相关试卷
-
1、某新能源公司发展了高速公路服务区新能源充电站的运维业务,经营的利润由收入和成本相减所得,其中成本包括电力采购成本、人工管理成本和设备维修成本等,同样收入也会由多种类型组成。在实际经营过程中,发现成本和收入的变化都具有周期性规律,为了优化运维工作,数据分析人员采集了近一个月的每日成本和收入数据,设计算法找出当月最大利润期(最大利润期:利润和最大的连续日期区间)。
(1)当月第一周的成本数据为21,22,20,28,21,27,32;收入数据为15,20,30,22,35,30,47.则这周最大利润期的天数是。
(2)编写Python实现读取当月成本数据和收入数据,输出当月最大利润期的日期范围,程序运行结果如下图所示。
当月成本数据:
[38,25,21,49,21,22,29,28,15,17,29,41,49,40,35,35,45,40,19,50,46,35,21,21,15,20,33,28,39,39]
当月收入数据:
[22,24,27,41,20,40,21,44,35,40,31,21,32,24,21,37,28,24,32,21,28,32,31,23,34,29,36,31,29,41]
最大利润期:
位置:第6天到第11天
上述功能的部分Python程序如下,请在划线处填入合适的代码。
#读取当月成本数据存储到列表cost中,收入数据存储到列表income中,并输出列表cost和列表income,代码略
n = len(cost)
s = [0] *n
s[0] = income[0] - cost[0]
for i in range(1, n): #列表s存储当月累计利润总和, s[i]指从第1天到第i+1天的利润之和
s[i] =①
max_sum= s[0] #初始化最大和为第一个元素
start=0
end=0
#遍历所有可能的子序列结束位置
for j in range(n):
if s[j] > max sum:
max sum = s[j]
②
end = j
#检查从中间位置到当前位置的子序列
for i in range(j):
current_sum = s[j] - s[i]
if current sum > max_sum:
③
start= i +1
end= j
print("最大利润期:")
print("位置:第{}天到第{}天". format(start+1, end+1))
-
2、有如下Python程序段:
a=[[8,1], [15,2], [16,3], [12,4], [6,-1]]
head = p = q =0
np = nq = head
while p != -1:
if a[p][0] < a[np][0]:
np = p
nq = q
q = p
p = a[p][1]
if np != head:
a[nq][1] = a[np][1]
a[np][1] = head
head = np
运行该程序段后,a的值为( )
A、[[8,1], [15,2], [16,3], [12,-1], [6,0]] B、[[8,3], [15,2], [16,-1], [12,1], [6,0]] C、[[8,1], [15,3], [16,0], [12,4], [6,-1]] D、[[8,4], [15,3], [16,1], [12,0], [6,-1]] -
3、有如下Python程序段:
from random import randint
a = [0] *6
i =0
while i <6:
a[i] = randint(1,5) *2+1
if i >0 and a[i-1] %2==0:
a[i] +=2
elif i %2==1:
a[i] += a[i-1]
i +=1
运行该程序段后,a的值可能为( )
A、[9,14,5,16,13,25] B、[7,18,3,6,7,20] C、[12,11,8,9,4,21] D、[5,10,9,18,13,16] -
4、有如下Python程序段:
mw = "mkgysa"
st = "325041"
n = len(st)
a = [""] * n
i =0
while i < n:
t = int(st[i])
a[t] = mw[i]
i +=1
result =''. join(a) #将列表转换为字符串
运行该程序段后,result的值为( )
A、"yakmsg" B、"gsmkay" C、"msgyak" D、"aymkgs" -
5、下列关于栈和队列的说法,正确的是( )A、队列的插入和删除操作分别在两端进行,而栈的插入和删除操作均在栈顶进行 B、栈和队列都是线性数据结构,且栈的删除操作可以在任意位置进行 C、栈的运算规则是先进先出,队列的运算规则是后进先出 D、栈和队列都可以直接访问中间元素,但无法访问首尾元素
-
6、下列Python表达式的结果值最小的是( )A、3* (5-2) +1 B、abs(ord("b") - ord("d"))// len("AI") C、random. randint(0,8) -2**3 D、7%4+ len("Hi!")
-
7、某校举办了一场才艺比赛。在初赛中,评委根据选手的表演进行打分(S),若选手得分达到80分及以上,则进入决赛;若得分低于80分,则被淘汰。现共有20位选手参赛,统计晋级学生人数的部分流程图如图所示,有如下表达式:
①i≤n? ②i>n? ③S<80? ④S≥80? ⑤c=c+1

则(1)-(3)处表达式序号依次为( )
A、①③⑤ B、①④⑤ C、②⑤③ D、②④⑤ -
8、算式110101B+36D的运算结果是( )A、89D B、57H C、1011101B D、1001101B
-
9、2021年9月,浙江省发布“一体化数字资源系统”(Integrated Resources System,简称IRS),其中的“浙里办”为基层群众提供了随时查缴社保、缴纳学费等各项服务。此外,“浙里办”还提供了“长辈版”,让老年人在信息化的“快”时代里,感受到了“慢”关怀。下列关于IRS系统中网络技术的说法,正确的是( )A、该系统的网络资源不包括硬件资源 B、该系统只能被同一个局域网内的用户访问 C、客户端与服务器之间的数据通信仅需遵守IP协议 D、移动终端可以使用移动通信网络访问该系统
-
10、2021年9月,浙江省发布“一体化数字资源系统”(Integrated Resources System,简称IRS),其中的“浙里办”为基层群众提供了随时查缴社保、缴纳学费等各项服务。此外,“浙里办”还提供了“长辈版”,让老年人在信息化的“快”时代里,感受到了“慢”关怀。下列关于IRS系统和“浙里办”的描述,正确的是( )A、IRS系统由硬件、软件、数据和用户组成 B、“浙里办”APP是一款为了特定用途而开发的应用软件 C、“长辈版”的提供是为了降低系统对外部环境的依赖性 D、“浙里办”不属于信息社会“在线政府”的范畴
-
11、智能教育手环是一款创新的可穿戴学习设备。它通过多模态传感器实时监测和采集学生生理数据(如心率、血氧、脑电波等),结合AI算法对师生的课堂互动行为进行量化评估,实时分析学生的学习状态。设备还具有自然语音交互功能,支持师生智能化互动,其大数据分析平台可通过整合历史数据,自动生成个性化的学习诊断报告。关于该系统的AI技术,说法正确的是( )A、语音交互功能无需依靠联结主义算法实现 B、系统决策完全不受训练数据偏差影响 C、脑电波模式识别不属于人工智能范畴 D、该AI技术的研发与应用融合了多学科交叉的前沿理论
-
12、智能教育手环是一款创新的可穿戴学习设备。它通过多模态传感器实时监测和采集学生生理数据(如心率、血氧、脑电波等),结合AI算法对师生的课堂互动行为进行量化评估,实时分析学生的学习状态。设备还具有自然语音交互功能,支持师生智能化互动,其大数据分析平台可通过整合历史数据,自动生成个性化的学习诊断报告。关于该校大数据平台的处理过程,说法正确的是( )A、手环每秒钟产生的实时数据适合进行批处理计算 B、需先清洗异常血氧数据再进行特征提取 C、分析时只需抽样20%学生的数据即可保证准确性 D、该平台处理的数据均为结构化数据
-
13、智能教育手环是一款创新的可穿戴学习设备。它通过多模态传感器实时监测和采集学生生理数据(如心率、血氧、脑电波等),结合AI算法对师生的课堂互动行为进行量化评估,实时分析学生的学习状态。设备还具有自然语音交互功能,支持师生智能化互动,其大数据分析平台可通过整合历史数据,自动生成个性化的学习诊断报告。关于智能教育手环的数据处理,说法不正确的是( )A、手环监测到的脑电波原始信号属于数据 B、通过分析心率数据可识别学生情绪和压力反应属于信息加工 C、学习报告在不同设备间传输时可以不依附于载体 D、当血氧饱和度低于90%时可能损害注意力,这是知识的体现
-
14、K近邻分类算法是一种机器学习算法,它根据已有样本数据的训练模型预测新数据的特征与分类。现读取某校学生身体特征样本数据集“sample.csv”和验证数据集“test.csv”,两者文件数据格式均如图a所示,基于样本数据集的身高、体重及性别数据,采用K近邻分类算法进行训练,可预测验证数据集中的身高体重数据对应的性别。尝试不同的k值,计算出性别预测准确率(准确率=预测正确数/预测总数),选取预测准确率最高的k值,程序运行结果如图c所示。
验证数据集中,单个待测数据的预测步骤如下:
①计算该待测数据与样本数据所有点的距离。例如,待测的身高体重数据(160,50)与样本数据(163,54),根据(距离计算公式)计算,距离为5;
②将样本按照距离升序排序;
③取前k个距离最近的样本;
④统计出k个样本中频次最高的性别,则为预测性别,并判断本次预测是否准确;
请回答下列问题:

图a 图b 图c
(1)如图b所示,若用★表示待测数据,当k=3时,选取离它最近的3个数据,则预测结果为(填:男/女)。
(2)根据样本、验证数据集,通过实验来确定准确率最高的k值的程序如下,请在划线处填入合适的代码。
def cal(a,b):
r=0
for i in range(2):
①
return round(r**0.5,2)
#距离列表生成函数
def getjl(data,sample):
jl=[]
for unit in sample:
jl.append( [cal(data,unit),unit[2]] )
return jl
"读取样本数据集存入sample列表,读取验证数据集存入test列表,每个元素包含身高、体重、性别3个数据项,代码略"
res=[0]*(len(sample)+1)
maxk=0
maxcnt=0
for k in range(1,len(sample)+1):
for data in test:
d={}
mtype='' #存储预测性别
mcnt=0
jl=getjl(data,sample)
for i in range(
): #1 for j in range(
): #2if ②:
jl[j],jl[j-1]=jl[j-1],jl[j]
for t in range(k):
if jl[t][1] not in d:
d[jl[t][1]]=1
else:
d[jl[t][1]]+=1
if d[jl[t][1]] > mcnt:
mcnt=d[jl[t][1]]
③
if data[2] == mtype:
res[k]+=1
if res[k] > maxcnt:
maxcnt=res[k]
maxk=k
print('Now K:',k,' | 预测正确概率:',round(res[k]/len(test)*100,2),'%' )
print('K推荐值:',maxk)
(3)根据K近邻算法特性,仅需获取k个距离最近的样本,则以上程序加框处可进行优化的是(单选,填数字:1/2),优化代码为
-
15、某游泳池水质监测系统在浅水区和深水区分别设置监测点,每个监测点均配备智能终端、传感器、执行器和IoT模块。智能终端通过IoT模块连接Web服务器,上传水温、余氯浓度、pH值水质参数;当水质参数值超出设定阈值时,服务器发出预警信号,并通过智能终端控制执行器净化水质,使得水质达到标准。
请回答问题:
(1)下列功能无法在智能终端程序中实现的是(单选,填字母:A.采集传感器上的数据/B.传输数据到服务器/C.分析历史数据/D.发送指令到执行器)。
(2)基于Flask Web框架编写服务器端获取传感器数据的程序,部分代码如下:
app=Flask(_name_)
@app.route("/input")
def judge():
id=int(request.args.get('id'))
ph=float(request.args.get('p'))
#根据阈值,判断是否异常,并将结果返回到智能终端,代码略
if _name_ == "_main_":
app.run(host=" 192.168.43.117 ", port=8080)
若深水区监测点编号id为2,某时刻采集的pH值为6.9,则该智能终端发送的URL
为http://(单选,填字母)。
A.192.168.43.117:8080/?id=2&ph=6.9 B.192.168.43.117:8080/input?id=2&ph=6.9
C.192.168.43.117:8080/?id=2&p=6.9 D.192.168.43.117:8080/input?id=2&p=6.9
(3)系统运行一段时间后,发现每个监测点的净化器都一直在工作,请从软件和数据的角度分析出现该现象的可能原因是。(注:回答2项)
(4)将系统中4月份的数据导出到文件data.xlsx中,部分数据如图a所示,分析每个监测点水温处于23℃~28℃的舒适范围内的天数,绘制如图b所示的柱形图,请在划线处填入合适的代码:

图a 图b
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df=pd.read_excel("data.xlsx")
df1=df[df["水温"]>=23]
df2=①
df3=df2.groupby("监测点",as_index=False)["水温"].②
plt.bar(③)
-
16、某款跑步机有“心率跑”模式,设定目标心率为(220-年龄)*0.7,目标心率±5范围视为正常。每隔1分钟采集一次用户心率,与其目标心率对比。①心率正常,维持当前坡度与速度;②心率偏低,动态调整跑步参数(步长为1),首先增加坡度,区间为[0,15];如果坡度已经达到上限,则提升速度,区间为[1,20];③心率偏高,则反之。直到心率维持在正常范围,从而实现科学锻炼的目标。
请回答下列问题:
(1)若某用户年龄为20,运动过程中某时刻的心率值为150,则该跑步机认为其心率(单选,填字母: A.正常/B.偏低/C.偏高)。
(2)实现上述功能的部分Python程序如下,请在划线处填入合适的代码。
mina = 0;maxa = 15
mind = 1;maxd = 20
age = int(input("年龄:"))
t =int(input("跑步总时长(分钟):"))
d =int(input("初始速度(km/h):"))
th = 0.7 * (220 - age)
a = 0
m = 0
while m < t:
# 获取当前心率数据存储到变量ch中,代码略
while m < t and ①:
if a < maxa:
a += 1
print("心率偏低 → 坡度升为↑", a)
elif ②:
d += 1
print("坡度达到上限 → 速度升为↑", d)
③
# 获取当前心率数据存储到变量ch中,代码略
#心率偏高,降低坡度、速度,代码略
#心率正常,维持原坡度、速度,代码略
m += 1
-
17、有n个人围成圈,从第1个人开始报数,报到m(m>1)时该人出圈,依次循环,直到圈里只剩下1人为止。下面程序实现了上述功能,则加框处代码为( )
n=int(input("请输入参与人数:"))
m=int(input("请输入淘汰数:"))
a=[[i+1,i+1]for i in range(n)]
a[n-1][1]=0
q=0;t=1
while n > 0:
t+=1

print("胜出者为:",a[q][0])
A.if t == m-1:
r=a[q][1]
a[q][1]=a[r][1]
n-=1
t=0
q=a[q][1]
B.if t == m:
r=a[q][1]
a[q][1]=a[r][1]
n-=1
t=1
q=a[q][1]
C.if t == m-1:
r=a[q][1]
a[r][1]=a[q][1]
n-=1
t=0
q=a[q][1]
D.if t == m:
r=a[q][1]
a[r][1]=a[q][1]
n-=1
t=1
q=a[q][1]
A、A B、B C、C D、D -
18、某次学生测试成绩从高到低存储在a数组中。输入key值,查找其值以上人数的Python算法程序段如下:
a=[98,……,85,85,85,85,……,50]
key=int(input("请输入要查找的数据:"))
i=0;j=len(a)-1
while i <= j:
m=(i+j)//2
if (1) :
i=m+1
else:
j=m-1
print("大于等于key值的人数为:",(2) )
划线(1)(2)处可供选择的语句有:
①key <= a[m] ②key < a[m] ③j+1 ④i+1
则正确的代码应为( )
A、①③ B、①④ C、②③ D、②④ -
19、某二叉树结构如图所示,队列Q初始元素为根节点A。约定:判断队列不为空,则队首元素出队,并将该队首元素的左右孩子依次入队,继续判断队列,以此类推,则最终出队顺序为( )
A、ABCDEFGH B、ABDCEGFH C、ABCEDGFH D、DBGEHFCA -
20、定义如下函数:
def f(j,t,b):
if t < 0:
return "no answer"
elif j*2+t*4 == b:
return str(j)+" "+str(t)
else:
return f(j+1,t-1,b)
print(f(0,10,36))
运行该程序段,输出的结果是( )
A、1 9 B、2 8 C、3 7 D、no answer