臨夏現(xiàn)代職業(yè)學(xué)院《計(jì)算機(jī)專業(yè)綜合》2023-2024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)臨夏現(xiàn)代職業(yè)學(xué)院《計(jì)算機(jī)專業(yè)綜合》

2023-2024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)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題2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、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2、考慮使用Java語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)一個(gè)多態(tài)的例子，有一個(gè)父類

Animal

和兩個(gè)子類

Cat

和

Dog

，都重寫了父類的

makeSound()

方法。當(dāng)創(chuàng)建一個(gè)

Animal

類型的數(shù)組，并存儲(chǔ)

Cat

和

Dog

對(duì)象時(shí)，以下哪種方式能夠正確調(diào)用子類的

makeSound()

方法（）A.直接通過(guò)數(shù)組元素調(diào)用B.進(jìn)行類型判斷后調(diào)用C.無(wú)法調(diào)用，只能調(diào)用父類的方法D.以上方法都不對(duì)3、考慮開(kāi)發(fā)一個(gè)在線旅游預(yù)訂平臺(tái)，支持酒店、機(jī)票、景點(diǎn)門票的預(yù)訂，以及用戶評(píng)價(jià)和行程規(guī)劃功能。在系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、合作伙伴接口集成和用戶體驗(yàn)優(yōu)化方面，以下哪種策略是最可行的？（）A.采用單體架構(gòu)，與各合作伙伴通過(guò)文件交換數(shù)據(jù)，注重功能實(shí)現(xiàn)忽略用戶體驗(yàn)B.構(gòu)建微服務(wù)架構(gòu)，利用API與合作伙伴集成，投入大量資源優(yōu)化用戶界面C.設(shè)計(jì)分層架構(gòu)，通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)共享與合作伙伴交互，簡(jiǎn)單優(yōu)化部分用戶流程D.運(yùn)用SOA架構(gòu)，使用消息隊(duì)列與合作伙伴通信，僅滿足基本的用戶需求4、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)5、在Python中，要編寫一個(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6、在編寫一個(gè)程序來(lái)模擬生物進(jìn)化過(guò)程，包括基因變異、自然選擇和物種繁衍。以下哪種算法或方法在模擬生物進(jìn)化的動(dòng)態(tài)和復(fù)雜機(jī)制方面較為有效？（）A.遺傳算法B.進(jìn)化策略C.粒子群優(yōu)化算法D.模擬退火算法7、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.Flink8、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9、設(shè)想正在編寫一個(gè)圖像識(shí)別程序，需要處理大量的圖像數(shù)據(jù)，并運(yùn)用復(fù)雜的算法進(jìn)行特征提取和模式識(shí)別。同時(shí)，要求程序具有較高的運(yùn)行效率和良好的可擴(kuò)展性，以適應(yīng)未來(lái)可能的算法改進(jìn)和數(shù)據(jù)量增加。以下哪種技術(shù)架構(gòu)和工具的選擇是最為恰當(dāng)?shù)模浚ǎ〢.基于Python的TensorFlow框架，利用其強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)能力和廣泛的社區(qū)支持，結(jié)合分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)如Hadoop來(lái)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)B.使用C++編寫核心算法，結(jié)合OpenCV庫(kù)進(jìn)行圖像處理，采用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)如Oracle來(lái)存儲(chǔ)中間結(jié)果和最終數(shù)據(jù)C.運(yùn)用Java的DeepLearning4J框架，搭配NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)如Cassandra來(lái)存儲(chǔ)圖像數(shù)據(jù)和模型參數(shù)，以實(shí)現(xiàn)高并發(fā)和快速讀寫D.選擇JavaScript的TensorFlow.js框架，在前端進(jìn)行實(shí)時(shí)的圖像預(yù)處理，后端使用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，通過(guò)云服務(wù)進(jìn)行模型訓(xùn)練10、在開(kāi)發(fā)一個(gè)智能客服系統(tǒng)時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言處理、知識(shí)庫(kù)管理、對(duì)話管理以及與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的集成等功能。系統(tǒng)要能夠準(zhǔn)確理解用戶的問(wèn)題并提供有效的回答。以下哪種技術(shù)方案是最可行的？（）A.基于Python的自然語(yǔ)言處理庫(kù)，如NLTK和SpaCy，構(gòu)建語(yǔ)言模型，使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理知識(shí)庫(kù)，通過(guò)規(guī)則引擎進(jìn)行對(duì)話管理，利用API與業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成B.采用Java的自然語(yǔ)言處理框架，如StanfordNLP，搭配NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)知識(shí)，運(yùn)用有限狀態(tài)機(jī)進(jìn)行對(duì)話控制，借助消息中間件與業(yè)務(wù)系統(tǒng)交互C.運(yùn)用C#的語(yǔ)言處理類庫(kù)，結(jié)合XML文件存儲(chǔ)知識(shí)庫(kù)，使用決策樹(shù)算法管理對(duì)話，通過(guò)Web服務(wù)實(shí)現(xiàn)與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的對(duì)接D.選擇JavaScript的自然語(yǔ)言處理庫(kù)，如natural，利用JSON文件作為知識(shí)庫(kù)，借助狀態(tài)圖實(shí)現(xiàn)對(duì)話流程，使用GraphQL與業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成11、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12、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)13、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14、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)15、在使用Go語(yǔ)言編寫一個(gè)分布式文件系統(tǒng)的客戶端程序時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)文件的上傳、下載、刪除和權(quán)限管理等功能。同時(shí)，要考慮網(wǎng)絡(luò)延遲、錯(cuò)誤處理和并發(fā)操作等因素。以下哪種設(shè)計(jì)模式和技術(shù)的運(yùn)用是比較恰當(dāng)?shù)模浚ǎ〢.采用同步阻塞的網(wǎng)絡(luò)通信方式，逐個(gè)處理操作請(qǐng)求B.運(yùn)用異步非阻塞的網(wǎng)絡(luò)編程模型，結(jié)合通道（Channel）進(jìn)行并發(fā)控制C.使用面向?qū)ο蟮脑O(shè)計(jì)方法，將每個(gè)功能封裝成獨(dú)立的類D.借助第三方庫(kù)實(shí)現(xiàn)所有功能，避免自己處理底層細(xì)節(jié)二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）深入探討C語(yǔ)言中如何使用指針和動(dòng)態(tài)內(nèi)存分配實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的自然語(yǔ)言處理工具，包括詞法分析、句法分析、語(yǔ)義理解等功能，分析工具的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)難點(diǎn)。2、（本題5分）探討C語(yǔ)言中如何使用位運(yùn)算實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的選擇排序優(yōu)化。3、（本題5分）論述C語(yǔ)言中如何實(shí)現(xiàn)KMP字符串匹配算法，分析其原理和性能優(yōu)勢(shì)，以及與其他字符串匹配算法的比較。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）闡述Python中函數(shù)的定義和調(diào)用方式。2、（本題5分）分析C語(yǔ)言中內(nèi)存泄漏的檢測(cè)和預(yù)防方法。3、（本題5分）闡述Python中函數(shù)的默認(rèn)參數(shù)和關(guān)鍵字參數(shù)。4、（本題5分）說(shuō)明Java中Java中的對(duì)象克?。∣bjectCloning）的實(shí)現(xiàn)方式。5、（本題5分）闡述Python中插槽屬性（S