第7頁，共44頁1.以下哪個數(shù)據(jù)集以超過1400萬張標(biāo)注圖像和基于WordNet的層次分類著稱，廣泛用于圖像分類任務(wù)？A、CIFAR-10B、MNISTC、PASCALVOCD、ImageNet2.使用人臉數(shù)據(jù)集（如CelebA）時，需特別注意哪項倫理問題？A、圖像分辨率過低B、數(shù)據(jù)標(biāo)注不準(zhǔn)確C、隱私保護和合規(guī)授權(quán)D、類別不平衡3.如何避免因網(wǎng)絡(luò)問題導(dǎo)致爬蟲程序崩潰？A、捕獲requests.exceptions.RequestException異常B、增加timeout=10參數(shù)C、同時使用A和BD、不做任何處理4.若圖片鏈接為相對路徑（如/images/logo.png），應(yīng)使用哪種方法補全完整URL？A、使用urljoin(base_url,img_src)B、直接拼接域名：base_url+img_srcC、手動添加協(xié)議頭：https://+img_srcD、忽略相對路徑5.以下代碼片段的作用是？importrequestsresponse=requests.get(url,headers={"User-Agent":"Mozilla/5.0"})A、設(shè)置代理IPB、限制請求超時時間C、禁用SSL證書驗證D、添加請求頭模擬瀏覽器訪問6.使用requests庫下載網(wǎng)頁內(nèi)容時，正確獲取二進制響應(yīng)數(shù)據(jù)的方法是？A、response.textB、response.contentC、response.json()D、response.headers7.在語音識別任務(wù)中，預(yù)處理通常不包括哪一步？A、標(biāo)注文本內(nèi)容B、分幀和加窗C、提取MFCC特征D、靜音消除

8.以下哪種情況可能導(dǎo)致預(yù)處理后的語音失真？A、使用漢明窗（HammingWindow）B、提取MFCC特征C、統(tǒng)一采樣率為16kHzD、過高的降噪閾值9.MFCC（梅爾頻率倒譜系數(shù)）提取的主要目的是？A、壓縮語音文件體積B、增強語音中的低頻成分C、提取表征語音內(nèi)容的特征向量D、標(biāo)注說話人身份10.以下哪種工具常用于語音預(yù)處理中的頻譜分析？A、torchvisionB、PhotoshopC、MySQLD、Librosa（Python庫）11.以下哪項是語音預(yù)處理的常見操作？A、分幀（Framing）和加窗（Windowing）B、將單聲道轉(zhuǎn)換為立體聲C、標(biāo)注說話人性別D、為音頻添加混響效果12.語音數(shù)據(jù)預(yù)處理中，“重采樣”（Resampling）的主要目的是？A、增強語音情感表達(dá)B、壓縮音頻文件大小C、刪除背景噪音D、統(tǒng)一音頻文件的采樣率13.語音標(biāo)注完成后，數(shù)據(jù)預(yù)處理的典型步驟不包括？A、去除靜音片段B、調(diào)整音頻文件的采樣率C、導(dǎo)出結(jié)構(gòu)化標(biāo)簽文件（如JSON）D、為標(biāo)注結(jié)果添加藝術(shù)特效14.標(biāo)注語音數(shù)據(jù)時，遇到背景噪音較大的音頻應(yīng)如何處理？A、直接忽略噪音繼續(xù)標(biāo)注B、刪除該音頻文件C、標(biāo)注噪音類型并記錄可能影響的語音部分D、僅標(biāo)注清晰的語音片段15.使用LabelStudio標(biāo)注語音時，以下哪項操作是可行的？A、直接編輯音頻頻譜圖B、實時調(diào)整麥克風(fēng)靈敏度C、為語音片段添加時間戳標(biāo)簽和文本注釋D、自動消除所有背景噪音16.在Praat中，標(biāo)注語音段落后通常生成的文件格式是？A、MP3B、JSONC、CSVD、TextGrid17.在語音轉(zhuǎn)寫任務(wù)中，標(biāo)注者最需要關(guān)注的是？A、語音內(nèi)容與文本的一致性B、音頻的頻譜圖形狀C、說話人的口音是否標(biāo)準(zhǔn)D、錄音設(shè)備的品牌18.以下哪種標(biāo)注類型通常用于語音情感分析？A、標(biāo)注音素邊界B、標(biāo)記說話人的情感狀態(tài)（如憤怒、喜悅）C、記錄音頻采樣率D、標(biāo)注麥克風(fēng)型號19.以下哪種設(shè)備最適合高質(zhì)量語音采集？A、手機內(nèi)置麥克風(fēng)B、藍(lán)牙耳機C、筆記本電腦揚聲器D、專業(yè)指向性麥克風(fēng)20.以下哪種環(huán)境對語音數(shù)據(jù)采集的影響最大？A、背景音樂和交通噪音B、安靜的房間C、標(biāo)準(zhǔn)錄音棚D、無回聲實驗室21.以下哪個是公開語音數(shù)據(jù)集的典型例子？A、某公司內(nèi)部客服錄音庫B、LibriSpeechC、個人家庭錄音合集D、社交媒體私密語音消息22.使用公開語音數(shù)據(jù)集（如TIMIT）的主要優(yōu)勢是？A、完全無需標(biāo)注即可直接使用B、包含大量隱私敏感信息C、提供標(biāo)準(zhǔn)化基準(zhǔn)和可復(fù)現(xiàn)性 D、僅支持英語語音研究23.標(biāo)注數(shù)據(jù)預(yù)處理通常包括以下哪項？A、為文本添加藝術(shù)效果B、去除噪聲數(shù)據(jù)（如亂碼、重復(fù)文本）C、將文本轉(zhuǎn)換為音頻D、調(diào)整文本字體格式24.構(gòu)建高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)集的關(guān)鍵步驟是？A、減少標(biāo)注人員數(shù)量B、僅使用自動化工具標(biāo)注C、制定明確的標(biāo)注準(zhǔn)則并定期校驗D、忽略標(biāo)注者的反饋25.標(biāo)注一致性（AnnotationConsistency）指的是什么？A、標(biāo)注速度是否足夠快B、標(biāo)注數(shù)據(jù)的存儲方式C、標(biāo)注工具是否穩(wěn)定D、不同標(biāo)注者對同一文本的標(biāo)注結(jié)果是否一致26.以下哪個工具是常用的文本標(biāo)注工具？A、PhotoshopB、PowerPointC、LabelStudioD、LabelImg27.以下哪種任務(wù)屬于文本標(biāo)注的典型應(yīng)用？A、命名實體識別（NER）B、語音合成C、圖像分類D、語音翻譯28.文本標(biāo)注的主要操作是什么？A、生成新的文本內(nèi)容B、為文本添加結(jié)構(gòu)化標(biāo)簽或注釋C、刪除文本中的冗余信息D、將文本翻譯成其他語言29.如何用IQR（四分位距）法定義'age'列的異常值閾值（下限和上限）？A、Q1=df['age'].quantile(0.25)Q3=df['age'].quantile(0.75)lower,upper=Q1-1.5*(Q3-Q1),Q3+1.5*(Q3-Q1)B、lower,upper=df['age'].mean()-3*df['age'].std(),df['age'].mean()+3*df['age'].std()C、lower,upper=df['age'].min(),df['age'].max()D、lower,upper=df['age'].median()-1.5*df['age'].mad(),df['age'].median()+1.5*df['age'].mad()30.對于時間序列數(shù)據(jù)，如何用線性插值填充缺失值？df=pd.DataFrame({'date':pd.date_range('2023-01-01',periods=5),'value':[1,None,None,4,5]})A、df.fillna(method='ffill')B、erpolate(method='linear')C、df.replace(np.nan,df.mean())D、df.dropna()31.如何刪除df中'B'列存在缺失值的行？A、df.dropna(subset=['B'])B、df[df['B'].notna()]C、df.dropna(how='all')D、A和B32.如何篩選df中'age'大于30的行？A、df[df.age>30]B、df.query('age>30')C、df.filter(df.age>30)D、A和B33.如何檢查DataFrame中是否有完全重復(fù)的行？A、df.duplicated().sum()B、df.drop_duplicates()C、df.is_unique()D、df.count()34.如何刪除DataFrame中包含缺失值的所有行？importpandasaspddf=pd.DataFrame({'A':[1,None,3],'B':[4,5,None]})A、df.dropna(axis=1)B、df.fillna(0)C、df.replace(None,0)D、df.dropna()35.以下哪種方法可以正確提取多個同類元素文本？A、response.xpath("http://div").extract()B、response.css("div::text").get()C、response.css("div").extract_first()D、response.xpath("http://div/text()").getall()36.以下哪個是SpiderMiddleware的典型應(yīng)用場景？A、給Items的字段賦值或更新值B、處理下載超時C、動態(tài)更換代理IPD、解析JSON響應(yīng)37.Scrapy的Item類的主要用途是？A、定義爬蟲的起始URLB、管理爬蟲并發(fā)數(shù)C、封裝結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如爬取的字段名和值）D、處理HTTP響應(yīng)頭38.Scrapy處理請求的完整流程是？A、Downloader→Spider→Scheduler→PipelineB、Scheduler→Spider→Downloader→PipelineC、Spider→Scheduler→Downloader→PipelineD、Spider→Downloader→Scheduler→Pipeline39.Scrapy的DownloaderMiddleware的主要作用是？A、定義爬取規(guī)則B、處理請求和響應(yīng)（如更換User-Agent、代理IP）C、存儲數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)庫D、生成爬蟲代碼40.部署Scrapy-Redis分布式爬蟲時，必須確保？A、所有機器使用同一Redis數(shù)據(jù)庫B、所有機器安裝相同版本的PythonC、所有爬蟲實例共享同一個redis_keyD、A和C41.Scrapy-Redis的核心功能是？A、替換Scrapy的下載器B、實現(xiàn)分布式爬取和請求去重C、提供可視化爬蟲監(jiān)控D、自動生成爬蟲代碼42.Scrapy的核心組件Spider的作用是？A、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲B、管理下載延遲C、定義爬取規(guī)則和解析邏輯D、處理反爬機制43.自動駕駛數(shù)據(jù)集中，對行人標(biāo)注通常需要：A、僅標(biāo)注行人整體B、標(biāo)注行人+陰影C、標(biāo)注行人+遮擋部分（即使不可見）D、忽略小尺度行人44.對標(biāo)注圖像進行水平翻轉(zhuǎn)時，邊界框坐標(biāo)應(yīng)如何調(diào)整？A、僅x坐標(biāo)變?yōu)閳D像寬度-x_maxB、x_min和x_max互換，并鏡像計算新坐標(biāo)C、無需調(diào)整D、刪除該標(biāo)注45.關(guān)鍵點標(biāo)注（KeypointAnnotation）常用于以下哪種任務(wù)？A、圖像分類B、文本識別C、圖像超分辨率D、人臉特征點檢測或姿態(tài)估計46.以下哪個工具是開源的圖像標(biāo)注工具？A、AdobePhotoshopB、3DMaxC、LabelImgD、AutoCAD47.以下哪種標(biāo)注方式適合檢測圖像中的物體位置？A、分類標(biāo)簽（ClassLabel）B、語義分割（SemanticSegmentation）C、邊界框（BoundingBox）D、圖像標(biāo)題（ImageCaptioning）48.圖像標(biāo)注的核心目的是什么？A、美化圖片B、為圖像添加結(jié)構(gòu)化標(biāo)簽，供機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練C、壓縮圖像大小D、修改圖像分辨率49.如何將RGB圖像轉(zhuǎn)為單通道灰度圖？A、transforms.RandomGrayscale(p=1)B、transforms.ToTensor()后取均值C、transforms.Normalize(mean=[0.5],std=[0.5])D、transforms.Grayscale()50.如何將圖像的最小邊縮放到256，并保持寬高比？A、transforms.Resize((256,256))B、transforms.Resize(256)C、transforms.RandomResizedCrop(256)D、transforms.CenterCrop(256)51.以下代碼的正確執(zhí)行順序是？transforms.Compose([transforms.RandomResizedCrop(224),transforms.RandomHorizontalFlip(),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.485,0.456,0.406],std=[0.229,0.224,0.225])])A、張量轉(zhuǎn)換→歸一化→裁剪→翻轉(zhuǎn)B、翻轉(zhuǎn)→裁剪→歸一化→張量轉(zhuǎn)換C、裁剪→翻轉(zhuǎn)→張量轉(zhuǎn)換→歸一化D、順序無關(guān)緊要52."以下哪種操作可以增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性？transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5)#1transforms.RandomRotation(30)#2transforms.Resize(256)#3A、僅1B、1和2 C、1和3D、全部53.以下代碼中transforms.Normalize()的參數(shù)mean=[0.5,0.5,0.5]和std=[0.5,0.5,0.5]的作用是？transforms.Normalize(mean=[0.5,0.5,0.5],std=[0.5,0.5,0.5])A、對圖像進行標(biāo)準(zhǔn)化（減均值除標(biāo)準(zhǔn)差）B、對圖像進行中心裁剪C、將像素值從[0,255]映射到[0,1]D、將像素值從[0,1]映射到[-1,1]54.以下代碼的作用是什么？fromtorchvisionimporttransformstransform=transforms.Compose([ansforms.ToTensor()])A、將PIL圖像或NumPy數(shù)組轉(zhuǎn)換為PyTorch張量（Tensor）B、將張量歸一化到[0,1]范圍C、調(diào)整圖像大小D、將圖像轉(zhuǎn)為灰度圖55.如果soup.find("span")未找到標(biāo)簽，返回什么？A、NoneB、空列表[]C、報錯D、空字符串""56.如何選擇class="active"的所有<div>標(biāo)簽？A、soup.find_all("div",class_="active")B、soup.select("div.active")C、soup.find_all("div",{"class":"active"})D、以上全部57.如何獲取以下HTML中<li>的文本？<ulclass="list"><li>Item1</li></ul>A、soup.ul.li.textB、soup.find("ul",class_="list").find("li").textC、soup.select("ul.list>li")[0].textD、以上全部58.soup.find("div")和soup.find_all("div")的區(qū)別是？A、前者返回第一個匹配的標(biāo)簽，后者返回列表B、前者返回所有匹配的標(biāo)簽，后者返回第一個C、功能完全相同D、前者支持CSS選擇器，后者不支持59.如何獲取以下HTML中所有<a>標(biāo)簽的href屬性？<div><ahref="">Link</a></div>A、soup.find("a")["src"]B、soup.select("a").hrefC、soup.a.get("href")D、soup.find_all("a")[0].href60.以下代碼的作用是什么？frombs4importBeautifulSoupsoup=BeautifulSoup("<html><p>Hello</p></html>","html.parser")print(soup.p.text)A、輸出<p>Hello</p>B、輸出HelloC、報錯D、輸出None二、多選題（共10題，每題2分，共20分）1.常見的語音降噪方法有哪些A、傅里葉變換 B、基于頻譜的降噪C、Wiener濾波降噪 D、自適應(yīng)噪聲抑制2.語音預(yù)處理常見的工具有哪些？A、Librosa B、Scipy C、NoiseReduce D、torchvision3.以下哪些是常見的語音數(shù)據(jù)公開數(shù)據(jù)集A、VoxCeleb B、LibriSpeech C、TIMIT D、ST-CMDS4.常見語音采集方法包括以下哪些A、眾包平臺 B、公開數(shù)據(jù)集 C、應(yīng)用程序采集 D、現(xiàn)場錄音5.關(guān)于文本數(shù)據(jù)標(biāo)注說法正確的有A、labelImg是一種常見的文本數(shù)據(jù)標(biāo)注工具B、labelstudio是一種常見的文本數(shù)據(jù)標(biāo)注工具 C、文本數(shù)據(jù)標(biāo)注時不用寫明標(biāo)注指南，因為標(biāo)注人員都清楚怎樣標(biāo)注 D、標(biāo)注完成的數(shù)據(jù)可以是JSON、CSV或者其他標(biāo)注文件格式6.以下哪些是常見的文本標(biāo)注類型A、文本分類標(biāo)注、關(guān)系抽取、對話標(biāo)注B、句法依存分析、情感標(biāo)注C、命名實體識別、事件標(biāo)注D、詞性標(biāo)注、序列標(biāo)注7.處理文本中的缺失值時，以下哪些方法是合理的？A、直接刪除包含缺失值的樣本B、用“unknown”填充缺失的字段C、用隨機文本生成缺失部分D、保留缺失值并在模型中特殊處理8.文本數(shù)據(jù)清洗一般需要做以下哪些操作？A、數(shù)值轉(zhuǎn)描述性變量 B、重復(fù)值處理C、空值處理 D、異常值處理9.使用Scrapy和Redis實現(xiàn)分布式爬蟲程序時，以下哪些說法是正確的？A、在Pipelines.py文件定義數(shù)據(jù)存儲邏輯類，并在settings.py文件的ITEM_PIPELINES選項啟用該類B、settings.py文件中DOWNLOADER_MIDDLEWARES是可以定義要啟用的下載中間件類C、在spider程序中定義prase方法解析數(shù)據(jù)時，可以使用yield返回對象D、如果需要在Redis中存儲數(shù)據(jù)，可以不用配置相關(guān)參數(shù) 10.自然語言處理（Neuro-LinguisticProgramming，NLP）領(lǐng)域有很多公開的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，以下哪些是常見的公開數(shù)據(jù)集A、IMDB電影評論數(shù)據(jù)集B、WMT(WorkshoponMachineTranslation)數(shù)據(jù)集C、SQuAD(StanfordQuestionAnsweringDataset)數(shù)據(jù)集D、OpenSubtitles數(shù)據(jù)集11.關(guān)于Scrapy-Redis庫說法正確的有A、使用Scrapy-Redis庫不用自行安裝Redis軟件，也不需要提前啟動，啟用爬蟲程序時會自動觸發(fā)相關(guān)軟件啟動B、啟用scrapy-redis可以在可以在scrapy項目settings.py文件中配置Redis連接，并啟用相關(guān)中間件C、爬蟲程序需要繼承scrapy_redis.spiders的RedisSpider類 D、使用Scrapy-Redis庫時不需要在爬蟲程序定義parse(self,response)方法 12.以下關(guān)于scrapy爬蟲框架中settings.py設(shè)置項說法正確的有？A、DOWNLOAD_TIMEOUT=15表示設(shè)置爬蟲時每次下載超時時間，單位為秒B、USER_AGENT_LIST參數(shù)可以設(shè)置多個user-agentC、RETRY_ENABLED=True表示啟用請求重試機制D、HTTP_PROXY='xy.server:port'表示設(shè)置的代理地址是xy.server:port13.scrapy爬蟲程序運行的方法有哪幾種？A、在操作系統(tǒng)中使用命令運行爬蟲B、通過scrapy的cmdline控制運行C、使用scrapy的crawler中CrawlerProcess接口控制運行D、以上方式都不可以14.假設(shè)有如下爬蟲程序，則關(guān)于其說明正確的有哪些?frommyproject.itemsimportMyItemclassExampleSpider(scrapy.Spider):name='example’start_urls=['/']defparse(self,response): A、name變量是爬蟲的名字，屬于必須定義字段B、start_urls是初始的UR列表，也就是要爬取網(wǎng)站，是數(shù)組類型C、ExampleSpider類可以不用繼承scrapy.Spider類，不需要額外添加控制邏輯也可以在scrapy組件間通信D、parse(self,response)函數(shù)在每次URL完成下載后都調(diào)用，解析返回的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)，然后生成下一頁的請求URL15.使用命令scrapystartprojectdataProject創(chuàng)建名為dataProject的爬蟲項目，以下說法正確的有A、創(chuàng)建項目會生成Items.py文件，該文件用于定義爬取的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，通常在這里創(chuàng)建Item類，用于存儲爬取到的數(shù)據(jù)字段B、創(chuàng)建項目會生成Middlewares.py文件，該文件包含自定義的請求和響應(yīng)處理邏輯，用于修改請求、處理響應(yīng)、處理錯誤等C、創(chuàng)建項目會生成Pipelines.py文件，該文件負(fù)責(zé)處理爬取到的數(shù)據(jù)，例如清洗、驗證和存儲到數(shù)據(jù)庫或文件中D、創(chuàng)建項目會生成Settings.py文件，主要用于配置全局選項，如用戶代理、延遲、并發(fā)請求數(shù)等16.Scrapy是一個用于爬取網(wǎng)站并從頁面中提取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的開源和協(xié)作框架，關(guān)于其組成部分說法正確的有A、ScrapyEngine：控制整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流處理，負(fù)責(zé)Spider、ItemPipeline、Downloader、Scheduler之間通訊、信號、數(shù)據(jù)傳遞等B、Spider：用來定義要爬取的網(wǎng)站、如何解析網(wǎng)頁內(nèi)容等，從引擎接收URL并返回解析結(jié)果，處理所有Responses，獲取Item字段，將需要跟進的URL提交給引擎，再次進入調(diào)度器C、Scheduler：負(fù)責(zé)接收引擎發(fā)送過來的請求，管理待執(zhí)行的請求隊列，決定下一個請求是什么，確保每個請求都只執(zhí)行一次D、Downloader：在Scheduler發(fā)送Request給Downloader之前修改Request，在Response發(fā)送到Spider之前對其進行修改，負(fù)責(zé)下載網(wǎng)頁內(nèi)容，并將下載的內(nèi)容返回給Spider17.以下哪些因素可能直接影響圖像標(biāo)注質(zhì)量？A、標(biāo)注人員的專業(yè)培訓(xùn)程度B、標(biāo)注指南的清晰度和完整性C、標(biāo)注工具的界面顏色是否美觀D、標(biāo)注過程中的多人交叉驗證機制18.以下哪些工具可以用于圖像標(biāo)注？A、Labelme B、LabelImg C、praat D、labelstudio19.常見的圖像標(biāo)注類型有哪些A、關(guān)鍵點標(biāo)注 B、圖片屬性標(biāo)注 C、區(qū)域標(biāo)注 D、線標(biāo)注20.如果需要把圖像進行模糊化處理，可以使用哪些圖像預(yù)處理操作？A、均值濾波 B、直方圖修正 C、高斯濾波 D、增大像素對比度 21.如果需要把圖像進行清晰化處理，可以使用哪些圖像預(yù)處理操作？A、直方圖修正 B、均值濾波 C、高斯濾波 D、增大像素對比度22.如果使用代碼"importtorchvision.transformsasT”導(dǎo)入依賴庫，則如下代碼說法正確的有A、改變圖像顏色飽和度可以使用類似如下代碼：transform=T.ColorJitter(brightness=0.3,contrast=0.3,saturation=0.3,hue=0.4)result=transform(img)B、圖像隨機仿射變換可以使用類似如下代碼：transform=T.RandomAffine(degrees=20,translate=None,scale=None,shear=0.3,resample=False,fillcolor=0)result=transform(img) C、隨機選擇預(yù)處理操作可以使用類似如下代碼：transform=T.RandomApply(transforms,p=0.5)D、隨機灰度變換操作可以使用類似如下代碼：transform=T.RandomGrayscale(p=0.8)result=transform(img)23.常見的圖像預(yù)處理操作中，對圖像進行增強可以使用以下哪些方法?A、直方圖均衡化B、顏色飽和度增強C、圖像濾波D、圖像幾何變換24.以下關(guān)于代碼說明錯誤的有哪些？A、構(gòu)造請求頭user-agent信息可以用如下代碼：headers={"user-agent":"Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/96.0.4664.110Safari/537.36"}B、url是需要爬取的數(shù)據(jù)地址，發(fā)起請求可以使用如下代碼：response=requests.get(url,headers)獲取返回文本數(shù)據(jù)使用如下代碼：html_data=etree.HTML(response.text)C、如下代碼中param參數(shù)只能有一個值，不可以是字典類型request=requests.get(url=url,headers=header,params=param)D、如下代碼是表示讀取圖片數(shù)據(jù)image_data：withopen(os.path.join(save_dir,f'{n:06d}.jpg'),'wb')asfp:fp.write(image_data)25.以下哪些是常見的圖像公開數(shù)據(jù)集？A、ImageNet B、COCO C、PascalVOC D、OpenImagesDataset26.為應(yīng)對網(wǎng)站反爬機制需要反反反爬策略，常見的策略有哪些？A、增加請求頻率B、降低請求頻率C、設(shè)置合法的請求頭(如User-Agent、Referer)，模擬瀏覽器訪問D、通過代理IP池輪換IP地址，避免被封禁27.以下關(guān)于soup=BeautifulSoup(html_content,'lxml')創(chuàng)建BeautifulSoup對象soup使用方法描述正確的有（）A、指定解析器是lxml B、如果要查找soup中所有p標(biāo)簽可以使用find_all('p') C、如果要查找屬性class為"content"的<p>標(biāo)簽可以使用find('p',class_='content') D、如果要查找soup中所有p標(biāo)簽可以使用find_all('p',class_='content')28.關(guān)于Xpath語法說法正確的包括（）A、@是獲取屬性值B、[]可以用于通過索引選擇節(jié)點C、contains()判斷屬性中是否含有某個值D、text()提取節(jié)點的文本內(nèi)容29.關(guān)于如下代碼說法正確的包括哪些？importrequestsurl='/tipdm/index.html'#生成get請求rqg=requests.get(url)A、rqg.status_code是獲取請求狀態(tài)B、rqg.encoding是查看請求編碼格式C、rqg.headers是查看響應(yīng)頭D、rqg.text查看返回的文本內(nèi)容30.爬蟲采集圖像一般包括以下哪個步驟A、選擇合適的目標(biāo)網(wǎng)站B、選擇合適的爬蟲工具C、編寫爬蟲腳本D、增加反反爬機制三、簡答題（共8題）1.某農(nóng)業(yè)科技公司計劃開發(fā)一套基于視覺的農(nóng)田害蟲識別系統(tǒng)，要求支持對稻田、果園、蔬菜大棚三種場景下的常見害蟲（如蚜蟲、蝗蟲、紅蜘蛛等）進行實時檢測與分類。系統(tǒng)需滿足以下需求：1數(shù)據(jù)采集1）覆蓋不同時間段（清晨、正午、傍晚）、光照條件（強光、弱光、逆光）及天氣狀況（晴天、陰天、小雨）的圖像數(shù)據(jù)，總計不少于10萬張。2）需包含害蟲不同生命周期階段（幼蟲、成蟲、蟲卵）及多種姿態(tài)（飛行、爬行、靜止）的樣本。3）需考慮背景干擾（如葉片遮擋、土壤反光）及多害蟲同時出現(xiàn)的復(fù)雜場景。2數(shù)據(jù)預(yù)處理原始圖像存在模糊（因風(fēng)抖動）、過曝/欠曝、蟲體與背景顏色相近等問題。3數(shù)據(jù)標(biāo)注需標(biāo)注害蟲的類別標(biāo)簽（如“蚜蟲-成蟲”）、邊界框（BoundingBox）及蟲體關(guān)鍵點（如頭部、腹部、翅膀連接點等5個關(guān)鍵點）。請根據(jù)以上要求設(shè)計完整的數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理解決方案，重點說明：1）如何保障數(shù)據(jù)多樣性及質(zhì)量控制措施；2）針對復(fù)雜背景干擾的預(yù)處理方法；3）標(biāo)注流程的驗收標(biāo)準(zhǔn)與效率優(yōu)化策略。參考答案：1.數(shù)據(jù)采集方案1.1多模態(tài)數(shù)據(jù)源1）真實采集：使用高分辨率工業(yè)相機（分辨率≥4K，幀率60fps）搭載無人機與田間固定攝像頭，覆蓋稻田、果園、蔬菜大棚三種場景，每個場景采集不同時段（清晨、正午、傍晚）各30小時有效數(shù)據(jù)。針對小雨天氣，采用防水透明罩保護設(shè)備，并使用補光燈增強弱光環(huán)境下的圖像質(zhì)量。2）仿真生成：通過3D建模軟件生成害蟲生命周期各階段（幼蟲、成蟲、蟲卵）的虛擬樣本，并混合真實背景（如葉片紋理、土壤顏色）生成合成數(shù)據(jù)。使用GAN（生成對抗網(wǎng)絡(luò)）生成逆光、過曝等極端光照條件下的圖像。1.2公開數(shù)據(jù)集整合整合IP102（昆蟲分類數(shù)據(jù)集）、PlantVillage（植物病害數(shù)據(jù)集）中與害蟲相關(guān)的子集，補充不同地域、季節(jié)的樣本。1.3質(zhì)量校驗1）對采集圖像進行自動篩選：剔除模糊度超過閾值或害蟲占比過?。?lt;1%）的樣本。2）人工復(fù)核：隨機抽檢10%的合成數(shù)據(jù)，確保虛擬樣本與真實場景的融合合理性。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理流程1）圖像增強。使用自適應(yīng)直方圖均衡化處理過曝/欠曝圖像，增強蟲體與背景的對比度。修復(fù)因風(fēng)抖動導(dǎo)致的模糊圖像。2）背景干擾抑制?；赨-Net分割模型提取蟲體區(qū)域，去除葉片遮擋或土壤反光的影響；對蟲體與背景顏色相近的圖像，使用GrabCut算法進行前景分割并手動修正。3）數(shù)據(jù)擴增：對蟲體區(qū)域進行隨機旋轉(zhuǎn)（±15°）、縮放（0.8~1.2倍）、顏色抖動（亮度/對比度±20%），生成多樣化樣本。3.數(shù)據(jù)標(biāo)注方案3.1標(biāo)注工具與流程1）使用Labelme進行害蟲類別與邊界框標(biāo)注，關(guān)鍵點標(biāo)注通過自定義工具。2）標(biāo)注流程分兩階段：初標(biāo)（外包團隊）→復(fù)核（農(nóng)業(yè)專家），復(fù)核通過率需≥95%。3.2驗收標(biāo)準(zhǔn)1）邊界框IoU≥0.9（與專家標(biāo)注對比），關(guān)鍵點定位誤差≤2像素；2）每日隨機抽檢10%的標(biāo)注結(jié)果，錯誤率超過3%則重標(biāo)該批次。3.3效率優(yōu)化1）開發(fā)半自動標(biāo)注工具：通過預(yù)訓(xùn)練模型（如YOLOv8）生成初始標(biāo)注，人工修正錯誤；2）使用大模型標(biāo)注。2.某自動駕駛團隊需構(gòu)建一個用于城市道路行人檢測的視覺模型，要求：1）數(shù)據(jù)采集：收集覆蓋白天、夜間、雨天、霧天四種場景的圖像數(shù)據(jù)，總計不少于5萬張，需包含不同行人姿態(tài)（行走、奔跑、靜止）和遮擋情況（部分遮擋、完全遮擋）。2）數(shù)據(jù)預(yù)處理：原始圖像存在運動模糊、光照不均、傳感器噪點等問題。3）數(shù)據(jù)標(biāo)注：需標(biāo)注行人邊界框（BoundingBox）及關(guān)鍵點（頭部、肩部、膝蓋等14個關(guān)鍵點）。請設(shè)計完整的數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理解決方案，重點說明數(shù)據(jù)多樣性保障與質(zhì)量控制措施。參考答案：1數(shù)據(jù)采集方案1.1多模態(tài)數(shù)據(jù)源1）真實采集：使用8攝像頭陣列的采集車（分辨率≥1920×1080，幀率30fps），覆蓋早高峰、晚高峰、午夜等時段，每個城市采集20小時有效數(shù)據(jù)；2）仿真生成：通過軟件生成極端天氣場景（暴雨、沙塵暴），使用軟件算法混合真實與虛擬數(shù)據(jù)；1.2公開數(shù)據(jù)集：1）整合CityPersons、CaltechPedestrian關(guān)鍵子集。（只要回答到公開數(shù)據(jù)集即可，不必指明具體數(shù)據(jù)集名稱）1.3質(zhì)量校驗1）對生成圖像進行質(zhì)量檢驗，剔除不符合要求的圖片；2數(shù)據(jù)預(yù)處理流程1）對圖像進行清晰化處理，如直方圖修正、對比度增強，新生成的數(shù)據(jù)保存；2）對圖像進行幾何變換操作，如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)等，生成新數(shù)據(jù)樣本保存；3）對圖像進行統(tǒng)一大小、濾波生成新數(shù)據(jù)樣本保存；3.數(shù)據(jù)標(biāo)注1）使用LabelImg關(guān)鍵點精細(xì)化標(biāo)注；2）限定驗收標(biāo)準(zhǔn)：邊界框IoU≥0.85（與人工標(biāo)注金標(biāo)準(zhǔn)對比），關(guān)鍵點定位誤差≤3像素，每日隨機抽檢5%標(biāo)注結(jié)果；4.隱私與合規(guī)1）對行人身份脫敏；2）對人臉進行高保真替換；3）車牌信息模糊化處理；3.在AI模型開發(fā)中，數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理是關(guān)鍵環(huán)節(jié)。請回答以下問題：1）數(shù)據(jù)采集的主要方法有哪些？請列舉至少三種并簡要說明其適用場景。2）數(shù)據(jù)預(yù)處理中，為什么需要進行數(shù)據(jù)清洗？請舉例說明常見的數(shù)據(jù)清洗操作。參考答案：1.數(shù)據(jù)采集的主要方法及適用場景1）網(wǎng)絡(luò)爬蟲（WebScraping）：適用于從網(wǎng)頁中提取結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本、圖像）。需注意合法性（如遵守robots.txt）和反爬機制。2）API接口調(diào)用：適用于從第三方平臺（如Twitter、天氣數(shù)據(jù)API）獲取實時或授權(quán)數(shù)據(jù)，需遵循API使用條款。3）傳感器/IoT設(shè)備采集：適用于工業(yè)監(jiān)測、環(huán)境數(shù)據(jù)（如溫度、濕度）的實時采集，需處理設(shè)備噪聲和傳輸延遲。4）數(shù)據(jù)庫導(dǎo)出：適用于從企業(yè)數(shù)據(jù)庫（如MySQL、MongoDB）中提取歷史數(shù)據(jù)，需注意數(shù)據(jù)權(quán)限和格式轉(zhuǎn)換。2.數(shù)據(jù)清洗的重要性及常見操作1）重要性：原始數(shù)據(jù)常包含缺失值、重復(fù)值、異常值或噪聲，直接使用會導(dǎo)致模型偏差或性能下降。2）常見操作：缺失值處理：刪除含缺失值的樣本，或用均值/中位數(shù)填充數(shù)值型數(shù)據(jù)，用眾數(shù)填充類別型數(shù)據(jù)。重復(fù)值刪除：識別并刪除完全重復(fù)的記錄。異常值檢測：通過統(tǒng)計方法（如Z-Score）或可視化（箱線圖）識別并修正異常值（如替換為邊界值或刪除）。4.現(xiàn)有1000張圖片大小不一致的數(shù)據(jù)集，需要對圖片進行預(yù)處理操作，要求增強數(shù)據(jù)集中圖片質(zhì)量和數(shù)量，要求預(yù)處理后數(shù)據(jù)集有4000張圖片，將處理后的圖像進行命名（要求通過名稱可以識別為同一源圖生成）保存，請給出代碼設(shè)計思路。參考答案：1、定義圖像預(yù)處理操作集合transform1，包括色彩飽和度增強、顏色變換；(2分)2、定義圖像預(yù)處理操作集合transform2，包括垂直翻轉(zhuǎn)、左右翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)操作；(2分)3、定義圖像預(yù)處理操作集合transform3，包括直方圖均衡化、銳化、模糊化、過度曝光操作；(2分)4、讀取照片數(shù)據(jù)集，循環(huán)對每張照片做以下操作：1）統(tǒng)一大小，并按要求命名保存圖片1-0；2）讀取圖1-0，調(diào)用transform1，使用transform1做預(yù)處理概率設(shè)為1，生成的圖片命名為1-1并保存圖片；3）再讀取圖1-0，分別調(diào)用transform2、transform3，預(yù)處理概率都設(shè)為1，生成的圖片命名為1-2、1-3，保存圖片；(4分)四、綜合設(shè)計題（共1題，每題20分，共20分）1.完成新聞網(wǎng)站爬蟲信息爬蟲，題目要求如下：1）使用Scrapy-Redis實現(xiàn)分布式架構(gòu)；2）存儲到MySQL數(shù)據(jù)庫；3）要求實現(xiàn)反爬措施動態(tài)User-Agent、IP代理池支持、自動重試機制（HTTP500狀態(tài)碼重試）；爬取字段：標(biāo)題、內(nèi)容、發(fā)布時間、作者、閱讀量。請根據(jù)以上要求完成如下代碼補充：1.請補充完善settings.py中MySQL配置和請求重試配置；BOT_NAME='news_crawler'SPIDER_MODULES=['news_crawler.spiders']#Scrapy-Redis配置SCHEDULER="scrapy_redis.scheduler.Scheduler"DUPEFILTER_CLASS="scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"REDIS_URL='redis://:password@:6379/1'#MySQL配置#反爬配置ITEM_PIPELINES={'news_crawler.pipelines.MySQLPipeline':300,}DOWNLOADER_MIDDLEWARES={'news_crawler.middlewares.RandomProxyMiddleware':543,'news_crawler.middlewares.RetryMiddleware':550,'scrapy.downloadermiddlewares.retry.RetryMiddleware':None,}2.請補充items.py中NewsItem(scrapy.Item)類代碼；importscrapyclassNewsItem(scrapy.Item):3.請補充完善pipelines.py中數(shù)據(jù)庫配置讀取open_spider(self,spider)函數(shù)和數(shù)據(jù)存儲函數(shù)process_item(self,item,spider)；importMySQLdbfromtwisted.enterpriseimportadbapiclassMySQLPipeline:def__init__(self):

self.cursor=None

self.connection=None#數(shù)據(jù)庫配置讀取，不必創(chuàng)建表defopen_spider(self,spider):#定義數(shù)據(jù)存儲方法defprocess_item(self,item,spider):4.請補充完善middlewares.py中RandomProxyMiddleware類的代理設(shè)置函數(shù)process_request；importrandomfromscrapy.downloadermiddlewares.retryimportRetryMiddlewareclassRandomProxyMiddleware:PROXY_LIST=[':8080',':8080']#代理設(shè)置defprocess_request(self,request,spider):classRetryMiddleware(RetryMiddleware):defprocess_response(self,request,response,spider):ifresponse.statusin[500,502]:reason=f'HTTP{response.status}'returnself._retry(request,reason,spider)orresponsereturnresponse5.請補充完成spiders/news_spider.py中parse返回對象代碼和爬取下一頁代碼。fromscrapy_redis.spidersimportRedisSpiderfrom..itemsimportNewsItemclassNewsSpider(RedisSpider):name='news'redis_key='news:start_urls'defparse(self,response):forproductinresponse.css('duct-item'):item=NewsItem()item['title']=response.css('h1::text').get()item['content']=''.join(response.css('.article-content::text').getall())item['publish_time']=response.css('.time::attr(datetime)').get()item['author']=response.css('.author::text').get()item['views']=response.css('.views::text').re_first(r'\d+')#返回item對象next_page=response.css('a.next::attr(href)').get()ifnext_page:#繼續(xù)下一頁參考答案：1.答案#MySQL配置MYSQL_HOST='localhost'MYSQL_DB='news'MYSQL_USER='root'MYSQL_PWD='secret'MYSQL_PORT=3306#反爬配置AUTOTHROTTLE_ENABLED=TrueRETRY_TIMES=3RETRY_HTTP_CODES=[500,502]2.答案importscrapyclassNewsItem(scrapy.Item):title=scrapy.Field()content=scrapy.Field()publish_time=scrapy.Field()author=scrapy.Field()views=scrapy.Field()3.答案defopen_spider(self,spider):#設(shè)置據(jù)庫鏈接相關(guān)參數(shù)try:self.connection=mysql.connector.connect(host=spider.settings.get('MYSQL_HOST'),database=spider.settings.get('MYSQL_DB'),user=spider.settings.get('MYSQL_USER'),password=spider.settings.get('MYSQL_PWD'))self.cursor=self.connection.cursor()#開啟數(shù)據(jù)庫游標(biāo)exceptErrorase:spider.logger.error(f"ErrorconnectingtoMySQL:{e}")#定義數(shù)據(jù)存儲方法defprocess_item(self,item,spider):sql="""INSERTINTOnews(title,content,publish_time,author,views)VALUES(%s,%s,%s,%s,%s)ONDUPLICATEKEYUPDATEviews=VALUES(views)"""self.cursor.execute(sql,(item['title'],item['content'],item['publish_time'],item['author'],item['views']))mit()returnitem4.答案#代理設(shè)置defprocess_request(self,request,spider):proxy=random.choice(self.PROXY_LIST)request.meta['proxy']=proxy5.答案#返回item對象yielditem#繼續(xù)下一頁yieldresponse.follow(next_page,callback=self.parse)2.使用Scrapy+Scrapy-Redis構(gòu)建分布式爬蟲，爬取某電商網(wǎng)站（域名為）商品數(shù)據(jù)，要求：1）使用Scrapy-Redis實現(xiàn)分布式調(diào)度；2）存儲到MySQL數(shù)據(jù)庫3）繞過以下反爬機制：請求頭驗證（需包含合法Referer）頻率限制（每秒請求數(shù)≤2）4）爬取字段：商品名稱、價格、SKU、評論數(shù)、商品描述。根據(jù)以上要求完成如下代碼補充：1.settings.py文件設(shè)置，請你補充MySQL配置和反爬頻率限制配置；BOT_NAME='ecommerce_crawler'SPIDER_MODULES=['ecommerce_crawler.spiders']#Scrapy-Redis配置SCHEDULER="scrapy_redis.scheduler.Scheduler"REDIS_URL='redis://:password@:6379'#MySQL配置#反爬頻率限制配置#中間件配置DOWNLOADER_MIDDLEWARES={'ecommerce_crawler.middlewares.RandomUserAgentMiddleware':400,}ITEM_PIPELINES={'ecommerce_crawler.pipelines.MySQLPipeline':300,}2.items.py文件增加ProductItem類，字段分別是name、price、sku、reviews、description；importscrapyclassProductItem(scrapy.Item):3.請補充middlewares.py代碼部分；importrandomclassRandomUserAgentMiddleware:USER_AGENTS=['Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36','Mozilla/5.0(Macintosh;IntelMacOSX10_15_7)AppleWebKit/605.1.15']#請求頭驗證defprocess_request(self,request,spider):4.pipelines.py文件，請補充完成open_spider和process_item方法；importMySQLdbfromtwisted.enterpriseimportadbapiclassMySQLPipeline:def__init__(self):

self.cursor=None

self.connection=None#設(shè)置據(jù)庫鏈接相關(guān)參數(shù)，不必創(chuàng)建表defopen_spider(self,spider):#關(guān)閉爬蟲時的相關(guān)操作defclose_spider(self,spider):

ifself.connection.is_connected():

self.cursor.close()

#關(guān)閉游標(biāo)

self.connection.close()

#關(guān)閉鏈接#定義數(shù)據(jù)存儲方法defprocess_item(self,item,spider):5.spiders/ecommerce_spider.py文件，請補充返回item對象和翻頁代碼fromscrapy_redis.spidersimportRedisSpiderfrom..itemsimportProductItemclassEcommerceSpider(RedisSpider):name='ecommerce'redis_key='ecommerce:start_urls'defparse(self,response):forproductinresponse.css('duct-item'):item=ProductItem()item['name']=product.css('h2::text').get()item['price']=product.css('.price::text').re_first(r'\d+\.\d+')item['sku']=product.attrib['data-sku']item['reviews']=product.css('.reviews::text').get()item['description']=product.css('.description::text').get()#返回item對象 next_page=response.css('a.next::attr(href)').get()ifnext_page:#繼續(xù)下一頁參考答案：1.答案#MySQL配置MYSQL_HOST='localhost'MYSQL_DB='ecommerce'MYSQL_USER='root'MYSQL_PWD='secret'#反爬配置DOWNLOAD_DELAY=0.5CONCURRENT_REQUESTS=22.答案importscrapyclassProductItem(scrapy.Item):name=scrapy.Field()price=scrapy.Field()sku=scrapy.Field()reviews=scrapy.