石家莊城市經(jīng)濟(jì)職業(yè)學(xué)院《軟件測(cè)試雙語(yǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
石家莊城市經(jīng)濟(jì)職業(yè)學(xué)院《軟件測(cè)試雙語(yǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
石家莊城市經(jīng)濟(jì)職業(yè)學(xué)院《軟件測(cè)試雙語(yǔ)》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€(xiàn)…………第1頁(yè),共1頁(yè)石家莊城市經(jīng)濟(jì)職業(yè)學(xué)院

《軟件測(cè)試雙語(yǔ)》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2、在開(kāi)發(fā)一個(gè)人工智能?chē)宄绦驎r(shí),需要評(píng)估每一步棋的潛在價(jià)值和局面優(yōu)劣。以下哪種算法或技術(shù)常用于此類(lèi)局面評(píng)估和決策制定?()A.蒙特卡羅樹(shù)搜索B.遺傳算法C.模擬退火算法D.蟻群算法3、在JavaScript中,以下哪個(gè)方法用于獲取元素的文本內(nèi)容?()A.innerTextB.textContentC.getText()D.getContent()4、在開(kāi)發(fā)一個(gè)圖形用戶(hù)界面(GUI)應(yīng)用程序時(shí),需要處理用戶(hù)的各種交互操作,如鼠標(biāo)點(diǎn)擊、鍵盤(pán)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5、在編寫(xiě)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??欤枰皶r(shí)處理和存儲(chǔ)。以下哪種存儲(chǔ)方式能夠滿(mǎn)足高并發(fā)寫(xiě)入和快速查詢(xún)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)6、以下關(guān)于程序設(shè)計(jì)中的遞歸算法說(shuō)法錯(cuò)誤的是?()A.遞歸算法是一種通過(guò)調(diào)用自身來(lái)解決問(wèn)題的算法。遞歸算法通常具有簡(jiǎn)潔的代碼結(jié)構(gòu),但在某些情況下可能會(huì)導(dǎo)致棧溢出等問(wèn)題B.在使用遞歸算法時(shí),需要確保遞歸有終止條件,否則會(huì)陷入無(wú)限遞歸C.遞歸算法適用于一些可以分解為相同子問(wèn)題的問(wèn)題,如階乘計(jì)算、斐波那契數(shù)列等D.遞歸算法總是比非遞歸算法效率高。實(shí)際上,在很多情況下,非遞歸算法可能比遞歸算法更高效,因?yàn)檫f歸算法可能會(huì)占用較多的棧空間,并且在某些情況下可能會(huì)導(dǎo)致重復(fù)計(jì)算7、設(shè)想開(kāi)發(fā)一個(gè)圖像識(shí)別軟件,能夠識(shí)別不同類(lèi)型的物體,如動(dòng)物、植物、交通工具等。在算法設(shè)計(jì)上,需要考慮圖像的特征提取、模型訓(xùn)練和分類(lèi)預(yù)測(cè)。如果要提高圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率,同時(shí)減少計(jì)算時(shí)間,以下哪種方法是最合適的?()A.采用簡(jiǎn)單的圖像特征,如顏色、形狀,使用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練B.運(yùn)用深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),但使用較小的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練C.利用復(fù)雜的手工設(shè)計(jì)特征,結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練D.借助大規(guī)模的標(biāo)注數(shù)據(jù)集,使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,并進(jìn)行模型優(yōu)化8、以下關(guān)于程序設(shè)計(jì)中的調(diào)試方法說(shuō)法錯(cuò)誤的是?()A.打印調(diào)試信息是一種常見(jiàn)的調(diào)試方法,通過(guò)在關(guān)鍵位置打印變量的值或程序的執(zhí)行狀態(tài),可以幫助程序員了解程序的運(yùn)行情況,找出問(wèn)題所在B.使用調(diào)試器是一種更強(qiáng)大的調(diào)試方法,調(diào)試器可以暫停程序的執(zhí)行,查看變量的值、調(diào)用棧等信息,還可以逐行執(zhí)行代碼,幫助程序員快速定位問(wèn)題C.單元測(cè)試是一種有效的調(diào)試方法,通過(guò)編寫(xiě)測(cè)試用例來(lái)測(cè)試程序的各個(gè)模塊,可以及早發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,提高代碼的質(zhì)量D.調(diào)試方法只適用于小型項(xiàng)目,對(duì)于大型項(xiàng)目,調(diào)試方法效果不佳。實(shí)際上,無(wú)論項(xiàng)目大小,調(diào)試方法都是非常重要的,可以幫助程序員快速定位和解決問(wèn)題9、設(shè)想開(kāi)發(fā)一個(gè)人臉識(shí)別門(mén)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10、使用C語(yǔ)言編寫(xiě)一個(gè)程序,需要?jiǎng)討B(tài)分配一個(gè)二維數(shù)組來(lái)存儲(chǔ)整數(shù)。以下哪種方式是正確的內(nèi)存分配和釋放方式()A.使用

malloc

分配,使用

free

釋放B.使用

calloc

分配,使用

delete

釋放C.直接聲明一個(gè)二維數(shù)組D.以上方法都不對(duì)11、考慮開(kāi)發(fā)一個(gè)社交媒體平臺(tái),用戶(hù)可以發(fā)布文字、圖片和視頻等內(nèi)容,并可以關(guān)注其他用戶(hù)、點(diǎn)贊和評(píng)論。為了高效地存儲(chǔ)和檢索用戶(hù)發(fā)布的內(nèi)容以及社交關(guān)系數(shù)據(jù),同時(shí)能夠快速響應(yīng)用戶(hù)的操作請(qǐng)求,以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)和技術(shù)選型是較為理想的?()A.選擇關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),如MySQL,通過(guò)復(fù)雜的表關(guān)聯(lián)處理社交關(guān)系B.采用NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù),如MongoDB,利用其靈活的數(shù)據(jù)模型存儲(chǔ)各類(lèi)內(nèi)容C.構(gòu)建分布式數(shù)據(jù)庫(kù),將數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn),使用自定義的查詢(xún)邏輯D.運(yùn)用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù),如Redis,存儲(chǔ)熱點(diǎn)數(shù)據(jù),其他數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)12、使用Python語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,有一個(gè)包含大量整數(shù)的列表,需要去除其中的重復(fù)值并保持元素的原始順序。以下哪種方法是最合適的()A.將列表轉(zhuǎn)換為集合,然后再轉(zhuǎn)換回列表B.遍歷列表,使用一個(gè)新列表存儲(chǔ)不重復(fù)的元素C.對(duì)列表進(jìn)行排序,然后去除相鄰的重復(fù)元素D.以上方法都不理想13、考慮使用Ruby語(yǔ)言開(kāi)發(fā)一個(gè)社交媒體平臺(tái),該平臺(tái)需要支持用戶(hù)發(fā)布動(dòng)態(tài)、點(diǎn)贊、評(píng)論、關(guān)注等功能。隨著用戶(hù)數(shù)量的不斷增加,系統(tǒng)的性能和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成為了關(guān)鍵問(wèn)題。在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)時(shí),以下哪種策略能夠更好地應(yīng)對(duì)高并發(fā)和大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)?()A.采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),通過(guò)優(yōu)化表結(jié)構(gòu)和索引來(lái)提高性能B.運(yùn)用NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù),如MongoDB,以文檔形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)C.結(jié)合使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和緩存系統(tǒng),如Redis,來(lái)加速數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)D.構(gòu)建分布式數(shù)據(jù)庫(kù),將數(shù)據(jù)分布在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上14、假設(shè)使用C語(yǔ)言編寫(xiě)一個(gè)嵌入式系統(tǒng)的驅(qū)動(dòng)程序,需要控制硬件設(shè)備的輸入輸出、處理中斷和進(jìn)行內(nèi)存管理。在處理中斷時(shí),為了確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和實(shí)時(shí)性,以下哪種方法是恰當(dāng)?shù)??()A.在中斷處理函數(shù)中完成所有復(fù)雜的操作,以盡快響應(yīng)中斷B.將中斷處理分為上半部和下半部,上半部進(jìn)行關(guān)鍵處理,下半部進(jìn)行耗時(shí)操作C.禁用所有中斷,在處理完當(dāng)前任務(wù)后再重新啟用D.忽略一些不重要的中斷,只處理關(guān)鍵中斷15、設(shè)想正在編寫(xiě)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)??()A.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(xiě)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N(xiāo)oSQL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(xiě)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16、在面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)中,以下哪個(gè)概念用于描述類(lèi)之間的“有一個(gè)”關(guān)系?()A.繼承關(guān)系是“是一種”關(guān)系,不是“有一個(gè)”關(guān)系B.關(guān)聯(lián)關(guān)系可以表示類(lèi)之間的“有一個(gè)”關(guān)系。例如,一個(gè)人有一個(gè)身份證,可以通過(guò)關(guān)聯(lián)關(guān)系來(lái)表示這種“有一個(gè)”的關(guān)系C.依賴(lài)關(guān)系是一個(gè)類(lèi)對(duì)另一個(gè)類(lèi)的依賴(lài),不是“有一個(gè)”關(guān)系D.聚合關(guān)系是整體與部分的關(guān)系,也不是“有一個(gè)”關(guān)系17、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(lèi)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、考慮編寫(xiě)一個(gè)程序來(lái)對(duì)大量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)。以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)能夠高效地存儲(chǔ)和快速查詢(xún)單詞及其出現(xiàn)的頻率?()A.二叉樹(shù)B.哈希表C.紅黑樹(shù)D.堆20、在Java中,要實(shí)現(xiàn)一個(gè)自定義的排序算法,例如插入排序。以下關(guān)于插入排序的實(shí)現(xiàn)和性能特點(diǎn),哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.插入排序的基本思想是將未排序的元素逐個(gè)插入到已排序的部分中B.插入排序在小規(guī)模數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較好,但對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)效率較低C.可以通過(guò)優(yōu)化插入位置的查找來(lái)提高插入排序的性能D.插入排序是一種穩(wěn)定的排序算法,相同元素的相對(duì)順序在排序前后不會(huì)改變,并且其時(shí)間復(fù)雜度在任何情況下都優(yōu)于快速排序21、在設(shè)計(jì)一個(gè)用于實(shí)時(shí)監(jiān)控工業(yè)生產(chǎn)線(xiàn)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(mǎn)足這些需求?()A.使用C語(yǔ)言編寫(xiě)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)22、在編寫(xiě)一個(gè)程序來(lái)分析大規(guī)模的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),挖掘用戶(hù)關(guān)系和社區(qū)結(jié)構(gòu)。以下哪種算法和工具在社交網(wǎng)絡(luò)分析中具有較高的效率和準(zhǔn)確性?()A.社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法(如Louvain算法)B.中心性分析算法(如度中心性、介數(shù)中心性)C.圖數(shù)據(jù)庫(kù)(如Neo4j)D.以上算法和工具都能發(fā)揮作用23、在C++中,要實(shí)現(xiàn)一個(gè)類(lèi)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)24、在C語(yǔ)言中,要實(shí)現(xiàn)一個(gè)函數(shù),能夠判斷一個(gè)字符串是否為回文(即正讀和反讀都相同)。以下哪種方法是可行的()A.比較字符串的首尾字符,逐步向中間推進(jìn)B.將字符串反轉(zhuǎn),然后與原字符串比較C.隨機(jī)選擇字符串中的部分字符進(jìn)行比較D.以上方法都不可行25、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)智能客服系統(tǒng),能夠理解用戶(hù)的問(wèn)題、提供準(zhǔn)確的回答,并根據(jù)用戶(hù)的情緒進(jìn)行相應(yīng)的回應(yīng)。在自然語(yǔ)言處理技術(shù)、知識(shí)庫(kù)構(gòu)建和情感分析方面,以下哪種方案是最先進(jìn)的?()A.運(yùn)用詞袋模型處理文本,構(gòu)建簡(jiǎn)單的知識(shí)庫(kù),不考慮用戶(hù)情緒B.借助深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)言模型,建立豐富的知識(shí)庫(kù),使用基本的情感分類(lèi)方法C.利用預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型,如GPT-3,優(yōu)化知識(shí)庫(kù)結(jié)構(gòu),進(jìn)行精細(xì)的情感分析D.采用傳統(tǒng)的語(yǔ)法分析,手動(dòng)構(gòu)建知識(shí)庫(kù),粗略估計(jì)用戶(hù)情緒26、使用Python語(yǔ)言進(jìn)行文件操作,需要讀取一個(gè)文本文件的每一行內(nèi)容,并進(jìn)行處理。以下哪種方式是合適的()A.使用

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函數(shù)打開(kāi)文件,然后逐行讀取B.將整個(gè)文件內(nèi)容一次性讀取到內(nèi)存,然后分割成行C.使用第三方庫(kù)來(lái)讀取文件D.以上方法都不好27、在C語(yǔ)言中,要實(shí)現(xiàn)一個(gè)鏈表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),用于存儲(chǔ)一系列整數(shù)。以下關(guān)于鏈表的實(shí)現(xiàn)和操作,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.定義鏈表節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)體,包含數(shù)據(jù)域和指向下一個(gè)節(jié)點(diǎn)的指針域B.實(shí)現(xiàn)鏈表的創(chuàng)建、插入、刪除和遍歷等基本操作C.在插入和刪除節(jié)點(diǎn)時(shí),需要正確更新鏈表的指針,以保持鏈表的完整性D.為了提高鏈表的訪(fǎng)問(wèn)效率,可以對(duì)鏈表進(jìn)行排序,使得查找操作可以使用二分查找算法28、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)29、假設(shè)正在使用C#開(kāi)發(fā)一個(gè)企業(yè)資源規(guī)劃(ERP)系統(tǒng),該系統(tǒng)涵蓋了財(cái)務(wù)管理、人力資源管理、生產(chǎn)管理等多個(gè)模塊。在財(cái)務(wù)管理模塊中,需要實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的財(cái)務(wù)報(bào)表生成功能,能夠根據(jù)不同的時(shí)間段、部門(mén)和項(xiàng)目生成詳細(xì)的財(cái)務(wù)報(bào)表。對(duì)于報(bào)表生成的實(shí)現(xiàn),以下哪種方案是較為合理的?()A.直接在數(shù)據(jù)庫(kù)中使用存儲(chǔ)過(guò)程生成報(bào)表,然后在應(yīng)用程序中讀取結(jié)果B.在應(yīng)用程序中通過(guò)復(fù)雜的循環(huán)和計(jì)算生成報(bào)表C.使用第三方報(bào)表生成工具,將數(shù)據(jù)傳遞給工具進(jìn)行報(bào)表生成D.基于XML格式定義報(bào)表模板,通過(guò)解析模板和數(shù)據(jù)來(lái)生成報(bào)表30、在面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)中,以下哪個(gè)概念用于描述類(lèi)的實(shí)例化過(guò)程?()A.繼承是指一個(gè)類(lèi)從另一個(gè)類(lèi)中繼承屬性和方法的過(guò)程,與類(lèi)的實(shí)例化無(wú)關(guān)B.封裝是將數(shù)據(jù)和操作數(shù)據(jù)的方法封裝在一個(gè)類(lèi)中的過(guò)程,也不是描述類(lèi)的實(shí)例化過(guò)程C.多態(tài)是指同一個(gè)行為具有多個(gè)不同表現(xiàn)形

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