汕頭職業(yè)技術(shù)學(xué)院《計(jì)算機(jī)輔助模具設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2023-2024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、以下關(guān)于程序設(shè)計(jì)中的函數(shù)調(diào)用說(shuō)法錯(cuò)誤的是？（）A.函數(shù)調(diào)用是程序設(shè)計(jì)中的一種重要機(jī)制，它允許一個(gè)函數(shù)調(diào)用另一個(gè)函數(shù)來(lái)完成特定的任務(wù)。函數(shù)調(diào)用可以提高代碼的可讀性和可維護(hù)性，同時(shí)也可以實(shí)現(xiàn)代碼的復(fù)用B.在函數(shù)調(diào)用過(guò)程中，參數(shù)傳遞是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)。參數(shù)可以通過(guò)值傳遞、引用傳遞或指針傳遞等方式傳遞給被調(diào)用函數(shù)。不同的參數(shù)傳遞方式會(huì)影響函數(shù)的執(zhí)行結(jié)果和對(duì)參數(shù)的修改C.函數(shù)調(diào)用可以是遞歸的，即一個(gè)函數(shù)可以調(diào)用自身。遞歸調(diào)用在解決某些問(wèn)題時(shí)非常有用，但也需要注意避免無(wú)限遞歸的情況D.函數(shù)調(diào)用只能在同一個(gè)源文件中進(jìn)行，不能跨文件調(diào)用。實(shí)際上，在很多編程語(yǔ)言中，函數(shù)可以通過(guò)頭文件和鏈接等方式在不同的源文件中進(jìn)行調(diào)用2、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)在線教育平臺(tái)，支持課程發(fā)布、學(xué)生學(xué)習(xí)進(jìn)度跟蹤、在線考試和互動(dòng)交流等功能。系統(tǒng)需要能夠應(yīng)對(duì)大量的并發(fā)用戶，并提供流暢的用戶體驗(yàn)。以下哪種技術(shù)選型和架構(gòu)設(shè)計(jì)能夠最好地實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)？（）A.基于PHP的Symfony框架，使用MariaDB數(shù)據(jù)庫(kù)，利用WebRTC實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)視頻交流，通過(guò)緩存技術(shù)如Memcached提高性能B.采用Python的Django框架，結(jié)合PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，運(yùn)用視頻會(huì)議服務(wù)如Zoom進(jìn)行在線教學(xué)，借助CDN加速內(nèi)容分發(fā)C.運(yùn)用Java的SpringBoot框架，選用SQLServer數(shù)據(jù)庫(kù)，使用開(kāi)源的在線考試系統(tǒng)整合，通過(guò)負(fù)載均衡技術(shù)應(yīng)對(duì)高并發(fā)D.選擇Node.js的Express框架，使用MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)，借助第三方互動(dòng)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)交流功能，利用云服務(wù)器的彈性擴(kuò)展能力應(yīng)對(duì)用戶增長(zhǎng)3、考慮編寫(xiě)一個(gè)程序來(lái)對(duì)大量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)。以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)能夠高效地存儲(chǔ)和快速查詢單詞及其出現(xiàn)的頻率？（）A.二叉樹(shù)B.哈希表C.紅黑樹(shù)D.堆4、在開(kāi)發(fā)一個(gè)金融交易系統(tǒng)時(shí)，需要確保交易數(shù)據(jù)的安全性和完整性。每筆交易都包含交易金額、交易時(shí)間、交易雙方信息等敏感數(shù)據(jù)。為了防止數(shù)據(jù)被篡改和竊取，需要采取一系列的安全措施。以下哪種方案能夠提供最全面的安全保障？（）A.對(duì)交易數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單加密存儲(chǔ)，使用基本的防火墻進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)防護(hù)B.采用高級(jí)加密標(biāo)準(zhǔn)（AES）對(duì)數(shù)據(jù)加密，實(shí)施嚴(yán)格的訪問(wèn)控制和網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控C.運(yùn)用哈希函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，不進(jìn)行加密，依靠物理隔離保障安全D.僅在傳輸過(guò)程中對(duì)數(shù)據(jù)加密，存儲(chǔ)時(shí)以明文形式，加強(qiáng)用戶認(rèn)證5、在開(kāi)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(shù)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(zhuān)家系統(tǒng)，依據(jù)金融專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)和規(guī)則進(jìn)行投資建議6、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7、在一個(gè)使用C語(yǔ)言編寫(xiě)的程序中，需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)功能：計(jì)算給定整數(shù)數(shù)組中所有元素的平均值。假設(shè)數(shù)組名為

arr

，長(zhǎng)度為

n

。以下哪種方法是最常見(jiàn)和有效的計(jì)算平均值的方式（）A.先對(duì)數(shù)組元素求和，然后除以元素個(gè)數(shù)B.逐個(gè)計(jì)算每個(gè)元素與其他元素的平均值，最后取所有平均值的平均值C.隨機(jī)選擇數(shù)組中的一部分元素計(jì)算平均值D.以上方法都不可行8、使用C語(yǔ)言編寫(xiě)一個(gè)程序，需要?jiǎng)討B(tài)分配一個(gè)二維數(shù)組來(lái)存儲(chǔ)整數(shù)。以下哪種方式是正確的內(nèi)存分配和釋放方式（）A.使用

malloc

分配，使用

free

釋放B.使用

calloc

分配，使用

delete

釋放C.直接聲明一個(gè)二維數(shù)組D.以上方法都不對(duì)9、在C++中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)模板函數(shù)，能夠?qū)Σ煌?lèi)型的數(shù)組進(jìn)行排序。以下哪種方式是正確的（）A.使用函數(shù)重載，為不同類(lèi)型分別編寫(xiě)排序函數(shù)B.使用模板參數(shù)來(lái)指定數(shù)組的類(lèi)型C.使用宏定義來(lái)實(shí)現(xiàn)通用的排序邏輯D.以上方法都不對(duì)10、在Java中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)類(lèi)來(lái)表示一個(gè)矩形，并能夠計(jì)算其面積和周長(zhǎng)。假設(shè)矩形的長(zhǎng)和寬通過(guò)構(gòu)造函數(shù)進(jìn)行初始化。以下關(guān)于這個(gè)類(lèi)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.定義私有成員變量來(lái)存儲(chǔ)矩形的長(zhǎng)和寬B.提供公共的方法來(lái)獲取矩形的長(zhǎng)和寬C.實(shí)現(xiàn)計(jì)算面積和周長(zhǎng)的方法，分別使用相應(yīng)的數(shù)學(xué)公式D.為了節(jié)省內(nèi)存，可以將長(zhǎng)和寬的變量定義為靜態(tài)變量，使得所有矩形對(duì)象共享這兩個(gè)變量11、考慮開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)翻譯文本的程序，需要處理多種語(yǔ)言和復(fù)雜的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)。以下哪種機(jī)器翻譯模型在多語(yǔ)言翻譯任務(wù)中性能較好，并且能夠適應(yīng)不同領(lǐng)域的文本？（）A.基于規(guī)則的機(jī)器翻譯模型B.統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯模型C.神經(jīng)機(jī)器翻譯模型D.以上模型結(jié)合使用12、在開(kāi)發(fā)一個(gè)人工智能輔助的醫(yī)療診斷系統(tǒng)時(shí)，需要對(duì)大量的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取特征，并與已知的疾病模式進(jìn)行匹配。在模型訓(xùn)練和診斷決策的過(guò)程中，以下哪種方法能夠提高診斷的準(zhǔn)確性和可靠性？（）A.運(yùn)用傳統(tǒng)的圖像處理技術(shù)和簡(jiǎn)單的分類(lèi)算法，基于小規(guī)模數(shù)據(jù)集訓(xùn)練B.借助深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用經(jīng)過(guò)標(biāo)注的大規(guī)模醫(yī)療影像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練C.利用遷移學(xué)習(xí)，將在其他領(lǐng)域訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于醫(yī)療影像分析，不進(jìn)行重新訓(xùn)練D.采用隨機(jī)森林算法，結(jié)合手工提取的影像特征，進(jìn)行疾病診斷13、以下哪種編程語(yǔ)言通常被用于數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算？（）A.C語(yǔ)言主要用于系統(tǒng)級(jí)編程和嵌入式系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，不太適合用于數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算B.Java語(yǔ)言雖然可以用于一些數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算的項(xiàng)目，但不是主要用于這個(gè)領(lǐng)域的語(yǔ)言C.Python語(yǔ)言具有豐富的數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算庫(kù)，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等，非常適合用于數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算D.C++語(yǔ)言在某些情況下也可以用于數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計(jì)算，但不如Python語(yǔ)言方便和高效14、在使用Go語(yǔ)言編寫(xiě)一個(gè)分布式文件系統(tǒng)的客戶端程序時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)文件的上傳、下載、刪除和權(quán)限管理等功能。同時(shí)，要考慮網(wǎng)絡(luò)延遲、錯(cuò)誤處理和并發(fā)操作等因素。以下哪種設(shè)計(jì)模式和技術(shù)的運(yùn)用是比較恰當(dāng)?shù)?？（）A.采用同步阻塞的網(wǎng)絡(luò)通信方式，逐個(gè)處理操作請(qǐng)求B.運(yùn)用異步非阻塞的網(wǎng)絡(luò)編程模型，結(jié)合通道（Channel）進(jìn)行并發(fā)控制C.使用面向?qū)ο蟮脑O(shè)計(jì)方法，將每個(gè)功能封裝成獨(dú)立的類(lèi)D.借助第三方庫(kù)實(shí)現(xiàn)所有功能，避免自己處理底層細(xì)節(jié)15、考慮使用Java語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)一個(gè)多態(tài)的例子，有一個(gè)父類(lèi)

Animal

和兩個(gè)子類(lèi)

Cat

和

Dog

，都重寫(xiě)了父類(lèi)的

makeSound()

方法。當(dāng)創(chuàng)建一個(gè)

Animal

類(lèi)型的數(shù)組，并存儲(chǔ)

Cat

和

Dog

對(duì)象時(shí)，以下哪種方式能夠正確調(diào)用子類(lèi)的

makeSound()

方法（）A.直接通過(guò)數(shù)組元素調(diào)用B.進(jìn)行類(lèi)型判斷后調(diào)用C.無(wú)法調(diào)用，只能調(diào)用父類(lèi)的方法D.以上方法都不對(duì)16、在設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)的Web應(yīng)用程序時(shí)，需要在服務(wù)器端處理數(shù)據(jù)庫(kù)查詢和生成動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)。以下哪種服務(wù)器端編程語(yǔ)言和Web框架的組合能夠提供高效的開(kāi)發(fā)和良好的性能？（）A.Python+DjangoB.PHP+LaravelC.Java+SpringBootD.Node.js+Express17、在Java中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)接口

Shape

，包含一個(gè)方法

calculateArea()

，然后有

Circle

和

Rectangle

兩個(gè)類(lèi)實(shí)現(xiàn)這個(gè)接口。當(dāng)創(chuàng)建一個(gè)

Shape

類(lèi)型的引用，并指向一個(gè)具體的實(shí)現(xiàn)類(lèi)對(duì)象時(shí)，以下哪種方式能夠正確調(diào)用

calculateArea()

方法（）A.通過(guò)引用直接調(diào)用B.進(jìn)行類(lèi)型轉(zhuǎn)換后調(diào)用C.無(wú)法調(diào)用，接口中沒(méi)有具體實(shí)現(xiàn)D.以上方法都不對(duì)18、Java中的集合框架中，以下哪個(gè)用于實(shí)現(xiàn)無(wú)序且不允許重復(fù)元素的集合？（）A.HashSetB.ArrayListC.LinkedListD.HashMap19、以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)適合用于快速查找元素是否存在？（）A.數(shù)組（Array）可以通過(guò)遍歷查找元素是否存在，但對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)，查找效率較低B.鏈表（LinkedList）同樣需要遍歷查找元素，效率也不高C.哈希表（HashTable）通過(guò)將元素的關(guān)鍵值映射到一個(gè)特定的位置，可以快速查找元素是否存在。哈希表的查找時(shí)間復(fù)雜度通常為O(1)，非常高效D.棧（Stack）是一種后進(jìn)先出的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，不適合用于快速查找元素是否存在20、假設(shè)使用Java語(yǔ)言開(kāi)發(fā)一個(gè)圖形用戶界面程序，需要在窗口中添加一個(gè)按鈕，并為按鈕添加點(diǎn)擊事件處理。以下哪種方式是常見(jiàn)的實(shí)現(xiàn)方式（）A.使用

ActionListener

接口來(lái)處理點(diǎn)擊事件B.在按鈕類(lèi)中直接處理點(diǎn)擊事件C.使用線程來(lái)監(jiān)控按鈕的點(diǎn)擊D.以上方法都不可行21、在開(kāi)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(guò)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22、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(shù)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23、考慮開(kāi)發(fā)一個(gè)用于圖像識(shí)別的程序，需要對(duì)圖像中的物體進(jìn)行分類(lèi)和定位。以下哪種深度學(xué)習(xí)框架在圖像識(shí)別任務(wù)中具有較高的準(zhǔn)確性和易用性？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.MXNet24、在編寫(xiě)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)程序時(shí)，需要處理網(wǎng)頁(yè)的下載、解析和數(shù)據(jù)提取。以下哪種編程語(yǔ)言和相關(guān)庫(kù)在網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)中具有較好的性能和豐富的功能？（）A.Python結(jié)合BeautifulSoup和Scrapy庫(kù)B.Java結(jié)合HttpClient和Jsoup庫(kù)C.Ruby結(jié)合Nokogiri庫(kù)D.JavaScript結(jié)合Puppeteer庫(kù)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26、在JavaScript中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)對(duì)象的深拷貝，避免淺拷貝導(dǎo)致的引用問(wèn)題。以下關(guān)于深拷貝的實(shí)現(xiàn)方法，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.使用JSON.parse和JSON.stringify方法將對(duì)象轉(zhuǎn)換為字符串再轉(zhuǎn)換回對(duì)象來(lái)實(shí)現(xiàn)深拷貝B.遞歸遍歷對(duì)象的屬性，創(chuàng)建新的對(duì)象和屬性來(lái)實(shí)現(xiàn)深拷貝C.利用一些第三方庫(kù)，如Lodash的cloneDeep方法來(lái)實(shí)現(xiàn)深拷貝D.淺拷貝和深拷貝在大多數(shù)情況下效果相同，因此可以優(yōu)先使用淺拷貝來(lái)提高性能27、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(wèn)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(kù)自身的并發(fā)控制機(jī)制28、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)智能客服系統(tǒng)，能夠理解用戶的問(wèn)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(lèi)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29、設(shè)想開(kāi)發(fā)一個(gè)圖像識(shí)別軟件，能夠識(shí)別不同類(lèi)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(lèi)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30、在編寫(xiě)一個(gè)程序來(lái)模擬生物進(jìn)化過(guò)程，包括基因變異、自然選擇和物種繁衍。以下哪種算法或方法在模擬生物進(jìn)化的動(dòng)態(tài)和復(fù)雜機(jī)制方面較為有效