天府新区信息职业学院《计算机程序设计基础》2023-2024学年第一学期期末试卷

装订线装订线PAGE2第1页，共3页天府新区信息职业学院《计算机程序设计基础》

2023-2024学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共20个小题，每小题1分，共20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、在编写一个自然语言处理程序时，需要对文本进行分词、词性标注和命名实体识别。以下哪种开源工具或库在这些任务中具有较高的准确性和易用性？（）A.NLTKB.SpaCyC.JiebaD.HanLP2、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3、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4、设想开发一个图像识别软件，能够识别不同类型的物体，如动物、植物、交通工具等。在算法设计上，需要考虑图像的特征提取、模型训练和分类预测。如果要提高图像识别的准确率，同时减少计算时间，以下哪种方法是最合适的？（）A.采用简单的图像特征，如颜色、形状，使用传统机器学习算法进行训练B.运用深度学习中的卷积神经网络（CNN），但使用较小的数据集进行训练C.利用复杂的手工设计特征，结合深度神经网络进行训练D.借助大规模的标注数据集，使用深度卷积神经网络进行训练，并进行模型优化5、假设正在开发一个在线购物网站的订单处理系统，需要对订单进行各种操作，如添加、删除、查询和修改。为了确保系统在处理大量订单时的性能和数据一致性，以下哪种数据库操作方式是较为理想的选择？（）A.直接对数据库进行频繁的读写操作，不使用缓存机制B.先将操作记录在内存缓存中，定期批量同步到数据库C.借助分布式数据库，将订单数据分散存储在多个节点D.使用数据库的存储过程来处理所有订单相关的操作6、在开发一个区块链应用时，需要实现分布式账本、智能合约、加密货币交易以及节点管理等功能。以下哪种编程语言和区块链框架的组合是最适合的？（）A.使用Solidity语言在以太坊框架上开发智能合约，结合BitcoinCore实现加密货币交易，利用Geth管理节点B.采用C++编写区块链核心代码，运用HyperledgerFabric框架构建联盟链，使用Corda实现智能合约，借助Explorer监控节点C.运用Python的Web3.py库与区块链交互，在EOS平台上开发应用，利用Tron实现加密货币交易，通过Node.js管理节点D.选择JavaScript的web3.js库，基于Polkadot框架构建区块链，使用Litecoin进行交易，借助Tendermint管理节点以下是150个大学计算机程序设计考试的单选题：7、考虑开发一个智能家居控制系统，能够远程控制家中的灯光、电器、窗帘等设备，并能够根据环境条件自动调整设备状态。在设备通信和控制逻辑的实现上，以下哪种方案是最可行的？（）A.为每个设备开发独立的控制应用，通过蓝牙进行通信，控制逻辑在设备端实现B.建立一个集中的控制中心，使用Wi-Fi与设备通信，控制逻辑在服务器端实现C.利用Zigbee协议组建家庭网络，设备之间直接通信，控制逻辑分散在各个设备D.采用红外遥控技术控制设备，不建立网络连接，控制逻辑在遥控器端实现8、在开发一个金融交易系统时，需要确保交易数据的准确性、安全性和实时性，能够快速处理大量的交易请求，同时具备风险控制和报表生成功能。以下哪种技术架构和工具的选择是最为合适的？（）A.基于C++的高性能交易引擎，结合关系型数据库如DB2存储交易数据，利用专业的风险控制软件进行风险评估，使用Excel插件生成报表B.采用Java的微服务架构，每个服务负责特定功能，如交易处理、风险控制等，使用分布式数据库如Cassandra存储数据，通过开源报表工具生成报表C.运用Python的量化交易框架，搭配NoSQL数据库如Redis进行高速缓存，借助第三方风险评估服务进行风险控制，利用matplotlib库生成报表D.选择JavaScript的Node.js框架，使用MySQL数据库，通过自研的风险控制算法进行风险管理，使用PDF生成库创建报表9、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.private10、在编写一个JavaScript程序来实现一个简单的购物车功能，能够添加商品、删除商品、计算总价。以下关于这个程序的实现细节，哪一项是不正确的？（）A.使用数组或者对象来存储购物车中的商品信息，包括商品名称、价格和数量等B.当添加商品时，检查商品是否已经存在于购物车中，如果存在则增加数量，否则添加新的商品项C.在计算总价时，遍历购物车中的商品，将每个商品的价格乘以数量并累加D.为了提高性能，不需要对购物车中的数据进行实时更新，只有在用户点击结算时才进行计算和处理11、在Java中，要实现一个接口，规定一组方法的签名，然后由不同的类来实现这个接口。以下关于接口的使用和意义，哪一项是不准确的？（）A.接口定义了一种规范，实现接口的类必须提供接口中定义的方法的实现B.接口可以实现多继承，一个类可以同时实现多个接口C.接口中的方法默认都是public和abstract的，不能有具体的实现D.接口主要用于定义对象的行为，而对于数据的存储和处理，应该使用类而不是接口12、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13、在Python中，以下哪个语句可以输出"Hello,World!"？（）A.print("Hello,World!")B.output("Hello,World!")C.show("Hello,World!")D.display("Hello,World!")14、在Java中，要实现一个自定义的排序算法，例如插入排序。以下关于插入排序的实现和性能特点，哪一项是不准确的？（）A.插入排序的基本思想是将未排序的元素逐个插入到已排序的部分中B.插入排序在小规模数据上表现较好，但对于大规模数据效率较低C.可以通过优化插入位置的查找来提高插入排序的性能D.插入排序是一种稳定的排序算法，相同元素的相对顺序在排序前后不会改变，并且其时间复杂度在任何情况下都优于快速排序15、假设要编写一个程序来优化机器学习模型的超参数，以提高模型的性能。以下哪种方法在超参数优化中被广泛应用，并且能够有效地搜索最优参数组合？（）A.随机搜索B.网格搜索C.基于梯度的优化算法D.贝叶斯优化算法16、在Python中，要使用装饰器来增强一个函数的功能，例如添加日志记录或性能测量。以下关于装饰器的实现和应用，哪一项是错误的？（）A.定义一个装饰器函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数B.在被装饰的函数前使用@符号加上装饰器函数的名称来应用装饰器C.装饰器可以嵌套使用，多个装饰器可以依次对函数进行增强D.装饰器会改变被装饰函数的名称和签名，可能导致一些调用上的问题17、在设计一个数据库驱动的Web应用程序时，需要在服务器端处理数据库查询和生成动态网页。以下哪种服务器端编程语言和Web框架的组合能够提供高效的开发和良好的性能？（）A.Python+DjangoB.PHP+LaravelC.Java+SpringBootD.Node.js+Express18、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19、在使用C++开发一个图像处理程序时，需要实现图像的读取、编辑（如裁剪、旋转、调色等）和保存功能。同时，要保证图像处理的效率和质量。以下哪种图像处理库和算法的选择是比较合适的？（）A.使用OpenCV库，结合其提供的现成函数进行图像处理B.自行编写图像处理算法，以获得更高的定制性和效率C.借助第三方的商业图像处理库，获取专业的支持和优化D.利用操作系统提供的基本图形接口进行图像处理20、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二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）论述C语言中如何实现桶排序算法，解释其适用范围和局限性。2、（本题5分）阐述C语言中如何处理结构体中包含数组的情况，以及如何进行内存分配和操作。3、（本题5分）详细阐述C语言中如何使用结构体和链表实现一个客户关系管理系统，包括客户信息的存储、分类和查询功能。4、（本题5分）论述C语言中如何实现配对堆数据结构，解释其特点和应用。5、（本题5分）探讨C语言中如何进行文件的随机读写操作，解释文件指针的移动和定位方法。三、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）给定一个二叉树，编写一个程序计算其所有节点的平均值。2、（本题5分）创建一个程序，用户输入一个数字n，程序打印出n层的等腰三角形，使用星号“”表示。3、（本题5分）设计一个程序，用户输入一个包含若干书名和作者的元组列表，按照作者的名字首字母进行排序并输出。4、（本题5分）编写一个程序，计算一个整数n