重慶醫(yī)藥高等??茖W(xué)校《程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言基礎(chǔ)課程設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
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重慶醫(yī)藥高等專科學(xué)?!冻绦蛟O(shè)計(jì)語(yǔ)言基礎(chǔ)課程設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第5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)重慶醫(yī)藥高等專科學(xué)?!冻绦蛟O(shè)計(jì)語(yǔ)言基礎(chǔ)課程設(shè)計(jì)》

2023-2024學(xué)年第二學(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Java中,以下哪個(gè)關(guān)鍵字用于修飾類的成員變量,使其在不同對(duì)象之間共享?()A.staticB.finalC.abstractD.private2、在使用C#開發(fā)一個(gè)Windows桌面應(yīng)用程序時(shí),需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)復(fù)雜的用戶界面,包括菜單、工具欄、狀態(tài)欄和多個(gè)窗口的交互。同時(shí),要保證程序的響應(yīng)性能和用戶體驗(yàn)。以下哪種界面設(shè)計(jì)和技術(shù)的選擇是比較合適的?()A.使用WindowsForms框架,手動(dòng)編寫界面布局和事件處理代碼B.運(yùn)用WPF框架,通過XAML描述界面和數(shù)據(jù)綁定C.借助第三方UI庫(kù),如DevExpress,快速搭建界面D.直接使用WindowsAPI進(jìn)行底層的界面開發(fā)3、考慮編寫一個(gè)程序來模擬天氣預(yù)報(bào),結(jié)合氣象數(shù)據(jù)和物理模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。以下哪種數(shù)值天氣預(yù)報(bào)方法在準(zhǔn)確性和計(jì)算效率方面具有較好的平衡?()A.全球氣候模型B.中尺度氣象模型C.統(tǒng)計(jì)天氣預(yù)報(bào)方法D.以上方法結(jié)合使用4、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.document5、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)類對(duì)另一個(gè)類的依賴關(guān)系?()A.繼承(Inheritance)是一種類與類之間的關(guān)系,其中一個(gè)類(子類)繼承了另一個(gè)類(父類)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缶幊讨校鄳B(tài)可以通過方法重寫和方法重載來實(shí)現(xiàn)D.依賴(Dependency)描述了一個(gè)類對(duì)另一個(gè)類的依賴關(guān)系。例如,一個(gè)類可能需要另一個(gè)類的對(duì)象來完成某些操作,這種情況下就存在依賴關(guān)系6、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)用于智能農(nóng)業(yè)的監(jiān)控系統(tǒng),能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)土壤濕度、溫度、酸堿度,以及農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況,并自動(dòng)控制灌溉和施肥設(shè)備。在傳感器數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析和控制指令生成方面,以下哪種方案是最有效的?()A.使用模擬傳感器采集數(shù)據(jù),通過本地計(jì)算機(jī)進(jìn)行簡(jiǎn)單分析和控制B.借助數(shù)字傳感器,將數(shù)據(jù)上傳到云平臺(tái)進(jìn)行處理,生成控制指令下發(fā)到設(shè)備C.運(yùn)用無線傳感器網(wǎng)絡(luò),在網(wǎng)關(guān)處進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和控制決策D.采用有線傳感器連接,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù),定期進(jìn)行人工分析和控制7、在JavaScript中,要實(shí)現(xiàn)一個(gè)事件驅(qū)動(dòng)的程序,例如當(dāng)用戶點(diǎn)擊按鈕時(shí)執(zhí)行特定的操作。以下關(guān)于事件處理的實(shí)現(xiàn)方式,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.為按鈕元素添加click事件監(jiān)聽器,指定當(dāng)點(diǎn)擊事件發(fā)生時(shí)要執(zhí)行的函數(shù)B.事件處理函數(shù)可以訪問和操作頁(yè)面中的其他元素和數(shù)據(jù)C.可以同時(shí)為一個(gè)元素添加多個(gè)相同類型的事件監(jiān)聽器,它們會(huì)按照添加的順序依次執(zhí)行D.為了提高性能,應(yīng)該盡量減少事件監(jiān)聽器的使用,只在必要時(shí)添加8、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發(fā)和良好的性能?()A.Python+DjangoB.PHP+LaravelC.Java+SpringBootD.Node.js+Express9、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10、在編寫一個(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.HanLP11、在使用C++開發(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12、在Python中,要編寫一個(gè)程序來處理文本文件,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.使用字典來存儲(chǔ)每個(gè)單詞及其出現(xiàn)的次數(shù)C.在處理過程中,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13、在Python中,以下哪個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是無序且不允許重復(fù)元素的?()A.列表B.元組C.集合D.字典14、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15、以下關(guān)于程序設(shè)計(jì)中的遞歸算法說法錯(cuò)誤的是?()A.遞歸算法是一種通過調(diào)用自身來解決問題的算法。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)陷入無限遞歸C.遞歸算法適用于一些可以分解為相同子問題的問題,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16、在使用Go語(yǔ)言編寫一個(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)模浚ǎ〢.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)17、考慮使用Ruby語(yǔ)言開發(fā)一個(gè)社交媒體平臺(tái),該平臺(tái)需要支持用戶發(fā)布動(dòng)態(tài)、點(diǎn)贊、評(píng)論、關(guān)注等功能。隨著用戶數(shù)量的不斷增加,系統(tǒng)的性能和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成為了關(guān)鍵問題。在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)時(shí),以下哪種策略能夠更好地應(yīng)對(duì)高并發(fā)和大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)?()A.采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),通過優(yōu)化表結(jié)構(gòu)和索引來提高性能B.運(yùn)用NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù),如MongoDB,以文檔形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)C.結(jié)合使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和緩存系統(tǒng),如Redis,來加速數(shù)據(jù)訪問D.構(gòu)建分布式數(shù)據(jù)庫(kù),將數(shù)據(jù)分布在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上18、在C++中,要實(shí)現(xiàn)一個(gè)模板類,能夠處理不同類型的數(shù)據(jù),例如整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)和字符串等。以下關(guān)于模板類的設(shè)計(jì)和使用,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.使用模板參數(shù)來定義類的通用類型,使得類可以適用于多種數(shù)據(jù)類型B.在模板類的實(shí)現(xiàn)中,根據(jù)模板參數(shù)的類型進(jìn)行相應(yīng)的操作和處理C.模板類的實(shí)例化時(shí),根據(jù)具體的類型自動(dòng)生成相應(yīng)的代碼D.模板類會(huì)增加代碼的復(fù)雜性和編譯時(shí)間,因此應(yīng)盡量避免使用,而采用多個(gè)具體類型的類來實(shí)現(xiàn)相同的功能19、在使用Python語(yǔ)言編寫一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘程序時(shí),需要從大量的文本數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息,并進(jìn)行分類和預(yù)測(cè)。假設(shè)數(shù)據(jù)量非常龐大,而且數(shù)據(jù)的格式和質(zhì)量參差不齊。為了有效地處理這些數(shù)據(jù),以下哪種方法和工具的組合是比較合適的?()A.使用正則表達(dá)式進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗,然后用樸素貝葉斯算法進(jìn)行分類B.借助第三方庫(kù)如BeautifulSoup進(jìn)行數(shù)據(jù)解析,采用決策樹算法進(jìn)行預(yù)測(cè)C.運(yùn)用自然語(yǔ)言處理庫(kù)NLTK進(jìn)行文本預(yù)處理,使用支持向量機(jī)算法進(jìn)行分類D.先通過人工篩選數(shù)據(jù),再用線性回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)20、在編寫一個(gè)JavaScript程序來實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的購(gòu)物車功能,能夠添加商品、刪除商品、計(jì)算總價(jià)。以下關(guān)于這個(gè)程序的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié),哪一項(xiàng)是不正確的?()A.使用數(shù)組或者對(duì)象來存儲(chǔ)購(gòu)物車中的商品信息,包括商品名稱、價(jià)格和數(shù)量等B.當(dāng)添加商品時(shí),檢查商品是否已經(jīng)存在于購(gòu)物車中,如果存在則增加數(shù)量,否則添加新的商品項(xiàng)C.在計(jì)算總價(jià)時(shí),遍歷購(gòu)物車中的商品,將每個(gè)商品的價(jià)格乘以數(shù)量并累加D.為了提高性能,不需要對(duì)購(gòu)物車中的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)更新,只有在用戶點(diǎn)擊結(jié)算時(shí)才進(jìn)行計(jì)算和處理21、在編寫一個(gè)程序來分析大規(guī)模的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),挖掘用戶關(guān)系和社區(qū)結(jié)構(gòu)。以下哪種算法和工具在社交網(wǎng)絡(luò)分析中具有較高的效率和準(zhǔn)確性?()A.社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法(如Louvain算法)B.中心性分析算法(如度中心性、介數(shù)中心性)C.圖數(shù)據(jù)庫(kù)(如Neo4j)D.以上算法和工具都能發(fā)揮作用22、使用Python語(yǔ)言進(jìn)行文件操作,需要讀取一個(gè)文本文件的每一行內(nèi)容,并進(jìn)行處理。以下哪種方式是合適的()A.使用

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函數(shù)打開文件,然后逐行讀取B.將整個(gè)文件內(nèi)容一次性讀取到內(nèi)存,然后分割成行C.使用第三方庫(kù)來讀取文件D.以上方法都不好23、考慮使用Python開發(fā)一個(gè)人工智能聊天機(jī)器人,需要能夠理解用戶的輸入、生成合適的回答,并不斷學(xué)習(xí)和改進(jìn)回答質(zhì)量。以下哪種技術(shù)和模型的選擇是比較可行的?()A.使用規(guī)則引擎和模板匹配來生成回答B(yǎng).基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,如Transformer架構(gòu)C.利用決策樹算法進(jìn)行意圖識(shí)別和回答生成D.結(jié)合多種傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法,如樸素貝葉斯和支持向量機(jī)24、在Java中,要實(shí)現(xiàn)一個(gè)多線程程序,讓多個(gè)線程同時(shí)執(zhí)行不同的任務(wù)。假設(shè)其中一個(gè)線程用于計(jì)算一個(gè)復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題,另一個(gè)線程用于更新用戶界面。以下關(guān)于多線程實(shí)現(xiàn)和協(xié)調(diào)的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.使用Thread類或者Runnable接口來創(chuàng)建線程對(duì)象,并指定線程要執(zhí)行的任務(wù)B.通過線程同步機(jī)制,如鎖或者信號(hào)量,來協(xié)調(diào)線程之間對(duì)共享資源的訪問,防止數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)和不一致C.可以使用線程池來管理線程的創(chuàng)建和銷毀,提高資源利用效率和程序性能D.由于多線程并發(fā)執(zhí)行,不需要考慮線程執(zhí)行的順序和結(jié)果的一致性,讓它們自由競(jìng)爭(zhēng)即可25、在JavaScript中,以下哪個(gè)方法用于獲取元素的屬性值?()A.getAttribute()B.setAttribute()C.removeAttribute()D.hasAttribute()26、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27、在C++中,要實(shí)現(xiàn)一個(gè)類的拷貝構(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)28、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29、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30、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)生速度非常快,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

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