站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者，成績(jī)按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁(yè)，共2頁(yè)益陽(yáng)師范高等專科學(xué)?！墩Z(yǔ)言程序設(shè)計(jì)實(shí)訓(xùn)》2024-2025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2分，共40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JavaScript中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)模塊模式，將相關(guān)的功能和數(shù)據(jù)封裝在一個(gè)模塊中，以提高代碼的可維護(hù)性和可復(fù)用性。以下關(guān)于模塊模式的實(shí)現(xiàn)方式，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.使用立即執(zhí)行的函數(shù)表達(dá)式（IIFE）來(lái)創(chuàng)建模塊的私有作用域B.在模塊內(nèi)部定義公共的方法和屬性，通過(guò)返回對(duì)象或函數(shù)來(lái)暴露給外部使用C.模塊之間可以直接訪問(wèn)彼此的私有成員和方法，實(shí)現(xiàn)更緊密的集成D.模塊模式可以有效地避免全局變量的污染和命名沖突2、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)模浚ǎ〢.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3、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4、以下關(guān)于程序設(shè)計(jì)中的面向?qū)ο缶幊淘瓌t說(shuō)法錯(cuò)誤的是？（）A.單一職責(zé)原則（SingleResponsibilityPrinciple）要求一個(gè)類應(yīng)該只有一個(gè)引起它變化的原因。也就是說(shuō)，一個(gè)類應(yīng)該只負(fù)責(zé)一項(xiàng)職責(zé)，這樣可以提高代碼的可維護(hù)性和可擴(kuò)展性B.開放封閉原則（Open-ClosedPrinciple）要求軟件實(shí)體（類、模塊、函數(shù)等）應(yīng)該對(duì)擴(kuò)展開放，對(duì)修改封閉。也就是說(shuō)，在不修改現(xiàn)有代碼的情況下，可以通過(guò)擴(kuò)展來(lái)實(shí)現(xiàn)新的功能C.里氏替換原則（LiskovSubstitutionPrinciple）要求子類必須能夠替換它們的父類。也就是說(shuō)，子類應(yīng)該能夠在任何使用父類的地方被使用，而不會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤D.面向?qū)ο缶幊淘瓌t只適用于大型項(xiàng)目，對(duì)于小型項(xiàng)目，不需要遵循這些原則。實(shí)際上，無(wú)論項(xiàng)目大小，遵循面向?qū)ο缶幊淘瓌t可以提高代碼的質(zhì)量和可維護(hù)性5、假設(shè)使用C#開發(fā)一個(gè)金融交易系統(tǒng)，需要保證交易的安全性、準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。系統(tǒng)涉及訂單處理、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、資金結(jié)算等功能。在處理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊時(shí)，以下哪種技術(shù)和算法的運(yùn)用是比較關(guān)鍵的？（）A.使用簡(jiǎn)單的閾值判斷進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估B.運(yùn)用復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型和統(tǒng)計(jì)分析進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估C.借助第三方的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估服務(wù)，集成到系統(tǒng)中D.不進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，直接處理交易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(guò)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(guò)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(wèn)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(lái)創(chuàng)建線程對(duì)象，并指定線程要執(zhí)行的任務(wù)B.通過(guò)線程同步機(jī)制，如鎖或者信號(hào)量，來(lái)協(xié)調(diào)線程之間對(duì)共享資源的訪問(wèn)，防止數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)和不一致C.可以使用線程池來(lái)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8、在設(shè)計(jì)一個(gè)用于天氣預(yù)報(bào)的系統(tǒng)時(shí)，需要收集和分析來(lái)自多個(gè)氣象站的數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，并以直觀的方式展示給用戶。以下哪種技術(shù)和工具的選擇是最恰當(dāng)?shù)?？（）A.使用C++編寫數(shù)據(jù)收集和處理程序，結(jié)合Python的NumPy和SciPy庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，利用專業(yè)的氣象模型軟件進(jìn)行預(yù)測(cè)，通過(guò)HTML5和CSS3構(gòu)建前端展示界面B.采用Java的Netty框架接收數(shù)據(jù)，運(yùn)用Spark進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，使用第三方氣象預(yù)測(cè)服務(wù)獲取預(yù)報(bào)結(jié)果，借助Vue.js實(shí)現(xiàn)前端可視化C.運(yùn)用Python的AsyncIO庫(kù)進(jìn)行異步數(shù)據(jù)采集，結(jié)合TensorFlow進(jìn)行模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，使用Echarts庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，利用Django框架搭建后端服務(wù)D.選擇JavaScript的FetchAPI獲取數(shù)據(jù)，利用Node.js的流處理模塊處理數(shù)據(jù)，借助matplotlib生成圖表，使用Express框架構(gòu)建后端9、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(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10、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(guò)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(wú)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11、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

open()

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(lái)讀取文件D.以上方法都不好12、使用Python語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，要繪制一個(gè)折線圖來(lái)展示一組數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)。以下哪種庫(kù)是常用的選擇（）A.

matplotlib

B.

numpy

C.

pandas

D.

scikit-learn

13、在使用JavaScript開發(fā)一個(gè)在線視頻播放器時(shí)，需要支持多種視頻格式的播放、緩沖控制、音量調(diào)節(jié)和字幕顯示等功能。同時(shí)，要適應(yīng)不同的瀏覽器和設(shè)備。以下哪種技術(shù)和庫(kù)的選擇是比較恰當(dāng)?shù)?？（）A.使用HTML5的標(biāo)簽和原生JavaScript實(shí)現(xiàn)所有功能B.借助第三方視頻播放庫(kù)，如Video.js，處理復(fù)雜的播放邏輯C.自行開發(fā)視頻解碼和渲染算法，以獲得更好的性能D.只支持少數(shù)常見的視頻格式，降低開發(fā)難度14、在一個(gè)使用C語(yǔ)言編寫的程序中，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15、考慮編寫一個(gè)程序來(lái)進(jìn)行圖像壓縮，在保證一定圖像質(zhì)量的前提下減小文件大小。以下哪種圖像壓縮算法在實(shí)際應(yīng)用中效果較好，并且具有較高的壓縮比？（）A.JPEG壓縮算法B.PNG壓縮算法C.GIF壓縮算法D.WebP壓縮算法16、在開發(fā)一個(gè)音頻處理程序時(shí)，需要對(duì)音頻信號(hào)進(jìn)行濾波、降噪和頻譜分析。以下哪種編程語(yǔ)言和相關(guān)庫(kù)在音頻處理領(lǐng)域具有強(qiáng)大的功能和廣泛的應(yīng)用？（）A.C++結(jié)合FFmpeg庫(kù)B.Python結(jié)合librosa庫(kù)C.Matlab自帶的音頻處理工具箱D.Java結(jié)合JMF框架17、以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)適合用于實(shí)現(xiàn)圖的存儲(chǔ)和遍歷？（）A.數(shù)組不適合用于實(shí)現(xiàn)圖的存儲(chǔ)和遍歷，因?yàn)閳D的結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，數(shù)組難以有效地表示圖的關(guān)系B.鏈表也不適合用于實(shí)現(xiàn)圖的存儲(chǔ)和遍歷，同樣因?yàn)閳D的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，鏈表不能很好地滿足圖的存儲(chǔ)和遍歷需求C.鄰接矩陣和鄰接表是兩種常見的用于實(shí)現(xiàn)圖的存儲(chǔ)和遍歷的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。鄰接矩陣使用二維數(shù)組來(lái)表示圖中頂點(diǎn)之間的關(guān)系，鄰接表則使用鏈表或數(shù)組來(lái)表示圖中頂點(diǎn)的鄰接頂點(diǎn)D.棧和隊(duì)列主要用于其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的操作，不適合用于實(shí)現(xiàn)圖的存儲(chǔ)和遍歷18、在開發(fā)一個(gè)金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)時(shí)，需要綜合考慮市場(chǎng)數(shù)據(jù)、信用記錄、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等因素，以評(píng)估投資組合的風(fēng)險(xiǎn)水平。在數(shù)據(jù)融合、風(fēng)險(xiǎn)模型構(gòu)建和結(jié)果展示方面，以下哪種方法是最科學(xué)的？（）A.手動(dòng)整合各類數(shù)據(jù)，使用簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)，以表格形式展示結(jié)果B.利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)融合數(shù)據(jù)，基于統(tǒng)計(jì)模型評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)，通過(guò)圖表直觀展示C.借助大數(shù)據(jù)平臺(tái)處理數(shù)據(jù)，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)模型，生成詳細(xì)的風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告D.采用分散的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，基于經(jīng)驗(yàn)判斷風(fēng)險(xiǎn)，以口頭形式傳達(dá)評(píng)估結(jié)果19、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20、假設(shè)正在開發(fā)一個(gè)金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)，需要分析市場(chǎng)數(shù)據(jù)、信用記錄和宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。以下哪種數(shù)據(jù)分析方法和模型在金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中被廣泛采用，并且能夠提供可靠的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果？（）A.風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）模型B.信用評(píng)分模型C.壓力測(cè)試D.以上方法和模型都常用于金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）論述C語(yǔ)言中如何使用指針實(shí)現(xiàn)鏈表的合并操作。2、（本題5分）論述C語(yǔ)言中函數(shù)的遞歸調(diào)用原理，分析其優(yōu)缺點(diǎn)，并給出適用的實(shí)際案例及相應(yīng)代碼。3、（本題5分）闡述C語(yǔ)言中如何處理字符串的編碼轉(zhuǎn)換，如從ASCII到UTF-8的轉(zhuǎn)換。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）給定一個(gè)鏈表，其中每個(gè)節(jié)點(diǎn)包含一個(gè)整數(shù)。編寫程序刪除鏈表中所有值為指定整數(shù)的節(jié)點(diǎn)，并返回修改后的鏈表頭節(jié)點(diǎn)。2、（