山東商業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《sodworks輔助設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1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…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè),共3頁(yè)山東商業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《sodworks輔助設(shè)計(jì)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、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、在開發(fā)一個(gè)虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)應(yīng)用程序時(shí),需要實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的場(chǎng)景渲染和交互響應(yīng)。以下哪種編程語(yǔ)言和圖形API的組合在VR開發(fā)中較為常用和高效?()A.C++結(jié)合VulkanB.C#結(jié)合Unity的圖形接口C.JavaScript結(jié)合WebVRD.Python結(jié)合OpenGLES2、Java中的集合框架中,以下哪個(gè)用于實(shí)現(xiàn)無序且不允許重復(fù)元素的集合?()A.HashSetB.ArrayListC.LinkedListD.HashMap3、考慮使用C語(yǔ)言開發(fā)一個(gè)操作系統(tǒng)內(nèi)核的部分模塊,需要實(shí)現(xiàn)進(jìn)程管理、內(nèi)存分配和文件系統(tǒng)接口。在進(jìn)行內(nèi)存分配時(shí),為了提高內(nèi)存的利用率和分配效率,以下哪種算法和策略是比較合適的?()A.采用首次適應(yīng)算法進(jìn)行內(nèi)存分配,簡(jiǎn)單直觀B.運(yùn)用最佳適應(yīng)算法,找到最合適的內(nèi)存塊進(jìn)行分配C.使用伙伴系統(tǒng)算法,減少內(nèi)存碎片的產(chǎn)生D.構(gòu)建一個(gè)固定大小的內(nèi)存池,每次從池中分配內(nèi)存4、設(shè)想開發(fā)一個(gè)圖像識(shí)別軟件,能夠識(shí)別不同類型的物體,如動(dòng)物、植物、交通工具等。在算法設(shè)計(jì)上,需要考慮圖像的特征提取、模型訓(xùn)練和分類預(yù)測(cè)。如果要提高圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率,同時(shí)減少計(jì)算時(shí)間,以下哪種方法是最合適的?()A.采用簡(jiǎn)單的圖像特征,如顏色、形狀,使用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練B.運(yùn)用深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),但使用較小的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練C.利用復(fù)雜的手工設(shè)計(jì)特征,結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練D.借助大規(guī)模的標(biāo)注數(shù)據(jù)集,使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,并進(jìn)行模型優(yōu)化5、考慮編寫一個(gè)程序來進(jìn)行密碼強(qiáng)度檢測(cè),需要評(píng)估密碼的復(fù)雜性、長(zhǎng)度和包含的字符類型等因素。以下哪種方法或規(guī)則在密碼強(qiáng)度評(píng)估中被廣泛采用?()A.檢查密碼是否包含大寫字母、小寫字母、數(shù)字和特殊字符B.計(jì)算密碼的熵值來衡量其不確定性C.對(duì)比密碼與常見弱密碼列表D.以上方法綜合使用6、在開發(fā)一個(gè)金融交易系統(tǒng)時(shí),需要確保交易數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、安全性和實(shí)時(shí)性,能夠快速處理大量的交易請(qǐng)求,同時(shí)具備風(fēng)險(xiǎn)控制和報(bào)表生成功能。以下哪種技術(shù)架構(gòu)和工具的選擇是最為合適的?()A.基于C++的高性能交易引擎,結(jié)合關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)如DB2存儲(chǔ)交易數(shù)據(jù),利用專業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)控制軟件進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,使用Excel插件生成報(bào)表B.采用Java的微服務(wù)架構(gòu),每個(gè)服務(wù)負(fù)責(zé)特定功能,如交易處理、風(fēng)險(xiǎn)控制等,使用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)如Cassandra存儲(chǔ)數(shù)據(jù),通過開源報(bào)表工具生成報(bào)表C.運(yùn)用Python的量化交易框架,搭配NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)如Redis進(jìn)行高速緩存,借助第三方風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估服務(wù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制,利用matplotlib庫(kù)生成報(bào)表D.選擇JavaScript的Node.js框架,使用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù),通過自研的風(fēng)險(xiǎn)控制算法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理,使用PDF生成庫(kù)創(chuàng)建報(bào)表7、在設(shè)計(jì)一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站的搜索引擎時(shí),需要快速準(zhǔn)確地返回相關(guān)的商品信息。以下哪種搜索算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在處理大量商品數(shù)據(jù)時(shí)能夠提供高效的搜索性能?()A.倒排索引結(jié)合二分查找B.哈希表結(jié)合線性搜索C.平衡二叉樹結(jié)合深度優(yōu)先搜索D.以上數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法都不太適用8、在C++中,要實(shí)現(xiàn)一個(gè)模板類,用于存儲(chǔ)不同類型的數(shù)據(jù),并提供一些基本的操作方法。以下哪種方式是合適的()A.使用類模板定義B.使用函數(shù)模板實(shí)現(xiàn)操作方法C.將模板類和模板函數(shù)分開定義D.以上方法都不對(duì)9、在面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)中,以下哪個(gè)概念用于描述類的封裝性?()A.繼承是一種類之間的關(guān)系,與封裝性無關(guān)B.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),也與封裝性沒有直接關(guān)系C.封裝性(Encapsulation)是指將數(shù)據(jù)和操作數(shù)據(jù)的方法封裝在一個(gè)類中,通過訪問修飾符來控制對(duì)數(shù)據(jù)的訪問。封裝可以提高代碼的安全性和可維護(hù)性D.依賴是指一個(gè)類對(duì)另一個(gè)類的依賴關(guān)系,與封裝性不同10、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.為了提高鏈表的訪問效率,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11、在開發(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)上開發(fā)應(yīng)用,利用Tron實(shí)現(xiàn)加密貨幣交易,通過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:12、設(shè)想正在開發(fā)一個(gè)醫(yī)療信息管理系統(tǒng),涵蓋患者病歷、診斷結(jié)果、治療方案以及醫(yī)療影像等數(shù)據(jù)的管理和共享。系統(tǒng)需要符合醫(yī)療行業(yè)的法規(guī)和安全標(biāo)準(zhǔn),同時(shí)支持不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)之間的數(shù)據(jù)交換。以下哪種技術(shù)方案是最合適的?()A.基于.NET的WCF框架開發(fā)服務(wù),使用SQLServer數(shù)據(jù)庫(kù),采用HL7標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行數(shù)據(jù)交換,通過數(shù)字證書確保數(shù)據(jù)安全B.采用Java的JAX-WS框架構(gòu)建Web服務(wù),搭配Oracle數(shù)據(jù)庫(kù),運(yùn)用DICOM標(biāo)準(zhǔn)處理醫(yī)療影像,利用VPN保障網(wǎng)絡(luò)通信安全C.運(yùn)用Python的Django框架,結(jié)合PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù),遵循FHIR標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享,借助加密技術(shù)保護(hù)患者隱私D.選擇Node.js的Express框架,使用MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù),按照IHE規(guī)范進(jìn)行系統(tǒng)集成,使用區(qū)塊鏈技術(shù)存儲(chǔ)關(guān)鍵醫(yī)療數(shù)據(jù)13、假設(shè)使用Java開發(fā)一個(gè)分布式緩存系統(tǒng),需要支持?jǐn)?shù)據(jù)的存儲(chǔ)、讀取、過期處理和分布式節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)同步。以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的組合是比較適合的?()A.使用哈希表存儲(chǔ)數(shù)據(jù),通過定時(shí)掃描來處理過期數(shù)據(jù)B.運(yùn)用鏈表存儲(chǔ)數(shù)據(jù),采用分布式鎖進(jìn)行數(shù)據(jù)同步C.借助紅黑樹存儲(chǔ)數(shù)據(jù),利用一致性哈希算法進(jìn)行節(jié)點(diǎn)分配和數(shù)據(jù)同步D.構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)組來存儲(chǔ)數(shù)據(jù),通過廣播方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)同步14、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)智能客服系統(tǒng),能夠理解用戶的問題、提供準(zhǔn)確的回答,并根據(jù)用戶的情緒進(jìn)行相應(yīng)的回應(yīng)。在自然語(yǔ)言處理技術(shù)、知識(shí)庫(kù)構(gòu)建和情感分析方面,以下哪種方案是最先進(jìn)的?()A.運(yùn)用詞袋模型處理文本,構(gòu)建簡(jiǎn)單的知識(shí)庫(kù),不考慮用戶情緒B.借助深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)言模型,建立豐富的知識(shí)庫(kù),使用基本的情感分類方法C.利用預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型,如GPT-3,優(yōu)化知識(shí)庫(kù)結(jié)構(gòu),進(jìn)行精細(xì)的情感分析D.采用傳統(tǒng)的語(yǔ)法分析,手動(dòng)構(gòu)建知識(shí)庫(kù),粗略估計(jì)用戶情緒15、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(zhǎng),算法的執(zhí)行時(shí)間線性增長(zhǎng)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16、假設(shè)要為一個(gè)社交媒體平臺(tái)開發(fā)后端服務(wù),支持用戶注冊(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17、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()18、在C++中,要實(shí)現(xiàn)一個(gè)動(dòng)態(tài)數(shù)組類,能夠自動(dòng)擴(kuò)展數(shù)組的大小以容納更多的元素。以下關(guān)于這個(gè)類的實(shí)現(xiàn)策略,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.使用指針來動(dòng)態(tài)分配內(nèi)存,并在需要時(shí)重新分配更大的內(nèi)存空間B.提供添加元素、刪除元素和獲取元素等基本操作的方法C.為了提高性能,在每次添加元素時(shí),直接將數(shù)組的大小擴(kuò)展為原來的兩倍D.在刪除元素時(shí),立即釋放相應(yīng)的內(nèi)存空間,以避免內(nèi)存泄漏19、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(jī)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(kù),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(kù),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(kù),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(kù),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20、在開發(fā)一個(gè)在線游戲平臺(tái)時(shí),需要處理大量的實(shí)時(shí)玩家交互數(shù)據(jù),如玩家的動(dòng)作、位置、得分等,同時(shí)要保證游戲的低延遲和穩(wěn)定性。對(duì)于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和傳輸,以下哪種技術(shù)和架構(gòu)是最優(yōu)的選擇?()A.使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)游戲數(shù)據(jù),通過HTTP協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸B.借助NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù),如Cassandra,利用WebSocket協(xié)議實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸C.運(yùn)用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù),如Memcached,采用TCP協(xié)議進(jìn)行通信D.把游戲數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在文件中,使用FTP協(xié)議進(jìn)行文件傳輸21、考慮開發(fā)一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)預(yù)測(cè)股票價(jià)格走勢(shì)的程序。股票價(jià)格受到多種復(fù)雜因素的影響,以下哪種技術(shù)或模型在處理這種不確定性和動(dòng)態(tài)變化方面可能表現(xiàn)較好?()A.線性回歸模型B.決策樹模型C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型D.支持向量機(jī)模型22、在Python中,要編寫一個(gè)程序來實(shí)現(xiàn)冒泡排序算法對(duì)一個(gè)整數(shù)列表進(jìn)行排序。以下關(guān)于冒泡排序算法的實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.外層循環(huán)控制排序的輪數(shù),內(nèi)層循環(huán)比較相鄰的元素并進(jìn)行交換B.在每一輪排序中,最大的元素會(huì)“浮”到列表的末尾C.可以通過標(biāo)記是否發(fā)生交換來判斷列表是否已經(jīng)有序,提前結(jié)束排序過程,提高效率D.冒泡排序算法在任何情況下都是最優(yōu)的排序算法,不需要考慮使用其他更高效的排序算法23、在設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)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24、假設(shè)正在編寫一個(gè)程序來加密和解密敏感信息,要求加密強(qiáng)度高且效率較好。以下哪種加密算法在實(shí)際應(yīng)用中被廣泛認(rèn)可,并且適合處理大量數(shù)據(jù)?()A.DES算法B.AES算法C.RSA算法D.ECC算法25、在開發(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)來存儲(chǔ)交易數(shù)據(jù)B.使用高性能的消息隊(duì)列來處理交易請(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26、考慮開發(fā)一個(gè)智能家居控制系統(tǒng),能夠遠(yuǎn)程控制家中的燈光、電器、窗簾等設(shè)備,并能夠根據(jù)環(huán)境條件自動(dòng)調(diào)整設(shè)備狀態(tài)。在設(shè)備通信和控制邏輯的實(shí)現(xiàn)上,以下哪種方案是最可行的?()A.為每個(gè)設(shè)備開發(fā)獨(dú)立的控制應(yīng)用,通過藍(lán)牙進(jìn)行通信,控制邏輯在設(shè)備端實(shí)現(xiàn)B.建立一個(gè)集中的控制中心,使用Wi-Fi與設(shè)備通信,控制邏輯在服務(wù)器端實(shí)現(xiàn)C.利用Zigbee協(xié)議組建家庭網(wǎng)絡(luò),設(shè)備之間直接通信,控制邏輯分散在各個(gè)設(shè)備D.采用紅外遙控技術(shù)控制設(shè)備,不建立網(wǎng)絡(luò)連接,控制邏輯在遙控器端實(shí)現(xiàn)27、在開發(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,通過遺傳算法進(jìn)行車輛調(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,通過貪心算法安排車輛,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)度車輛,使用二維碼識(shí)別跟蹤貨物28、在Python中,要實(shí)現(xiàn)一個(gè)類,用于表示二維平面上的點(diǎn),并且能夠計(jì)算兩個(gè)點(diǎn)之間的距離。以下哪種方式是合理的()A.在類中定義方法,使用勾股定理計(jì)算距離B.在類外定義一個(gè)函數(shù)來計(jì)算距離C.不計(jì)算距離,只存儲(chǔ)點(diǎn)的坐標(biāo)D.以上方法都不好29、在使用JavaScript開發(fā)一個(gè)Web應(yīng)用的權(quán)限管理模塊時(shí),需要實(shí)現(xiàn)用戶認(rèn)證、授權(quán)和角色分配等功能。同時(shí),要保證權(quán)限控制的安全性和靈活性。以下哪種權(quán)限管理策略和技術(shù)的選擇是比較合適的?()A.使用基于角色的訪問控制(RBAC),通過數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)權(quán)限信息B.運(yùn)用基于屬性的訪問控制(ABAC),動(dòng)態(tài)計(jì)算權(quán)限C.借助第三方的權(quán)限管理框架,如OAuthD.自行實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的權(quán)限判斷邏輯,不考慮復(fù)雜的場(chǎng)景以下是150

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