山東農(nóng)業(yè)工程學(xué)院《面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計(jì)實(shí)訓(xùn)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè)，共3頁(yè)山東農(nóng)業(yè)工程學(xué)院《面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計(jì)實(shí)訓(xùn)》

2023-2024學(xué)年第二學(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，要使用元類（metaclass）來(lái)定制類的創(chuàng)建過(guò)程。以下關(guān)于元類的使用和作用，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.元類可以控制類的屬性、方法的創(chuàng)建和行為B.通過(guò)定義元類，可以實(shí)現(xiàn)一些高級(jí)的編程技巧，如單例模式C.元類的使用相對(duì)復(fù)雜，通常只在非常特殊的情況下才需要使用D.元類可以替代普通的類繼承，實(shí)現(xiàn)所有的類定制需求2、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OpenGLES3、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)用于天氣預(yù)報(bào)的應(yīng)用程序，需要從多個(gè)氣象數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和處理，然后以直觀的方式展示給用戶，包括溫度、濕度、風(fēng)力、天氣狀況等信息。在數(shù)據(jù)獲取和處理方面，以下哪種方式是最有效的？（）A.通過(guò)手動(dòng)從各個(gè)氣象網(wǎng)站抓取數(shù)據(jù)，然后使用自定義的算法進(jìn)行處理和分析B.利用氣象部門提供的開放API接口獲取數(shù)據(jù)，使用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析庫(kù)進(jìn)行處理C.訂閱第三方的氣象數(shù)據(jù)服務(wù)，直接使用其提供的分析結(jié)果和展示界面D.自行建立氣象監(jiān)測(cè)站，收集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，自主開發(fā)所有的數(shù)據(jù)處理和展示功能4、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)行范圍查詢的數(shù)據(jù)表，以下哪種索引類型可能最為合適？（）A.B樹索引B.哈希索引C.位圖索引D.全文索引5、在Python中，要編寫一個(gè)程序來(lái)處理文本文件，讀取其中的每一行，并統(tǒng)計(jì)出現(xiàn)頻率最高的單詞。以下關(guān)于這個(gè)程序的實(shí)現(xiàn)步驟，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.首先打開文件，逐行讀取內(nèi)容，并將每行的單詞進(jìn)行分割和處理B.使用字典來(lái)存儲(chǔ)每個(gè)單詞及其出現(xiàn)的次數(shù)C.在處理過(guò)程中，需要考慮單詞的大小寫轉(zhuǎn)換和去除標(biāo)點(diǎn)符號(hào)等操作，以確保統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)確性D.由于文件可能很大，為了節(jié)省內(nèi)存，可以每次只讀取文件的一部分進(jìn)行處理，而不是一次性讀取整個(gè)文件6、在Java中，以下哪個(gè)修飾符用于定義一個(gè)類只能被同一個(gè)包中的類訪問(wèn)？（）A.publicB.privateC.protectedD.default7、在C++中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)模板函數(shù)，能夠?qū)Σ煌愋偷臄?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，為不同類型分別編寫排序函數(shù)B.使用模板參數(shù)來(lái)指定數(shù)組的類型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)8、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)的名稱和簽名，可能導(dǎo)致一些調(diào)用上的問(wèn)題9、假設(shè)正在開發(fā)一個(gè)視頻會(huì)議系統(tǒng)，需要實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的視頻流傳輸、音頻處理和屏幕共享功能。以下哪種技術(shù)和協(xié)議在視頻會(huì)議開發(fā)中被廣泛使用，并且能夠保證低延遲和高質(zhì)量的通信？（）A.WebRTC技術(shù)和相關(guān)協(xié)議B.RTSP協(xié)議C.SIP協(xié)議D.H.323協(xié)議10、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（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11、在編寫一個(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)方式能夠滿足高并發(fā)寫入和快速查詢的需求？（）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)12、在使用Swift語(yǔ)言開發(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)獲取用戶的位置信息，并提供路線規(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13、設(shè)想正在編寫一個(gè)圖像識(shí)別程序，需要處理大量的圖像數(shù)據(jù)，并運(yùn)用復(fù)雜的算法進(jìn)行特征提取和模式識(shí)別。同時(shí)，要求程序具有較高的運(yùn)行效率和良好的可擴(kuò)展性，以適應(yīng)未來(lái)可能的算法改進(jìn)和數(shù)據(jù)量增加。以下哪種技術(shù)架構(gòu)和工具的選擇是最為恰當(dāng)?shù)?？（）A.基于Python的TensorFlow框架，利用其強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)能力和廣泛的社區(qū)支持，結(jié)合分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)如Hadoop來(lái)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)B.使用C++編寫核心算法，結(jié)合OpenCV庫(kù)進(jìn)行圖像處理，采用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)如Oracle來(lái)存儲(chǔ)中間結(jié)果和最終數(shù)據(jù)C.運(yùn)用Java的DeepLearning4J框架，搭配NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)如Cassandra來(lái)存儲(chǔ)圖像數(shù)據(jù)和模型參數(shù)，以實(shí)現(xiàn)高并發(fā)和快速讀寫D.選擇JavaScript的TensorFlow.js框架，在前端進(jìn)行實(shí)時(shí)的圖像預(yù)處理，后端使用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，通過(guò)云服務(wù)進(jìn)行模型訓(xùn)練14、設(shè)想正在開發(fā)一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備管理平臺(tái)，需要支持設(shè)備的接入、數(shù)據(jù)采集、遠(yuǎn)程控制以及數(shù)據(jù)分析等功能。平臺(tái)要能夠處理大量不同類型的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。以下哪種技術(shù)架構(gòu)和工具是最合適的？（）A.基于Python的Django框架，使用MQTT協(xié)議與設(shè)備通信，結(jié)合InfluxDB存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，利用matplotlib進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，通過(guò)云服務(wù)部署B(yǎng).采用Java的SpringBoot框架，借助CoAP協(xié)議連接設(shè)備，選用MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)，運(yùn)用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，采用容器化部署C.運(yùn)用Node.js的Express框架，利用HTTP協(xié)議接收設(shè)備數(shù)據(jù)，搭配MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，使用Echarts展示分析結(jié)果，借助邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)D.選擇C#的.NETCore框架，通過(guò)Zigbee協(xié)議與設(shè)備交互，使用SQLServer數(shù)據(jù)庫(kù)，借助PowerBI進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，利用私有云部署15、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)16、在開發(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17、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18、在一個(gè)使用C++語(yǔ)言開發(fā)的大型項(xiàng)目中，需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算模塊。該模塊需要處理大量的浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算，并且要求計(jì)算結(jié)果具有高精度和高效率。同時(shí)，為了方便代碼的維護(hù)和擴(kuò)展，需要采用良好的編程風(fēng)格和設(shè)計(jì)模式。假設(shè)現(xiàn)在要計(jì)算兩個(gè)大型矩陣的乘積，以下哪種算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的組合最有可能滿足上述要求？（）A.使用直接的兩層嵌套循環(huán)進(jìn)行計(jì)算，矩陣元素存儲(chǔ)在二維數(shù)組中B.采用分治法，將矩陣分割為小塊進(jìn)行計(jì)算，矩陣元素存儲(chǔ)在鏈表中C.運(yùn)用Strassen算法，矩陣元素存儲(chǔ)在動(dòng)態(tài)分配的二維數(shù)組中D.借助并行計(jì)算技術(shù)，同時(shí)對(duì)多個(gè)矩陣元素進(jìn)行計(jì)算，矩陣存儲(chǔ)在哈希表中19、在Java中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)觀察者模式，用于在對(duì)象狀態(tài)發(fā)生變化時(shí)通知多個(gè)觀察者。以下關(guān)于觀察者模式的實(shí)現(xiàn)和特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.定義主題接口和觀察者接口，主題負(fù)責(zé)維護(hù)觀察者列表并通知觀察者B.觀察者實(shí)現(xiàn)觀察者接口，注冊(cè)到主題中，并在收到通知時(shí)進(jìn)行相應(yīng)的處理C.觀察者模式可以實(shí)現(xiàn)松耦合，主題和觀察者之間的依賴關(guān)系較小D.觀察者模式只適用于簡(jiǎn)單的場(chǎng)景，對(duì)于復(fù)雜的系統(tǒng)架構(gòu)不太適用20、在Java中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)自定義的排序算法，例如插入排序。以下關(guān)于插入排序的實(shí)現(xiàn)和性能特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.插入排序的基本思想是將未排序的元素逐個(gè)插入到已排序的部分中B.插入排序在小規(guī)模數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較好，但對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)效率較低C.可以通過(guò)優(yōu)化插入位置的查找來(lái)提高插入排序的性能D.插入排序是一種穩(wěn)定的排序算法，相同元素的相對(duì)順序在排序前后不會(huì)改變，并且其時(shí)間復(fù)雜度在任何情況下都優(yōu)于快速排序21、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22、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)23、以下關(guān)于程序設(shè)計(jì)中的遞歸算法說(shuō)法錯(cuò)誤的是？（）A.遞歸算法是一種通過(guò)調(diào)用自身來(lái)解決問(wèn)題的算法。遞歸算法通常具有簡(jiǎn)潔的代碼結(jié)構(gòu)，但在某些情況下可能會(huì)導(dǎo)致棧溢出等問(wèn)題B.在使用遞歸算法時(shí)，需要確保遞歸有終止條件，否則會(huì)陷入無(wú)限遞歸C.遞歸算法適用于一些可以分解為相同子問(wèn)題的問(wèn)題，如階乘計(jì)算、斐波那契數(shù)列等D.遞歸算法總是比非遞歸算法效率高。實(shí)際上，在很多情況下，非遞歸算法可能比遞歸算法更高效，因?yàn)檫f歸算法可能會(huì)占用較多的?？臻g，并且在某些情況下可能會(huì)導(dǎo)致重復(fù)計(jì)算24、在開發(fā)一個(gè)基于區(qū)塊鏈的供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)時(shí)，需要確保交易的不可篡改、可追溯和數(shù)據(jù)的安全性。區(qū)塊鏈的選型、智能合約的設(shè)計(jì)以及與傳統(tǒng)系統(tǒng)的集成都是關(guān)鍵問(wèn)題。以下哪種方案能夠最好地滿足這些需求？（）A.選擇公有鏈，如以太坊，編寫簡(jiǎn)單的智能合約，直接替代現(xiàn)有的供應(yīng)鏈系統(tǒng)B.采用私有鏈，定制智能合約，與現(xiàn)有供應(yīng)鏈系統(tǒng)進(jìn)行部分?jǐn)?shù)據(jù)交互C.運(yùn)用聯(lián)盟鏈，結(jié)合復(fù)雜的智能合約，對(duì)現(xiàn)有系統(tǒng)進(jìn)行全面改造和集成D.放棄區(qū)塊鏈技術(shù)，使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)和加密算法來(lái)保障數(shù)據(jù)安全和可追溯性25、使用Python語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，有一個(gè)包含大量整數(shù)的列表，需要去除其中的重復(fù)值并保持元素的原始順序。以下哪種方法是最合適的（）A.將列表轉(zhuǎn)換為集合，然后再轉(zhuǎn)換回列表B.遍歷列表，使用一個(gè)新列表存儲(chǔ)不重復(fù)的元素C.對(duì)列表進(jìn)行排序，然后去除相鄰的重復(fù)元素D.以上方法都不理想26、設(shè)想開發(fā)一個(gè)物流配送管理系統(tǒng)，能夠優(yōu)化配送路線、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，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，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，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實(shí)現(xiàn)貨物和車輛的實(shí)時(shí)監(jiān)控D.采用隨機(jī)算法生成配送路線，依靠人工電話報(bào)告貨物位置27、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28、在設(shè)計(jì)一個(gè)移動(dòng)應(yīng)用的推送通知系統(tǒng)時(shí)，需要考慮通知的實(shí)時(shí)送達(dá)、用戶偏好設(shè)置和服務(wù)器負(fù)載。以下哪種推送技術(shù)和服務(wù)提供商在這些方面表現(xiàn)出色？（）A.蘋果的APNS服務(wù)B.谷歌的FCM服務(wù)C.華為的HMS推送服務(wù)D.以上推送服務(wù)都能滿足需求29、假設(shè)要編寫一個(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30、在使用JavaScript開發(fā)一個(gè)前端應(yīng)用時(shí)，需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)實(shí)時(shí)更新的股票行情展示頁(yè)面。頁(yè)面要能夠每秒獲取最新的股票價(jià)格數(shù)據(jù)，并動(dòng)態(tài)更新圖表和相關(guān)信息。同時(shí)，要保證頁(yè)面的響應(yīng)性能和用戶體驗(yàn)。以下哪種技術(shù)和架構(gòu)的選擇是最合適的？（）A.使用傳統(tǒng)的定時(shí)輪詢方式獲取數(shù)據(jù)，直接更新頁(yè)面元素B.借助WebSocket實(shí)現(xiàn)服務(wù)器推送數(shù)據(jù)，使用前端框架如Vue.js進(jìn)行數(shù)據(jù)綁定和更新C.利用Ajax長(zhǎng)輪詢獲取數(shù)據(jù)，通過(guò)JavaScr