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学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页,共3页湖南工业大学

《软件测试技术》2022-2023学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题(本大题共30个小题,每小题1分,共30分.在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的.)1、在设计一个数据库备份和恢复策略时,需要考虑数据的重要性、恢复时间目标(RTO)和恢复点目标(RPO)。以下哪种备份方式和恢复方法能够满足严格的RTO和RPO要求?()A.全量备份结合增量备份,使用恢复管理工具进行恢复B.持续数据保护(CDP)技术,实现快速恢复C.异地容灾备份,通过数据同步实现恢复D.以上备份和恢复方式都可以根据具体需求选择2、在Java中,要实现一个多线程程序,让多个线程同时执行不同的任务。假设其中一个线程用于计算一个复杂的数学问题,另一个线程用于更新用户界面。以下关于多线程实现和协调的描述,哪一项是不准确的?()A.使用Thread类或者Runnable接口来创建线程对象,并指定线程要执行的任务B.通过线程同步机制,如锁或者信号量,来协调线程之间对共享资源的访问,防止数据竞争和不一致C.可以使用线程池来管理线程的创建和销毁,提高资源利用效率和程序性能D.由于多线程并发执行,不需要考虑线程执行的顺序和结果的一致性,让它们自由竞争即可3、在程序设计中,以下哪个概念用于描述算法的空间效率?()A.算法的时间复杂度是衡量算法执行时间的指标,与空间效率无关B.算法的可读性是指算法易于理解和阅读的程度,与空间效率没有直接关系C.算法的空间效率是指算法执行所需的存储空间。通常用空间复杂度来衡量,空间复杂度越低,算法的空间效率越高D.算法的可维护性是指算法易于修改和扩展的程度,与空间效率关系不大4、假设正在开发一个视频会议系统,需要实现实时的视频流传输、音频处理和屏幕共享功能。以下哪种技术和协议在视频会议开发中被广泛使用,并且能够保证低延迟和高质量的通信?()A.WebRTC技术和相关协议B.RTSP协议C.SIP协议D.H.323协议5、在JavaScript中,以下哪个方法用于获取元素的文本内容?()A.innerTextB.textContentC.getText()D.getContent()6、假设正在设计一个在线考试系统的自动判卷模块,需要对多种类型的题目(如选择题、填空题、简答题)进行准确评分。以下哪种技术或方法能够有效地实现这个功能,同时具有较好的可扩展性?()A.使用正则表达式匹配答案B.基于机器学习的文本分类模型C.编写特定的逻辑判断代码D.以上方法结合使用7、在开发一个移动应用的后端服务时,需要处理大量的并发请求,同时要保证服务的高可用性和可扩展性。应用需要支持用户注册登录、数据存储、消息推送等功能。以下哪种技术栈和部署方式能够满足这些需求?()A.使用Node.js作为后端语言,配合MySQL数据库,部署在单个服务器上B.采用JavaSpringBoot框架,结合Redis缓存,进行分布式部署C.运用Python的Django框架,连接MongoDB数据库,采用云原生部署D.选择Go语言编写后端代码,使用SQLite数据库,在虚拟机上部署8、在一个使用C++语言开发的大型项目中,需要实现一个复杂的数学计算模块。该模块需要处理大量的浮点数运算,并且要求计算结果具有高精度和高效率。同时,为了方便代码的维护和扩展,需要采用良好的编程风格和设计模式。假设现在要计算两个大型矩阵的乘积,以下哪种算法和数据结构的组合最有可能满足上述要求?()A.使用直接的两层嵌套循环进行计算,矩阵元素存储在二维数组中B.采用分治法,将矩阵分割为小块进行计算,矩阵元素存储在链表中C.运用Strassen算法,矩阵元素存储在动态分配的二维数组中D.借助并行计算技术,同时对多个矩阵元素进行计算,矩阵存储在哈希表中9、设想正在编写一个图像识别程序,需要处理大量的图像数据,并运用复杂的算法进行特征提取和模式识别。同时,要求程序具有较高的运行效率和良好的可扩展性,以适应未来可能的算法改进和数据量增加。以下哪种技术架构和工具的选择是最为恰当的?()A.基于Python的TensorFlow框架,利用其强大的深度学习能力和广泛的社区支持,结合分布式存储系统如Hadoop来处理大规模数据B.使用C++编写核心算法,结合OpenCV库进行图像处理,采用传统的关系型数据库如Oracle来存储中间结果和最终数据C.运用Java的DeepLearning4J框架,搭配NoSQL数据库如Cassandra来存储图像数据和模型参数,以实现高并发和快速读写D.选择JavaScript的TensorFlow.js框架,在前端进行实时的图像预处理,后端使用MySQL数据库存储数据,通过云服务进行模型训练10、假设要开发一个用于管理学校图书馆图书借阅信息的系统。系统需要记录每本图书的详细信息,包括书名、作者、ISBN码、出版年份、馆藏位置等,同时还要记录读者的借阅记录,包括读者ID、借阅日期、应还日期等。在设计数据库时,需要考虑数据的完整性、一致性和查询效率。如果要查询某位读者在过去一年中借阅的所有图书信息,以下哪种数据库设计和查询方式最为合适?()A.将图书信息和借阅记录分别存储在两个表中,通过读者ID和借阅日期进行关联查询B.将所有信息存储在一个大表中,通过复杂的条件筛选获取所需数据C.为借阅记录创建单独的数据库,通过定期同步与图书信息表关联D.只存储最近的借阅记录,历史数据归档处理,减少查询的数据量11、考虑使用Java语言实现一个二叉搜索树,当插入一个新节点时,需要按照二叉搜索树的规则进行插入。以下哪种方法能够正确地实现插入操作()A.比较新节点的值与当前节点的值,决定向左或向右子树插入B.随机选择一个位置插入新节点C.总是插入到根节点的左子树D.以上方法都不正确12、在设计一个用于实时监控工业生产线上设备状态的系统时,需要快速采集和处理大量的传感器数据,及时发出警报并进行数据分析以预测设备故障。以下哪种技术和工具的组合能够最好地满足这些需求?()A.使用C语言编写底层数据采集程序,结合实时数据库如InfluxDB存储数据,利用机器学习算法在Python中进行故障预测,通过WebSockets实时推送警报信息B.采用Java的NIO框架进行高效的数据采集,将数据存储在Redis缓存中,运用Spark进行数据分析和故障预测,使用短信服务发送警报C.运用Go语言的并发特性采集数据,使用PostgreSQL数据库存储历史数据,借助MATLAB进行故障分析和预测,通过电子邮件发送警报D.选择JavaScript的Node.js框架进行数据采集和处理,结合MySQL数据库,利用TensorFlow进行故障预测,使用即时通讯工具推送警报13、考虑开发一个能够实时预测股票价格走势的程序。股票价格受到多种复杂因素的影响,以下哪种技术或模型在处理这种不确定性和动态变化方面可能表现较好?()A.线性回归模型B.决策树模型C.神经网络模型D.支持向量机模型14、考虑使用Java语言开发一个在线购物系统,该系统需要处理大量的用户并发请求,并且要保证数据的一致性和完整性。系统中有一个订单处理模块,需要实时更新库存数量、计算订单总价、处理支付信息等操作。在实现订单处理模块时,以下哪种技术或设计模式能够有效地提高系统的性能和可扩展性?()A.直接在业务逻辑层中处理所有操作,不使用任何中间件或框架B.采用事务处理机制,确保多个操作要么全部成功,要么全部失败C.运用消息队列来异步处理订单相关的操作,减轻系统的即时压力D.构建一个分布式的订单处理系统,将不同的操作分布在多个服务器上15、使用C++语言编写程序,需要实现一个链表结构来存储整数。当需要在链表中插入一个新的节点时,以下哪种操作是必要的()A.先创建新节点,然后找到合适的位置插入B.直接将新节点添加到链表头部C.随机选择一个位置插入新节点D.以上方法都可以16、当设计一个Python程序来处理一个包含学生成绩的列表,并找出其中的最高分和最低分。以下关于这个程序的设计思路和实现方法,哪一个说法是不正确的?()A.首先读取成绩列表,可以使用列表推导式或者循环来实现B.然后通过内置函数或者自定义的比较算法来找出最高分和最低分C.在处理过程中,需要考虑成绩数据的有效性和异常情况,比如成绩为负数或者非数字的情况D.为了简化程序,可以假设成绩列表中的数据都是已经排序好的,不需要再进行排序和比较操作17、在设计一个用于智能交通管理的系统时,需要实时处理来自多个传感器和摄像头的数据,进行车辆识别、流量分析和路径规划。同时,系统要与城市的交通信号灯系统进行联动控制。以下哪种技术和工具的组合是最有效的?()A.使用C++结合OpenCV进行图像和视频处理,利用深度学习框架TensorFlow进行车辆识别,通过MQTT协议与信号灯系统通信,运用图数据库存储交通网络信息B.采用Java的图像处理库JMF处理数据,运用Spark进行大数据分析,使用HTTP协议与信号灯系统交互,借助关系型数据库管理交通网络C.运用Python的图像处理模块PIL,结合Flink进行实时流处理,通过蓝牙与信号灯系统连接,使用NoSQL数据库存储相关数据D.选择JavaScript的canvas进行图像绘制,利用Node.js的流处理模块处理数据,借助WebSockets与信号灯系统通信,使用MySQL数据库18、在程序设计中,以下哪个概念用于描述代码的可读性?()A.代码的效率是指代码的执行速度和占用的资源,与可读性无关B.代码的可维护性是指代码易于修改和扩展的程度,与可读性有一定的关系,但不是直接描述可读性的概念C.代码的可读性是指代码易于理解和阅读的程度。良好的代码可读性可以提高代码的可维护性和可扩展性,同时也有助于团队合作和代码审查D.代码的可重用性是指代码可以在不同的项目或场景中重复使用的程度,与可读性不同19、假设使用C#开发一个金融交易系统,需要保证交易的安全性、准确性和实时性。系统涉及订单处理、风险评估、资金结算等功能。在处理风险评估模块时,以下哪种技术和算法的运用是比较关键的?()A.使用简单的阈值判断进行风险评估B.运用复杂的数学模型和统计分析进行风险评估C.借助第三方的风险评估服务,集成到系统中D.不进行风险评估,直接处理交易20、在面向对象程序设计中,以下哪个概念用于描述类之间的“是一种”关系?()A.依赖关系描述了一个类对另一个类的依赖,但不是“是一种”关系B.关联关系表示类之间的某种联系,但也不是“是一种”关系C.继承关系(Inheritance)用于描述类之间的“是一种”关系。例如,猫是一种动物,狗是一种动物,可以通过继承关系来表示这种“是一种”的关系D.聚合关系表示整体与部分的关系,不是“是一种”关系21、以下哪种编程语言通常被用于数据分析和科学计算?()A.C语言主要用于系统级编程和嵌入式系统开发,不太适合用于数据分析和科学计算B.Java语言虽然可以用于一些数据分析和科学计算的项目,但不是主要用于这个领域的语言C.Python语言具有丰富的数据分析和科学计算库,如NumPy、Pandas、Scikit-learn等,非常适合用于数据分析和科学计算D.C++语言在某些情况下也可以用于数据分析和科学计算,但不如Python语言方便和高效22、在Python中,要使用元类(metaclass)来定制类的创建过程。以下关于元类的使用和作用,哪一项是不准确的?()A.元类可以控制类的属性、方法的创建和行为B.通过定义元类,可以实现一些高级的编程技巧,如单例模式C.元类的使用相对复杂,通常只在非常特殊的情况下才需要使用D.元类可以替代普通的类继承,实现所有的类定制需求23、在JavaScript中,以下哪个对象用于操作浏览器历史记录?()A.historyB.locationC.navigatorD.document24、考虑开发一个能够自动翻译文本的程序,需要处理多种语言和复杂的语法结构。以下哪种机器翻译模型在多语言翻译任务中性能较好,并且能够适应不同领域的文本?()A.基于规则的机器翻译模型B.统计机器翻译模型C.神经机器翻译模型D.以上模型结合使用25、设想正在开发一个物联网设备管理平台,需要支持设备的接入、数据采集、远程控制以及数据分析等功能。平台要能够处理大量不同类型的物联网设备。以下哪种技术架构和工具是最合适的?()A.基于Python的Django框架,使用MQTT协议与设备通信,结合InfluxDB存储数据,利用matplotlib进行数据分析,通过云服务部署B.采用Java的SpringBoot框架,借助CoAP协议连接设备,选用MongoDB数据库,运用Spark进行数据处理,采用容器化部署C.运用Node.js的Express框架,利用HTTP协议接收设备数据,搭配MySQL数据库,使用Echarts展示分析结果,借助边缘计算节点D.选择C#的.NETCore框架,通过Zigbee协议与设备交互,使用SQLServer数据库,借助PowerBI进行数据分析,利用私有云部署26、假设要开发一个智能客服系统,能够理解用户的问题、提供准确的回答,并根据用户的情绪进行相应的回应。在自然语言处理技术、知识库构建和情感分析方面,以下哪种方案是最先进的?()A.运用词袋模型处理文本,构建简单的知识库,不考虑用户情绪B.借助深度学习的语言模型,建立丰富的知识库,使用基本的情感分类方法C.利用预训练的语言模型,如GPT-3,优化知识库结构,进行精细的情感分析D.采用传统的语法分析,手动构建知识库,粗略估计用户情绪27、在Java中,以下哪个关键字用于修饰类的成员变量,使其在不同对象之间共享?()A.staticB.finalC.abstractD.private28、以下哪种编程语言具有自动内存管理功能?()A.C语言需要程序员手动管理内存,通过malloc、free等函数进行内存的分配和释放B.C++语言虽然提供了一些内存管理的机制,但也需要程序员在一定程度上手动管理内存C.Java语言具有自动内存管理功能,通过垃圾回收器(GarbageCollector)自动回收不再使用的内存空间,大大减轻了程序员的内存管理负担D.Assembly语言是低级语言,没有自动内存管理功能,程序员需要完全手动管理内存29、在使用Python开发一个机器学习模型训练程序时,需要对数据进行预处理、特征工程、模型选择和超参数调优。以下哪种数据处理和模型训练的方法是比较有效的?()A.使用Pandas进行数据清洗和预处理,Sklearn进行模型训练B.借助TensorFlow框架,实现端到端的模型训练和优化C.自行编写所有的数据处理和模型训练代码,完全掌控细节D.只使用默认的参数和模型,不进行任何调优和改进30、考虑使用Java开发一个大数据处理框架,需要能够处理海量的数据、支持分布式计算和任务调度。以下哪种技术和框架的选择是比较恰当的?()A.基于Hado

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