烏海市中儲糧2025秋招面試專業(yè)追問題庫(信息技術(shù)崗)一、專業(yè)知識題（共5題，每題10分，總分50分）1.題目：烏海市中儲糧信息技術(shù)崗常見的網(wǎng)絡(luò)安全威脅有哪些？請結(jié)合糧食倉儲管理系統(tǒng)的特點，說明如何防范SQL注入攻擊。答案：烏海市中儲糧信息技術(shù)崗常見的網(wǎng)絡(luò)安全威脅包括：（1）SQL注入攻擊：通過在輸入字段中插入惡意SQL代碼，竊取或篡改數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)。糧食倉儲管理系統(tǒng)常涉及庫存數(shù)據(jù)、溫濕度記錄等敏感信息，SQL注入可能導致數(shù)據(jù)泄露或被篡改。（2）DDoS攻擊：分布式拒絕服務(wù)攻擊可能導致系統(tǒng)癱瘓，影響糧食出入庫業(yè)務(wù)。（3）勒索軟件：針對糧食儲備企業(yè)的勒索軟件可能加密關(guān)鍵數(shù)據(jù)，要求支付贖金。（4）未授權(quán)訪問：弱口令或權(quán)限管理漏洞可能導致非授權(quán)人員訪問系統(tǒng)。防范SQL注入措施：-輸入驗證：對用戶輸入進行嚴格過濾，禁止特殊字符（如單引號）。-參數(shù)化查詢：使用預(yù)編譯語句（如Java的PreparedStatement）而非拼接SQL。-權(quán)限控制：限制數(shù)據(jù)庫賬戶權(quán)限，僅授權(quán)最小必要操作。-錯誤日志隔離：不將SQL錯誤信息直接展示給用戶，避免泄露數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)。2.題目：請簡述如何利用Python腳本實現(xiàn)糧食倉儲環(huán)境的自動化數(shù)據(jù)采集（如溫濕度、庫存量），并說明在烏海地區(qū)部署時需考慮的技術(shù)細節(jié)。答案：自動化數(shù)據(jù)采集方案：-硬件接口：使用傳感器（如DHT11溫濕度傳感器）與樹莓派（RaspberryPi）或工控機連接，通過串口或MQTT協(xié)議傳輸數(shù)據(jù)。-Python腳本：pythonimportserialimporttimeimportrequestsdefread_sensor():ser=serial.Serial('/dev/ttyUSB0',9600)line=ser.readline().decode().strip()returnline.split(',')whileTrue:temp,hum=read_sensor()data={'temperature':temp,'humidity':hum}requests.post('00/api/data',json=data)time.sleep(60)-云平臺對接：將數(shù)據(jù)上傳至阿里云或騰訊云IoT平臺，便于遠程監(jiān)控。烏海地區(qū)技術(shù)細節(jié)：-環(huán)境適應(yīng)性：選擇耐寒（最低-30℃）的傳感器，避免冬季凍傷。-網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性：烏海部分區(qū)域網(wǎng)絡(luò)覆蓋較差，可部署本地MQTT服務(wù)器緩存數(shù)據(jù)。-低功耗設(shè)計：傳感器采用太陽能供電，減少市電依賴。3.題目：糧食出入庫管理系統(tǒng)通常需要支持分布式事務(wù)，請解釋什么是分布式事務(wù)，并舉例說明在烏海中儲糧場景下可能的應(yīng)用場景。答案：分布式事務(wù)定義：指跨多個數(shù)據(jù)庫或服務(wù)的事務(wù)操作，需保證原子性（要么全部成功，要么全部回滾）。烏海中儲糧應(yīng)用場景：-庫存聯(lián)動場景：-出庫時，同時扣減總庫庫存、分倉庫存，并記錄物流單號。-若分倉庫存不足，需回滾總庫扣減操作。-多級調(diào)撥場景：-A庫調(diào)撥給B庫，需同時更新A庫可調(diào)數(shù)量和B庫入庫記錄。解決方案：-2PC協(xié)議：基于Raft或Paxos算法實現(xiàn)強一致性，但延遲較高。-本地消息表：采用TCC（Try-Confirm-Cancel）模式，降低耦合。4.題目：請說明在糧食倉儲管理系統(tǒng)中，如何通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)預(yù)測未來一個月的糧食損耗率？答案：數(shù)據(jù)挖掘流程：1.數(shù)據(jù)收集：-溫濕度記錄（影響霉變）、蟲害檢測（攝像頭圖像識別）、通風系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)。2.特征工程：-計算溫濕度超標時長占比、蟲害密度指數(shù)等。3.模型選擇：-GBDT（梯度提升決策樹）：適用于小樣本、多特征場景。-LSTM（長短期記憶網(wǎng)絡(luò)）：捕捉時間序列依賴性。4.模型評估：-使用烏海歷史數(shù)據(jù)（如2022-2024年）劃分訓練集、測試集，以MSE（均方誤差）指標衡量預(yù)測精度。地域適配性：-烏海晝夜溫差大，需重點建模溫度突變對損耗的影響。5.題目：簡述在烏海中儲糧系統(tǒng)遷移到云平臺時，應(yīng)優(yōu)先考慮哪些技術(shù)指標？答案：優(yōu)先技術(shù)指標：1.數(shù)據(jù)安全合規(guī)：-符合《糧食安全保障法》及內(nèi)蒙古自治區(qū)數(shù)據(jù)安全條例。2.高可用性：-采用多可用區(qū)部署（如阿里云ECS多可用區(qū)），保障斷電或硬件故障時業(yè)務(wù)連續(xù)性。3.彈性伸縮：-根據(jù)糧食調(diào)撥高峰期（如春節(jié)、國慶）動態(tài)調(diào)整計算資源。4.成本效益：-優(yōu)先使用烏海當?shù)卣?wù)云（如內(nèi)蒙古政務(wù)云）降低網(wǎng)絡(luò)延遲和費用。二、行業(yè)情景題（共5題，每題10分，總分50分）1.題目：若烏海某糧庫報告稱，部分批次糧食出現(xiàn)霉變，但系統(tǒng)溫濕度數(shù)據(jù)正常，作為IT人員應(yīng)如何排查？答案：1.傳感器校準：檢查溫濕度傳感器是否因粉塵或結(jié)露失效。2.環(huán)境異常檢測：分析日志，看是否有瞬時超限（如通風系統(tǒng)故障導致局部高溫）。3.蟲害監(jiān)測數(shù)據(jù)：若蟲害圖像識別系統(tǒng)未報警，檢查攝像頭角度或算法閾值。4.第三方污染：追溯糧食入庫時的檢測報告，排查是否混入霉變原料。2.題目：若烏海中儲糧系統(tǒng)突然無法同步財務(wù)數(shù)據(jù)（如銀行對賬單），且涉及數(shù)千萬元庫存價值，請列出排查步驟。答案：1.網(wǎng)絡(luò)連通性：-使用`ping`和`traceroute`檢查與銀行API的連接。2.接口日志分析：-查看ETL工具（如Kettle）的調(diào)度日志，定位失敗節(jié)點。3.數(shù)據(jù)格式校驗：-核對銀行文件是否包含異常字符（如分隔符錯誤）。4.權(quán)限問題：-確認API賬戶密鑰未過期且權(quán)限未被回收。3.題目：烏海某地發(fā)生暴雪導致道路中斷，需緊急調(diào)撥一批糧食至受災(zāi)地區(qū)，但系統(tǒng)庫存數(shù)據(jù)顯示該庫已無可用量，如何處理？答案：1.人工介入權(quán)限：-啟用應(yīng)急白名單功能，由管理員手動核銷200噸預(yù)留庫存。2.線下數(shù)據(jù)補充：-核對地磅實時數(shù)據(jù)（如稱重記錄）與系統(tǒng)差異。3.優(yōu)先級調(diào)整：-暫停其他調(diào)撥任務(wù)，優(yōu)先執(zhí)行應(yīng)急訂單，后續(xù)補錄數(shù)據(jù)。4.題目：若烏海中儲糧系統(tǒng)突然出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致（如某批次出庫數(shù)量與實際不符），且涉及多個部門，應(yīng)如何協(xié)調(diào)解決？答案：1.分部門排查：-出庫部門：核對紙質(zhì)單據(jù)與系統(tǒng)錄入差異。-倉儲部門：確認地磅數(shù)據(jù)是否被篡改。2.時間戳對賬：-查看數(shù)據(jù)庫操作日志（如MySQL的binlog），定位沖突時間點。3.三方會簽：-調(diào)用審計部門協(xié)助，確保變更可追溯。5.題目：烏海中儲糧系統(tǒng)計劃引入AI蟲害識別，但部分老員工抵觸，如何推進？答案：1.試點先行：-選擇1個分庫部署AI系統(tǒng)，對比人工與AI識別效率。2.技能培訓：-開展操作培訓，重點講解AI誤報（如燈光反射）的規(guī)避方法。3.激勵機制：-對主動使用AI的員工給予績效加分。三、技術(shù)實操題（共5題，每題10分，總分50分）1.題目：請用Python編寫一個函數(shù)，接收烏海某糧庫的溫濕度數(shù)據(jù)（CSV格式，如`timestamp,temperature,humidity`），若溫度超過30℃或濕度超過80%，返回預(yù)警信息。答案：pythonimportpandasaspddefcheck_alarm(data_path):df=pd.read_csv(data_path)forindex,rowindf.iterrows():ifrow['temperature']>30orrow['humidity']>80:returnf"預(yù)警：{row['timestamp']}溫度{row['temperature']}℃/濕度{row['humidity']}%"return"無異常"2.題目：請用SQL編寫一條查詢語句，統(tǒng)計烏海中儲糧系統(tǒng)2024年各分庫的糧食損耗率（損耗量/入庫總量），并按損耗率降序排列。答案：sqlSELECTwarehouse_id,SUM(damaged_amount)/SUM(total_received)ASloss_rateFROMinventory_recordsWHEREyear=2024GROUPBYwarehouse_idORDERBYloss_rateDESC;3.題目：請用Shell腳本實現(xiàn)烏海某糧庫日志文件的每日自動清理，僅保留最近30天的日志（如`log_2024-01-01.log`）。答案：bashfind/data/logs/-name"log_.log"-typef-mtime+30-execrm{}\;4.題目：請用PostgreSQL編寫觸發(fā)器，當更新糧食庫存記錄時，自動計算該批次的新?lián)p耗率（假設(shè)損耗率=損耗量/入庫總量）。答案：sqlCREATEORREPLACEFUNCTIONupdate_loss_rate()RETURNSTRIGGERAS$$BEGINNEW.loss_rate:=NEW.damaged_amount/NEW.total_received;RETURNNEW;END;sqlCREATETRIGGERtrig_update_lossBEFOREUPDATEONinventory_recordsFOREACHROWEXECUTEFUNCTIONupdate_loss_rate();5.題目：請用Dockerfile編寫一個糧食數(shù)據(jù)可視化服務(wù)，基于TensorFlow加載烏海歷史損耗數(shù)據(jù)（CSV），并提供Web界面（Flask）。答案：DockerfileFROMtensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3WORKDIR/appCOPYrequirements.txt.RUNpipinstall-rrequirements.txtCOPYapp.py.CMD["python","app.py"]pythonapp.pyfromflaskimportFlask,render_templateimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltapp=Flask(__name__)@app.route('/')defindex():df=pd.read_csv('los