泉州师范学院《软件测试》2023-2024学年第二学期期末试卷

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《软件测试》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25个小题，每小题1分，共25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、假设使用Swift语言开发一个iOS应用的网络通信模块，需要实现与服务器的数据交互、数据解析和错误处理。在处理网络请求的异步回调时，为了避免回调地狱（CallbackHell）和提高代码的可读性，以下哪种方式是比较好的选择？（）A.使用嵌套的闭包来处理异步回调B.运用Promise或Future模式进行异步操作的管理C.直接在回调函数中处理所有逻辑，不进行任何封装D.放弃异步请求，改为同步阻塞的方式获取数据2、假设要编写一个程序来实现分布式文件系统，需要处理文件的存储、访问控制和数据一致性。以下哪种分布式系统架构和协议在实现此类功能时具有较好的性能和可靠性？（）A.HDFS架构和其相关协议B.GFS架构和其相关协议C.Ceph架构和其相关协议D.以上架构和协议都可以根据需求选择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5、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6、考虑开发一个用于模拟生态系统中生物种群变化的程序。生物之间存在复杂的相互作用和动态的数量变化。为了有效地模拟这种复杂系统的长期行为，以下哪种编程范式可能最为适用？（）A.面向过程编程B.面向对象编程C.函数式编程D.逻辑编程7、在开发一个金融风险评估系统时，需要综合考虑市场数据、信用记录、宏观经济指标等因素，以评估投资组合的风险水平。在数据融合、风险模型构建和结果展示方面，以下哪种方法是最科学的？（）A.手动整合各类数据，使用简单的数学模型计算风险，以表格形式展示结果B.利用数据仓库技术融合数据，基于统计模型评估风险，通过图表直观展示C.借助大数据平台处理数据，运用机器学习算法构建风险模型，生成详细的风险报告D.采用分散的数据存储，基于经验判断风险，以口头形式传达评估结果8、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9、在Python中，要使用生成器函数来生成一个无限的斐波那契数列。以下关于生成器函数的实现和使用，哪一项是不准确的？（）A.定义一个生成器函数，通过yield语句逐步返回斐波那契数列的项B.使用for循环来迭代生成器函数，获取数列的项C.生成器函数可以在需要的时候暂停和恢复执行，节省内存和计算资源D.生成器函数只能用于生成有限长度的序列，不能用于无限序列的生成10、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11、以下关于程序设计中的递归算法说法错误的是？（）A.递归算法是一种通过调用自身来解决问题的算法。递归算法通常具有简洁的代码结构，但在某些情况下可能会导致栈溢出等问题B.在使用递归算法时，需要确保递归有终止条件，否则会陷入无限递归C.递归算法适用于一些可以分解为相同子问题的问题，如阶乘计算、斐波那契数列等D.递归算法总是比非递归算法效率高。实际上，在很多情况下，非递归算法可能比递归算法更高效，因为递归算法可能会占用较多的栈空间，并且在某些情况下可能会导致重复计算12、考虑使用C语言开发一个操作系统内核的部分模块，需要实现进程管理、内存分配和文件系统接口。在进行内存分配时，为了提高内存的利用率和分配效率，以下哪种算法和策略是比较合适的？（）A.采用首次适应算法进行内存分配，简单直观B.运用最佳适应算法，找到最合适的内存块进行分配C.使用伙伴系统算法，减少内存碎片的产生D.构建一个固定大小的内存池，每次从池中分配内存13、在C++中，要实现一个模板类，用于存储不同类型的数据，并提供一些基本的操作方法。以下哪种方式是合适的（）A.使用类模板定义B.使用函数模板实现操作方法C.将模板类和模板函数分开定义D.以上方法都不对14、在Python中，以下哪个操作符用于判断两个对象是否相等？（）A.==B.isC.===D.equal15、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16、在设计一个游戏引擎时，需要处理图形渲染、物理模拟和用户输入等多个方面。以下哪种编程语言和图形库的组合在游戏开发中较为常见和高效？（）A.C++结合OpenGLB.C#结合DirectXC.JavaScript结合WebGLD.Python结合Pygame17、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18、假设要开发一个用于智能农业的监控系统，能够实时监测土壤湿度、温度、酸碱度，以及农作物的生长状况，并自动控制灌溉和施肥设备。在传感器数据采集、数据分析和控制指令生成方面，以下哪种方案是最有效的？（）A.使用模拟传感器采集数据，通过本地计算机进行简单分析和控制B.借助数字传感器，将数据上传到云平台进行处理，生成控制指令下发到设备C.运用无线传感器网络，在网关处进行数据分析和控制决策D.采用有线传感器连接，数据存储在本地数据库，定期进行人工分析和控制19、在一个在线购物网站的开发中，需要实现购物车功能。购物车要能够存储用户选择的商品信息，包括商品ID、名称、价格、数量等，并且能够实时计算购物车中商品的总价。当用户修改商品数量或删除商品时，购物车要能够及时更新总价。考虑到并发操作和数据一致性，以下哪种实现方式是最优的？（）A.使用关系型数据库存储购物车数据，通过事务处理保证数据一致性B.将购物车数据存储在内存中，定期同步到数据库，不考虑并发问题C.利用NoSQL数据库，如Redis，存储购物车数据，通过其原子操作保证一致性D.把购物车数据以文件形式存储在服务器，每次操作重新读取和写入文件20、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21、假设要开发一个智能交通管理系统，能够实时收集道路上车辆的速度、位置等信息，并根据这些信息进行交通流量预测和信号灯控制。在数据处理和算法设计方面，需要考虑数据的实时性、准确性和系统的响应速度。以下哪种技术和算法组合能够最有效地实现这个系统的功能？（）A.使用传统的统计学方法进行数据分析和预测，通过定时轮询获取车辆信息B.借助实时流处理框架，如ApacheFlink，结合机器学习算法进行流量预测和控制决策C.利用批量数据处理框架，如Hadoop，对历史数据进行分析，基于规则进行信号灯控制D.采用简单的线性回归模型进行预测，通过直接连接车辆的传感器获取实时数据22、在开发一个人工智能辅助的医疗诊断系统时，需要对大量的医疗影像数据进行分析，提取特征，并与已知的疾病模式进行匹配。在模型训练和诊断决策的过程中，以下哪种方法能够提高诊断的准确性和可靠性？（）A.运用传统的图像处理技术和简单的分类算法，基于小规模数据集训练B.借助深度学习中的卷积神经网络，使用经过标注的大规模医疗影像数据进行训练C.利用迁移学习，将在其他领域训练好的模型应用于医疗影像分析，不进行重新训练D.采用随机森林算法，结合手工提取的影像特征，进行疾病诊断23、在开发一个在线购物网站的后台管理系统时，需要实现商品管理、订单处理、用户信息管理以及数据分析等功能。系统需要具备良好的用户界面、高效的数据处理能力和可靠的安全性。以下哪种开发方案是最合适的？（）A.采用PHP语言结合Laravel框架，使用MySQL数据库存储数据，通过SSL协议保障通信安全，利用Vue.js构建前端界面B.运用RubyonRails框架搭配PostgreSQL数据库，使用HTML5和CSS3设计前端，借助第三方安全插件增强系统安全性C.使用Python的Django框架，结合MongoDB数据库，采用前后端分离的方式，前端使用React框架，通过加密算法保护数据D.选择Java的SpringBoot框架，选用SQLServer数据库，使用Thymeleaf模板引擎生成前端页面，利用防火墙和入侵检测系统确保安全24、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25、使用Python语言进行数据可视化，要绘制一个折线图来展示一组数据的变化趋势。以下哪种库是常用的选择（）A.

matplotlib

B.

numpy

C.

pandas

D.

scikit-learn

二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）论述在C语言中，如何实现一个简单的学生成绩管理系统，能够录入、查询、修改和统计学生的成绩，分析系统的数据结构设