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实战刷题（计算机专业知识）

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实战刷题（计算机专业知识）

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134.数据挖掘算法主要有聚类算法、关联算法、决策树算法和回归分析等,各种算法用于解决不同的实际问题。某分行拟通过对县域机构数量与存款市场竞争力的相关性进行分析,进而建立两者之间的函数表达式,用新思维拓展县域市场,提升县域存款的市场竞争力。则可以采用的是( )。(2018 年建设银行秋招真题)。

A、　关联算法

B、　决策树算法

C、　聚类分析

D、　回归分析

答案：D

解析：解析:A 项,关联算法用于发现存在于大量数据集中的关联性或相关性,从而描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式。B 项,决策树算法是一种逼近离散函数值的方法,是一种典型的分类方法。C 项,聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。D 项,回归分析指确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系中的一种统计分析方法。故选 D 项。

实战刷题（计算机专业知识）

12.计算机网络由哪两部分组成?( )

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30.文件系统实现文件的按名存取是通过下列哪一项工作完成的?( )

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6.程序调用自身的编程方法称为( )。

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27.影响软件质量的因素包括( )。(2019 年真题)

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9.在集成学习中,主要分为 Bagging 算法和 Boosting 算法。下列选项关于 Bagging和 Boosting 区别的叙述,正确的是( )。(2019 年农业发展银行真题)

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159.4 个进程共享 9 台打印机,若要系统不产生死锁,每个进程最多可以申请多少台打印机?( )

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23.在数据库中,并发操作会带来的数据不一致性有( )。

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8.云计算是一种新的信息服务形式,其关键在于网页所连接的后台服务器,分布于世界各地的成千上万台服务器被网络汇聚成一片拥有巨大处理能力的“云”,云计算的优点是( )。

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63.数据库中概念模型是现实世界的第一层抽象,这一类模型中最著名的是( )。(2018 年真题)

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77.某银行一个老的工资系统将被迁移到一个新的应用系统。下列人员中,( )应主要负责在新系统正式使用前对数据准确性和完整性进行审阅并签字。(2020 年真题)

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单选题

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实战刷题（计算机专业知识）

134.数据挖掘算法主要有聚类算法、关联算法、决策树算法和回归分析等,各种算法用于解决不同的实际问题。某分行拟通过对县域机构数量与存款市场竞争力的相关性进行分析,进而建立两者之间的函数表达式,用新思维拓展县域市场,提升县域存款的市场竞争力。则可以采用的是( )。(2018 年建设银行秋招真题)。

A、　关联算法

B、　决策树算法

C、　聚类分析

D、　回归分析

答案：D

相关题目

12.计算机网络由哪两部分组成?( )

A. 　通信子网

B. 　计算机

C. 　资源子网

D. 　数据传输介质

解析：解析:计算机网络由资源子网和通信子网两部分组成。故选 AC 项。

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30.文件系统实现文件的按名存取是通过下列哪一项工作完成的?( )

A. 　文件目录查找

B. 　位示图查找

C. 　目录项分解

D. 　记录的成组和分解

解析：解析:文件系统通过文件目录查找实现文件的按名存取。故选 A 项。

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6.程序调用自身的编程方法称为( )。

A. 　递归

B. 　循环.

C. 　嵌套

D. 　过程

解析：解析:递归是指子程序(或函数)直接调用自身或通过一系列调用语句调用自身,是一种描述问题和解决问题的常用方法。使用递归技术往往使函数的定义和算法的描述简洁易于理解。故选 A 项。

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27.影响软件质量的因素包括( )。(2019 年真题)

A. 　开发技术

B. 　过程质量

C. 　人员素质

D. 　成本、时间、进度等约束条件

解析：解析:影响软件质量的因素包括开发技术,过程质量控制,开发人员素质,成本、时间、进度等约束条件等。故选 ABCD 项。

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9.在集成学习中,主要分为 Bagging 算法和 Boosting 算法。下列选项关于 Bagging和 Boosting 区别的叙述,正确的是( )。(2019 年农业发展银行真题)

A. 　并行计算:Bagging 各个预测函数必须按顺序迭代生成;Boosting 各个预测函数可以并行生成

B. 　预测函数:Bagging 所有的预测函数的权重相等;Boosting 中误差越小的预测函数其权重越大

C. 　样本权重:Bagging 根据错误率调整样本权重,错误率越大的样本权重越大;Boosting 使用的是均匀取样,每个样本权重相等

D. 　样本选择上:Bagging 每一轮的训练集是不变的,改变的只是每一个样本的权重;Boosting 采用的是 Bootstrap 随机有放回抽样

解析：解析:Bagging 和 Boosting 的区别：
（1）样本选择上：
Bagging：训练集是在原始集中有放回选取的，从原始集中选出的各轮训练集之间
是独立的。Boosting：每一轮的训练集不变，只是训练集中每个样例在分类器中的权重
发生变化，而权值是根据上一轮的分类结果进行调整。
（2）样例权重：
Bagging：使用均匀取样，每个样例的权重相等。Boosting：根据错误率不断调整
样例的权值，错误率越大则权重越大。
（3）预测函数：
Bagging：所有预测函数的权重相等。Boosting：每个弱分类器都有相应的权重，
对于分类误差小的分类器会有更大的权重。
（4）并行计算：
Bagging：各个预测函数可以并行生成。Boosting：各个预测函数只能顺序生成，
因为后一个模型参数需要前一轮模型的结果。
故选 B 项。

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159.4 个进程共享 9 台打印机,若要系统不产生死锁,每个进程最多可以申请多少台打印机?( )

A. 　2 台

B. 　3 台

C. 　4 台

D. 　无限制

解析：解析:画图理解。故选 B 项。

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23.在数据库中,并发操作会带来的数据不一致性有( )。

A. 　丢失修改

B. 　不可重复读

C. 　读脏数据

D. 　死锁

解析：解析:本题考查的是数据库并发操作带来的三种问题:丢失的修改、不可重复读、读脏数据。A 项正确,丢失修改指事务 AB 同时进行,A 对某个数据修改还未提交时,B 对该数据也进行了修改。A 做的数据修改就丢失了。B 项正确,不可重复读是指事务A 读取某个数据后,事务 B 对该数据进行了修改,A 再读取该数据时发生了改变。C 项正确,读脏数据是指事务 A 对某个数据修改后,事务 B 读取了该数据,由于某种原因A 取消了对数据的修改,造成 B 读取了脏数据。D 项错误,死锁是指两个或两个以上的进程在执行过程中,由于竞争资源或者由于彼此通信而造成的一种阻塞的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去。故选 ABC 项。

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A. 　节能

B. 　灵活定制.

C. 　安全

D. 　高效

解析：解析:以上均属于云计算的优点。故选 ABCD 项。

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63.数据库中概念模型是现实世界的第一层抽象,这一类模型中最著名的是( )。(2018 年真题)

A. 　网络模型

B. 　关系模型

C. 　网状模型

D. 　实体 - 关系模型

解析：解析:常用的数据模型分为:(1)概念数据模型:是按用户的观点对数据和信息建模,是对真实世界中问题域内的事物的描述。最著名的就是实体 - 联系模型(E-R 模型)。(2)基本数据模型:是按计算机系统的观点对数据建模,是现实世界数据特征的抽象,用于 DBMS 的实现。基本数据模型有:层次模型、网状模型、关系模型。故选 D 项。

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A. 　IS 审计师(IS auditor)

B. 　数据库管理员(DBA)

C. 　项目经理(Project manager)

D. 　数据所有人(Data owner)

解析：解析:IS 审计师主要负责在新系统正式使用前对数据准确性和完整性。故选 A 项。

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