中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（武漢）《面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)》2020-2021學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)》2020-2021學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1分，共30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Python中，要使用生成器函數(shù)來(lái)生成一個(gè)無(wú)限的斐波那契數(shù)列。以下關(guān)于生成器函數(shù)的實(shí)現(xiàn)和使用，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.定義一個(gè)生成器函數(shù)，通過(guò)yield語(yǔ)句逐步返回斐波那契數(shù)列的項(xiàng)B.使用for循環(huán)來(lái)迭代生成器函數(shù)，獲取數(shù)列的項(xiàng)C.生成器函數(shù)可以在需要的時(shí)候暫停和恢復(fù)執(zhí)行，節(jié)省內(nèi)存和計(jì)算資源D.生成器函數(shù)只能用于生成有限長(zhǎng)度的序列，不能用于無(wú)限序列的生成2、在程序設(shè)計(jì)中，以下哪個(gè)概念用于描述算法的空間效率？（）A.算法的時(shí)間復(fù)雜度是衡量算法執(zhí)行時(shí)間的指標(biāo)，與空間效率無(wú)關(guān)B.算法的可讀性是指算法易于理解和閱讀的程度，與空間效率沒(méi)有直接關(guān)系C.算法的空間效率是指算法執(zhí)行所需的存儲(chǔ)空間。通常用空間復(fù)雜度來(lái)衡量，空間復(fù)雜度越低，算法的空間效率越高D.算法的可維護(hù)性是指算法易于修改和擴(kuò)展的程度，與空間效率關(guān)系不大3、在開(kāi)發(fā)一個(gè)區(qū)塊鏈應(yīng)用時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)分布式賬本、智能合約、加密貨幣交易以及節(jié)點(diǎn)管理等功能。以下哪種編程語(yǔ)言和區(qū)塊鏈框架的組合是最適合的？（）A.使用Solidity語(yǔ)言在以太坊框架上開(kāi)發(fā)智能合約，結(jié)合BitcoinCore實(shí)現(xiàn)加密貨幣交易，利用Geth管理節(jié)點(diǎn)B.采用C++編寫(xiě)區(qū)塊鏈核心代碼，運(yùn)用HyperledgerFabric框架構(gòu)建聯(lián)盟鏈，使用Corda實(shí)現(xiàn)智能合約，借助Explorer監(jiān)控節(jié)點(diǎn)C.運(yùn)用Python的Web3.py庫(kù)與區(qū)塊鏈交互，在EOS平臺(tái)上開(kāi)發(fā)應(yīng)用，利用Tron實(shí)現(xiàn)加密貨幣交易，通過(guò)Node.js管理節(jié)點(diǎn)D.選擇JavaScript的web3.js庫(kù)，基于Polkadot框架構(gòu)建區(qū)塊鏈，使用Litecoin進(jìn)行交易，借助Tendermint管理節(jié)點(diǎn)以下是150個(gè)大學(xué)計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)考試的單選題：4、在C語(yǔ)言中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)鏈表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于存儲(chǔ)一系列整數(shù)。以下關(guān)于鏈表的實(shí)現(xiàn)和操作，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.定義鏈表節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)體，包含數(shù)據(jù)域和指向下一個(gè)節(jié)點(diǎn)的指針域B.實(shí)現(xiàn)鏈表的創(chuàng)建、插入、刪除和遍歷等基本操作C.在插入和刪除節(jié)點(diǎn)時(shí)，需要正確更新鏈表的指針，以保持鏈表的完整性D.為了提高鏈表的訪(fǎng)問(wèn)效率，可以對(duì)鏈表進(jìn)行排序，使得查找操作可以使用二分查找算法5、在Python中，要使用裝飾器來(lái)增強(qiáng)一個(gè)函數(shù)的功能，例如添加日志記錄或性能測(cè)量。以下關(guān)于裝飾器的實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.定義一個(gè)裝飾器函數(shù)，它接受一個(gè)函數(shù)作為參數(shù)，并返回一個(gè)新的函數(shù)B.在被裝飾的函數(shù)前使用@符號(hào)加上裝飾器函數(shù)的名稱(chēng)來(lái)應(yīng)用裝飾器C.裝飾器可以嵌套使用，多個(gè)裝飾器可以依次對(duì)函數(shù)進(jìn)行增強(qiáng)D.裝飾器會(huì)改變被裝飾函數(shù)的名稱(chēng)和簽名，可能導(dǎo)致一些調(diào)用上的問(wèn)題6、考慮編寫(xiě)一個(gè)程序來(lái)進(jìn)行圖像壓縮，在保證一定圖像質(zhì)量的前提下減小文件大小。以下哪種圖像壓縮算法在實(shí)際應(yīng)用中效果較好，并且具有較高的壓縮比？（）A.JPEG壓縮算法B.PNG壓縮算法C.GIF壓縮算法D.WebP壓縮算法7、在使用Java開(kāi)發(fā)一個(gè)在線(xiàn)考試系統(tǒng)時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)判卷功能，能夠?qū)x擇題、填空題、簡(jiǎn)答題等不同類(lèi)型的題目進(jìn)行準(zhǔn)確判分。同時(shí)，要考慮判卷的效率和準(zhǔn)確性。以下哪種技術(shù)和算法的組合是比較理想的？（）A.對(duì)于選擇題，直接比較答案；填空題使用字符串匹配；簡(jiǎn)答題使用人工設(shè)定的關(guān)鍵詞匹配B.利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)學(xué)生的答案進(jìn)行語(yǔ)義分析和相似度計(jì)算來(lái)判分C.建立題目答案的規(guī)則庫(kù)，通過(guò)規(guī)則匹配和邏輯判斷進(jìn)行判卷D.對(duì)于所有類(lèi)型的題目，都采用人工打分的方式，以保證準(zhǔn)確性8、在開(kāi)發(fā)一個(gè)加密貨幣交易平臺(tái)的后端系統(tǒng)時(shí)，需要處理高并發(fā)的交易請(qǐng)求和確保交易數(shù)據(jù)的安全性。以下哪種技術(shù)和架構(gòu)在滿(mǎn)足這些需求方面具有優(yōu)勢(shì)？（）A.采用分布式賬本技術(shù)（如區(qū)塊鏈）來(lái)存儲(chǔ)交易數(shù)據(jù)B.使用高性能的消息隊(duì)列來(lái)處理交易請(qǐng)求C.構(gòu)建微服務(wù)架構(gòu)，將不同功能模塊獨(dú)立部署D.以上技術(shù)和架構(gòu)的綜合應(yīng)用9、在程序設(shè)計(jì)中，以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)適合用于實(shí)現(xiàn)先進(jìn)先出（FIFO）的操作？（）A.棧（Stack）是一種后進(jìn)先出（LIFO）的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，不適合實(shí)現(xiàn)先進(jìn)先出操作B.隊(duì)列（Queue）是一種先進(jìn)先出的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，非常適合用于實(shí)現(xiàn)先進(jìn)先出（FIFO）的操作。在隊(duì)列中，元素從一端進(jìn)入，從另一端出隊(duì)，保證了先進(jìn)入的元素先被處理C.鏈表（LinkedList）雖然可以實(shí)現(xiàn)類(lèi)似的操作，但在實(shí)現(xiàn)先進(jìn)先出方面不如隊(duì)列直接和高效D.二叉樹(shù)（BinaryTree）主要用于存儲(chǔ)和檢索數(shù)據(jù)，不適合實(shí)現(xiàn)先進(jìn)先出操作10、在設(shè)計(jì)一個(gè)用于智能交通管理的系統(tǒng)時(shí)，需要實(shí)時(shí)處理來(lái)自多個(gè)傳感器和攝像頭的數(shù)據(jù)，進(jìn)行車(chē)輛識(shí)別、流量分析和路徑規(guī)劃。同時(shí)，系統(tǒng)要與城市的交通信號(hào)燈系統(tǒng)進(jìn)行聯(lián)動(dòng)控制。以下哪種技術(shù)和工具的組合是最有效的？（）A.使用C++結(jié)合OpenCV進(jìn)行圖像和視頻處理，利用深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow進(jìn)行車(chē)輛識(shí)別，通過(guò)MQTT協(xié)議與信號(hào)燈系統(tǒng)通信，運(yùn)用圖數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)交通網(wǎng)絡(luò)信息B.采用Java的圖像處理庫(kù)JMF處理數(shù)據(jù)，運(yùn)用Spark進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，使用HTTP協(xié)議與信號(hào)燈系統(tǒng)交互，借助關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理交通網(wǎng)絡(luò)C.運(yùn)用Python的圖像處理模塊PIL，結(jié)合Flink進(jìn)行實(shí)時(shí)流處理，通過(guò)藍(lán)牙與信號(hào)燈系統(tǒng)連接，使用NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)相關(guān)數(shù)據(jù)D.選擇JavaScript的canvas進(jìn)行圖像繪制，利用Node.js的流處理模塊處理數(shù)據(jù)，借助WebSockets與信號(hào)燈系統(tǒng)通信，使用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)11、假設(shè)要為一個(gè)社交媒體平臺(tái)開(kāi)發(fā)后端服務(wù)，支持用戶(hù)注冊(cè)登錄、發(fā)布動(dòng)態(tài)、關(guān)注好友、消息推送以及數(shù)據(jù)分析等功能。系統(tǒng)需要處理海量的用戶(hù)數(shù)據(jù)和高并發(fā)的請(qǐng)求。以下哪種技術(shù)選型和架構(gòu)能夠最好地應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)？（）A.基于Go語(yǔ)言的Gin框架，使用Redis緩存熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，借助Kafka消息隊(duì)列處理異步任務(wù)，運(yùn)用HBase存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)，利用云原生技術(shù)進(jìn)行部署B(yǎng).采用Java的SpringCloudAlibaba框架，搭配MySQL分庫(kù)分表存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，使用RocketMQ進(jìn)行消息傳遞，通過(guò)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，采用容器化部署C.運(yùn)用Python的Flask框架，結(jié)合MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)，利用RabbitMQ實(shí)現(xiàn)消息推送，使用ClickHouse進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，借助虛擬機(jī)進(jìn)行部署D.選擇Node.js的Koa框架，使用PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)WebSockets實(shí)時(shí)推送消息，運(yùn)用Elasticsearch進(jìn)行搜索，使用物理服務(wù)器部署12、在編寫(xiě)一個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和分析程序時(shí)，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生速度非?？?，需要及時(shí)處理和存儲(chǔ)。以下哪種存儲(chǔ)方式能夠滿(mǎn)足高并發(fā)寫(xiě)入和快速查詢(xún)的需求？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)B.非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如MongoDB）C.內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)（如Redis）D.分布式文件系統(tǒng)13、考慮開(kāi)發(fā)一個(gè)在線(xiàn)旅游預(yù)訂平臺(tái)，支持酒店、機(jī)票、景點(diǎn)門(mén)票的預(yù)訂，以及用戶(hù)評(píng)價(jià)和行程規(guī)劃功能。在系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、合作伙伴接口集成和用戶(hù)體驗(yàn)優(yōu)化方面，以下哪種策略是最可行的？（）A.采用單體架構(gòu)，與各合作伙伴通過(guò)文件交換數(shù)據(jù)，注重功能實(shí)現(xiàn)忽略用戶(hù)體驗(yàn)B.構(gòu)建微服務(wù)架構(gòu)，利用API與合作伙伴集成，投入大量資源優(yōu)化用戶(hù)界面C.設(shè)計(jì)分層架構(gòu)，通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)共享與合作伙伴交互，簡(jiǎn)單優(yōu)化部分用戶(hù)流程D.運(yùn)用SOA架構(gòu)，使用消息隊(duì)列與合作伙伴通信，僅滿(mǎn)足基本的用戶(hù)需求14、Java中，以下哪個(gè)關(guān)鍵字用于修飾方法，使其不能被子類(lèi)重寫(xiě)？（）A.finalB.staticC.abstractD.public15、在Java中，以下哪個(gè)關(guān)鍵字用于修飾類(lèi)成員只能被同一包中的類(lèi)訪(fǎng)問(wèn)？（）A.publicB.privateC.protectedD.default16、假設(shè)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別程序，需要將輸入的語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字。以下哪種技術(shù)或模型在語(yǔ)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17、在C++中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)運(yùn)算符重載函數(shù)，使得自定義的類(lèi)對(duì)象能夠支持特定的運(yùn)算符操作，例如加法運(yùn)算符+。以下關(guān)于運(yùn)算符重載的實(shí)現(xiàn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.將運(yùn)算符重載函數(shù)定義為類(lèi)的成員函數(shù)或者友元函數(shù)B.運(yùn)算符重載函數(shù)的參數(shù)和返回值類(lèi)型根據(jù)具體的運(yùn)算邏輯進(jìn)行定義C.可以通過(guò)運(yùn)算符重載實(shí)現(xiàn)自定義的比較規(guī)則，例如小于運(yùn)算符<D.運(yùn)算符重載會(huì)使代碼變得復(fù)雜和難以理解，應(yīng)該盡量避免使用，而采用普通的函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)類(lèi)似的功能18、在C++中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)類(lèi)的拷貝構(gòu)造函數(shù)，以下哪種方式是正確的（）A.手動(dòng)實(shí)現(xiàn)拷貝構(gòu)造函數(shù)，逐個(gè)復(fù)制成員變量B.讓編譯器自動(dòng)生成拷貝構(gòu)造函數(shù)C.不實(shí)現(xiàn)拷貝構(gòu)造函數(shù)D.以上方法都不對(duì)19、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，能夠?qū)⒂脩?hù)的語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字，并進(jìn)行語(yǔ)義理解和回答。在語(yǔ)音信號(hào)處理、模型訓(xùn)練和自然語(yǔ)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(yǔ)音特征提取方法，基于規(guī)則的語(yǔ)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(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)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(yǔ)音信號(hào)，結(jié)合知識(shí)圖譜進(jìn)行語(yǔ)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)20、在編寫(xiě)一個(gè)自然語(yǔ)言處理程序時(shí)，需要對(duì)文本進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注和命名實(shí)體識(shí)別。以下哪種開(kāi)源工具或庫(kù)在這些任務(wù)中具有較高的準(zhǔn)確性和易用性？（）A.NLTKB.SpaCyC.JiebaD.HanLP21、在使用C++開(kāi)發(fā)一個(gè)圖形渲染引擎時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)頂點(diǎn)處理、片元處理、光照計(jì)算和紋理映射等功能。同時(shí)，要考慮性能優(yōu)化和跨平臺(tái)支持。以下哪種圖形API和技術(shù)的選擇是比較合適的？（）A.使用DirectX，針對(duì)Windows平臺(tái)進(jìn)行優(yōu)化B.運(yùn)用OpenGL，以實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)的支持C.借助Vulkan，獲得更高的性能和靈活性D.自行開(kāi)發(fā)一套全新的圖形API，滿(mǎn)足特定需求22、假設(shè)使用C語(yǔ)言編寫(xiě)一個(gè)嵌入式系統(tǒng)的驅(qū)動(dòng)程序，需要控制硬件設(shè)備的輸入輸出、處理中斷和進(jìn)行內(nèi)存管理。在處理中斷時(shí)，為了確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和實(shí)時(shí)性，以下哪種方法是恰當(dāng)?shù)?？（）A.在中斷處理函數(shù)中完成所有復(fù)雜的操作，以盡快響應(yīng)中斷B.將中斷處理分為上半部和下半部，上半部進(jìn)行關(guān)鍵處理，下半部進(jìn)行耗時(shí)操作C.禁用所有中斷，在處理完當(dāng)前任務(wù)后再重新啟用D.忽略一些不重要的中斷，只處理關(guān)鍵中斷23、在設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)索引結(jié)構(gòu)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的分布、查詢(xún)模式和更新頻率等因素。對(duì)于一個(gè)經(jīng)常進(jìn)行范圍查詢(xún)的數(shù)據(jù)表，以下哪種索引類(lèi)型可能最為合適？（）A.B樹(shù)索引B.哈希索引C.位圖索引D.全文索引24、假設(shè)要編寫(xiě)一個(gè)程序來(lái)優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型的超參數(shù)，以提高模型的性能。以下哪種方法在超參數(shù)優(yōu)化中被廣泛應(yīng)用，并且能夠有效地搜索最優(yōu)參數(shù)組合？（）A.隨機(jī)搜索B.網(wǎng)格搜索C.基于梯度的優(yōu)化算法D.貝葉斯優(yōu)化算法25、在JavaScript中，以下哪個(gè)對(duì)象用于操作瀏覽器歷史記錄？（）A.historyB.locationC.navigatorD.document26、在開(kāi)發(fā)一個(gè)物流配送管理系統(tǒng)時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)訂單管理、車(chē)輛調(diào)度、路徑優(yōu)化以及貨物跟蹤等功能。系統(tǒng)要能夠根據(jù)實(shí)時(shí)交通信息和客戶(hù)需求動(dòng)態(tài)調(diào)整配送方案。以下哪種技術(shù)和算法的組合能夠最有效地滿(mǎn)足這些要求？（）A.使用C#結(jié)合A*算法進(jìn)行路徑優(yōu)化，利用實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)API獲取路況信息，通過(guò)遺傳算法進(jìn)行車(chē)輛調(diào)度，運(yùn)用RFID技術(shù)跟蹤貨物B.采用Java的蟻群算法實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃，借助第三方地圖服務(wù)獲取交通信息，使用模擬退火算法優(yōu)化車(chē)輛調(diào)度，利用GPS定位跟蹤貨物C.運(yùn)用Python的Dijkstra算法進(jìn)行最短路徑計(jì)算，結(jié)合百度地圖的實(shí)時(shí)路況接口，通過(guò)貪心算法安排車(chē)輛，使用藍(lán)牙設(shè)備監(jiān)測(cè)貨物狀態(tài)D.選擇JavaScript的Floyd-Warshall算法優(yōu)化路徑，利用高德地圖的交通數(shù)據(jù)，借助粒子群算法調(diào)度車(chē)輛，使用二維碼識(shí)別跟蹤貨物27、假設(shè)要設(shè)計(jì)一個(gè)程序來(lái)優(yōu)化物流配送路線(xiàn)，考慮車(chē)輛容量、客戶(hù)需求和交通狀況等因素。以下哪種算法或技術(shù)在解決這類(lèi)組合優(yōu)化問(wèn)題時(shí)經(jīng)常被使用？（）A.模擬退火算法B.蟻群算法C.遺傳算法D.以上算法都可能適用28、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)用于電商網(wǎng)站的推薦系統(tǒng)，能夠根據(jù)用戶(hù)的瀏覽歷史、購(gòu)買(mǎi)行為和商品屬性為用戶(hù)提供個(gè)性化的推薦。以下哪種技術(shù)和算法的組合是最有效的？（）A.使用Python的協(xié)同過(guò)濾算法，結(jié)合商品的分類(lèi)和標(biāo)簽信息，利用深度學(xué)習(xí)模型提取用戶(hù)特征，通過(guò)實(shí)時(shí)計(jì)算生成推薦列表B.采用Java的基于內(nèi)容的推薦算法，分析用戶(hù)的興趣偏好和商品描述，運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)潛在關(guān)聯(lián)，借助緩存技術(shù)提高推薦響應(yīng)速度C.運(yùn)用C++的混合推薦算法，融合協(xié)同過(guò)濾和基于內(nèi)容的方法，使用圖數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)用戶(hù)和商品關(guān)系，通過(guò)批量處理生成推薦結(jié)果D.選擇JavaScript的基于用戶(hù)行為的推薦算法，結(jié)合商品的銷(xiāo)量和評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，借助聚類(lèi)分析對(duì)用戶(hù)進(jìn)行分組，利用異步請(qǐng)求獲取推薦29、在設(shè)計(jì)一個(gè)用于實(shí)時(shí)監(jiān)控工業(yè)生產(chǎn)線(xiàn)上設(shè)備狀態(tài)的系統(tǒng)時(shí)，需要快速采集和處理大量的傳感器數(shù)據(jù)，及時(shí)發(fā)出警報(bào)并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以預(yù)測(cè)設(shè)備故障。以下哪種技術(shù)和工具的組合能夠最好地滿(mǎn)足這些需求？（）A.使用C語(yǔ)言編寫(xiě)底層數(shù)據(jù)采集程序，結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)如InfluxDB存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法在Python中進(jìn)行故障預(yù)測(cè)，通過(guò)WebSockets實(shí)時(shí)推送警報(bào)信息B.采用Java的NIO框架進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)采集，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在Redis緩存中，運(yùn)用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和故障預(yù)測(cè)，使用短信服務(wù)發(fā)送警報(bào)C.運(yùn)用Go語(yǔ)言的并發(fā)特性采集數(shù)據(jù)，使用PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)，借助MATLAB進(jìn)行故障分析和預(yù)測(cè)，通過(guò)電子郵件發(fā)送警報(bào)D.選擇JavaScript的Node.js框架進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和處理，結(jié)合MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，利用TensorFlow進(jìn)行故障預(yù)測(cè)，使用即時(shí)通訊工具推送警報(bào)30、考慮使用Pascal語(yǔ)言開(kāi)發(fā)一個(gè)學(xué)校圖書(shū)館管理系統(tǒng)，系統(tǒng)需要管理圖書(shū)的借閱記錄、庫(kù)存信息、讀者信息等。在處理圖書(shū)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(wèn)題，以下哪種方法是合適的？（）A.使用臨界區(qū)（CriticalSection）來(lái)保護(hù)共享數(shù)據(jù)，確保