出(FIFO)的操作。在隊(duì)列中,元素從一端進(jìn)入,從另一端出隊(duì),保證了先進(jìn)入的元素先被處理C.鏈表(LinkedList)雖然可以實(shí)現(xiàn)類(lèi)似的操作,但在實(shí)現(xiàn)先進(jìn)先出方面不如隊(duì)列直接和高效D.二叉樹(shù)(BinaryTree)主要用于存儲(chǔ)和檢索數(shù)據(jù),不適合實(shí)現(xiàn)先進(jìn)先出操作10、在Python中,要編寫(xiě)一個(gè)遞歸函數(shù)來(lái)計(jì)算斐波那契數(shù)列的第n項(xiàng)。以下關(guān)于遞歸函數(shù)的實(shí)現(xiàn)和性能考慮,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.定義遞歸函數(shù),通過(guò)遞歸調(diào)用自身來(lái)計(jì)算斐波那契數(shù)列的項(xiàng)B.在遞歸過(guò)程中,使用緩存或者備忘錄來(lái)避免重復(fù)計(jì)算,提高性能C.對(duì)于較大的n值,遞歸方式計(jì)算斐波那契數(shù)列可能會(huì)導(dǎo)致棧溢出錯(cuò)誤D.遞歸是計(jì)算斐波那契數(shù)列的最優(yōu)方法,不需要考慮使用其他非遞歸的算法11、假設(shè)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)在線購(gòu)物網(wǎng)站的訂單處理系統(tǒng),需要對(duì)訂單進(jìn)行各種操作,如添加、刪除、查詢(xún)和修改。為了確保系統(tǒng)在處理大量訂單時(shí)的性能和數(shù)據(jù)一致性,以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)操作方式是較為理想的選擇?()A.直接對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行頻繁的讀寫(xiě)操作,不使用緩存機(jī)制B.先將操作記錄在內(nèi)存緩存中,定期批量同步到數(shù)據(jù)庫(kù)C.借助分布式數(shù)據(jù)庫(kù),將訂單數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)D.使用數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)過(guò)程來(lái)處理所有訂單相關(guān)的操作12、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13、在一個(gè)大型企業(yè)資源規(guī)劃(ERP)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)中,需要處理復(fù)雜的業(yè)務(wù)流程,如采購(gòu)、銷(xiāo)售、庫(kù)存管理和財(cái)務(wù)核算等。這些業(yè)務(wù)流程之間存在著緊密的關(guān)聯(lián)和數(shù)據(jù)交互。如果要確保各個(gè)業(yè)務(wù)模塊之間的數(shù)據(jù)一致性和流程的順暢運(yùn)行,以下哪種系統(tǒng)架構(gòu)和集成方式是最為恰當(dāng)?shù)模浚ǎ〢.采用單體架構(gòu),將所有業(yè)務(wù)功能集成在一個(gè)大型應(yīng)用中,通過(guò)共享數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互B.構(gòu)建微服務(wù)架構(gòu),每個(gè)業(yè)務(wù)模塊作為獨(dú)立的服務(wù),通過(guò)消息隊(duì)列進(jìn)行通信和數(shù)據(jù)同步C.設(shè)計(jì)分層架構(gòu),將表示層、業(yè)務(wù)邏輯層和數(shù)據(jù)訪問(wèn)層嚴(yán)格分離,通過(guò)API進(jìn)行層間交互D.運(yùn)用SOA(面向服務(wù)的架構(gòu)),將業(yè)務(wù)功能封裝為服務(wù),通過(guò)企業(yè)服務(wù)總線(ESB)進(jìn)行集成14、在Python中,要使用正則表達(dá)式來(lái)匹配和提取一段文本中的電子郵件地址。以下關(guān)于正則表達(dá)式的使用和匹配規(guī)則,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.導(dǎo)入re模塊,使用其提供的函數(shù)和方法來(lái)進(jìn)行正則表達(dá)式的操作B.編寫(xiě)合適的正則表達(dá)式模式來(lái)匹配常見(jiàn)的電子郵件地址格式C.在匹配過(guò)程中,可以使用分組來(lái)提取電子郵件地址的不同部分,如用戶名和域名D.正則表達(dá)式可以匹配任何復(fù)雜的文本模式,因此不需要對(duì)輸入的文本進(jìn)行任何預(yù)處理和篩選15、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16、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17、以下哪種編程語(yǔ)言通常被用于系統(tǒng)級(jí)編程和嵌入式系統(tǒng)開(kāi)發(fā)?()A.Java是一種廣泛應(yīng)用于企業(yè)級(jí)應(yīng)用開(kāi)發(fā)的編程語(yǔ)言,雖然也可以用于一些特定的嵌入式系統(tǒng)開(kāi)發(fā),但不是主要用于系統(tǒng)級(jí)編程和嵌入式系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的語(yǔ)言B.Python是一種高級(jí)編程語(yǔ)言,主要用于數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、Web開(kāi)發(fā)等領(lǐng)域,不適合用于系統(tǒng)級(jí)編程和嵌入式系統(tǒng)開(kāi)發(fā)C.C語(yǔ)言是一種廣泛應(yīng)用于系統(tǒng)級(jí)編程和嵌入式系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的編程語(yǔ)言。它具有高效、靈活、可移植性強(qiáng)等特點(diǎn),能夠直接操作硬件,非常適合用于底層系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)D.JavaScript主要用于Web前端開(kāi)發(fā),不適合用于系統(tǒng)級(jí)編程和嵌入式系統(tǒng)開(kāi)發(fā)18、假設(shè)要為一個(gè)大型企業(yè)開(kāi)發(fā)一套人力資源管理系統(tǒng),包括員工檔案管理、考勤記錄、薪資計(jì)算以及績(jī)效評(píng)估等模塊。該系統(tǒng)需要與企業(yè)現(xiàn)有的其他系統(tǒng)進(jìn)行集成,并且能夠支持大量用戶同時(shí)訪問(wèn)。以下哪種技術(shù)選型和架構(gòu)設(shè)計(jì)是最合理的?()A.基于.NET平臺(tái)的ASP.NETCore框架,使用SQLServer數(shù)據(jù)庫(kù),通過(guò)WebAPI實(shí)現(xiàn)與其他系統(tǒng)的集成,利用負(fù)載均衡技術(shù)應(yīng)對(duì)高并發(fā)B.采用Java的SpringCloud微服務(wù)架構(gòu),結(jié)合Oracle數(shù)據(jù)庫(kù),運(yùn)用消息隊(duì)列進(jìn)行系統(tǒng)間通信,使用集群部署保障高可用性C.運(yùn)用Python的Flask框架,搭配MySQL數(shù)據(jù)庫(kù),借助RESTful風(fēng)格的接口與外部系統(tǒng)交互,通過(guò)緩存技術(shù)提高訪問(wèn)速度D.選擇Node.js的Express框架,使用MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù),利用GraphQL實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)查詢(xún),通過(guò)云服務(wù)提供商的解決方案實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)集成和擴(kuò)展19、在Java程序設(shè)計(jì)中,有一個(gè)類(lèi)

Person

,包含姓名和年齡兩個(gè)屬性,以及相應(yīng)的構(gòu)造函數(shù)和方法。現(xiàn)在需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)

Person

對(duì)象數(shù)組,并按照年齡從小到大的順序?qū)?shù)組進(jìn)行排序。以下哪種方法是合適的()A.自定義比較器,使用

Arrays.sort()

方法B.手動(dòng)逐個(gè)交換對(duì)象的位置進(jìn)行排序C.使用冒泡排序算法直接對(duì)對(duì)象的年齡屬性進(jìn)行排序D.以上方法都不合適20、在設(shè)計(jì)一個(gè)用于智能交通管理的系統(tǒng)時(shí),需要實(shí)時(shí)處理來(lái)自多個(gè)傳感器和攝像頭的數(shù)據(jù),進(jìn)行車(chē)輛識(shí)別、流量分析和路徑規(guī)劃。同時(shí),系統(tǒng)要與城市的交通信號(hào)燈系統(tǒng)進(jìn)行聯(lián)動(dòng)控制。以下哪種技術(shù)和工具的組合是最有效的?()A.使用C++結(jié)合OpenCV進(jìn)行圖像和視頻處理,利用深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow進(jìn)行車(chē)輛識(shí)別,通過(guò)MQTT協(xié)議與信號(hào)燈系統(tǒng)通信,運(yùn)用圖數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)交通網(wǎng)絡(luò)信息B.采用Java的圖像處理庫(kù)JMF處理數(shù)據(jù),運(yùn)用Spark進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,使用HTTP協(xié)議與信號(hào)燈系統(tǒng)交互,借助關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理交通網(wǎng)絡(luò)C.運(yùn)用Python的圖像處理模塊PIL,結(jié)合Flink進(jìn)行實(shí)時(shí)流處理,通過(guò)藍(lán)牙與信號(hào)燈系統(tǒng)連接,使用NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)相關(guān)數(shù)據(jù)D.選擇JavaScript的canvas進(jìn)行圖像繪制,利用Node.js的流處理模塊處理數(shù)據(jù),借助WebSockets與信號(hào)燈系統(tǒng)通信,使用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)21、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:22、在編寫(xiě)一個(gè)程序來(lái)處理地理信息系統(tǒng)(GIS)數(shù)據(jù),如地圖繪制、空間分析和坐標(biāo)轉(zhuǎn)換。以下哪種編程語(yǔ)言和GIS庫(kù)在GIS開(kāi)發(fā)中具有強(qiáng)大的功能和廣泛的應(yīng)用?()A.C++結(jié)合GDAL庫(kù)B.Python結(jié)合geopandas庫(kù)C.Java結(jié)合JTS庫(kù)D.JavaScript結(jié)合Leaflet庫(kù)23、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)用于管理學(xué)校圖書(shū)館圖書(shū)借閱信息的系統(tǒng)。系統(tǒng)需要記錄每本圖書(shū)的詳細(xì)信息,包括書(shū)名、作者、ISBN碼、出版年份、館藏位置等,同時(shí)還要記錄讀者的借閱記錄,包括讀者ID、借閱日期、應(yīng)還日期等。在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí),需要考慮數(shù)據(jù)的完整性、一致性和查詢(xún)效率。如果要查詢(xún)某位讀者在過(guò)去一年中借閱的所有圖書(shū)信息,以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)和查詢(xún)方式最為合適?()A.將圖書(shū)信息和借閱記錄分別存儲(chǔ)在兩個(gè)表中,通過(guò)讀者ID和借閱日期進(jìn)行關(guān)聯(lián)查詢(xún)B.將所有信息存儲(chǔ)在一個(gè)大表中,通過(guò)復(fù)雜的條件篩選獲取所需數(shù)據(jù)C.為借閱記錄創(chuàng)建單獨(dú)的數(shù)據(jù)庫(kù),通過(guò)定期同步與圖書(shū)信息表關(guān)聯(lián)D.只存儲(chǔ)最近的借閱記錄,歷史數(shù)據(jù)歸檔處理,減少查詢(xún)的數(shù)據(jù)量24、考慮開(kāi)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(kāi)源的圖形引擎,如OGRE,簡(jiǎn)單的物理模擬庫(kù),支持常見(jiàn)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(kāi)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25、在Python中,以下哪個(gè)語(yǔ)句可以輸出"Hello,World!"?()A.print("Hello,World!")B.output("Hello,World!")C.show("Hello,World!"

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