江蘇醫(yī)藥職業(yè)學(xué)院《網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)語(yǔ)言》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)江蘇醫(yī)藥職業(yè)學(xué)院

《網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)語(yǔ)言》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1分，共15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)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)智能推薦系統(tǒng)，需要根據(jù)用戶的歷史行為和偏好為其推薦相關(guān)的產(chǎn)品或內(nèi)容。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法在構(gòu)建推薦模型時(shí)經(jīng)常被采用？（）A.協(xié)同過(guò)濾算法B.決策樹(shù)算法C.聚類算法D.支持向量回歸算法2、在C語(yǔ)言中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)鏈表的逆序操作。以下關(guān)于鏈表逆序的實(shí)現(xiàn)方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用迭代的方式，通過(guò)逐個(gè)節(jié)點(diǎn)的指針調(diào)整來(lái)實(shí)現(xiàn)鏈表逆序B.也可以使用遞歸的方式，通過(guò)遞歸調(diào)用函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)鏈表逆序C.在逆序過(guò)程中，需要注意保存鏈表的頭節(jié)點(diǎn)和尾節(jié)點(diǎn)，以保證鏈表的完整性D.鏈表逆序操作的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度都是固定的，與鏈表的長(zhǎng)度無(wú)關(guān)3、在C++中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)動(dòng)態(tài)數(shù)組類，能夠自動(dòng)擴(kuò)展數(shù)組的大小以容納更多的元素。以下關(guān)于這個(gè)類的實(shí)現(xiàn)策略，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.使用指針來(lái)動(dòng)態(tài)分配內(nèi)存，并在需要時(shí)重新分配更大的內(nèi)存空間B.提供添加元素、刪除元素和獲取元素等基本操作的方法C.為了提高性能，在每次添加元素時(shí)，直接將數(shù)組的大小擴(kuò)展為原來(lái)的兩倍D.在刪除元素時(shí)，立即釋放相應(yīng)的內(nèi)存空間，以避免內(nèi)存泄漏4、假設(shè)使用C#開(kāi)發(fā)一個(gè)金融交易系統(tǒng)，需要保證交易的安全性、準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。系統(tǒng)涉及訂單處理、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、資金結(jié)算等功能。在處理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊時(shí)，以下哪種技術(shù)和算法的運(yùn)用是比較關(guān)鍵的？（）A.使用簡(jiǎn)單的閾值判斷進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估B.運(yùn)用復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型和統(tǒng)計(jì)分析進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估C.借助第三方的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估服務(wù)，集成到系統(tǒng)中D.不進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，直接處理交易5、設(shè)想開(kāi)發(fā)一個(gè)醫(yī)療信息管理系統(tǒng)，用于存儲(chǔ)患者的基本信息、病歷、診斷結(jié)果、治療方案等。同時(shí)，系統(tǒng)需要支持醫(yī)生的查詢、編輯和統(tǒng)計(jì)分析功能。為了保障患者數(shù)據(jù)的隱私和安全性，同時(shí)滿足醫(yī)療行業(yè)的法規(guī)要求，以下哪種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和訪問(wèn)控制策略是最合適的？（）A.將所有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一個(gè)公共的數(shù)據(jù)庫(kù)中，通過(guò)用戶角色進(jìn)行粗粒度的訪問(wèn)控制B.采用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)，實(shí)施基于屬性的訪問(wèn)控制（ABAC）C.運(yùn)用云數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)，依賴云提供商的安全機(jī)制，設(shè)置簡(jiǎn)單的訪問(wèn)權(quán)限D(zhuǎn).建立本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)數(shù)據(jù)不進(jìn)行加密，通過(guò)用戶名和密碼進(jìn)行訪問(wèn)控制6、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、一致性和查詢效率。如果要查詢某位讀者在過(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，減少查詢的數(shù)據(jù)量7、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、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9、使用C++語(yǔ)言編寫(xiě)程序，需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)鏈表結(jié)構(gòu)來(lái)存儲(chǔ)整數(shù)。當(dāng)需要在鏈表中插入一個(gè)新的節(jié)點(diǎn)時(shí)，以下哪種操作是必要的（）A.先創(chuàng)建新節(jié)點(diǎn)，然后找到合適的位置插入B.直接將新節(jié)點(diǎn)添加到鏈表頭部C.隨機(jī)選擇一個(gè)位置插入新節(jié)點(diǎn)D.以上方法都可以10、考慮使用Java開(kāi)發(fā)一個(gè)大數(shù)據(jù)處理框架，需要能夠處理海量的數(shù)據(jù)、支持分布式計(jì)算和任務(wù)調(diào)度。以下哪種技術(shù)和框架的選擇是比較恰當(dāng)?shù)?？（）A.基于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)，使用MapReduce進(jìn)行數(shù)據(jù)處理B.運(yùn)用Spark框架，利用其內(nèi)存計(jì)算和流處理能力C.構(gòu)建自己的分布式計(jì)算框架，從底層開(kāi)始實(shí)現(xiàn)D.直接使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，不考慮分布式架構(gòu)11、在設(shè)計(jì)一個(gè)用于天氣預(yù)報(bào)的系統(tǒng)時(shí)，需要收集和分析來(lái)自多個(gè)氣象站的數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，并以直觀的方式展示給用戶。以下哪種技術(shù)和工具的選擇是最恰當(dāng)?shù)?？（）A.使用C++編寫(xiě)數(shù)據(jù)收集和處理程序，結(jié)合Python的NumPy和SciPy庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，利用專業(yè)的氣象模型軟件進(jìn)行預(yù)測(cè)，通過(guò)HTML5和CSS3構(gòu)建前端展示界面B.采用Java的Netty框架接收數(shù)據(jù)，運(yùn)用Spark進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，使用第三方氣象預(yù)測(cè)服務(wù)獲取預(yù)報(bào)結(jié)果，借助Vue.js實(shí)現(xiàn)前端可視化C.運(yùn)用Python的AsyncIO庫(kù)進(jìn)行異步數(shù)據(jù)采集，結(jié)合TensorFlow進(jìn)行模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，使用Echarts庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，利用Django框架搭建后端服務(wù)D.選擇JavaScript的FetchAPI獲取數(shù)據(jù)，利用Node.js的流處理模塊處理數(shù)據(jù)，借助matplotlib生成圖表，使用Express框架構(gòu)建后端12、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13、假設(shè)使用Java開(kāi)發(fā)一個(gè)分布式緩存系統(tǒng)，需要支持?jǐn)?shù)據(jù)的存儲(chǔ)、讀取、過(guò)期處理和分布式節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)同步。以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的組合是比較適合的？（）A.使用哈希表存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，通過(guò)定時(shí)掃描來(lái)處理過(guò)期數(shù)據(jù)B.運(yùn)用鏈表存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，采用分布式鎖進(jìn)行數(shù)據(jù)同步C.借助紅黑樹(shù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，利用一致性哈希算法進(jìn)行節(jié)點(diǎn)分配和數(shù)據(jù)同步D.構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)組來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，通過(guò)廣播方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)同步14、以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)適合用于實(shí)現(xiàn)棧的操作？（）A.數(shù)組可以用于實(shí)現(xiàn)棧，通過(guò)數(shù)組的一端作為棧頂，進(jìn)行入棧和出棧操作B.鏈表也可以用于實(shí)現(xiàn)棧，將鏈表的頭部作為棧頂，進(jìn)行入棧和出棧操作C.隊(duì)列不適合用于實(shí)現(xiàn)棧的操作，因?yàn)殛?duì)列是先進(jìn)先出的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而棧是后進(jìn)先出的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)D.二叉樹(shù)主要用于存儲(chǔ)和檢索數(shù)據(jù)，不適合用于實(shí)現(xiàn)棧的操作15、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)行疾病診斷二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）詳細(xì)闡述C語(yǔ)言中函數(shù)指針的概念、用途和使用方法，舉例說(shuō)明如何通過(guò)函數(shù)指針實(shí)現(xiàn)函數(shù)的回調(diào)機(jī)制。2、（本題5分）深入論述C語(yǔ)言中如何使用指針實(shí)現(xiàn)鏈表的選擇排序優(yōu)化操作。3、（本題5分）探討C語(yǔ)言中如何進(jìn)行文件的隨機(jī)讀寫(xiě)操作。4、（本題5分）詳細(xì)論述C語(yǔ)言中如何進(jìn)行指針的自增自減操作，分析其效果。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）解釋Python中迭代器的概念和實(shí)現(xiàn)方式。2、（本題5分）分析Java中分布式鏈路追蹤（如Zipkin、SkyWalking）的原理和應(yīng)用。3、（本題5分）闡述Python中模塊的搜索路徑。4、（本題5分）分析Java中文件輸入輸出流（FileInputStream、FileOutputStream等）的使用。5、（本題5分）簡(jiǎn)述C++中成員指針（MemberPointer）的概念和使用。四、編程題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題