四川美術(shù)學(xué)院《Photoshop圖像處理技術(shù)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者，成績(jī)按零分記?！堋狻€…………第1頁(yè)，共1頁(yè)四川美術(shù)學(xué)院

《Photoshop圖像處理技術(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、在一個(gè)使用C語(yǔ)言編寫的程序中，需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)功能：計(jì)算給定整數(shù)數(shù)組中所有元素的平均值。假設(shè)數(shù)組名為

arr

，長(zhǎng)度為

n

。以下哪種方法是最常見(jiàn)和有效的計(jì)算平均值的方式（）A.先對(duì)數(shù)組元素求和，然后除以元素個(gè)數(shù)B.逐個(gè)計(jì)算每個(gè)元素與其他元素的平均值，最后取所有平均值的平均值C.隨機(jī)選擇數(shù)組中的一部分元素計(jì)算平均值D.以上方法都不可行2、在C++中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)運(yùn)算符重載函數(shù)，使得自定義的類對(duì)象能夠支持特定的運(yùn)算符操作，例如加法運(yùn)算符+。以下關(guān)于運(yùn)算符重載的實(shí)現(xiàn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.將運(yùn)算符重載函數(shù)定義為類的成員函數(shù)或者友元函數(shù)B.運(yùn)算符重載函數(shù)的參數(shù)和返回值類型根據(jù)具體的運(yùn)算邏輯進(jìn)行定義C.可以通過(guò)運(yùn)算符重載實(shí)現(xiàn)自定義的比較規(guī)則，例如小于運(yùn)算符<D.運(yùn)算符重載會(huì)使代碼變得復(fù)雜和難以理解，應(yīng)該盡量避免使用，而采用普通的函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)類似的功能3、設(shè)想正在開(kāi)發(fā)一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備管理平臺(tái)，需要支持設(shè)備的接入、數(shù)據(jù)采集、遠(yuǎn)程控制以及數(shù)據(jù)分析等功能。平臺(tái)要能夠處理大量不同類型的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。以下哪種技術(shù)架構(gòu)和工具是最合適的？（）A.基于Python的Django框架，使用MQTT協(xié)議與設(shè)備通信，結(jié)合InfluxDB存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，利用matplotlib進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，通過(guò)云服務(wù)部署B(yǎng).采用Java的SpringBoot框架，借助CoAP協(xié)議連接設(shè)備，選用MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)，運(yùn)用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，采用容器化部署C.運(yùn)用Node.js的Express框架，利用HTTP協(xié)議接收設(shè)備數(shù)據(jù)，搭配MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，使用Echarts展示分析結(jié)果，借助邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)D.選擇C#的.NETCore框架，通過(guò)Zigbee協(xié)議與設(shè)備交互，使用SQLServer數(shù)據(jù)庫(kù)，借助PowerBI進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，利用私有云部署4、在C++中，要使用智能指針來(lái)管理動(dòng)態(tài)分配的內(nèi)存，避免內(nèi)存泄漏和懸空指針的問(wèn)題。以下關(guān)于智能指針的使用，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.std::unique_ptr適用于獨(dú)占所有權(quán)的動(dòng)態(tài)對(duì)象，只能有一個(gè)所有者B.std::shared_ptr用于共享所有權(quán)的對(duì)象，可以有多個(gè)所有者，通過(guò)引用計(jì)數(shù)來(lái)管理內(nèi)存釋放C.智能指針可以自動(dòng)釋放所管理的內(nèi)存，不需要手動(dòng)調(diào)用delete操作D.為了提高靈活性，可以同時(shí)使用多個(gè)不同類型的智能指針來(lái)管理同一塊內(nèi)存5、在C++中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)類的拷貝構(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)6、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)用于管理圖書(shū)館書(shū)籍借閱信息的系統(tǒng)，需要實(shí)現(xiàn)書(shū)籍的借閱、歸還、續(xù)借以及逾期提醒等功能。在設(shè)計(jì)程序時(shí)，考慮到可能有大量的并發(fā)操作和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求。以下哪種編程語(yǔ)言和數(shù)據(jù)庫(kù)組合最適合這個(gè)項(xiàng)目？（）A.使用Python編程語(yǔ)言結(jié)合MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，利用其豐富的庫(kù)和成熟的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理能力B.采用Java編程語(yǔ)言搭配MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)，發(fā)揮Java的穩(wěn)定性和MongoDB的靈活性處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.運(yùn)用C++編程語(yǔ)言并結(jié)合SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)，以獲得高效的性能和輕量級(jí)的數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)D.選擇JavaScript編程語(yǔ)言配合PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，借助JavaScript在前端和后端的通用性以及PostgreSQL的強(qiáng)大功能7、使用C++語(yǔ)言編寫程序，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8、在使用C#開(kāi)發(fā)一個(gè)Windows桌面應(yīng)用程序時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)復(fù)雜的用戶界面，包括菜單、工具欄、狀態(tài)欄和多個(gè)窗口的交互。同時(shí)，要保證程序的響應(yīng)性能和用戶體驗(yàn)。以下哪種界面設(shè)計(jì)和技術(shù)的選擇是比較合適的？（）A.使用WindowsForms框架，手動(dòng)編寫界面布局和事件處理代碼B.運(yùn)用WPF框架，通過(guò)XAML描述界面和數(shù)據(jù)綁定C.借助第三方UI庫(kù)，如DevExpress，快速搭建界面D.直接使用WindowsAPI進(jìn)行底層的界面開(kāi)發(fā)9、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10、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11、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12、在使用JavaScript開(kāi)發(fā)一個(gè)前端應(yīng)用時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)實(shí)時(shí)更新的股票行情展示頁(yè)面。頁(yè)面要能夠每秒獲取最新的股票價(jià)格數(shù)據(jù)，并動(dòng)態(tài)更新圖表和相關(guān)信息。同時(shí)，要保證頁(yè)面的響應(yīng)性能和用戶體驗(yàn)。以下哪種技術(shù)和架構(gòu)的選擇是最合適的？（）A.使用傳統(tǒng)的定時(shí)輪詢方式獲取數(shù)據(jù)，直接更新頁(yè)面元素B.借助WebSocket實(shí)現(xiàn)服務(wù)器推送數(shù)據(jù)，使用前端框架如Vue.js進(jìn)行數(shù)據(jù)綁定和更新C.利用Ajax長(zhǎng)輪詢獲取數(shù)據(jù)，通過(guò)JavaScript手動(dòng)操作DOM進(jìn)行頁(yè)面更新D.構(gòu)建一個(gè)獨(dú)立的后端服務(wù)，通過(guò)HTTP協(xié)議每秒發(fā)送數(shù)據(jù)給前端進(jìn)行更新13、設(shè)想開(kāi)發(fā)一個(gè)物流配送管理系統(tǒng)，能夠優(yōu)化配送路線、跟蹤貨物位置和管理司機(jī)信息。系統(tǒng)需要考慮實(shí)時(shí)交通狀況、貨物的重量和體積、客戶的需求等因素。以下哪種算法和技術(shù)能夠最有效地實(shí)現(xiàn)配送優(yōu)化和實(shí)時(shí)跟蹤功能？（）A.使用貪心算法規(guī)劃配送路線，通過(guò)GPS定位和短信進(jìn)行貨物跟蹤B.借助模擬退火算法優(yōu)化路線，利用移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)上傳貨物位置C.運(yùn)用蟻群算法尋找最優(yōu)路線，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實(shí)現(xiàn)貨物和車輛的實(shí)時(shí)監(jiān)控D.采用隨機(jī)算法生成配送路線，依靠人工電話報(bào)告貨物位置14、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15、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)智能交通管理系統(tǒng)，能夠?qū)崟r(shí)收集道路上車輛的速度、位置等信息，并根據(jù)這些信息進(jìn)行交通流量預(yù)測(cè)和信號(hào)燈控制。在數(shù)據(jù)處理和算法設(shè)計(jì)方面，需要考慮數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性和系統(tǒng)的響應(yīng)速度。以下哪種技術(shù)和算法組合能夠最有效地實(shí)現(xiàn)這個(gè)系統(tǒng)的功能？（）A.使用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)，通過(guò)定時(shí)輪詢獲取車輛信息B.借助實(shí)時(shí)流處理框架，如ApacheFlink，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行流量預(yù)測(cè)和控制決策C.利用批量數(shù)據(jù)處理框架，如Hadoop，對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，基于規(guī)則進(jìn)行信號(hào)燈控制D.采用簡(jiǎn)單的線性回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，通過(guò)直接連接車輛的傳感器獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）詳細(xì)論述C語(yǔ)言中如何使用指針來(lái)實(shí)現(xiàn)字符串的動(dòng)態(tài)拼接和分割，分析可能出現(xiàn)的內(nèi)存管理問(wèn)題及解決辦法。2、（本題5分）探討C語(yǔ)言中如何使用結(jié)構(gòu)體和指針實(shí)現(xiàn)并優(yōu)化冒泡排序算法。3、（本題5分）論述在C語(yǔ)言中，如何實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò)通信程序（如客戶端-服務(wù)器模型），分析網(wǎng)絡(luò)套接字的創(chuàng)建、連接和數(shù)據(jù)傳輸。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析C語(yǔ)言中字符串處理函數(shù)（如strcpy、strcat等）的使用風(fēng)險(xiǎn)和替代方法。2、（本題5分）分析C++中對(duì)象的構(gòu)造和析構(gòu)順序，以及在繼承關(guān)系中的情況。3、（本題5分）在Java中，解釋Java中的鎖分段（LockStriping）技術(shù)。4、（本題5分）分析C語(yǔ)言中聯(lián)合數(shù)組（union