曲阜師范大學(xué)《大學(xué)計(jì)算機(jī)文化技術(shù)基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
曲阜師范大學(xué)《大學(xué)計(jì)算機(jī)文化技術(shù)基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
曲阜師范大學(xué)《大學(xué)計(jì)算機(jī)文化技術(shù)基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第3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)曲阜師范大學(xué)《大學(xué)計(jì)算機(jī)文化技術(shù)基礎(chǔ)》

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20個(gè)小題,每小題2分,共40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2、考慮開(kāi)發(fā)一個(gè)社交媒體平臺(tái),用戶可以發(fā)布文字、圖片和視頻等內(nèi)容,并可以關(guān)注其他用戶、點(diǎn)贊和評(píng)論。為了高效地存儲(chǔ)和檢索用戶發(fā)布的內(nèi)容以及社交關(guān)系數(shù)據(jù),同時(shí)能夠快速響應(yīng)用戶的操作請(qǐng)求,以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)和技術(shù)選型是較為理想的?()A.選擇關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),如MySQL,通過(guò)復(fù)雜的表關(guān)聯(lián)處理社交關(guān)系B.采用NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù),如MongoDB,利用其靈活的數(shù)據(jù)模型存儲(chǔ)各類內(nèi)容C.構(gòu)建分布式數(shù)據(jù)庫(kù),將數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn),使用自定義的查詢邏輯D.運(yùn)用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù),如Redis,存儲(chǔ)熱點(diǎn)數(shù)據(jù),其他數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)3、假設(shè)要為一個(gè)社交媒體平臺(tái)開(kāi)發(fā)后端服務(wù),支持用戶注冊(cè)登錄、發(fā)布動(dòng)態(tài)、關(guān)注好友、消息推送以及數(shù)據(jù)分析等功能。系統(tǒng)需要處理海量的用戶數(shù)據(jù)和高并發(fā)的請(qǐng)求。以下哪種技術(shù)選型和架構(gòu)能夠最好地應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)?()A.基于Go語(yǔ)言的Gin框架,使用Redis緩存熱點(diǎn)數(shù)據(jù),借助Kafka消息隊(duì)列處理異步任務(wù),運(yùn)用HBase存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù),利用云原生技術(shù)進(jìn)行部署B(yǎng).采用Java的SpringCloudAlibaba框架,搭配MySQL分庫(kù)分表存儲(chǔ)數(shù)據(jù),使用RocketMQ進(jìn)行消息傳遞,通過(guò)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,采用容器化部署C.運(yùn)用Python的Flask框架,結(jié)合MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù),利用RabbitMQ實(shí)現(xiàn)消息推送,使用ClickHouse進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,借助虛擬機(jī)進(jìn)行部署D.選擇Node.js的Koa框架,使用PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù),通過(guò)WebSockets實(shí)時(shí)推送消息,運(yùn)用Elasticsearch進(jìn)行搜索,使用物理服務(wù)器部署4、考慮編寫(xiě)一個(gè)程序來(lái)模擬天氣預(yù)報(bào),結(jié)合氣象數(shù)據(jù)和物理模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。以下哪種數(shù)值天氣預(yù)報(bào)方法在準(zhǔn)確性和計(jì)算效率方面具有較好的平衡?()A.全球氣候模型B.中尺度氣象模型C.統(tǒng)計(jì)天氣預(yù)報(bào)方法D.以上方法結(jié)合使用5、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6、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.利用專門的在線教育平臺(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,不依賴現(xiàn)有工具和框架7、考慮開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)翻譯文本的程序,需要處理多種語(yǔ)言和復(fù)雜的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)。以下哪種機(jī)器翻譯模型在多語(yǔ)言翻譯任務(wù)中性能較好,并且能夠適應(yīng)不同領(lǐng)域的文本?()A.基于規(guī)則的機(jī)器翻譯模型B.統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯模型C.神經(jīng)機(jī)器翻譯模型D.以上模型結(jié)合使用8、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)9、以下哪種編程語(yǔ)言通常被用于數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算?()A.C語(yǔ)言主要用于系統(tǒng)級(jí)編程和嵌入式系統(tǒng)開(kāi)發(fā),不太適合用于數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算B.Java語(yǔ)言雖然可以用于一些數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算的項(xiàng)目,但不是主要用于這個(gè)領(lǐng)域的語(yǔ)言C.Python語(yǔ)言具有豐富的數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算庫(kù),如NumPy、Pandas、Scikit-learn等,非常適合用于數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算D.C++語(yǔ)言在某些情況下也可以用于數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算,但不如Python語(yǔ)言方便和高效10、假設(shè)正在使用C#開(kāi)發(fā)一個(gè)企業(yè)資源規(guī)劃(ERP)系統(tǒng),該系統(tǒng)涵蓋了財(cái)務(wù)管理、人力資源管理、生產(chǎn)管理等多個(gè)模塊。在財(cái)務(wù)管理模塊中,需要實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的財(cái)務(wù)報(bào)表生成功能,能夠根據(jù)不同的時(shí)間段、部門和項(xiàng)目生成詳細(xì)的財(cái)務(wù)報(bào)表。對(duì)于報(bào)表生成的實(shí)現(xiàn),以下哪種方案是較為合理的?()A.直接在數(shù)據(jù)庫(kù)中使用存儲(chǔ)過(guò)程生成報(bào)表,然后在應(yīng)用程序中讀取結(jié)果B.在應(yīng)用程序中通過(guò)復(fù)雜的循環(huán)和計(jì)算生成報(bào)表C.使用第三方報(bào)表生成工具,將數(shù)據(jù)傳遞給工具進(jìn)行報(bào)表生成D.基于XML格式定義報(bào)表模板,通過(guò)解析模板和數(shù)據(jù)來(lái)生成報(bào)表11、在C++中,要實(shí)現(xiàn)一個(gè)模板類,能夠處理不同類型的數(shù)據(jù),例如整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)和字符串等。以下關(guān)于模板類的設(shè)計(jì)和使用,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.使用模板參數(shù)來(lái)定義類的通用類型,使得類可以適用于多種數(shù)據(jù)類型B.在模板類的實(shí)現(xiàn)中,根據(jù)模板參數(shù)的類型進(jìn)行相應(yīng)的操作和處理C.模板類的實(shí)例化時(shí),根據(jù)具體的類型自動(dòng)生成相應(yīng)的代碼D.模板類會(huì)增加代碼的復(fù)雜性和編譯時(shí)間,因此應(yīng)盡量避免使用,而采用多個(gè)具體類型的類來(lái)實(shí)現(xiàn)相同的功能12、在JavaScript中,要實(shí)現(xiàn)一個(gè)事件驅(qū)動(dòng)的程序,例如當(dāng)用戶點(diǎn)擊按鈕時(shí)執(zhí)行特定的操作。以下關(guān)于事件處理的實(shí)現(xiàn)方式,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.為按鈕元素添加click事件監(jiān)聽(tīng)器,指定當(dāng)點(diǎn)擊事件發(fā)生時(shí)要執(zhí)行的函數(shù)B.事件處理函數(shù)可以訪問(wèn)和操作頁(yè)面中的其他元素和數(shù)據(jù)C.可以同時(shí)為一個(gè)元素添加多個(gè)相同類型的事件監(jiān)聽(tīng)器,它們會(huì)按照添加的順序依次執(zhí)行D.為了提高性能,應(yīng)該盡量減少事件監(jiān)聽(tīng)器的使用,只在必要時(shí)添加13、在使用Python開(kāi)發(fā)一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練程序時(shí),需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、特征工程、模型選擇和超參數(shù)調(diào)優(yōu)。以下哪種數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練的方法是比較有效的?()A.使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理,Sklearn進(jìn)行模型訓(xùn)練B.借助TensorFlow框架,實(shí)現(xiàn)端到端的模型訓(xùn)練和優(yōu)化C.自行編寫(xiě)所有的數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練代碼,完全掌控細(xì)節(jié)D.只使用默認(rèn)的參數(shù)和模型,不進(jìn)行任何調(diào)優(yōu)和改進(jìn)14、假設(shè)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別程序,需要將輸入的語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字。以下哪種技術(shù)或模型在語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)中表現(xiàn)出色,并且能夠適應(yīng)不同的口音和噪聲環(huán)境?()A.隱馬爾可夫模型B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型15、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(xiě)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)16、Java中的集合框架中,以下哪個(gè)用于實(shí)現(xiàn)無(wú)序且不允許重復(fù)元素的集合?()A.HashSetB.ArrayListC.LinkedListD.HashMap17、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)模浚ǎ〢.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18、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19、以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)適合用于實(shí)現(xiàn)圖的存儲(chǔ)和遍歷?()A.數(shù)組不適合用于實(shí)現(xiàn)圖的存儲(chǔ)和遍歷,因?yàn)閳D的結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜,數(shù)組難以有效地表示圖的關(guān)系B.鏈表也不適合用于實(shí)現(xiàn)圖的存儲(chǔ)和遍歷,同樣因?yàn)閳D的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),鏈表不能很好地滿足圖的存儲(chǔ)和遍歷需求C.鄰接矩陣和鄰接表是兩種常見(jiàn)的用于實(shí)現(xiàn)圖的存儲(chǔ)和遍歷的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。鄰接矩陣使用二維數(shù)組來(lái)表示圖中頂點(diǎn)之間的關(guān)系,鄰接表則使用鏈表或數(shù)組來(lái)表示圖中頂點(diǎn)的鄰接頂點(diǎn)D.棧和隊(duì)列主要用于其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的操作,不適合用于實(shí)現(xiàn)圖的存儲(chǔ)和遍歷20、使用Python語(yǔ)言進(jìn)行文件操作,需要讀取一個(gè)文本文件的每一行內(nèi)容,并進(jìn)行處理。以下哪種方式是合適的()A.使用

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