泉州師范學(xué)院《軟件測(cè)試》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
泉州師范學(xué)院《軟件測(cè)試》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
泉州師范學(xué)院《軟件測(cè)試》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
泉州師范學(xué)院《軟件測(cè)試》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第4頁(yè)
泉州師范學(xué)院《軟件測(cè)試》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第5頁(yè)
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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)泉州師范學(xué)院

《軟件測(cè)試》2023-2024學(xué)年第二學(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25個(gè)小題,每小題1分,共25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、假設(shè)使用Swift語(yǔ)言開(kāi)發(fā)一個(gè)iOS應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)通信模塊,需要實(shí)現(xiàn)與服務(wù)器的數(shù)據(jù)交互、數(shù)據(jù)解析和錯(cuò)誤處理。在處理網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求的異步回調(diào)時(shí),為了避免回調(diào)地獄(CallbackHell)和提高代碼的可讀性,以下哪種方式是比較好的選擇?()A.使用嵌套的閉包來(lái)處理異步回調(diào)B.運(yùn)用Promise或Future模式進(jìn)行異步操作的管理C.直接在回調(diào)函數(shù)中處理所有邏輯,不進(jìn)行任何封裝D.放棄異步請(qǐng)求,改為同步阻塞的方式獲取數(shù)據(jù)2、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3、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.依賴關(guān)系是一個(gè)類對(duì)另一個(gè)類的依賴,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4、假設(shè)要編寫(xiě)一個(gè)程序來(lái)優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型的超參數(shù),以提高模型的性能。以下哪種方法在超參數(shù)優(yōu)化中被廣泛應(yīng)用,并且能夠有效地搜索最優(yōu)參數(shù)組合?()A.隨機(jī)搜索B.網(wǎng)格搜索C.基于梯度的優(yōu)化算法D.貝葉斯優(yōu)化算法5、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)6、考慮開(kāi)發(fā)一個(gè)用于模擬生態(tài)系統(tǒng)中生物種群變化的程序。生物之間存在復(fù)雜的相互作用和動(dòng)態(tài)的數(shù)量變化。為了有效地模擬這種復(fù)雜系統(tǒng)的長(zhǎng)期行為,以下哪種編程范式可能最為適用?()A.面向過(guò)程編程B.面向?qū)ο缶幊藽.函數(shù)式編程D.邏輯編程7、在開(kāi)發(fā)一個(gè)金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)時(shí),需要綜合考慮市場(chǎng)數(shù)據(jù)、信用記錄、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等因素,以評(píng)估投資組合的風(fēng)險(xiǎn)水平。在數(shù)據(jù)融合、風(fēng)險(xiǎn)模型構(gòu)建和結(jié)果展示方面,以下哪種方法是最科學(xué)的?()A.手動(dòng)整合各類數(shù)據(jù),使用簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型計(jì)算風(fēng)險(xiǎn),以表格形式展示結(jié)果B.利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)融合數(shù)據(jù),基于統(tǒng)計(jì)模型評(píng)估風(fēng)險(xiǎn),通過(guò)圖表直觀展示C.借助大數(shù)據(jù)平臺(tái)處理數(shù)據(jù),運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)模型,生成詳細(xì)的風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告D.采用分散的數(shù)據(jù)存儲(chǔ),基于經(jīng)驗(yàn)判斷風(fēng)險(xiǎn),以口頭形式傳達(dá)評(píng)估結(jié)果8、在開(kāi)發(fā)一個(gè)移動(dòng)應(yīng)用的后端服務(wù)時(shí),需要處理大量的并發(fā)請(qǐng)求,同時(shí)要保證服務(wù)的高可用性和可擴(kuò)展性。應(yīng)用需要支持用戶注冊(cè)登錄、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、消息推送等功能。以下哪種技術(shù)棧和部署方式能夠滿足這些需求?()A.使用Node.js作為后端語(yǔ)言,配合MySQL數(shù)據(jù)庫(kù),部署在單個(gè)服務(wù)器上B.采用JavaSpringBoot框架,結(jié)合Redis緩存,進(jìn)行分布式部署C.運(yùn)用Python的Django框架,連接MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù),采用云原生部署D.選擇Go語(yǔ)言編寫(xiě)后端代碼,使用SQLite數(shù)據(jù)庫(kù),在虛擬機(jī)上部署9、在Python中,要使用生成器函數(shù)來(lái)生成一個(gè)無(wú)限的斐波那契數(shù)列。以下關(guān)于生成器函數(shù)的實(shí)現(xiàn)和使用,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.定義一個(gè)生成器函數(shù),通過(guò)yield語(yǔ)句逐步返回斐波那契數(shù)列的項(xiàng)B.使用for循環(huán)來(lái)迭代生成器函數(shù),獲取數(shù)列的項(xiàng)C.生成器函數(shù)可以在需要的時(shí)候暫停和恢復(fù)執(zhí)行,節(jié)省內(nèi)存和計(jì)算資源D.生成器函數(shù)只能用于生成有限長(zhǎng)度的序列,不能用于無(wú)限序列的生成10、在Python中,要使用元類(metaclass)來(lái)定制類的創(chuàng)建過(guò)程。以下關(guān)于元類的使用和作用,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.元類可以控制類的屬性、方法的創(chuàng)建和行為B.通過(guò)定義元類,可以實(shí)現(xiàn)一些高級(jí)的編程技巧,如單例模式C.元類的使用相對(duì)復(fù)雜,通常只在非常特殊的情況下才需要使用D.元類可以替代普通的類繼承,實(shí)現(xiàn)所有的類定制需求11、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12、考慮使用C語(yǔ)言開(kāi)發(fā)一個(gè)操作系統(tǒng)內(nèi)核的部分模塊,需要實(shí)現(xiàn)進(jìn)程管理、內(nèi)存分配和文件系統(tǒng)接口。在進(jìn)行內(nèi)存分配時(shí),為了提高內(nèi)存的利用率和分配效率,以下哪種算法和策略是比較合適的?()A.采用首次適應(yīng)算法進(jìn)行內(nèi)存分配,簡(jiǎn)單直觀B.運(yùn)用最佳適應(yīng)算法,找到最合適的內(nèi)存塊進(jìn)行分配C.使用伙伴系統(tǒng)算法,減少內(nèi)存碎片的產(chǎn)生D.構(gòu)建一個(gè)固定大小的內(nèi)存池,每次從池中分配內(nèi)存13、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)14、在Python中,以下哪個(gè)操作符用于判斷兩個(gè)對(duì)象是否相等?()A.==B.isC.===D.equal15、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16、在設(shè)計(jì)一個(gè)游戲引擎時(shí),需要處理圖形渲染、物理模擬和用戶輸入等多個(gè)方面。以下哪種編程語(yǔ)言和圖形庫(kù)的組合在游戲開(kāi)發(fā)中較為常見(jiàn)和高效?()A.C++結(jié)合OpenGLB.C#結(jié)合DirectXC.JavaScript結(jié)合WebGLD.Python結(jié)合Pygame17、在使用C++開(kāi)發(fā)一個(gè)圖像處理程序時(shí),需要實(shí)現(xiàn)圖像的讀取、編輯(如裁剪、旋轉(zhuǎn)、調(diào)色等)和保存功能。同時(shí),要保證圖像處理的效率和質(zhì)量。以下哪種圖像處理庫(kù)和算法的選擇是比較合適的?()A.使用OpenCV庫(kù),結(jié)合其提供的現(xiàn)成函數(shù)進(jìn)行圖像處理B.自行編寫(xiě)圖像處理算法,以獲得更高的定制性和效率C.借助第三方的商業(yè)圖像處理庫(kù),獲取專業(yè)的支持和優(yōu)化D.利用操作系統(tǒng)提供的基本圖形接口進(jìn)行圖像處理18、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)用于智能農(nóng)業(yè)的監(jiān)控系統(tǒng),能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)土壤濕度、溫度、酸堿度,以及農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況,并自動(dòng)控制灌溉和施肥設(shè)備。在傳感器數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析和控制指令生成方面,以下哪種方案是最有效的?()A.使用模擬傳感器采集數(shù)據(jù),通過(guò)本地計(jì)算機(jī)進(jìn)行簡(jiǎn)單分析和控制B.借助數(shù)字傳感器,將數(shù)據(jù)上傳到云平臺(tái)進(jìn)行處理,生成控制指令下發(fā)到設(shè)備C.運(yùn)用無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò),在網(wǎng)關(guān)處進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和控制決策D.采用有線傳感器連接,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù),定期進(jìn)行人工分析和控制19、在一個(gè)在線購(gòu)物網(wǎng)站的開(kāi)發(fā)中,需要實(shí)現(xiàn)購(gòu)物車功能。購(gòu)物車要能夠存儲(chǔ)用戶選擇的商品信息,包括商品ID、名稱、價(jià)格、數(shù)量等,并且能夠?qū)崟r(shí)計(jì)算購(gòu)物車中商品的總價(jià)。當(dāng)用戶修改商品數(shù)量或刪除商品時(shí),購(gòu)物車要能夠及時(shí)更新總價(jià)??紤]到并發(fā)操作和數(shù)據(jù)一致性,以下哪種實(shí)現(xiàn)方式是最優(yōu)的?()A.使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)購(gòu)物車數(shù)據(jù),通過(guò)事務(wù)處理保證數(shù)據(jù)一致性B.將購(gòu)物車數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中,定期同步到數(shù)據(jù)庫(kù),不考慮并發(fā)問(wèn)題C.利用NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù),如Redis,存儲(chǔ)購(gòu)物車數(shù)據(jù),通過(guò)其原子操作保證一致性D.把購(gòu)物車數(shù)據(jù)以文件形式存儲(chǔ)在服務(wù)器,每次操作重新讀取和寫(xiě)入文件20、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21、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)22、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23、在開(kāi)發(fā)一個(gè)在線購(gòu)物網(wǎng)站的后臺(tái)管理系統(tǒng)時(shí),需要實(shí)現(xiàn)商品管理、訂單處理、用戶信息管理以及數(shù)據(jù)分析等功能。系統(tǒng)需要具備良好的用戶界面、高效的數(shù)據(jù)處理能力和可靠的安全性。以下哪種開(kāi)發(fā)方案是最合適的?()A.采用PHP語(yǔ)言結(jié)合Laravel框架,使用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù),通過(guò)SSL協(xié)議保障通信安全,利用Vue.js構(gòu)建前端界面B.運(yùn)用RubyonRails框架搭配PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù),使用HTML5和CSS3設(shè)計(jì)前端,借助第三方安全插件增強(qiáng)系統(tǒng)安全性C.使用Python的Django框架,結(jié)合MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù),采用前后端分離的方式,前端使用React框架,通過(guò)加密算法保護(hù)數(shù)據(jù)D.選擇Java的SpringBoot框架,選用SQLServer數(shù)據(jù)庫(kù),使用Thymeleaf模板引擎生成前端頁(yè)面,利用防火墻和入侵檢測(cè)系統(tǒng)確保安全24、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)25、使用Python語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化,要繪制一個(gè)折線圖來(lái)展示一組數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)。以下哪種庫(kù)是常用的選擇()A.

matplotlib

B.

numpy

C.

pandas

D.

scikit-learn

二、簡(jiǎn)答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)論述在C語(yǔ)言中,如何實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的學(xué)生成績(jī)管理系統(tǒng),能夠錄入、查詢、修改和統(tǒng)計(jì)學(xué)生的成績(jī),分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)

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