石家莊職業(yè)技術學院《計算機輔助三維設計》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁石家莊職業(yè)技術學院《計算機輔助三維設計》

2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個小題，每小題1分，共30分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、考慮編寫一個程序來進行圖像壓縮，在保證一定圖像質量的前提下減小文件大小。以下哪種圖像壓縮算法在實際應用中效果較好，并且具有較高的壓縮比？（）A.JPEG壓縮算法B.PNG壓縮算法C.GIF壓縮算法D.WebP壓縮算法2、假設正在使用PHP開發(fā)一個電子商務網站的后臺管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)需要處理商品管理、訂單管理、用戶管理等功能。在實現(xiàn)商品搜索功能時，需要能夠快速從大量的商品數據中找到匹配的結果。以下哪種數據庫查詢優(yōu)化策略和技術是最為有效的？（）A.在商品表的所有字段上創(chuàng)建索引，以提高查詢速度B.使用全文搜索技術，如Sphinx，專門用于文本內容的搜索C.對搜索關鍵詞進行分詞處理，然后在數據庫中進行多條件查詢D.定期將商品數據緩存到內存中，直接從內存中進行搜索3、假設要開發(fā)一個語音識別系統(tǒng)，能夠將用戶的語音轉換為文字，并進行語義理解和回答。在語音信號處理、模型訓練和自然語言處理方面，以下哪種技術和方法的組合是最有前景的？（）A.使用傳統(tǒng)的語音特征提取方法，基于規(guī)則的語義理解，訓練小規(guī)模的模型B.借助深度學習中的循環(huán)神經網絡（RNN）進行語音識別和語義理解，使用大量標注數據訓練C.運用卷積神經網絡（CNN）處理語音信號，結合知識圖譜進行語義理解D.采用混合模型，結合傳統(tǒng)方法和深度學習技術，使用有限的訓練數據4、在設計一個數據庫驅動的Web應用程序時，需要在服務器端處理數據庫查詢和生成動態(tài)網頁。以下哪種服務器端編程語言和Web框架的組合能夠提供高效的開發(fā)和良好的性能？（）A.Python+DjangoB.PHP+LaravelC.Java+SpringBootD.Node.js+Express5、使用Python語言進行數據可視化，要繪制一個折線圖來展示一組數據的變化趨勢。以下哪種庫是常用的選擇（）A.

matplotlib

B.

numpy

C.

pandas

D.

scikit-learn

6、設想正在開發(fā)一個醫(yī)療信息管理系統(tǒng)，涵蓋患者病歷、診斷結果、治療方案以及醫(yī)療影像等數據的管理和共享。系統(tǒng)需要符合醫(yī)療行業(yè)的法規(guī)和安全標準，同時支持不同醫(yī)療機構之間的數據交換。以下哪種技術方案是最合適的？（）A.基于.NET的WCF框架開發(fā)服務，使用SQLServer數據庫，采用HL7標準進行數據交換，通過數字證書確保數據安全B.采用Java的JAX-WS框架構建Web服務，搭配Oracle數據庫，運用DICOM標準處理醫(yī)療影像，利用VPN保障網絡通信安全C.運用Python的Django框架，結合PostgreSQL數據庫，遵循FHIR標準實現(xiàn)數據共享，借助加密技術保護患者隱私D.選擇Node.js的Express框架，使用MongoDB數據庫，按照IHE規(guī)范進行系統(tǒng)集成，使用區(qū)塊鏈技術存儲關鍵醫(yī)療數據7、以下關于程序設計中的循環(huán)結構說法錯誤的是？（）A.循環(huán)結構是程序設計中的一種重要控制結構，它允許重復執(zhí)行一段代碼，直到滿足特定的條件為止B.在循環(huán)結構中，常見的有for循環(huán)、while循環(huán)和do-while循環(huán)。不同的循環(huán)結構適用于不同的場景，程序員可以根據具體情況選擇合適的循環(huán)結構C.循環(huán)結構可以嵌套使用，以實現(xiàn)更復雜的算法。但是，過多的嵌套循環(huán)會降低代碼的可讀性和執(zhí)行效率D.循環(huán)結構一旦開始執(zhí)行，就無法中途退出。實際上，在很多編程語言中，可以通過break和continue語句來中途退出循環(huán)或跳過當前循環(huán)的剩余部分8、設想正在開發(fā)一個物聯(lián)網設備管理平臺，需要支持設備的接入、數據采集、遠程控制以及數據分析等功能。平臺要能夠處理大量不同類型的物聯(lián)網設備。以下哪種技術架構和工具是最合適的？（）A.基于Python的Django框架，使用MQTT協(xié)議與設備通信，結合InfluxDB存儲數據，利用matplotlib進行數據分析，通過云服務部署B(yǎng).采用Java的SpringBoot框架，借助CoAP協(xié)議連接設備，選用MongoDB數據庫，運用Spark進行數據處理，采用容器化部署C.運用Node.js的Express框架，利用HTTP協(xié)議接收設備數據，搭配MySQL數據庫，使用Echarts展示分析結果，借助邊緣計算節(jié)點D.選擇C#的.NETCore框架，通過Zigbee協(xié)議與設備交互，使用SQLServer數據庫，借助PowerBI進行數據分析，利用私有云部署9、在使用Java開發(fā)一個在線考試系統(tǒng)時，需要實現(xiàn)自動判卷功能，能夠對選擇題、填空題、簡答題等不同類型的題目進行準確判分。同時，要考慮判卷的效率和準確性。以下哪種技術和算法的組合是比較理想的？（）A.對于選擇題，直接比較答案；填空題使用字符串匹配；簡答題使用人工設定的關鍵詞匹配B.利用機器學習算法，對學生的答案進行語義分析和相似度計算來判分C.建立題目答案的規(guī)則庫，通過規(guī)則匹配和邏輯判斷進行判卷D.對于所有類型的題目，都采用人工打分的方式，以保證準確性10、在Python中，以下哪個數據結構是無序且不允許重復元素的？（）A.列表B.元組C.集合D.字典11、在使用JavaScript開發(fā)一個前端應用時，需要實現(xiàn)一個實時更新的股票行情展示頁面。頁面要能夠每秒獲取最新的股票價格數據，并動態(tài)更新圖表和相關信息。同時，要保證頁面的響應性能和用戶體驗。以下哪種技術和架構的選擇是最合適的？（）A.使用傳統(tǒng)的定時輪詢方式獲取數據，直接更新頁面元素B.借助WebSocket實現(xiàn)服務器推送數據，使用前端框架如Vue.js進行數據綁定和更新C.利用Ajax長輪詢獲取數據，通過JavaScript手動操作DOM進行頁面更新D.構建一個獨立的后端服務，通過HTTP協(xié)議每秒發(fā)送數據給前端進行更新12、在編寫一個圖像處理程序時，需要對圖像進行邊緣檢測。以下哪種算法在檢測圖像邊緣時準確性較高，同時計算復雜度相對合理？（）A.Sobel算子B.Roberts算子C.Prewitt算子D.Canny算子13、在開發(fā)一個人工智能輔助的醫(yī)療診斷系統(tǒng)時，需要對大量的醫(yī)療影像數據進行分析，提取特征，并與已知的疾病模式進行匹配。在模型訓練和診斷決策的過程中，以下哪種方法能夠提高診斷的準確性和可靠性？（）A.運用傳統(tǒng)的圖像處理技術和簡單的分類算法，基于小規(guī)模數據集訓練B.借助深度學習中的卷積神經網絡，使用經過標注的大規(guī)模醫(yī)療影像數據進行訓練C.利用遷移學習，將在其他領域訓練好的模型應用于醫(yī)療影像分析，不進行重新訓練D.采用隨機森林算法，結合手工提取的影像特征，進行疾病診斷14、考慮開發(fā)一個能夠自動翻譯文本的程序，需要處理多種語言和復雜的語法結構。以下哪種機器翻譯模型在多語言翻譯任務中性能較好，并且能夠適應不同領域的文本？（）A.基于規(guī)則的機器翻譯模型B.統(tǒng)計機器翻譯模型C.神經機器翻譯模型D.以上模型結合使用15、在程序設計中，以下哪個概念用于描述算法的時間效率？（）A.算法的空間復雜度是衡量算法所需存儲空間的指標，與時間效率無關B.算法的可讀性是指算法易于理解和閱讀的程度，與時間效率沒有直接關系C.算法的時間效率是指算法執(zhí)行所需的時間。通常用時間復雜度來衡量，時間復雜度越低，算法的時間效率越高D.算法的可維護性是指算法易于修改和擴展的程度，與時間效率關系不大16、在Java中，要實現(xiàn)一個類來表示一個矩形，并能夠計算其面積和周長。假設矩形的長和寬通過構造函數進行初始化。以下關于這個類的設計和實現(xiàn)，哪一項是錯誤的？（）A.定義私有成員變量來存儲矩形的長和寬B.提供公共的方法來獲取矩形的長和寬C.實現(xiàn)計算面積和周長的方法，分別使用相應的數學公式D.為了節(jié)省內存，可以將長和寬的變量定義為靜態(tài)變量，使得所有矩形對象共享這兩個變量17、假設正在編寫一個程序來加密和解密敏感信息，要求加密強度高且效率較好。以下哪種加密算法在實際應用中被廣泛認可，并且適合處理大量數據？（）A.DES算法B.AES算法C.RSA算法D.ECC算法18、考慮編寫一個程序來進行密碼強度檢測，需要評估密碼的復雜性、長度和包含的字符類型等因素。以下哪種方法或規(guī)則在密碼強度評估中被廣泛采用？（）A.檢查密碼是否包含大寫字母、小寫字母、數字和特殊字符B.計算密碼的熵值來衡量其不確定性C.對比密碼與常見弱密碼列表D.以上方法綜合使用19、以下哪種數據結構適合用于快速查找元素是否存在？（）A.數組（Array）可以通過遍歷查找元素是否存在，但對于大規(guī)模數據，查找效率較低B.鏈表（LinkedList）同樣需要遍歷查找元素，效率也不高C.哈希表（HashTable）通過將元素的關鍵值映射到一個特定的位置，可以快速查找元素是否存在。哈希表的查找時間復雜度通常為O(1)，非常高效D.棧（Stack）是一種后進先出的數據結構，不適合用于快速查找元素是否存在20、在開發(fā)一個金融風險評估系統(tǒng)時，需要綜合考慮市場數據、信用記錄、宏觀經濟指標等因素，以評估投資組合的風險水平。在數據融合、風險模型構建和結果展示方面，以下哪種方法是最科學的？（）A.手動整合各類數據，使用簡單的數學模型計算風險，以表格形式展示結果B.利用數據倉庫技術融合數據，基于統(tǒng)計模型評估風險，通過圖表直觀展示C.借助大數據平臺處理數據，運用機器學習算法構建風險模型，生成詳細的風險報告D.采用分散的數據存儲，基于經驗判斷風險，以口頭形式傳達評估結果21、設想正在開發(fā)一個在線游戲的服務器端程序，需要處理玩家的連接、游戲邏輯、數據存儲以及防止作弊等功能。游戲要求低延遲、高并發(fā)和穩(wěn)定的運行。以下哪種技術和架構的組合是最合適的？（）A.使用C++編寫核心游戲邏輯，結合MySQL數據庫存儲玩家數據，利用TCP協(xié)議進行通信，通過反作弊引擎檢測作弊行為B.采用Java的Netty框架處理網絡連接，搭配MongoDB數據庫，運用UDP協(xié)議傳輸實時數據，借助人工智能算法識別作弊C.運用Python的Twisted框架實現(xiàn)網絡服務，結合Redis緩存數據，使用WebSockets進行通信，利用機器學習模型防止作弊D.選擇Node.js的Socket.IO庫處理連接，使用PostgreSQL數據庫，通過HTTP/2協(xié)議進行數據傳輸，運用行為分析技術防范作弊22、在一個使用C++語言開發(fā)的大型項目中，需要實現(xiàn)一個復雜的數學計算模塊。該模塊需要處理大量的浮點數運算，并且要求計算結果具有高精度和高效率。同時，為了方便代碼的維護和擴展，需要采用良好的編程風格和設計模式。假設現(xiàn)在要計算兩個大型矩陣的乘積，以下哪種算法和數據結構的組合最有可能滿足上述要求？（）A.使用直接的兩層嵌套循環(huán)進行計算，矩陣元素存儲在二維數組中B.采用分治法，將矩陣分割為小塊進行計算，矩陣元素存儲在鏈表中C.運用Strassen算法，矩陣元素存儲在動態(tài)分配的二維數組中D.借助并行計算技術，同時對多個矩陣元素進行計算，矩陣存儲在哈希表中23、以下關于程序設計中的面向對象編程原則說法錯誤的是？（）A.單一職責原則（SingleResponsibilityPrinciple）要求一個類應該只有一個引起它變化的原因。也就是說，一個類應該只負責一項職責，這樣可以提高代碼的可維護性和可擴展性B.開放封閉原則（Open-ClosedPrinciple）要求軟件實體（類、模塊、函數等）應該對擴展開放，對修改封閉。也就是說，在不修改現(xiàn)有代碼的情況下，可以通過擴展來實現(xiàn)新的功能C.里氏替換原則（LiskovSubstitutionPrinciple）要求子類必須能夠替換它們的父類。也就是說，子類應該能夠在任何使用父類的地方被使用，而不會產生錯誤D.面向對象編程原則只適用于大型項目，對于小型項目，不需要遵循這些原則。實際上，無論項目大小，遵循面向對象編程原則可以提高代碼的質量和可維護性24、在開發(fā)一個金融交易系統(tǒng)時，需要確保交易數據的安全性和完整性。每筆交易都包含交易金額、交易時間、交易雙方信息等敏感數據。為了防止數據被篡改和竊取，需要采取一系列的安全措施。以下哪種方案能夠提供最全面的安全保障？（）A.對交易數據進行簡單加密存儲，使用基本的防火墻進行網絡防護B.采用高級加密標準（AES）對數據加密，實施嚴格的訪問控制和網絡監(jiān)控C.運用哈希函數對數據進行處理，不進行加密，依靠物理隔離保障安全D.僅在傳輸過程中對數據加密，存儲時以明文形式，加強用戶認證25、設想開發(fā)一個圖像識別軟件，能夠識別不同類型的物體，如動物、植物、交通工具等。在算法設計上，需要考慮圖像的特征提取、模型訓練和分類預測。如果要提高圖像識別的準確率，同時減少計算時間，以下哪種方法是最合適的？（）A.采用簡單的圖像特征，如顏色、形狀，使用傳統(tǒng)機器學習算法進行訓練B.運用深度學習中的卷積神經網絡（CNN），但使用較小的數據集進行訓練C.利用復雜的手工設計特征，結合深度神經網絡進行訓練D.借助大規(guī)模的標注數據集，使用深度卷積神經網絡進行訓練，并進行模型優(yōu)化26、考慮開發(fā)一個虛擬現(xiàn)實（VR）游戲，需要實現(xiàn)逼真的場景渲染、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備的支持方面，以下哪種技術組合是最為合適的？（）A.使用開源的圖形引擎，如OGRE，簡單的物理模擬庫，支持常見的VR設備B.借助商業(yè)圖形引擎，如UnrealEngine，先進的物理引擎，定制化支持特定VR設備C.自主開發(fā)圖形和物理引擎，適配多種通用的VR交互設備D.選擇輕量級的圖形框架，忽略物理模擬，僅支持基本的VR手柄操作27、在Java中，以下哪個關鍵字用于修飾類的成員變量，使其在不同對象之間共享？（）A.staticB.finalC.abstractD.private28、在C++中，要實現(xiàn)一個動態(tài)數組類，能夠自動擴展數組的大小以容納更多的元素。以下關于這個類的實現(xiàn)策略，哪一項是不準確的？（）A.使用指針來動態(tài)分配內存，并在需要時重新分配更大的內存空間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，直接將數組的大小擴展為原來的兩倍D.在刪除元素時，立即釋放相應的內存空間，以避免內存泄漏29、在使用Python開發(fā)一個數據可視化工具時，需要能夠將各種類型的數據（如數值型、文本型、日期型等）以直觀的圖表形式展示出來，并且支持用戶的交互操作，如縮放、篩選、導出等。以下哪種庫和技術的選擇是比較合適的？（）A.使用matplotlib庫繪制基本圖表，通過JavaScript實現(xiàn)交互功能B.借助seaborn庫生成復雜圖表，利用Python的內置函數處理交互C.運用plotly庫創(chuàng)建交互式圖表，直接在Python環(huán)境中完成所有功能D.自己編寫繪圖代碼，完全定制圖表的外觀和交互行為30、假設要開發(fā)一個智能交通管理系統(tǒng)，能夠實時收集道路上車輛的速度、位置等信息，并根據這些信息進行交通流量預測和信號燈控制。在數據處理和算法設計方面，需要考慮數據的實時性、準確性和系統(tǒng)的響應速度。以下哪種技術和算法組合能夠最有效地實現(xiàn)這個系統(tǒng)的功能？（）A.使用傳統(tǒng)的統(tǒng)計學方法進行數據分析和預測，通過定時輪詢獲取車輛信息B.借助實時流處理框架，