陕西交通职业技术学院《面向对象程序设计课程设计》2023-2024学年第一学期期末试卷_第1页
陕西交通职业技术学院《面向对象程序设计课程设计》2023-2024学年第一学期期末试卷_第2页
陕西交通职业技术学院《面向对象程序设计课程设计》2023-2024学年第一学期期末试卷_第3页
陕西交通职业技术学院《面向对象程序设计课程设计》2023-2024学年第一学期期末试卷_第4页
陕西交通职业技术学院《面向对象程序设计课程设计》2023-2024学年第一学期期末试卷_第5页
已阅读5页,还剩1页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

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页陕西交通职业技术学院《面向对象程序设计课程设计》

2023-2024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15个小题,每小题1分,共15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、C语言中,若有定义“inta=5;”,则执行“a+=2;”后,a的值为?()A.5B.6C.7D.83、在开发一个基于区块链的供应链管理系统时,需要确保交易的不可篡改、可追溯和数据的安全性。区块链的选型、智能合约的设计以及与传统系统的集成都是关键问题。以下哪种方案能够最好地满足这些需求?()A.选择公有链,如以太坊,编写简单的智能合约,直接替代现有的供应链系统B.采用私有链,定制智能合约,与现有供应链系统进行部分数据交互C.运用联盟链,结合复杂的智能合约,对现有系统进行全面改造和集成D.放弃区块链技术,使用传统数据库和加密算法来保障数据安全和可追溯性4、设想正在开发一个医疗信息管理系统,涵盖患者病历、诊断结果、治疗方案以及医疗影像等数据的管理和共享。系统需要符合医疗行业的法规和安全标准,同时支持不同医疗机构之间的数据交换。以下哪种技术方案是最合适的?()A.基于.NET的WCF框架开发服务,使用SQLServer数据库,采用HL7标准进行数据交换,通过数字证书确保数据安全B.采用Java的JAX-WS框架构建Web服务,搭配Oracle数据库,运用DICOM标准处理医疗影像,利用VPN保障网络通信安全C.运用Python的Django框架,结合PostgreSQL数据库,遵循FHIR标准实现数据共享,借助加密技术保护患者隐私D.选择Node.js的Express框架,使用MongoDB数据库,按照IHE规范进行系统集成,使用区块链技术存储关键医疗数据5、在使用Python开发一个数据可视化工具时,需要能够将各种类型的数据(如数值型、文本型、日期型等)以直观的图表形式展示出来,并且支持用户的交互操作,如缩放、筛选、导出等。以下哪种库和技术的选择是比较合适的?()A.使用matplotlib库绘制基本图表,通过JavaScript实现交互功能B.借助seaborn库生成复杂图表,利用Python的内置函数处理交互C.运用plotly库创建交互式图表,直接在Python环境中完成所有功能D.自己编写绘图代码,完全定制图表的外观和交互行为6、考虑开发一个用于图像识别的程序,需要对图像中的物体进行分类和定位。以下哪种深度学习框架在图像识别任务中具有较高的准确性和易用性?()A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.MXNet7、在设计一个用于天气预报的系统时,需要收集和分析来自多个气象站的数据,运用数值天气预报模型进行预测,并以直观的方式展示给用户。以下哪种技术和工具的选择是最恰当的?()A.使用C++编写数据收集和处理程序,结合Python的NumPy和SciPy库进行数据分析,利用专业的气象模型软件进行预测,通过HTML5和CSS3构建前端展示界面B.采用Java的Netty框架接收数据,运用Spark进行大数据分析,使用第三方气象预测服务获取预报结果,借助Vue.js实现前端可视化C.运用Python的AsyncIO库进行异步数据采集,结合TensorFlow进行模型训练和预测,使用Echarts库进行数据可视化,利用Django框架搭建后端服务D.选择JavaScript的FetchAPI获取数据,利用Node.js的流处理模块处理数据,借助matplotlib生成图表,使用Express框架构建后端8、考虑使用Python开发一个人工智能聊天机器人,需要能够理解用户的输入、生成合适的回答,并不断学习和改进回答质量。以下哪种技术和模型的选择是比较可行的?()A.使用规则引擎和模板匹配来生成回答B.基于深度学习的神经网络模型,如Transformer架构C.利用决策树算法进行意图识别和回答生成D.结合多种传统机器学习算法,如朴素贝叶斯和支持向量机9、在Python中,要编写一个递归函数来计算斐波那契数列的第n项。以下关于递归函数的实现和性能考虑,哪一项是错误的?()A.定义递归函数,通过递归调用自身来计算斐波那契数列的项B.在递归过程中,使用缓存或者备忘录来避免重复计算,提高性能C.对于较大的n值,递归方式计算斐波那契数列可能会导致栈溢出错误D.递归是计算斐波那契数列的最优方法,不需要考虑使用其他非递归的算法10、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11、在Python中,要使用线程池来执行多个并发任务。以下关于线程池的使用和优势,哪一项是错误的?()A.可以通过concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutor来创建线程池B.线程池可以自动管理线程的创建和销毁,避免频繁创建和销毁线程的开销C.线程池中的线程数量应该根据系统资源和任务特点进行合理设置D.线程池适用于所有类型的任务,包括计算密集型和I/O密集型任务,效果都一样好12、假设正在开发一个智能推荐系统,需要根据用户的历史行为和偏好为其推荐相关的产品或内容。以下哪种机器学习算法在构建推荐模型时经常被采用?()A.协同过滤算法B.决策树算法C.聚类算法D.支持向量回归算法13、在Java中,要实现一个观察者模式,用于在对象状态发生变化时通知多个观察者。以下关于观察者模式的实现和特点,哪一项是不准确的?()A.定义主题接口和观察者接口,主题负责维护观察者列表并通知观察者B.观察者实现观察者接口,注册到主题中,并在收到通知时进行相应的处理C.观察者模式可以实现松耦合,主题和观察者之间的依赖关系较小D.观察者模式只适用于简单的场景,对于复杂的系统架构不太适用14、在编写一个程序来模拟生物进化过程,包括基因变异、自然选择和物种繁衍。以下哪种算法或方法在模拟生物进化的动态和复杂机制方面较为有效?()A.遗传算法B.进化策略C.粒子群优化算法D.模拟退火算法15、设想开发一个人脸识别门禁系统,能够准确识别人员身份、记录进出时间,并与其他安全系统集成。在人脸识别算法的选择、系统的安全性和集成性方面,以下哪种方案是最合适的?()A.采用传统的特征提取方法进行人脸识别,使用简单的密码保护数据,独立运行不与其他系统集成B.借助深度学习的人脸识别模型,采用加密技术保护数据,通过API与其他安全系统交互C.运用开源的人脸识别库,不进行数据加密,直接连接其他安全设备D.自主研发人脸识别算法,忽略数据安全,以单机模式运行二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)详细分析C语言中如何进行代码的注释规范,提高代码的可理解性。2、(本题5分)论述C语言中如何使用指针实现字符串的编码转换优化操作。3、(本题5分)探讨C语言中如何使用结构体和指针实现图的深度优先和广度优先遍历。4、(本题5分)想象编写一个C语言程序,对一个整数数组进行希尔排序。论述希尔排序的算法步骤和实现。三、分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)简述C++中函数对象(FunctionObject)的概念和应用。2、(本题5分)分析C++中多重继承和虚继承的概念和应用场景。3、(本题5分)解释Python中模块的属性和方法的访问控制。4、(本题5分)分析Java中缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿的问题及解决方法。5、(本题5分)分析Java中序列化和反序列化的概念和应用场景。四、编程题(本大题共4个小题,共40分)1、(本题10分)设计一个程序,用户输入一个包含若干整数的字符串,找出其中所有能被7整除的数,并将它们按照从小到大

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论