濰坊醫(yī)學(xué)院《數(shù)字圖像處理》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)濰坊醫(yī)學(xué)院

《數(shù)字圖像處理》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Python中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)函數(shù)，能夠接受任意數(shù)量的整數(shù)參數(shù)，并返回這些整數(shù)的和。以下哪種函數(shù)定義是正確的（）A.

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B.

defsum_numbers(num1,num2,*args):returnsum(num1,num2,args)

C.

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D.以上都不對(duì)2、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3、考慮編寫(xiě)一個(gè)程序來(lái)模擬物理系統(tǒng)中的粒子運(yùn)動(dòng)，如重力作用下的自由落體和彈性碰撞。以下哪種數(shù)值計(jì)算方法在求解這類物理方程時(shí)精度較高且效率較好？（）A.有限差分法B.有限元法C.蒙特卡羅方法D.龍格-庫(kù)塔方法4、在C++中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)模板類，用于存儲(chǔ)不同類型的數(shù)據(jù)，并提供一些基本的操作方法。以下哪種方式是合適的（）A.使用類模板定義B.使用函數(shù)模板實(shí)現(xiàn)操作方法C.將模板類和模板函數(shù)分開(kāi)定義D.以上方法都不對(duì)5、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)6、在使用Go語(yǔ)言開(kāi)發(fā)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)程序時(shí)，需要從多個(gè)網(wǎng)站抓取數(shù)據(jù)、解析頁(yè)面內(nèi)容、提取關(guān)鍵信息并存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中。同時(shí)，要處理反爬蟲(chóng)機(jī)制、異常情況和并發(fā)請(qǐng)求。以下哪種策略和技術(shù)的運(yùn)用是比較恰當(dāng)?shù)?？（）A.使用同步的方式依次抓取每個(gè)網(wǎng)站，逐個(gè)處理頁(yè)面B.運(yùn)用并發(fā)協(xié)程（Goroutine）同時(shí)抓取多個(gè)網(wǎng)站，通過(guò)通道（Channel）協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)處理C.借助第三方爬蟲(chóng)框架，按照其默認(rèn)配置進(jìn)行抓取D.只抓取少量網(wǎng)站，避免遇到復(fù)雜的反爬蟲(chóng)機(jī)制和異常情況7、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8、考慮開(kāi)發(fā)一個(gè)用于圖像識(shí)別的程序，需要對(duì)圖像中的物體進(jìn)行分類和定位。以下哪種深度學(xué)習(xí)框架在圖像識(shí)別任務(wù)中具有較高的準(zhǔn)確性和易用性？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.MXNet9、假設(shè)要編寫(xiě)一個(gè)程序來(lái)監(jiān)控系統(tǒng)資源的使用情況，如CPU利用率、內(nèi)存占用和網(wǎng)絡(luò)帶寬。以下哪種編程語(yǔ)言和系統(tǒng)接口在系統(tǒng)監(jiān)控方面具有較好的支持和易用性？（）A.C語(yǔ)言結(jié)合系統(tǒng)調(diào)用B.Python結(jié)合psutil庫(kù)C.Java結(jié)合JMX接口D.Go語(yǔ)言結(jié)合內(nèi)置的系統(tǒng)監(jiān)控函數(shù)10、在Python中，要編寫(xiě)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11、在設(shè)計(jì)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)通信程序時(shí)，需要確保數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中的可靠性和完整性。以下哪種協(xié)議或技術(shù)能夠提供較好的數(shù)據(jù)校驗(yàn)和錯(cuò)誤恢復(fù)機(jī)制？（）A.TCP協(xié)議B.UDP協(xié)議C.HTTP協(xié)議D.FTP協(xié)議12、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13、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14、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?？臻g，并且在某些情況下可能會(huì)導(dǎo)致重復(fù)計(jì)算15、在使用Python開(kāi)發(fā)一個(gè)自動(dòng)化測(cè)試框架時(shí)，需要能夠?qū)Χ喾N類型的應(yīng)用程序（Web應(yīng)用、桌面應(yīng)用、移動(dòng)應(yīng)用）進(jìn)行測(cè)試用例的編寫(xiě)、執(zhí)行和結(jié)果分析。以下哪種測(cè)試工具和框架的組合是比較理想的？（）A.使用unittest庫(kù)和Selenium進(jìn)行Web應(yīng)用測(cè)試，Appium進(jìn)行移動(dòng)應(yīng)用測(cè)試B.借助pytest框架和RobotFramework，涵蓋所有類型的應(yīng)用測(cè)試C.自行開(kāi)發(fā)一套完整的測(cè)試工具，滿足特定的需求D.只針對(duì)一種類型的應(yīng)用進(jìn)行測(cè)試，簡(jiǎn)化框架的復(fù)雜性16、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)智能客服系統(tǒng)，能夠理解用戶的問(wèn)題、提供準(zhǔn)確的回答，并根據(jù)用戶的情緒進(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)用戶情緒17、在開(kāi)發(fā)一個(gè)股票交易分析系統(tǒng)時(shí)，需要收集和處理大量的歷史交易數(shù)據(jù)、公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和市場(chǎng)新聞等信息，以提供股票走勢(shì)預(yù)測(cè)和投資建議。在數(shù)據(jù)處理和分析算法的選擇上，以下哪種策略是最合適的？（）A.運(yùn)用簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析方法，如均值和方差，基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)B.利用機(jī)器學(xué)習(xí)中的決策樹(shù)算法，結(jié)合少量財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行分析C.借助深度學(xué)習(xí)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，整合多源數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)D.采用專家系統(tǒng)，依據(jù)金融專家的經(jīng)驗(yàn)和規(guī)則進(jìn)行投資建議18、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19、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)20、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21、在開(kāi)發(fā)一個(gè)區(qū)塊鏈應(yīng)用時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)分布式賬本、智能合約、加密貨幣交易以及節(jié)點(diǎn)管理等功能。以下哪種編程語(yǔ)言和區(qū)塊鏈框架的組合是最適合的？（）A.使用Solidity語(yǔ)言在以太坊框架上開(kāi)發(fā)智能合約，結(jié)合BitcoinCore實(shí)現(xiàn)加密貨幣交易，利用Geth管理節(jié)點(diǎn)B.采用C++編寫(xiě)區(qū)塊鏈核心代碼，運(yùn)用HyperledgerFabric框架構(gòu)建聯(lián)盟鏈，使用Corda實(shí)現(xiàn)智能合約，借助Explorer監(jiān)控節(jié)點(diǎn)C.運(yùn)用Python的Web3.py庫(kù)與區(qū)塊鏈交互，在EOS平臺(tái)上開(kāi)發(fā)應(yīng)用，利用Tron實(shí)現(xiàn)加密貨幣交易，通過(guò)Node.js管理節(jié)點(diǎn)D.選擇JavaScript的web3.js庫(kù)，基于Polkadot框架構(gòu)建區(qū)塊鏈，使用Litecoin進(jìn)行交易，借助Tendermint管理節(jié)點(diǎn)以下是150個(gè)大學(xué)計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)考試的單選題：22、假設(shè)要設(shè)計(jì)一個(gè)程序來(lái)優(yōu)化物流配送路線，考慮車(chē)輛容量、客戶需求和交通狀況等因素。以下哪種算法或技術(shù)在解決這類組合優(yōu)化問(wèn)題時(shí)經(jīng)常被使用？（）A.模擬退火算法B.蟻群算法C.遺傳算法D.以上算法都可能適用23、假設(shè)正在設(shè)計(jì)一個(gè)在線考試系統(tǒng)的自動(dòng)判卷模塊，需要對(duì)多種類型的題目（如選擇題、填空題、簡(jiǎn)答題）進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)分。以下哪種技術(shù)或方法能夠有效地實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能，同時(shí)具有較好的可擴(kuò)展性？（）A.使用正則表達(dá)式匹配答案B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的文本分類模型C.編寫(xiě)特定的邏輯判斷代碼D.以上方法結(jié)合使用24、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25、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(mén)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26、在程序設(shè)計(jì)中，以下哪個(gè)概念用于描述算法的正確性和可靠性？（）A.算法的效率通常用時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度來(lái)衡量，與算法的正確性和可靠性無(wú)關(guān)B.算法的可讀性是指算法易于理解和閱讀的程度，也與算法的正確性和可靠性沒(méi)有直接關(guān)系C.算法的正確性是指算法能夠正確地解決問(wèn)題，滿足問(wèn)題的規(guī)格說(shuō)明?？煽啃允侵杆惴ㄔ诟鞣N輸入情況下都能穩(wěn)定地運(yùn)行，不出現(xiàn)錯(cuò)誤或異常情況D.算法的可維護(hù)性是指算法易于修改和擴(kuò)展的程度，與算法的正確性和可靠性關(guān)系不大27、在JavaScript中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)模塊模式，將相關(guān)的功能和數(shù)據(jù)封裝在一個(gè)模塊中，以提高代碼的可維護(hù)性和可復(fù)用性。以下關(guān)于模塊模式的實(shí)現(xiàn)方式，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.使用立即執(zhí)行的函數(shù)表達(dá)式（IIFE）來(lái)創(chuàng)建模塊的私有作用域B.在模塊內(nèi)部定義公共的方法和屬性，通過(guò)返回對(duì)象或函數(shù)來(lái)暴露給外部使用C.模塊之間可以直接訪問(wèn)彼此的私有成員和方法，實(shí)現(xiàn)更緊密的集成D.模塊模式可以有效地避免全局變量的污染和命名沖突28、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29、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)30、在設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)索引結(jié)構(gòu)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的分布、查詢模式和更新頻率等因素。對(duì)于一個(gè)