華南師范大學(xué)《計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)(python)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
華南師范大學(xué)《計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)(python)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
華南師范大學(xué)《計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)(python)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
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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(xiàn)…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè),共3頁(yè)華南師范大學(xué)《計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)(python)》

2023-2024學(xué)年第一學(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20個(gè)小題,每小題1分,共20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、在面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)中,以下哪個(gè)概念描述了一個(gè)類(lèi)對(duì)另一個(gè)類(lèi)的依賴(lài)關(guān)系?()A.繼承(Inheritance)是一種類(lèi)與類(lèi)之間的關(guān)系,其中一個(gè)類(lèi)(子類(lèi))繼承了另一個(gè)類(lèi)(父類(lèi))的屬性和方法。繼承關(guān)系體現(xiàn)了代碼的復(fù)用和擴(kuò)展B.封裝(Encapsulation)是將數(shù)據(jù)和操作數(shù)據(jù)的方法封裝在一個(gè)類(lèi)中,通過(guò)訪(fǎng)問(wèn)修飾符來(lái)控制對(duì)數(shù)據(jù)的訪(fǎng)問(wèn)。封裝可以提高代碼的安全性和可維護(hù)性C.多態(tài)(Polymorphism)是指同一個(gè)行為具有多個(gè)不同表現(xiàn)形式或形態(tài)。在面向?qū)ο缶幊讨?,多態(tài)可以通過(guò)方法重寫(xiě)和方法重載來(lái)實(shí)現(xiàn)D.依賴(lài)(Dependency)描述了一個(gè)類(lèi)對(duì)另一個(gè)類(lèi)的依賴(lài)關(guān)系。例如,一個(gè)類(lèi)可能需要另一個(gè)類(lèi)的對(duì)象來(lái)完成某些操作,這種情況下就存在依賴(lài)關(guān)系2、在Java中,以下哪個(gè)關(guān)鍵字用于修飾類(lèi)的成員變量,使其在不同對(duì)象之間共享?()A.staticB.finalC.abstractD.private3、在使用Swift語(yǔ)言開(kāi)發(fā)一個(gè)移動(dòng)應(yīng)用時(shí),需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)地圖導(dǎo)航功能,能夠?qū)崟r(shí)獲取用戶(hù)的位置信息,并提供路線(xiàn)規(guī)劃和實(shí)時(shí)路況提示。同時(shí),要考慮電池消耗和內(nèi)存使用等優(yōu)化問(wèn)題。以下哪種方案是比較可行的?()A.使用系統(tǒng)提供的地圖框架,通過(guò)頻繁獲取位置更新來(lái)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)導(dǎo)航B.結(jié)合第三方地圖服務(wù)和定位庫(kù),合理控制位置獲取的頻率和數(shù)據(jù)量C.自行開(kāi)發(fā)地圖和定位功能,完全掌控?cái)?shù)據(jù)處理和優(yōu)化D.僅在用戶(hù)操作時(shí)獲取位置信息,不進(jìn)行實(shí)時(shí)路況的獲取和提示4、在Python中,要編寫(xiě)一個(gè)遞歸函數(shù)來(lái)計(jì)算斐波那契數(shù)列的第n項(xiàng)。以下關(guān)于遞歸函數(shù)的實(shí)現(xiàn)和性能考慮,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.定義遞歸函數(shù),通過(guò)遞歸調(diào)用自身來(lái)計(jì)算斐波那契數(shù)列的項(xiàng)B.在遞歸過(guò)程中,使用緩存或者備忘錄來(lái)避免重復(fù)計(jì)算,提高性能C.對(duì)于較大的n值,遞歸方式計(jì)算斐波那契數(shù)列可能會(huì)導(dǎo)致棧溢出錯(cuò)誤D.遞歸是計(jì)算斐波那契數(shù)列的最優(yōu)方法,不需要考慮使用其他非遞歸的算法5、設(shè)想正在開(kāi)發(fā)一款移動(dòng)應(yīng)用的后端服務(wù),需要處理用戶(hù)注冊(cè)登錄、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、消息推送以及地理位置服務(wù)等功能。要求系統(tǒng)能夠快速響應(yīng)請(qǐng)求,具備良好的擴(kuò)展性,并能適應(yīng)不同移動(dòng)平臺(tái)的需求。以下哪種技術(shù)方案是最優(yōu)的?()A.基于Python的FastAPI框架,使用MongoDB作為數(shù)據(jù)庫(kù),借助FirebaseCloudMessaging實(shí)現(xiàn)消息推送,利用第三方地理位置服務(wù)API提供定位功能B.采用Java的SpringBoot框架,搭配MySQL數(shù)據(jù)庫(kù),運(yùn)用極光推送服務(wù)發(fā)送消息,通過(guò)百度地圖API獲取地理位置信息C.運(yùn)用Node.js的NestJS框架,結(jié)合PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù),使用OneSignal進(jìn)行消息推送,借助高德地圖API實(shí)現(xiàn)地理位置服務(wù)D.選擇PHP的Lumen框架,選用SQLite數(shù)據(jù)庫(kù),利用個(gè)推進(jìn)行消息推送,使用騰訊地圖API提供地理位置相關(guān)功能6、假設(shè)要編寫(xiě)一個(gè)程序來(lái)實(shí)現(xiàn)分布式文件系統(tǒng),需要處理文件的存儲(chǔ)、訪(fǎng)問(wèn)控制和數(shù)據(jù)一致性。以下哪種分布式系統(tǒng)架構(gòu)和協(xié)議在實(shí)現(xiàn)此類(lèi)功能時(shí)具有較好的性能和可靠性?()A.HDFS架構(gòu)和其相關(guān)協(xié)議B.GFS架構(gòu)和其相關(guān)協(xié)議C.Ceph架構(gòu)和其相關(guān)協(xié)議D.以上架構(gòu)和協(xié)議都可以根據(jù)需求選擇7、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)8、假設(shè)使用Swift語(yǔ)言開(kāi)發(fā)一個(gè)iOS應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)通信模塊,需要實(shí)現(xiàn)與服務(wù)器的數(shù)據(jù)交互、數(shù)據(jù)解析和錯(cuò)誤處理。在處理網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求的異步回調(diào)時(shí),為了避免回調(diào)地獄(CallbackHell)和提高代碼的可讀性,以下哪種方式是比較好的選擇?()A.使用嵌套的閉包來(lái)處理異步回調(diào)B.運(yùn)用Promise或Future模式進(jìn)行異步操作的管理C.直接在回調(diào)函數(shù)中處理所有邏輯,不進(jìn)行任何封裝D.放棄異步請(qǐng)求,改為同步阻塞的方式獲取數(shù)據(jù)9、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10、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11、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)智能交通管理系統(tǒng),能夠?qū)崟r(shí)收集道路上車(chē)輛的速度、位置等信息,并根據(jù)這些信息進(jìn)行交通流量預(yù)測(cè)和信號(hào)燈控制。在數(shù)據(jù)處理和算法設(shè)計(jì)方面,需要考慮數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性和系統(tǒng)的響應(yīng)速度。以下哪種技術(shù)和算法組合能夠最有效地實(shí)現(xiàn)這個(gè)系統(tǒng)的功能?()A.使用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè),通過(guò)定時(shí)輪詢(xún)獲取車(chē)輛信息B.借助實(shí)時(shí)流處理框架,如ApacheFlink,結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行流量預(yù)測(cè)和控制決策C.利用批量數(shù)據(jù)處理框架,如Hadoop,對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,基于規(guī)則進(jìn)行信號(hào)燈控制D.采用簡(jiǎn)單的線(xiàn)性回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè),通過(guò)直接連接車(chē)輛的傳感器獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)12、在Java中,要實(shí)現(xiàn)一個(gè)線(xiàn)程安全的集合類(lèi),例如線(xiàn)程安全的隊(duì)列。以下關(guān)于線(xiàn)程安全集合類(lèi)的實(shí)現(xiàn)和注意事項(xiàng),哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.使用同步機(jī)制,如鎖或者并發(fā)容器類(lèi),來(lái)保證多線(xiàn)程訪(fǎng)問(wèn)時(shí)的數(shù)據(jù)一致性B.在實(shí)現(xiàn)線(xiàn)程安全的集合類(lèi)時(shí),需要考慮性能和并發(fā)性的平衡C.線(xiàn)程安全的集合類(lèi)可以在任何情況下替代普通的集合類(lèi),而不需要考慮具體的應(yīng)用場(chǎng)景D.對(duì)于讀多寫(xiě)少的場(chǎng)景,可以使用一些優(yōu)化的線(xiàn)程安全集合類(lèi),如ConcurrentHashMap13、在使用Python開(kāi)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(xiě)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)14、設(shè)想開(kāi)發(fā)一個(gè)物流配送管理系統(tǒng),能夠優(yōu)化配送路線(xiàn)、跟蹤貨物位置和管理司機(jī)信息。系統(tǒng)需要考慮實(shí)時(shí)交通狀況、貨物的重量和體積、客戶(hù)的需求等因素。以下哪種算法和技術(shù)能夠最有效地實(shí)現(xiàn)配送優(yōu)化和實(shí)時(shí)跟蹤功能?()A.使用貪心算法規(guī)劃配送路線(xiàn),通過(guò)GPS定位和短信進(jìn)行貨物跟蹤B.借助模擬退火算法優(yōu)化路線(xiàn),利用移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)上傳貨物位置C.運(yùn)用蟻群算法尋找最優(yōu)路線(xiàn),結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實(shí)現(xiàn)貨物和車(chē)輛的實(shí)時(shí)監(jiān)控D.采用隨機(jī)算法生成配送路線(xiàn),依靠人工電話(huà)報(bào)告貨物位置15、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16、在使用Go語(yǔ)言開(kāi)發(fā)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)程序時(shí),需要從多個(gè)網(wǎng)站抓取數(shù)據(jù)、解析頁(yè)面內(nèi)容、提取關(guān)鍵信息并存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中。同時(shí),要處理反爬蟲(chóng)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(yè)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(guò)通道(Channel)協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)處理C.借助第三方爬蟲(chóng)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(chóng)機(jī)制和異常情況17、在使用C++開(kāi)發(fā)一個(gè)圖像處理程序時(shí),需要實(shí)現(xiàn)圖像的讀取、編輯(如裁剪、旋轉(zhuǎn)、調(diào)色等)和保存功能。同時(shí),要保證圖像處理的效率和質(zhì)量。以下哪種圖像處理庫(kù)和算法的選擇是比較合適的?()A.使用OpenCV庫(kù),結(jié)合其提供的現(xiàn)成函數(shù)進(jìn)行圖像處理B.自行編寫(xiě)圖像處理算法,以獲得更高的定制性和效率C.借助第三方的商業(yè)圖像處理庫(kù),獲取專(zhuān)業(yè)的支持和優(yōu)化D.利用操作系統(tǒng)提供的基本圖形接口進(jìn)行圖像處理18、在開(kāi)發(fā)一個(gè)圖形用戶(hù)界面(GUI)應(yīng)用程序時(shí),需要處理用戶(hù)的各種交互操作,如鼠標(biāo)點(diǎn)擊、鍵盤(pán)輸入和窗口大小調(diào)整。以下哪種編程語(yǔ)言或框架在構(gòu)建GUI方面具有豐富的組件和良好的跨平臺(tái)支持?()A.Java的Swing框架B.Python的Tkinter庫(kù)C.C++的Qt框架D.JavaScript的React框架19、考慮開(kāi)發(fā)一個(gè)虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)游戲,需要實(shí)現(xiàn)逼真的場(chǎng)景渲染、物理模擬和用戶(hù)交互。在圖形引擎的選擇、物理引擎的集成和交互設(shè)備的支持方面,以下哪種技術(shù)組合是最為合適的?()A.使用開(kāi)源的圖形引擎,如OGRE,簡(jiǎn)單的物理模擬庫(kù),支持常見(jiàn)的VR設(shè)備B.借助商業(yè)圖形引擎,如UnrealEngine,先進(jìn)的物理引擎,定制化支持特定VR設(shè)備C.自主開(kāi)發(fā)圖形和物理引擎,適配多種通用的VR交互設(shè)備D.選擇輕量級(jí)的圖形框架,忽略物理模擬,僅支持基本的VR手柄操作20、在設(shè)計(jì)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)通信程序時(shí),需要確保數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中的可靠性和完整性。以下哪種協(xié)議或技術(shù)能夠提供較好的數(shù)據(jù)校驗(yàn)和錯(cuò)誤恢復(fù)機(jī)制?()A.TCP協(xié)議B.UDP協(xié)議C.HTTP協(xié)議D.FTP協(xié)議二、簡(jiǎn)答題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)論述C語(yǔ)言中如何使用指針和動(dòng)態(tài)內(nèi)存分配實(shí)現(xiàn)字符串的前綴樹(shù)。2、(本題5分)詳細(xì)分析C語(yǔ)言中如何進(jìn)行代碼的注釋規(guī)范,提高代碼的可理解性。3、(本題5分)論述C語(yǔ)言中如何使用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法解決最長(zhǎng)公共子序列、背包問(wèn)題等問(wèn)題,分析動(dòng)態(tài)規(guī)劃的基本步驟和優(yōu)化方法。4、(本題5分)論述在C語(yǔ)言中,如何使用樹(shù)狀數(shù)組來(lái)實(shí)現(xiàn)高效的區(qū)間查詢(xún)和更新操作,分析樹(shù)狀數(shù)組的原理和時(shí)間復(fù)雜度,并舉例說(shuō)明其應(yīng)用。5、(本題5分)假設(shè)開(kāi)發(fā)一個(gè)C語(yǔ)言程序,實(shí)現(xiàn)一個(gè)隊(duì)列的按條件刪除操作。論述刪除滿(mǎn)足特定條件元素的方法。三、編程題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)設(shè)計(jì)一個(gè)程序,實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的通訊錄管理系統(tǒng)。用戶(hù)可以添加、刪除、查找聯(lián)系人,并能夠顯示所有聯(lián)系人的信息。2、(本題5分)編寫(xiě)一個(gè)程序,要求用戶(hù)輸入一個(gè)整數(shù)數(shù)組,計(jì)算數(shù)組中所有元素的乘積,并輸出結(jié)果。3、(本題5分)給定一個(gè)包含若干字符串的鏈

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