2025年信息技術(shù)中考練習(xí)系統(tǒng)必考試題庫(kù)及答案一、信息與信息技術(shù)基礎(chǔ)1.【單選】2024年3月，我國(guó)“東數(shù)西算”工程貴州樞紐首次實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域算力調(diào)度，其核心目的是（）。A.降低東部數(shù)據(jù)中心PUE值B.利用西部可再生能源C.縮短網(wǎng)絡(luò)時(shí)延D.減少數(shù)據(jù)冗余答案：B解析：貴州水電、風(fēng)電、光伏資源豐富，調(diào)度算力到西部可將綠色能源就地消納，降低碳排放，而非單純追求PUE或時(shí)延。2.【單選】某8位二進(jìn)制數(shù)最高位為符號(hào)位，其補(bǔ)碼為10001101，對(duì)應(yīng)的十進(jìn)制數(shù)是（）。A.?115B.?116C.?13D.+141答案：A解析：補(bǔ)碼10001101符號(hào)位為1，負(fù)數(shù)；求原碼先減1得10001100，再取反11110011，對(duì)應(yīng)?(64+32+16+2+1)=?115。3.【多選】下列關(guān)于信息熵的說(shuō)法正確的是（）。A.熵越大，系統(tǒng)不確定性越高B.熵的單位是bit/sC.熵值與事件概率分布有關(guān)D.熵可用來(lái)衡量編碼所需平均碼長(zhǎng)答案：A、C、D解析：信息熵單位是bit（每符號(hào)），而非bit/s；B錯(cuò)誤。4.【填空】若某圖像采用256級(jí)灰度，分辨率為2048×1536，未經(jīng)壓縮時(shí)的數(shù)據(jù)量為_(kāi)_______MB（保留1位小數(shù)）。答案：3.0解析：2048×1536×8bit÷8÷1024÷1024=3.0MB。5.【判斷】在ASCII編碼中，大寫(xiě)字母“Z”的碼值比小寫(xiě)字母“z”大。答案：錯(cuò)誤解析：ASCII中“Z”=90，“z”=122，90<122。6.【簡(jiǎn)答】簡(jiǎn)述信息生命周期管理中“歸檔”階段的主要任務(wù)，并舉一個(gè)智慧校園實(shí)例。答案：歸檔階段將低頻訪問(wèn)但需長(zhǎng)期保存的數(shù)據(jù)遷移至低成本、高可靠介質(zhì)，并建立元數(shù)據(jù)索引，保證未來(lái)可檢索、可恢復(fù)。智慧校園實(shí)例：學(xué)生畢業(yè)十年后，其選課記錄從在線數(shù)據(jù)庫(kù)遷移至藍(lán)光光盤(pán)庫(kù)，學(xué)籍系統(tǒng)保留索引，用人單位申請(qǐng)學(xué)歷驗(yàn)證時(shí)，檔案館員工依據(jù)索引在光盤(pán)庫(kù)中定位原始記錄并出具證明。7.【綜合】下表為某班50名學(xué)生一周手機(jī)日均使用時(shí)長(zhǎng)（單位：min）：138,142,155,120,98,176,160,134,145,152,148,139,158,164,170,135,130,144,149,162,153,146,141,156,168,137,143,150,154,147,140,151,159,165,133,136,142,157,161,169,131,138,148,163,167,132,129,145,160,155。（1）用Python寫(xiě)出計(jì)算中位數(shù)的代碼（不得使用內(nèi)置statistics庫(kù)）。（2）若將數(shù)據(jù)分為“≤140”“141~155”“>155”三段，繪制符合數(shù)據(jù)可視化最佳實(shí)踐的堆積柱狀圖，需給出關(guān)鍵設(shè)計(jì)理由。答案：（1）```pythondata=[138,142,155,120,98,…,155]省略完整列表data.sort()n=len(data)ifn%2:median=data[n//2]else:median=(data[n//21]+data[n//2])/2print(median)```（2）設(shè)計(jì)理由：①Y軸標(biāo)注“人數(shù)”且起點(diǎn)為0，避免截?cái)嘣斐傻恼`判；②使用同一色系不同飽和度，減少視覺(jué)跳躍；③在柱體內(nèi)部標(biāo)注百分比而非絕對(duì)值，便于跨班比較；④添加95%置信區(qū)間誤差線，體現(xiàn)統(tǒng)計(jì)嚴(yán)謹(jǐn)性；⑤圖形標(biāo)題置于上方左側(cè)，字體14pt，方便PPT引用。二、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)與網(wǎng)絡(luò)8.【單選】某CPU主頻為3.0GHz，若執(zhí)行一段共需2400萬(wàn)時(shí)鐘周期的程序，其理論最小運(yùn)行時(shí)間為（）。A.8msB.12msC.0.8msD.1.25ms答案：A解析：2400×10?cycle÷3.0×10?cycle/s=8×10?3s=8ms。9.【多選】下列技術(shù)可同時(shí)提高計(jì)算機(jī)系統(tǒng)可用性與安全性的是（）。A.RAID6B.IPS入侵防御C.雙機(jī)熱備D.ECC內(nèi)存答案：A、C、D解析：IPS側(cè)重安全，但對(duì)可用性提升無(wú)直接幫助；RAID6、熱備、ECC均兼顧容錯(cuò)。10.【填空】在IPv6地址2001:0DB8:0000:0000:0223:45FF:FEA7:8901中，若采用零壓縮寫(xiě)法，可簡(jiǎn)寫(xiě)為_(kāi)_______。答案：2001:DB8::223:45FF:FEA7:890111.【判斷】5G網(wǎng)絡(luò)中uRLLC場(chǎng)景的空口時(shí)延可低于1ms，因此可直接替代工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)總線。答案：錯(cuò)誤解析：盡管空口時(shí)延<1ms，但核心網(wǎng)、云化PLC、協(xié)議棧轉(zhuǎn)換等仍可能引入抖動(dòng)，不能完全替代硬實(shí)時(shí)總線。12.【簡(jiǎn)答】說(shuō)明SDN（軟件定義網(wǎng)絡(luò)）中“控制平面與數(shù)據(jù)平面分離”帶來(lái)的兩個(gè)具體好處，并指出一個(gè)潛在風(fēng)險(xiǎn)。答案：好處1：控制器可全局視角統(tǒng)一調(diào)度，實(shí)現(xiàn)流量工程，鏈路利用率從40%提升到70%；好處2：網(wǎng)絡(luò)設(shè)備只負(fù)責(zé)轉(zhuǎn)發(fā)，硬件簡(jiǎn)化，成本降低20%。潛在風(fēng)險(xiǎn)：控制器一旦遭DDoS攻擊，全網(wǎng)癱瘓風(fēng)險(xiǎn)集中化。13.【綜合】某中學(xué)校園網(wǎng)采用三層架構(gòu)：接入→匯聚→核心?，F(xiàn)計(jì)劃將原有千兆骨干升級(jí)為萬(wàn)兆，并新增WiFi6無(wú)線上網(wǎng)。請(qǐng)給出拓?fù)鋱D變化、關(guān)鍵設(shè)備選型及配置要點(diǎn)，并評(píng)估對(duì)UPS負(fù)載的影響。答案：拓?fù)渥兓汉诵慕粨Q機(jī)替換為支持40G上行、萬(wàn)兆下行的框式設(shè)備；匯聚層部署萬(wàn)兆堆疊，雙10G鏈路聚合到核心；接入層交換機(jī)保持千兆到終端，但上行改為2×10G；WiFi6AP通過(guò)2.5GPoE++接入，新增PoE++交換機(jī)置于樓宇弱電間。設(shè)備選型：核心H3CS12500XAF，交換容量48Tbps；匯聚S680054QF；AP采用華為AirEngine576051，雙射頻5G+2.4G，整機(jī)速率5.95Gbps。配置要點(diǎn)：①在核心啟用BGPEVPN，實(shí)現(xiàn)跨樓二層漫游；②AP開(kāi)啟OFDMA與1024QAM，關(guān)閉低速率802.11b/g以減干擾；③核心→匯聚運(yùn)行OSPF，三層到邊緣，減少?gòu)V播風(fēng)暴。UPS負(fù)載評(píng)估：原負(fù)載12kW，新增PoE++交換機(jī)單臺(tái)PoE預(yù)算1440W，共10臺(tái)；AP平均功耗25W，共200臺(tái)，合計(jì)5kW；考慮冗余1.2倍，UPS需擴(kuò)容至(12+5)×1.2=20.4kW，原20kVAUPS需更換為30kVA并增配電池組，后備時(shí)間維持2小時(shí)。三、數(shù)據(jù)處理與算法14.【單選】對(duì)長(zhǎng)度為n的無(wú)序數(shù)組采用快速排序，平均時(shí)間復(fù)雜度為（）。A.O(n)B.O(n2)C.O(nlogn)D.O(logn)答案：C15.【單選】在Python中，下列代碼段輸出為（）。```pythonimportpandasaspds=pd.Series([1,3,5,7,9])print(s.rolling(3).mean()[2])```A.3.0B.5.0C.3.666…D.nan答案：A解析：索引2處窗口為[1,3,5]，均值3.0。16.【多選】下列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)適合實(shí)現(xiàn)操作系統(tǒng)“最近使用”頁(yè)面置換算法的是（）。A.棧B.隊(duì)列C.哈希表+雙向鏈表D.最小堆答案：C解析：哈希表實(shí)現(xiàn)O(1)查找，雙向鏈表實(shí)現(xiàn)O(1)移動(dòng)至隊(duì)首。17.【填空】某決策樹(shù)使用信息增益率選擇劃分屬性，若某節(jié)點(diǎn)樣本集S共100條，其中類(lèi)別A占30%，類(lèi)別B占70%，則S的信息熵為_(kāi)_______（保留3位小數(shù)）。答案：0.881解析：?0.3log?0.3?0.7log?0.7≈0.881。18.【程序填空】補(bǔ)全下面Python函數(shù)，使其返回列表中第k小的元素（基于快速選擇，平均O(n)）。```pythondefquick_select(arr,k):iflen(arr)==1:returnarr[0]pivot=arr[len(arr)//2]lows=[xforxinarrifx<pivot]highs=[xforxinarrifx>pivot]pivots=[xforxinarrifx==pivot]ifk<=len(lows):returnquick_select(lows,k)elifk<=len(lows)+len(pivots):returnpivotelse:returnquick_select(highs,________)```答案：k?len(lows)?len(pivots)19.【簡(jiǎn)答】說(shuō)明在GPU并行計(jì)算中“線程束分化”（warpdivergence）的產(chǎn)生原因，并給出CUDA代碼優(yōu)化策略。答案：當(dāng)同一線程束內(nèi)線程遇到條件分支路徑不同時(shí)，GPU需串行執(zhí)行各路徑，導(dǎo)致空閑線程，即線程束分化。優(yōu)化策略：①將條件判斷改為“數(shù)組索引+掩碼”方式，使控制流統(tǒng)一；②將短分支改為無(wú)分支的算術(shù)運(yùn)算，如用條件賦值：result=(mask?a:b)可改寫(xiě)為result=maska+(1mask)b；③保證blockDim為warp大小整數(shù)倍，避免邊緣線程閑置。20.【綜合】某市共享單車(chē)2023年7月1日至7日一周訂單數(shù)據(jù)（csv，大小2.1GB，約3000萬(wàn)條）字段：bike_id,user_id,start_time,end_time,start_lat,start_lng,end_lat,end_lng。需在15分鐘內(nèi)完成“每日早高峰（7:00—9:00）訂單量及平均騎行時(shí)長(zhǎng)”統(tǒng)計(jì)，單臺(tái)工作站內(nèi)存16GB。請(qǐng)給出技術(shù)方案，含數(shù)據(jù)分片、并行框架、關(guān)鍵代碼與性能估算。答案：技術(shù)路線：采用Dask+Parquet，利用本地多核并行。步驟：①原始csv按日期分片為7個(gè)文件，每文件約300MB；②使用dask.dataframe.read_csv并行加載，指定dtype={'bike_id':'uint32','user_id':'uint32'}，節(jié)省內(nèi)存30%；③過(guò)濾start_time在7:00—9:00的行，利用dt.hour.between(7,8)&dt.minute<60；④分組日期，agg({'end_time':'count','duration':'mean'})，其中duration=(end_time?start_time).dt.seconds；⑤結(jié)果寫(xiě)入本地SQLite，供前端BI讀取。關(guān)鍵代碼：```pythonimportdask.dataframeasdddf=dd.read_csv('bike_.csv',parse_dates=['start_time','end_time'])df=df[df.start_time.dt.hour.isin([7,8])]df['duration']=(df.end_timedf.start_time).dt.secondsout=df.groupby(df.start_time.dt.date).agg({'start_time':'count','duration':'mean'})pute().to_sql('result','sqlite:///bike.db')```性能估算：工作站8核16線程，每核讀取速度100MB/s，IO共耗時(shí)2.1GB/(8×100MB)≈2.6s；CPU計(jì)算階段，Dask任務(wù)圖約140個(gè)，調(diào)度開(kāi)銷(xiāo)<1s；聚合后結(jié)果<1MB，寫(xiě)入可忽略；總耗時(shí)約30s，遠(yuǎn)低于15分鐘要求。四、多媒體與虛擬現(xiàn)實(shí)21.【單選】在H.265/HEVC編碼中，CTU尺寸最大可設(shè)為（）。A.16×16B.32×32C.64×64D.128×128答案：C22.【多選】下列技術(shù)可有效降低VR頭顯“眩暈感”的是（）。A.ATW異步時(shí)間扭曲B.提高屏幕刷新率至90HzC.降低PPD（pixelsperdegree）D.增加Insideout追蹤攝像頭數(shù)量答案：A、B、D解析：降低PPD會(huì)減少清晰度，反而加重眩暈，C錯(cuò)誤。23.【填空】一幅4096×2048的32位RGBA圖像，若采用BC7壓縮（塊大小4×4，每塊16字節(jié)），壓縮后數(shù)據(jù)量約為_(kāi)_______MB（保留整數(shù)）。答案：32解析：總像素8M，每塊16字節(jié)覆蓋16像素，故8M/16×16=8MB；但BC7要求按塊對(duì)齊，實(shí)際占用與原始大小無(wú)關(guān)，僅與塊數(shù)有關(guān)，8M像素/16×16B=8MB；RGBA32未壓縮為32MB，壓縮率4:1，得8MB；題目問(wèn)壓縮后，故填8。更正：4096×2048=8M像素，每16像素占16字節(jié)，總字節(jié)8M/16×16=8MB，即8MB，換算8MB÷1024≈7.8MB，四舍五入8MB。但題目要求保留整數(shù)，故填8。24.【判斷】在WebGL中，紋理坐標(biāo)(1.2,0.5)默認(rèn)會(huì)被自動(dòng)鉗制到(1.0,0.5)且不會(huì)產(chǎn)生任何視覺(jué)瑕疵。答案：錯(cuò)誤解析：若未設(shè)置TEXTURE_WRAP_S/T為CLAMP_TO_EDGE，1.2將觸發(fā)重復(fù)采樣，產(chǎn)生瓷磚狀邊緣。25.【簡(jiǎn)答】說(shuō)明光線追蹤中“蒙特卡洛去噪”（MonteCarlodenoising）的關(guān)鍵思想，并指出其在移動(dòng)VR中的局限。答案：利用少量樣本（如每像素8spp）先得到含噪圖像，再訓(xùn)練卷積網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)噪聲分布并減去，保留細(xì)節(jié)。局限：①移動(dòng)GPU算力低，推理耗時(shí)>8ms，導(dǎo)致幀率下降；②訓(xùn)練數(shù)據(jù)多來(lái)自PC游戲場(chǎng)景，對(duì)移動(dòng)端低多邊形風(fēng)格泛化差；③網(wǎng)絡(luò)權(quán)重占用顯存50MB以上，擠占紋理資源。26.【綜合】某校擬建設(shè)“沉浸式紅色教育VR教室”，需同時(shí)服務(wù)40名學(xué)生，預(yù)算30萬(wàn)元。請(qǐng)給出系統(tǒng)拓?fù)?、硬件選型、內(nèi)容制作流程及教學(xué)評(píng)估指標(biāo)。答案：拓?fù)洌?臺(tái)教師主機(jī)（i914900K+RTX4080）作為渲染服務(wù)器，運(yùn)行SteamVRLighthouseTracking2.0；40臺(tái)頭顯為Pico4Enterprise，支持6DoF與無(wú)線串流；網(wǎng)絡(luò)采用WiFi6EAP（160MHz頻寬），每AP帶機(jī)10臺(tái)，共4臺(tái)；交換機(jī)萬(wàn)兆上行至教師主機(jī)；音頻采用定向音箱+頭顯內(nèi)置耳機(jī)。硬件預(yù)算：頭顯40×3500=14萬(wàn)；AP4×3000=1.2萬(wàn)；交換機(jī)+線材1萬(wàn)；教師主機(jī)2.5萬(wàn)；Lighthouse基站4×3000=1.2萬(wàn)；備用電池40×200=0.8萬(wàn)；合19.7萬(wàn)，剩余10.3萬(wàn)用于內(nèi)容與裝修。內(nèi)容制作：①使用UE5.3，基于MetaHuman創(chuàng)建虛擬講解員；②場(chǎng)景為“長(zhǎng)征雪山”，通過(guò)QuixelMegascans獲取高真實(shí)度巖石、雪材；③交互腳本采用PythonAPI，記錄學(xué)生停留時(shí)長(zhǎng)與答題正確率；④打包為AndroidAPK，無(wú)線推送到Pico。教學(xué)評(píng)估：①沉浸度問(wèn)卷（IPQ量表）均值>4.5；②知識(shí)點(diǎn)后測(cè)提升率≥25%；③眩暈率<5%；④每名學(xué)生單位成本≤7500元；⑤教師端可實(shí)時(shí)查看40路眼動(dòng)熱點(diǎn)圖，延遲<200ms。五、人工智能與倫理27.【單選】2024年歐盟《人工智能法案》將“用于教育的情感識(shí)別系統(tǒng)”劃為（）風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。A.最小B.有限C.高D.不可接受答案：C28.【多選】下列做法可有效緩解人臉識(shí)別模型對(duì)少數(shù)族裔的偏差的是（）。A.在損失函數(shù)中加入公平性正則項(xiàng)B.使用合成數(shù)據(jù)平衡各族樣本C.降低模型容量D.引入對(duì)抗性debias網(wǎng)絡(luò)答案：A、B、D29.【填空】若某神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量為1.2億，采用FP16存儲(chǔ)，則權(quán)重文件大小約為_(kāi)_______MB（保留整數(shù)）。答案：229解析：1.2×10?×2Byte÷1024÷1024≈229MB。30.【判斷】聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，參與方本地梯度上傳前進(jìn)行差分隱私加噪，必然導(dǎo)致模型收斂速度下降。答案：正確解析：噪聲干擾梯度方向，需更多輪次抵消方差。31.【簡(jiǎn)答】說(shuō)明生成式AI在中學(xué)作業(yè)場(chǎng)景中可能引發(fā)的“認(rèn)知外包”風(fēng)險(xiǎn)，并提出兩條可操作的治理策略。答案：風(fēng)險(xiǎn)：