贵州黔南科技学院《移动平台开发技术》2023-2024学年第二学期期末试卷

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页贵州黔南科技学院《移动平台开发技术》

2023-2024学年第二学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共15个小题，每小题2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、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2、假设要编写一个程序来模拟交通流量情况，包括车辆的生成、行驶和路口的控制。为了真实地反映交通动态，以下哪种算法或方法在模拟车辆行为和交通规则方面较为有效？（）A.元胞自动机模型B.粒子群优化算法C.禁忌搜索算法D.人工免疫算法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“有一个”关系？（）A.继承关系是“是一种”关系，不是“有一个”关系B.关联关系可以表示类之间的“有一个”关系。例如，一个人有一个身份证，可以通过关联关系来表示这种“有一个”的关系C.依赖关系是一个类对另一个类的依赖，不是“有一个”关系D.聚合关系是整体与部分的关系，也不是“有一个”关系4、假设要开发一个语音识别系统，能够将用户的语音转换为文字，并进行语义理解和回答。在语音信号处理、模型训练和自然语言处理方面，以下哪种技术和方法的组合是最有前景的？（）A.使用传统的语音特征提取方法，基于规则的语义理解，训练小规模的模型B.借助深度学习中的循环神经网络（RNN）进行语音识别和语义理解，使用大量标注数据训练C.运用卷积神经网络（CNN）处理语音信号，结合知识图谱进行语义理解D.采用混合模型，结合传统方法和深度学习技术，使用有限的训练数据5、在设计一个电子商务网站的搜索引擎时，需要快速准确地返回相关的商品信息。以下哪种搜索算法和数据结构在处理大量商品数据时能够提供高效的搜索性能？（）A.倒排索引结合二分查找B.哈希表结合线性搜索C.平衡二叉树结合深度优先搜索D.以上数据结构和算法都不太适用6、在编写一个图像处理程序时，需要对图像进行边缘检测。以下哪种算法在检测图像边缘时准确性较高，同时计算复杂度相对合理？（）A.Sobel算子B.Roberts算子C.Prewitt算子D.Canny算子7、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、使用C语言编写一个程序，需要动态分配一个二维数组来存储整数。以下哪种方式是正确的内存分配和释放方式（）A.使用

malloc

分配，使用

free

释放B.使用

calloc

分配，使用

delete

释放C.直接声明一个二维数组D.以上方法都不对10、在程序设计中，以下哪个概念用于描述代码的可重用性？（）A.代码的可读性是指代码易于理解和阅读的程度，与可重用性没有直接关系B.代码的效率是指代码的执行速度和占用的资源，也不是描述可重用性的概念C.代码的可维护性是指代码易于修改和扩展的程度，与可重用性有一定的关系，但不是直接描述可重用性的概念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。通过封装、继承、多态等面向对象编程技术，可以提高代码的可重用性。同时，合理的函数设计和模块划分也可以提高代码的可重用性11、考虑使用Ruby语言开发一个社交媒体平台，该平台需要支持用户发布动态、点赞、评论、关注等功能。随着用户数量的不断增加，系统的性能和数据存储成为了关键问题。在设计数据库架构时，以下哪种策略能够更好地应对高并发和大规模数据存储？（）A.采用关系型数据库，通过优化表结构和索引来提高性能B.运用NoSQL数据库，如MongoDB，以文档形式存储数据C.结合使用关系型数据库和缓存系统，如Redis，来加速数据访问D.构建分布式数据库，将数据分布在多个节点上12、在Java中，以下哪个修饰符用于定义一个类只能被同一个包中的类访问？（）A.publicB.privateC.protectedD.default13、在C语言中，要实现一个函数，能够判断一个字符串是否为回文（即正读和反读都相同）。以下哪种方法是可行的（）A.比较字符串的首尾字符，逐步向中间推进B.将字符串反转，然后与原字符串比较C.随机选择字符串中的部分字符进行比较D.以上方法都不可行14、考虑开发一个社交媒体平台，用户可以发布文字、图片和视频等内容，并可以关注其他用户、点赞和评论。为了高效地存储和检索用户发布的内容以及社交关系数据，同时能够快速响应用户的操作请求，以下哪种数据库架构和技术选型是较为理想的？（）A.选择关系型数据库，如MySQL，通过复杂的表关联处理社交关系B.采用NoSQL数据库，如MongoDB，利用其灵活的数据模型存储各类内容C.构建分布式数据库，将数据分散存储在多个节点，使用自定义的查询逻辑D.运用内存数据库，如Redis，存储热点数据，其他数据存储在传统数据库15、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二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）论述C语言中如何实现字符串的模式匹配，除了常见的库函数，探讨自行实现的算法和优化方法。2、（本题5分）详细论述C语言中如何处理文件的追加写入和随机写入操作。3、（本题5分）深入论述C语言中如何利用结构体和指针实现回溯算法。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）分析Java中锁的优化策略（如自旋锁、轻量级锁、重量级锁）。2、（本题5分）简述C++中RAII（ResourceAcquisitionIsInitialization）资源管理技术。3、（本题5分）分析Java中分布式锁的实现方式和应用场景。4、（本题5分）说明Java中同步机制的实现方式和应用场景。5、（本题5分）分析Python中进程和线程的资源消耗和适用场景。四、编程题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）设计一个程序，让用户输入