安徽工業(yè)經(jīng)濟(jì)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁安徽工業(yè)經(jīng)濟(jì)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在開發(fā)一個(gè)金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)時(shí)，需要綜合考慮市場(chǎng)數(shù)據(jù)、信用記錄、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等因素，以評(píng)估投資組合的風(fēng)險(xiǎn)水平。在數(shù)據(jù)融合、風(fēng)險(xiǎn)模型構(gòu)建和結(jié)果展示方面，以下哪種方法是最科學(xué)的？（）A.手動(dòng)整合各類數(shù)據(jù)，使用簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)，以表格形式展示結(jié)果B.利用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)融合數(shù)據(jù)，基于統(tǒng)計(jì)模型評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)，通過圖表直觀展示C.借助大數(shù)據(jù)平臺(tái)處理數(shù)據(jù)，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)模型，生成詳細(xì)的風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告D.采用分散的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，基于經(jīng)驗(yàn)判斷風(fēng)險(xiǎn)，以口頭形式傳達(dá)評(píng)估結(jié)果2、假設(shè)要為一個(gè)大型企業(yè)開發(fā)一套人力資源管理系統(tǒng)，包括員工檔案管理、考勤記錄、薪資計(jì)算以及績效評(píng)估等模塊。該系統(tǒng)需要與企業(yè)現(xiàn)有的其他系統(tǒng)進(jìn)行集成，并且能夠支持大量用戶同時(shí)訪問。以下哪種技術(shù)選型和架構(gòu)設(shè)計(jì)是最合理的？（）A.基于.NET平臺(tái)的ASP.NETCore框架，使用SQLServer數(shù)據(jù)庫，通過WebAPI實(shí)現(xiàn)與其他系統(tǒng)的集成，利用負(fù)載均衡技術(shù)應(yīng)對(duì)高并發(fā)B.采用Java的SpringCloud微服務(wù)架構(gòu)，結(jié)合Oracle數(shù)據(jù)庫，運(yùn)用消息隊(duì)列進(jìn)行系統(tǒng)間通信，使用集群部署保障高可用性C.運(yùn)用Python的Flask框架，搭配MySQL數(shù)據(jù)庫，借助RESTful風(fēng)格的接口與外部系統(tǒng)交互，通過緩存技術(shù)提高訪問速度D.選擇Node.js的Express框架，使用MongoDB數(shù)據(jù)庫，利用GraphQL實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)查詢，通過云服務(wù)提供商的解決方案實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)集成和擴(kuò)展3、在開發(fā)一個(gè)智能客服系統(tǒng)時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)自然語言處理、知識(shí)庫管理、對(duì)話管理以及與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的集成等功能。系統(tǒng)要能夠準(zhǔn)確理解用戶的問題并提供有效的回答。以下哪種技術(shù)方案是最可行的？（）A.基于Python的自然語言處理庫，如NLTK和SpaCy，構(gòu)建語言模型，使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理知識(shí)庫，通過規(guī)則引擎進(jìn)行對(duì)話管理，利用API與業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成B.采用Java的自然語言處理框架，如StanfordNLP，搭配NoSQL數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)知識(shí)，運(yùn)用有限狀態(tài)機(jī)進(jìn)行對(duì)話控制，借助消息中間件與業(yè)務(wù)系統(tǒng)交互C.運(yùn)用C#的語言處理類庫，結(jié)合XML文件存儲(chǔ)知識(shí)庫，使用決策樹算法管理對(duì)話，通過Web服務(wù)實(shí)現(xiàn)與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的對(duì)接D.選擇JavaScript的自然語言處理庫，如natural，利用JSON文件作為知識(shí)庫，借助狀態(tài)圖實(shí)現(xiàn)對(duì)話流程，使用GraphQL與業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成4、在JavaScript中，以下哪個(gè)方法用于獲取元素的樣式屬性？（）A.getStyle()B.getComputedStyle()C.style.getProperty()D.style.setAttribute()5、設(shè)想開發(fā)一個(gè)人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)，能夠準(zhǔn)確識(shí)別人員身份、記錄進(jìn)出時(shí)間，并與其他安全系統(tǒng)集成。在人臉識(shí)別算法的選擇、系統(tǒng)的安全性和集成性方面，以下哪種方案是最合適的？（）A.采用傳統(tǒng)的特征提取方法進(jìn)行人臉識(shí)別，使用簡(jiǎn)單的密碼保護(hù)數(shù)據(jù)，獨(dú)立運(yùn)行不與其他系統(tǒng)集成B.借助深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別模型，采用加密技術(shù)保護(hù)數(shù)據(jù)，通過API與其他安全系統(tǒng)交互C.運(yùn)用開源的人臉識(shí)別庫，不進(jìn)行數(shù)據(jù)加密，直接連接其他安全設(shè)備D.自主研發(fā)人臉識(shí)別算法，忽略數(shù)據(jù)安全，以單機(jī)模式運(yùn)行6、假設(shè)正在開發(fā)一個(gè)語音識(shí)別程序，需要將輸入的語音轉(zhuǎn)換為文字。以下哪種技術(shù)或模型在語音識(shí)別任務(wù)中表現(xiàn)出色，并且能夠適應(yīng)不同的口音和噪聲環(huán)境？（）A.隱馬爾可夫模型B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型7、在面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)中，以下哪個(gè)概念用于描述類之間的“有一個(gè)”關(guān)系？（）A.繼承關(guān)系是“是一種”關(guān)系，不是“有一個(gè)”關(guān)系B.關(guān)聯(lián)關(guān)系可以表示類之間的“有一個(gè)”關(guān)系。例如，一個(gè)人有一個(gè)身份證，可以通過關(guān)聯(lián)關(guān)系來表示這種“有一個(gè)”的關(guān)系C.依賴關(guān)系是一個(gè)類對(duì)另一個(gè)類的依賴，不是“有一個(gè)”關(guān)系D.聚合關(guān)系是整體與部分的關(guān)系，也不是“有一個(gè)”關(guān)系8、在使用Python開發(fā)一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練程序時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、特征工程、模型選擇和超參數(shù)調(diào)優(yōu)。以下哪種數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練的方法是比較有效的？（）A.使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，Sklearn進(jìn)行模型訓(xùn)練B.借助TensorFlow框架，實(shí)現(xiàn)端到端的模型訓(xùn)練和優(yōu)化C.自行編寫所有的數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練代碼，完全掌控細(xì)節(jié)D.只使用默認(rèn)的參數(shù)和模型，不進(jìn)行任何調(diào)優(yōu)和改進(jìn)9、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)語音識(shí)別系統(tǒng)，能夠?qū)⒂脩舻恼Z音轉(zhuǎn)換為文字，并進(jìn)行語義理解和回答。在語音信號(hào)處理、模型訓(xùn)練和自然語言處理方面，以下哪種技術(shù)和方法的組合是最有前景的？（）A.使用傳統(tǒng)的語音特征提取方法，基于規(guī)則的語義理解，訓(xùn)練小規(guī)模的模型B.借助深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）進(jìn)行語音識(shí)別和語義理解，使用大量標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練C.運(yùn)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）處理語音信號(hào)，結(jié)合知識(shí)圖譜進(jìn)行語義理解D.采用混合模型，結(jié)合傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，使用有限的訓(xùn)練數(shù)據(jù)10、使用C++語言編寫程序，需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)鏈表結(jié)構(gòu)來存儲(chǔ)整數(shù)。當(dāng)需要在鏈表中插入一個(gè)新的節(jié)點(diǎn)時(shí)，以下哪種操作是必要的（）A.先創(chuàng)建新節(jié)點(diǎn)，然后找到合適的位置插入B.直接將新節(jié)點(diǎn)添加到鏈表頭部C.隨機(jī)選擇一個(gè)位置插入新節(jié)點(diǎn)D.以上方法都可以11、以下關(guān)于程序設(shè)計(jì)中的算法復(fù)雜度說法錯(cuò)誤的是？（）A.時(shí)間復(fù)雜度是衡量算法執(zhí)行時(shí)間的指標(biāo)，通常用大O符號(hào)表示。例如，O(n)表示隨著輸入規(guī)模n的增長，算法的執(zhí)行時(shí)間線性增長B.空間復(fù)雜度是衡量算法所需存儲(chǔ)空間的指標(biāo)。算法在執(zhí)行過程中可能需要存儲(chǔ)一些中間結(jié)果或數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，空間復(fù)雜度反映了算法對(duì)存儲(chǔ)空間的需求C.一個(gè)好的算法應(yīng)該具有較低的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度。但是在實(shí)際應(yīng)用中，有時(shí)為了提高算法的可讀性和可維護(hù)性，可能會(huì)犧牲一些效率D.算法的復(fù)雜度只與算法本身的設(shè)計(jì)有關(guān)，與輸入數(shù)據(jù)的大小和特性無關(guān)。實(shí)際上，算法的復(fù)雜度通常會(huì)受到輸入數(shù)據(jù)的大小和特性的影響。例如，對(duì)于某些排序算法，當(dāng)輸入數(shù)據(jù)已經(jīng)部分有序時(shí)，算法的執(zhí)行時(shí)間會(huì)大大減少12、在使用Go語言開發(fā)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序時(shí)，需要從多個(gè)網(wǎng)站抓取數(shù)據(jù)、解析頁面內(nèi)容、提取關(guān)鍵信息并存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫中。同時(shí)，要處理反爬蟲機(jī)制、異常情況和并發(fā)請(qǐng)求。以下哪種策略和技術(shù)的運(yùn)用是比較恰當(dāng)?shù)?？（）A.使用同步的方式依次抓取每個(gè)網(wǎng)站，逐個(gè)處理頁面B.運(yùn)用并發(fā)協(xié)程（Goroutine）同時(shí)抓取多個(gè)網(wǎng)站，通過通道（Channel）協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)處理C.借助第三方爬蟲框架，按照其默認(rèn)配置進(jìn)行抓取D.只抓取少量網(wǎng)站，避免遇到復(fù)雜的反爬蟲機(jī)制和異常情況13、考慮使用Pascal語言開發(fā)一個(gè)學(xué)校圖書館管理系統(tǒng)，系統(tǒng)需要管理圖書的借閱記錄、庫存信息、讀者信息等。在處理圖書借閱和歸還的邏輯時(shí)，為了防止并發(fā)操作導(dǎo)致的數(shù)據(jù)不一致問題，以下哪種方法是合適的？（）A.使用臨界區(qū)（CriticalSection）來保護(hù)共享數(shù)據(jù)，確保同一時(shí)間只有一個(gè)操作進(jìn)行B.采用信號(hào)量（Semaphore）進(jìn)行資源的同步和互斥訪問C.運(yùn)用事務(wù)（Transaction）機(jī)制，將借閱和歸還操作視為一個(gè)原子操作D.不做任何特殊處理，依靠數(shù)據(jù)庫自身的并發(fā)控制機(jī)制14、在開發(fā)一個(gè)多線程的文件處理程序時(shí)，多個(gè)線程需要同時(shí)讀寫同一個(gè)文件。為了避免數(shù)據(jù)沖突和不一致性，以下哪種同步機(jī)制是最合適的？（）A.互斥鎖B.讀寫鎖C.條件變量D.信號(hào)量15、考慮使用Python開發(fā)一個(gè)人工智能聊天機(jī)器人，需要能夠理解用戶的輸入、生成合適的回答，并不斷學(xué)習(xí)和改進(jìn)回答質(zhì)量。以下哪種技術(shù)和模型的選擇是比較可行的？（）A.使用規(guī)則引擎和模板匹配來生成回答B(yǎng).基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如Transformer架構(gòu)C.利用決策樹算法進(jìn)行意圖識(shí)別和回答生成D.結(jié)合多種傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如樸素貝葉斯和支持向量機(jī)16、在設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)庫備份和恢復(fù)策略時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的重要性、恢復(fù)時(shí)間目標(biāo)（RTO）和恢復(fù)點(diǎn)目標(biāo)（RPO）。以下哪種備份方式和恢復(fù)方法能夠滿足嚴(yán)格的RTO和RPO要求？（）A.全量備份結(jié)合增量備份，使用恢復(fù)管理工具進(jìn)行恢復(fù)B.持續(xù)數(shù)據(jù)保護(hù)（CDP）技術(shù)，實(shí)現(xiàn)快速恢復(fù)C.異地容災(zāi)備份，通過數(shù)據(jù)同步實(shí)現(xiàn)恢復(fù)D.以上備份和恢復(fù)方式都可以根據(jù)具體需求選擇17、在C++中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)模板類，能夠處理不同類型的數(shù)據(jù)，例如整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)和字符串等。以下關(guān)于模板類的設(shè)計(jì)和使用，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.使用模板參數(shù)來定義類的通用類型，使得類可以適用于多種數(shù)據(jù)類型B.在模板類的實(shí)現(xiàn)中，根據(jù)模板參數(shù)的類型進(jìn)行相應(yīng)的操作和處理C.模板類的實(shí)例化時(shí)，根據(jù)具體的類型自動(dòng)生成相應(yīng)的代碼D.模板類會(huì)增加代碼的復(fù)雜性和編譯時(shí)間，因此應(yīng)盡量避免使用，而采用多個(gè)具體類型的類來實(shí)現(xiàn)相同的功能18、使用Python語言進(jìn)行文件操作，需要讀取一個(gè)文本文件的每一行內(nèi)容，并進(jìn)行處理。以下哪種方式是合適的（）A.使用

open()

函數(shù)打開文件，然后逐行讀取B.將整個(gè)文件內(nèi)容一次性讀取到內(nèi)存，然后分割成行C.使用第三方庫來讀取文件D.以上方法都不好19、在面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)中，以下哪個(gè)概念用于描述類的實(shí)例化過程？（）A.繼承是指一個(gè)類從另一個(gè)類中繼承屬性和方法的過程，與類的實(shí)例化無關(guān)B.封裝是將數(shù)據(jù)和操作數(shù)據(jù)的方法封裝在一個(gè)類中的過程，也不是描述類的實(shí)例化過程C.多態(tài)是指同一個(gè)行為具有多個(gè)不同表現(xiàn)形式或形態(tài)，同樣與類的實(shí)例化沒有直接關(guān)系D.對(duì)象創(chuàng)建（ObjectCreation）是描述類的實(shí)例化過程。在面向?qū)ο缶幊讨?，通過使用類的構(gòu)造函數(shù)可以創(chuàng)建類的實(shí)例，即對(duì)象。對(duì)象創(chuàng)建過程涉及為對(duì)象分配內(nèi)存空間，并初始化對(duì)象的屬性和方法20、Java中，以下哪個(gè)修飾符可以使類成員只能在同一包中被訪問？（）A.publicB.privateC.protectedD.default21、在Java中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)多線程程序，讓多個(gè)線程同時(shí)執(zhí)行不同的任務(wù)。假設(shè)其中一個(gè)線程用于計(jì)算一個(gè)復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題，另一個(gè)線程用于更新用戶界面。以下關(guān)于多線程實(shí)現(xiàn)和協(xié)調(diào)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.使用Thread類或者Runnable接口來創(chuàng)建線程對(duì)象，并指定線程要執(zhí)行的任務(wù)B.通過線程同步機(jī)制，如鎖或者信號(hào)量，來協(xié)調(diào)線程之間對(duì)共享資源的訪問，防止數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)和不一致C.可以使用線程池來管理線程的創(chuàng)建和銷毀，提高資源利用效率和程序性能D.由于多線程并發(fā)執(zhí)行，不需要考慮線程執(zhí)行的順序和結(jié)果的一致性，讓它們自由競(jìng)爭(zhēng)即可22、在開發(fā)一個(gè)股票交易分析系統(tǒng)時(shí)，需要收集和處理大量的歷史交易數(shù)據(jù)、公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和市場(chǎng)新聞等信息，以提供股票走勢(shì)預(yù)測(cè)和投資建議。在數(shù)據(jù)處理和分析算法的選擇上，以下哪種策略是最合適的？（）A.運(yùn)用簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析方法，如均值和方差，基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)B.利用機(jī)器學(xué)習(xí)中的決策樹算法，結(jié)合少量財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行分析C.借助深度學(xué)習(xí)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，整合多源數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)D.采用專家系統(tǒng)，依據(jù)金融專家的經(jīng)驗(yàn)和規(guī)則進(jìn)行投資建議23、考慮開發(fā)一個(gè)社交媒體平臺(tái)，用戶可以發(fā)布文字、圖片和視頻等內(nèi)容，并可以關(guān)注其他用戶、點(diǎn)贊和評(píng)論。為了高效地存儲(chǔ)和檢索用戶發(fā)布的內(nèi)容以及社交關(guān)系數(shù)據(jù)，同時(shí)能夠快速響應(yīng)用戶的操作請(qǐng)求，以下哪種數(shù)據(jù)庫架構(gòu)和技術(shù)選型是較為理想的？（）A.選擇關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，如MySQL，通過復(fù)雜的表關(guān)聯(lián)處理社交關(guān)系B.采用NoSQL數(shù)據(jù)庫，如MongoDB，利用其靈活的數(shù)據(jù)模型存儲(chǔ)各類內(nèi)容C.構(gòu)建分布式數(shù)據(jù)庫，將數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)，使用自定義的查詢邏輯D.運(yùn)用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，如Redis，存儲(chǔ)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，其他數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫24、設(shè)想開發(fā)一個(gè)醫(yī)療信息管理系統(tǒng)，用于存儲(chǔ)患者的基本信息、病歷、診斷結(jié)果、治療方案等。同時(shí)，系統(tǒng)需要支持醫(yī)生的查詢、編輯和統(tǒng)計(jì)分析功能。為了保障患者數(shù)據(jù)的隱私和安全性，同時(shí)滿足醫(yī)療行業(yè)的法規(guī)要求，以下哪種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和訪問控制策略是最合適的？（）A.將所有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一個(gè)公共的數(shù)據(jù)庫中，通過用戶角色進(jìn)行粗粒度的訪問控制B.采用分布式數(shù)據(jù)庫，對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)，實(shí)施基于屬性的訪問控制（ABAC）C.運(yùn)用云數(shù)據(jù)庫服務(wù)，依賴云提供商的安全機(jī)制，設(shè)置簡(jiǎn)單的訪問權(quán)限D(zhuǎn).建立本地?cái)?shù)據(jù)庫，對(duì)數(shù)據(jù)不進(jìn)行加密，通過用戶名和密碼進(jìn)行訪問控制25、在進(jìn)行程序設(shè)計(jì)時(shí)，需要考慮算法的效率和空間復(fù)雜度。假設(shè)要對(duì)一個(gè)包含大量整數(shù)的數(shù)組進(jìn)行排序，以下哪種排序算法在平均情況下能夠提供較好的性能，并且空間復(fù)雜度相對(duì)較低？（）A.冒泡排序B.快速排序C.插入排序D.選擇排序二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5