一、選擇題（每題2分，共30分）1.下列詞語中，注音有誤的一項是（）A.畸形（jīxíng）B.榮膺（róngyīng）C.猙獰（zhēngníng）D.羈絆（jībàn）答案：A2.下列詞語中，沒有錯別字的一項是（）A.沙礫B.躊躇滿志C.嘔心歷血D.厲精圖治答案：B3.下列句子中，加點詞語使用不恰當的一項是（）A.面對疫情，我們唯有團結協作，共克時艱，才能山河無恙，人間皆安。B.這場演出，贏得了觀眾的一致好評，大家對節目是交口稱譽，譽不絕口。C.班會上，他講話時夸大其實，虛張聲勢，大有語不驚人死不休的架勢。D.針對美方一些政客的險惡用心，外交部發言人表示，中美關系要健康發展，必須堅持相互尊重、合作共贏。答案：C4.下列句子中，沒有語病的一項是（）A.新冠病毒基因測序結果表明，該病毒是由境外傳入的，這就使我國在疫苗研發上用的時間比較長。B.“天問一號”探測器成功著陸火星，完成了天問一號“繞、著、巡”的第二步。C.我們應該正確使用網絡，提高安全意識，避免泄露個人信息。D.為了迎接建黨一百周年，學校決定開展“唱紅歌，誦經典，講故事，踐行紅色精神”的系列教育活動。答案：D5.下列對古詩文的賞析，不正確的一項是（）A.《白雪歌送武判官歸京》中，詩人以一天雪景的變化為線索，記敘了送別歸京使臣的過程，所描寫的雪景，既從正面寫，又從側面描寫，呈現出一幅鮮明的邊塞風光圖。B.《春望》中，詩人由遠及近，由整體到局部，由物到人，寫出長安淪陷后的破敗景象，抒發了詩人憂國傷時的情感。C.《水調歌頭》中，詞人通過對月亮圓缺的描寫，表達了對親人的思念之情。D.《醉翁亭記》中，通過描寫醉翁亭的自然環境和游人的山水之樂，表現了作者與民同樂的思想。答案：B二、判斷題（每題1分，共20分）6.“佁然不動”的“佁”讀作yǐ。（）答案：×7.“不恥下問”與“好為人師”兩個成語表達的意義截然不同。（）答案：√8.“三人行，必有我師”與“道聽途說，德之棄也”這兩句話都出自《論語》。（）答案：√9.《范進中舉》和《孔乙己》這兩篇文章的作者都是魯迅。（）答案：×10.《湖心亭看雪》的作者張岱是明代文學家。（）答案：×11.《我的叔叔于勒》和《故鄉》這兩篇小說的作者分別是法國的莫泊桑和我國的魯迅。（）答案：√12.《出師表》中諸葛亮勸劉禪對宮中、府中官員的賞罰要堅持同一標準的句子是“陟罰臧否，不宜異同”。（）答案：√13.“不以物喜，不以己悲”這兩句話表達了古仁人豁達的胸襟。（）答案：×14.“沉舟側畔千帆過，病樹前頭萬木春”這兩句詩中，詩人以“沉舟”和“病樹”比喻久遭貶謫的自己。（）答案：√15.《岳陽樓記》中范仲淹描寫岳陽樓周圍景物時，通過寫早晚、晴雨的變化，展現了一幅多姿多彩的湖光山色圖。（）答案：√三、填空題（每空1分，共10分）16.野芳發而幽香，。答案：佳木秀而繁陰17.，在乎山水之間也。答案：醉翁之意不在酒18.夕陽西下，。答案：斷腸人在天涯19.，匹八、名詞解釋（每題3分，共15分）（1）遺傳算法（2）卷積神經網絡（3）支持向量機（4）循環神經網絡（5）自然語言處理九、計算題（每題5分，共25分）17.已知一個線性回歸模型的訓練數據集如下：|x|y|||||1|2||2|4||3|6||4|8|（1）求該模型的參數w和b；（2）使用所求的模型參數，預測當x=5時的y值。18.已知一個邏輯回歸模型的訓練數據集如下：|x|y|||||1|0||2|1||3|0||4|1||5|0|（1）求該模型的參數w和b；（2）使用所求的模型參數，預測當x=6時的y值。19.已知一個神經網絡的輸入層有3個神經元，隱藏層有4個神經元，輸出層有2個神經元。假設所有神經元之間的連接權重如下：|輸入層隱藏層|隱藏層輸出層|||||123|45||678|910||111213|1415||161718|1920|（1）計算隱藏層神經元的激活值；（2）計算輸出層神經元的激活值。十、論述題（每題10分，共20分）20.論述機器學習中正則化的作用及常用正則化方法。21.論述深度學習中卷積神經網絡和循環神經網絡的應用場景及優缺點。十一、案例分析題（每題15分，共30分）（1）選擇合適的機器學習模型進行預測，并說明選擇的理由；（2）描述如何處理數據，包括數據清洗、特征工程等；（3）評估模型的性能，并討論如何改進模型。（1）選擇合適的深度學習模型進行圖像識別，并說明選擇的理由；（2）描述如何處理數據，包括數據增強、數據預處理等；（3）評估模型的性能，并討論如何改進模型。十二、編程題（每題20分，共40分）24.編寫Python代碼實現線性回歸模型。25.編寫Python代碼實現邏輯回歸模型。十三、實驗題（每題10分，共20分）26.設計一個實驗，驗證不同學習率對機器學習模型性能的影響。27.設計一個實驗，比較不同優化算法在訓練深度學習模型時的性能。十四、綜合應用題（每題15分，共30分）28.請結合實際應用場景，論述如何利用機器學習技術解決一個具體問題。29.請結合實際應用場景，論述如何利用深度學習技術解決一個具體問題。十五、判斷題（每題2分，共10分）30.機器學習模型的性能只與模型參數有關。（）31.在訓練深度學習模型時，可以使用較小的批量大小以加快訓練速度。（）32.在機器學習中，正則化可以防止模型過擬合。（）33.在深度學習中，卷積神經網絡主要應用于圖像識別任務。（）34.在自然語言處理任務中，循環神經網絡是處理序列數據的最佳選擇。（）一、選擇題答案1.A2.B3.C4.D5.B二、判斷題答案6.×7.√8.√9.×10.×11.√12.√13.×14.√15.√三、填空題答案16.佳木秀而繁陰17.醉翁之意不在酒18.斷腸人在天涯四、簡答題答案（略）五、綜合題答案（略）六、名詞解釋答案（略）七、計算題答案（略）八、論述題答案（略）九、案例分析題答案（略）十、編程題答案（略）十一、實驗題答案（略）十二、綜合應用題答案（略）十三、判斷題答案30.×31.×32.√33.√34.×一、選擇題本題型考察學生對基礎知識的掌握程度，包括詞語辨析、成語運用、病句辨析、文學常識等。學生需要通過對課內文言文、古詩文的深入學習，掌握相關知識點。二、判斷題本題型考察學生對語法、文學常識、課文內容的理解和記憶。學生需要準確判斷句子中的語法錯誤，對文學常識和課文內容有深入的理解和記憶。三、填空題本題型考察學生對古詩文的背誦和理解能力。學生需要熟練背誦古詩文，并理解其中的意境和哲理。四、簡答題本題型考察學生對文言文、古詩文的理解和分析能力。學生需要通過對文本的深入閱讀，理解其中的情感和哲理，并能夠用簡潔明了的語言表達出來。五、綜合題本題型考察學生的綜合分析能力，包括對文本的理解、分析、評價和創新能力。學生需要綜合運用所學知識，對文本進行深入的分析和評價，并提出自己的觀點。六、名詞解釋本題型考察學生對機器學習、深度學習、自然語言處理等領域專業術語的理解。學生需要掌握相關概念的定義、原理和應用。七、計算題本題型考察學生對線性回歸、邏輯回歸、神經網絡等算法的理解和計算能力。學生需要理解算法原理，能夠根據給定的數據計算模型參數。八、論述題本題型考察學生對機器學習、深度學習理論的理解和應用能力。學生需要掌握正則化的作用、常用方法，以及卷積神經網絡、循環神經網絡的應用場景、優缺點等。九、案例分析題本題型考察學生運用機器學習、深度學習技術解決實際問題的能力。學生需要根據案例描述，選擇合適的模型，處理數據，評估模型性能，并提出改進措施。十、編程題本題型考察學生的編程能力，包括實現線性回歸、邏輯回歸模型。學生需要熟練掌握Python編程語言，理解算法原理，并能夠編寫代碼實現。十一、實驗題本題型考察學生設計實驗、分析實驗結果的能力。學生需要設計實驗驗證不同學習率、優化算法對模型性能的影響，并根據實驗結果進行分析。十二、綜合應用題本題型考察學生將所學知識應用于實際問題的能