自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)萍鄉(xiāng)衛(wèi)生職業(yè)學(xué)院

《Java程序設(shè)計(jì)A》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______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、在Java中，以下哪個(gè)修飾符用于定義一個(gè)類(lèi)只能被同一個(gè)包中的類(lèi)訪問(wèn)？（）A.publicB.privateC.protectedD.default2、在開(kāi)發(fā)一個(gè)在線音樂(lè)平臺(tái)時(shí)，需要處理海量的音樂(lè)文件存儲(chǔ)、用戶(hù)播放記錄、個(gè)性化推薦等功能。對(duì)于音樂(lè)文件的存儲(chǔ)和播放技術(shù)，以及推薦算法的選擇，以下哪種組合是最優(yōu)的？（）A.將音樂(lè)文件存儲(chǔ)在本地服務(wù)器，使用HTTP協(xié)議播放，基于內(nèi)容的推薦算法B.利用云存儲(chǔ)服務(wù)存儲(chǔ)音樂(lè)，通過(guò)RTSP協(xié)議播放，協(xié)同過(guò)濾推薦算法C.運(yùn)用分布式文件系統(tǒng)存儲(chǔ)，借助流媒體技術(shù)播放，混合推薦算法結(jié)合內(nèi)容和協(xié)同過(guò)濾D.把音樂(lè)文件壓縮存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)，使用FTP下載播放，隨機(jī)推薦算法3、在程序設(shè)計(jì)中，以下哪個(gè)概念用于描述代碼的可讀性？（）A.代碼的效率是指代碼的執(zhí)行速度和占用的資源，與可讀性無(wú)關(guān)B.代碼的可維護(hù)性是指代碼易于修改和擴(kuò)展的程度，與可讀性有一定的關(guān)系，但不是直接描述可讀性的概念C.代碼的可讀性是指代碼易于理解和閱讀的程度。良好的代碼可讀性可以提高代碼的可維護(hù)性和可擴(kuò)展性，同時(shí)也有助于團(tuán)隊(duì)合作和代碼審查D.代碼的可重用性是指代碼可以在不同的項(xiàng)目或場(chǎng)景中重復(fù)使用的程度，與可讀性不同4、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(lèi)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5、在開(kāi)發(fā)一個(gè)在線教育平臺(tái)時(shí)，需要支持課程的創(chuàng)建、發(fā)布、學(xué)生選課、在線學(xué)習(xí)和考試等功能。對(duì)于課程內(nèi)容的存儲(chǔ)和展示，要考慮多媒體資源的管理、文本內(nèi)容的排版和互動(dòng)元素的實(shí)現(xiàn)。以下哪種技術(shù)和工具的選擇能夠提供良好的用戶(hù)體驗(yàn)和功能支持？（）A.使用傳統(tǒng)的HTML和CSS進(jìn)行頁(yè)面布局，將課程資源存儲(chǔ)在文件系統(tǒng)中B.借助內(nèi)容管理系統(tǒng)（CMS），如WordPress，結(jié)合第三方插件實(shí)現(xiàn)課程功能C.利用專(zhuān)門(mén)的在線教育平臺(tái)框架，如Moodle，進(jìn)行定制開(kāi)發(fā)D.自主開(kāi)發(fā)前后端框架，實(shí)現(xiàn)所有功能，不依賴(lài)現(xiàn)有工具和框架6、在設(shè)計(jì)一個(gè)高并發(fā)的Web服務(wù)器時(shí)，需要處理大量的并發(fā)連接和請(qǐng)求。以下哪種技術(shù)或架構(gòu)能夠有效地提高服務(wù)器的并發(fā)處理能力和響應(yīng)速度？（）A.使用線程池來(lái)處理請(qǐng)求B.采用異步非阻塞的編程模型C.利用負(fù)載均衡器分發(fā)請(qǐng)求到多個(gè)服務(wù)器實(shí)例D.以上技術(shù)和架構(gòu)的結(jié)合7、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)模浚ǎ〢.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8、在使用JavaScript開(kāi)發(fā)一個(gè)Web應(yīng)用的權(quán)限管理模塊時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)用戶(hù)認(rèn)證、授權(quán)和角色分配等功能。同時(shí)，要保證權(quán)限控制的安全性和靈活性。以下哪種權(quán)限管理策略和技術(shù)的選擇是比較合適的？（）A.使用基于角色的訪問(wèn)控制（RBAC），通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)權(quán)限信息B.運(yùn)用基于屬性的訪問(wèn)控制（ABAC），動(dòng)態(tài)計(jì)算權(quán)限C.借助第三方的權(quán)限管理框架，如OAuthD.自行實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的權(quán)限判斷邏輯，不考慮復(fù)雜的場(chǎng)景以下是150個(gè)大學(xué)計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)考試的單選題：9、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(xún)模式和更新頻率等因素。對(duì)于一個(gè)經(jīng)常進(jìn)行范圍查詢(xún)的數(shù)據(jù)表，以下哪種索引類(lèi)型可能最為合適？（）A.B樹(shù)索引B.哈希索引C.位圖索引D.全文索引10、在設(shè)計(jì)一個(gè)用于視頻會(huì)議的應(yīng)用程序時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)音頻和視頻的實(shí)時(shí)傳輸、屏幕共享、會(huì)議錄制以及參會(huì)人員管理等功能。以下哪種技術(shù)和框架的選擇能夠最好地滿足這些需求？（）A.使用C++的多媒體庫(kù)，如FFmpeg，進(jìn)行音視頻處理，結(jié)合WebRTC實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)通信，利用Django框架管理參會(huì)人員，通過(guò)云存儲(chǔ)服務(wù)進(jìn)行會(huì)議錄制B.采用Java的JMF框架處理媒體流，運(yùn)用WebSockets進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，使用SpringBoot框架實(shí)現(xiàn)人員管理，借助本地存儲(chǔ)進(jìn)行錄制C.運(yùn)用Python的PyAV庫(kù)進(jìn)行音視頻操作，結(jié)合RTSP協(xié)議傳輸數(shù)據(jù)，通過(guò)Flask框架管理參會(huì)者，使用第三方錄制服務(wù)D.選擇JavaScript的MediaStreamAPI處理媒體，利用Socket.IO進(jìn)行通信，借助Node.js的Express框架進(jìn)行人員管控，運(yùn)用內(nèi)置錄制功能11、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(hù)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(lèi)算法D.支持向量回歸算法12、在設(shè)計(jì)一個(gè)用于天氣預(yù)報(bào)的系統(tǒng)時(shí)，需要收集和分析來(lái)自多個(gè)氣象站的數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，并以直觀的方式展示給用戶(hù)。以下哪種技術(shù)和工具的選擇是最恰當(dāng)?shù)模浚ǎ〢.使用C++編寫(xiě)數(shù)據(jù)收集和處理程序，結(jié)合Python的NumPy和SciPy庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，利用專(zhuān)業(yè)的氣象模型軟件進(jìn)行預(yù)測(cè)，通過(guò)HTML5和CSS3構(gòu)建前端展示界面B.采用Java的Netty框架接收數(shù)據(jù)，運(yùn)用Spark進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，使用第三方氣象預(yù)測(cè)服務(wù)獲取預(yù)報(bào)結(jié)果，借助Vue.js實(shí)現(xiàn)前端可視化C.運(yùn)用Python的AsyncIO庫(kù)進(jìn)行異步數(shù)據(jù)采集，結(jié)合TensorFlow進(jìn)行模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，使用Echarts庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，利用Django框架搭建后端服務(wù)D.選擇JavaScript的FetchAPI獲取數(shù)據(jù)，利用Node.js的流處理模塊處理數(shù)據(jù)，借助matplotlib生成圖表，使用Express框架構(gòu)建后端13、考慮使用Python開(kāi)發(fā)一個(gè)人工智能聊天機(jī)器人，需要能夠理解用戶(hù)的輸入、生成合適的回答，并不斷學(xué)習(xí)和改進(jìn)回答質(zhì)量。以下哪種技術(shù)和模型的選擇是比較可行的？（）A.使用規(guī)則引擎和模板匹配來(lái)生成回答B(yǎng).基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如Transformer架構(gòu)C.利用決策樹(shù)算法進(jìn)行意圖識(shí)別和回答生成D.結(jié)合多種傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如樸素貝葉斯和支持向量機(jī)14、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(lèi)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15、在設(shè)計(jì)一個(gè)用于實(shí)時(shí)監(jiān)控工業(yè)生產(chǎn)線上設(shè)備狀態(tài)的系統(tǒng)時(shí)，需要快速采集和處理大量的傳感器數(shù)據(jù)，及時(shí)發(fā)出警報(bào)并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以預(yù)測(cè)設(shè)備故障。以下哪種技術(shù)和工具的組合能夠最好地滿足這些需求？（）A.使用C語(yǔ)言編寫(xiě)底層數(shù)據(jù)采集程序，結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)如InfluxDB存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法在Python中進(jìn)行故障預(yù)測(cè)，通過(guò)WebSockets實(shí)時(shí)推送警報(bào)信息B.采用Java的NIO框架進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)采集，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在Redis緩存中，運(yùn)用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和故障預(yù)測(cè)，使用短信服務(wù)發(fā)送警報(bào)C.運(yùn)用Go語(yǔ)言的并發(fā)特性采集數(shù)據(jù)，使用PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)，借助MATLAB進(jìn)行故障分析和預(yù)測(cè)，通過(guò)電子郵件發(fā)送警報(bào)D.選擇JavaScript的Node.js框架進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和處理，結(jié)合MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，利用TensorFlow進(jìn)行故障預(yù)測(cè)，使用即時(shí)通訊工具推送警報(bào)16、在開(kāi)發(fā)一個(gè)虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）應(yīng)用程序時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的場(chǎng)景渲染和交互響應(yīng)。以下哪種編程語(yǔ)言和圖形API的組合在VR開(kāi)發(fā)中較為常用和高效？（）A.C++結(jié)合VulkanB.C#結(jié)合Unity的圖形接口C.JavaScript結(jié)合WebVRD.Python結(jié)合OpenGLES17、在設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)的Web應(yīng)用程序時(shí)，需要在服務(wù)器端處理數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)和生成動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)。以下哪種服務(wù)器端編程語(yǔ)言和Web框架的組合能夠提供高效的開(kāi)發(fā)和良好的性能？（）A.Python+DjangoB.PHP+LaravelC.Java+SpringBootD.Node.js+Express18、考慮使用Ruby語(yǔ)言開(kāi)發(fā)一個(gè)社交媒體平臺(tái)，該平臺(tái)需要支持用戶(hù)發(fā)布動(dòng)態(tài)、點(diǎn)贊、評(píng)論、關(guān)注等功能。隨著用戶(hù)數(shù)量的不斷增加，系統(tǒng)的性能和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成為了關(guān)鍵問(wèn)題。在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)時(shí)，以下哪種策略能夠更好地應(yīng)對(duì)高并發(fā)和大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)？（）A.采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)優(yōu)化表結(jié)構(gòu)和索引來(lái)提高性能B.運(yùn)用NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，如MongoDB，以文檔形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)C.結(jié)合使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和緩存系統(tǒng)，如Redis，來(lái)加速數(shù)據(jù)訪問(wèn)D.構(gòu)建分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，將數(shù)據(jù)分布在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上19、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?hù)的語(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)20、在設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)處理系統(tǒng)時(shí)，需要確保事務(wù)的原子性、一致性、隔離性和持久性（ACID）。以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)在事務(wù)處理方面提供了強(qiáng)大的支持和保障？（）A.MySQLB.PostgreSQLC.OracleD.以上數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)都能滿足事務(wù)處理要求21、假設(shè)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)視頻會(huì)議系統(tǒng)，需要實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的視頻流傳輸、音頻處理和屏幕共享功能。以下哪種技術(shù)和協(xié)議在視頻會(huì)議開(kāi)發(fā)中被廣泛使用，并且能夠保證低延遲和高質(zhì)量的通信？（）A.WebRTC技術(shù)和相關(guān)協(xié)議B.RTSP協(xié)議C.SIP協(xié)議D.H.323協(xié)議22、在一個(gè)使用C++語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的大型項(xiàng)目中，需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算模塊。該模塊需要處理大量的浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算，并且要求計(jì)算結(jié)果具有高精度和高效率。同時(shí)，為了方便代碼的維護(hù)和擴(kuò)展，需要采用良好的編程風(fēng)格和設(shè)計(jì)模式。假設(shè)現(xiàn)在要計(jì)算兩個(gè)大型矩陣的乘積，以下哪種算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)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(jìn)行計(jì)算，矩陣元素存儲(chǔ)在二維數(shù)組中B.采用分治法，將矩陣分割為小塊進(jìn)行計(jì)算，矩陣元素存儲(chǔ)在鏈表中C.運(yùn)用Strassen算法，矩陣元素存儲(chǔ)在動(dòng)態(tài)分配的二維數(shù)組中D.借助并行計(jì)算技術(shù)，同時(shí)對(duì)多個(gè)矩陣元素進(jìn)行計(jì)算，矩陣存儲(chǔ)在哈希表中23、在開(kāi)發(fā)一個(gè)金融交易系統(tǒng)時(shí)，需要確保交易數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、安全性和實(shí)時(shí)性，能夠快速處理大量的交易請(qǐng)求，同時(shí)具備風(fēng)險(xiǎn)控制和報(bào)表生成功能。以下哪種技術(shù)架構(gòu)和工具的選擇是最為合適的？（）A.基于C++的高性能交易引擎，結(jié)合關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)如DB2存儲(chǔ)交易數(shù)據(jù)，利用專(zhuān)業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)控制軟件進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，使用Excel插件生成報(bào)表B.采用Java的微服務(wù)架構(gòu)，每個(gè)服務(wù)負(fù)責(zé)特定功能，如交易處理、風(fēng)險(xiǎn)控制等，使用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)如Cassandra存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，通過(guò)開(kāi)源報(bào)表工具生成報(bào)表C.運(yùn)用Python的量化交易框架，搭配N(xiāo)oSQL數(shù)據(jù)庫(kù)如Redis進(jìn)行高速緩存，借助第三方風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估服務(wù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制，利用matplotlib庫(kù)生成報(bào)表D.選擇JavaScript的Node.js框架，使用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)自研的風(fēng)險(xiǎn)控制算法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理，使用PDF生成庫(kù)創(chuàng)建報(bào)表24、考慮使用Python語(yǔ)言解決一個(gè)問(wèn)題：有一個(gè)包含學(xué)生姓名和成績(jī)的字典，需要找出成績(jī)最高的學(xué)生的姓名。假設(shè)字典名為

student_scores

，其中鍵是學(xué)生姓名，值是成績(jī)。以下哪種方法能夠準(zhǔn)確地找到成績(jī)最高的學(xué)生姓名（）A.遍歷字典，比較每個(gè)成績(jī)，記錄最大值和對(duì)應(yīng)的學(xué)生姓名B.對(duì)字典的值進(jìn)行排序，然后獲取最大值對(duì)應(yīng)的鍵C.隨機(jī)選擇一個(gè)學(xué)生姓名，假設(shè)其成績(jī)最高，然后與其他學(xué)生比較D.以上方法都不正確25、Java中，以下哪個(gè)關(guān)鍵字用于修飾方法，使其不能被子類(lèi)重寫(xiě)？（）A.finalB.staticC.abstractD.public二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共