2025-2026 学年高三 信息技术 开学摸底考 试卷及答案

2025-2026学年高三信息技术开学摸底考试卷及答案2025-2026学年高三信息技术开学摸底考试卷班级：________姓名：________分数：________考试时间：60分钟一、选择题（每题3分，共30分）下列关于深度学习的说法，正确的是（）

A.深度学习是机器学习的一个分支，仅适用于图像识别

B.深度学习依赖多层神经网络结构，无需特征工程

C.深度学习不需要大量训练数据

D.卷积神经网络（CNN）不属于深度学习模型

在信息系统项目管理中，关于项目风险管理的说法，错误的是（）

A.风险管理包括风险识别、评估、应对和监控四个阶段

B.风险评估需量化风险发生的概率和影响程度

C.风险应对策略仅包括规避风险一种

D.持续监控风险是项目风险管理的重要环节

关于密码学在网络安全中的应用，下列说法正确的是（）

A.数字签名仅能保障数据的机密性

B.哈希函数可用于数据完整性验证，具有可逆性

C.非对称加密算法可用于密钥交换

D.数字证书无需权威机构签发即可生效

下列哪种技术不属于大数据分析的高级技术（）

A.深度学习分析

B.图计算

C.数据可视化

D.分布式文件存储

在数据库系统中，关于事务并发控制的说法，正确的是（）

A.并发控制的目的是避免事务之间的冲突

B.锁机制不属于并发控制的手段

C.脏读是并发事务执行时的正常现象

D.可串行化是并发事务执行的最低隔离级别

关于人工智能伦理与安全的说法，错误的是（）

A.人工智能伦理需关注算法偏见问题

B.人工智能安全包括技术安全和社会安全

C.自动驾驶汽车的伦理决策属于人工智能伦理范畴

D.人工智能技术发展无需遵循伦理规范

在Python后端开发中，关于Django框架的说法，正确的是（）

A.Django是轻量级框架，不支持MVC架构

B.Django内置ORM系统，可简化数据库操作

C.Django不能处理HTTP请求

D.Django无需配置即可直接运行

关于区块链应用场景的说法，错误的是（）

A.区块链可应用于供应链金融，实现可信溯源

B.区块链技术可用于电子存证，保障证据不可篡改

C.区块链在跨境支付中可提升交易效率、降低成本

D.区块链技术不适用于知识产权保护场景

在信息系统架构设计中，关于微服务架构的说法，正确的是（）

A.微服务架构将应用拆分为多个独立的小型服务，服务之间耦合度高

B.微服务架构不利于技术栈的多样化选择

C.微服务架构便于服务的独立部署和扩展

D.微服务架构无需服务治理机制

关于数据治理的说法，正确的是（）

A.数据治理仅关注数据质量，不涉及数据安全

B.数据标准制定是数据治理的核心环节之一

C.数据治理无需明确责任主体

D.数据治理是一次性任务，无需持续推进

二、填空题（每空2分，共20分）深度学习中，________是用于处理序列数据的常用模型，如自然语言处理场景；________是用于处理图像数据的常用模型，通过卷积操作提取图像特征。信息系统项目管理的核心约束包括范围、________和成本，被称为项目管理的“铁三角”。网络安全中，________技术用于确认发送者身份的真实性和数据的完整性，其核心是使用私钥签名、公钥验证。大数据处理的全流程包括数据采集、________、数据存储、数据处理、数据挖掘、数据可视化和数据应用。数据库事务的ACID特性中，________指事务执行前后，数据库的完整性约束不被破坏；________指事务一旦提交，其修改将永久保存。人工智能伦理的核心议题包括算法偏见、________、数据隐私保护和责任界定。Django框架遵循________架构模式，将业务逻辑、数据模型和用户界面分离。区块链的智能合约是一种基于________的自动化执行协议，可在满足预设条件时自动执行交易。微服务架构中，________用于实现服务之间的通信，常见的方式有RESTfulAPI、gRPC等；________用于对微服务进行管理，包括服务注册、发现、熔断等。数据治理的“元数据管理”中，元数据是描述数据的数据，主要分为业务元数据、________和技术元数据三类。三、简答题（每题10分，共30分）简述深度学习与传统机器学习的核心区别，并说明深度学习在图像识别领域的基本工作流程。什么是微服务架构？简述微服务架构的优势与挑战。简述数据治理的核心内容，并说明数据治理对企业数字化转型的重要性。四、操作题（20分）请完成以下Python后端开发及数据库高级操作相关的操作描述：1.基于Django框架，编写一段代码实现一个简单的“Course”数据模型，并完成以下功能：（1）定义模型属性：课程ID（主键）、课程名称（唯一）、学分、授课教师、创建时间（自动添加）；（2）编写一个视图函数，实现查询所有课程信息并以JSON格式返回；（3）配置URL路由，将视图函数映射到“/api/courses/”路径。（1）包含属性：学号（id）、姓名（name）、年龄（age）、成绩（score）；（2）包含方法：__init__（初始化属性）、get_average（计算该学生多门成绩的平均分，成绩以列表形式存储）、show_info（打印学生的详细信息）；（3）创建一个该类的实例，传入学号“2025001”、姓名“李明”、年龄17、成绩[90,85,95]，并调用两个方法输出结果。2.已知某数据库中有一个名为“user_order”的表，包含字段：order_id（订单ID，主键）、user_id（用户ID）、order_time（下单时间）、total_amount（订单金额）、status（订单状态），请完成以下数据库操作：（1）写出一条SQL语句，查询2025年1月1日至2025年1月31日期间，订单状态为“已完成”且订单金额大于1000元的订单记录，按订单金额降序排列；（2）写出一条SQL语句，创建一个名为“user_order_stat”的视图，包含用户ID（user_id）、用户总订单数、用户订单总金额，要求仅统计订单状态为“已完成”的订单；（3）写出一条SQL语句，创建一个触发器，要求当“user_order”表中插入新订单时，自动记录订单插入时间到“order_log”表（该表已存在，包含字段：log_id（主键，自增）、order_id、insert_time）。2025-2026学年高三信息技术开学摸底考答案（1）查询学分大于3的所有课程记录；（2）向表中插入一条新记录：课程编号“C202501”、课程名称“信息技术基础”、学分4、授课教师“张老师”；2.某学校要设计一个学生选课系统的数据库，包含学生、课程、选课三个核心实体，各实体属性如下：（1）学生：学号（主键）、姓名、性别、年级；（2）课程：课程编号（主键）、课程名称、学分、授课教师；（3）选课：选课记录ID（主键）、学号（外键）、课程编号（外键）、选课时间、成绩；请完成以下操作：（1）画出该系统的E-R图（用文字描述实体、属性及实体间关系）；（2）根据E-R图写出创建上述三个表的SQL语句（要求指定主键、外键约束及字段类型）。一、选择题（每题3分，共30分）B解析：深度学习是机器学习分支，适用于多种场景；依赖多层神经网络，可自动提取特征，无需手动特征工程；需要大量训练数据；CNN是典型深度学习模型。C解析：风险管理包括识别、评估、应对、监控四阶段；评估需量化概率和影响；应对策略有规避、转移、减轻、接受等多种；持续监控不可或缺。C解析：数字签名保障身份真实性和数据完整性；哈希函数不可逆；非对称加密可用于密钥交换；数字证书需权威CA机构签发才生效。D解析：分布式文件存储是大数据存储技术，不属于分析技术；其他选项均为大数据高级分析技术。A解析：并发控制目的是避免事务冲突；锁机制是常用并发控制手段；脏读是异常现象，需避免；可串行化是最高隔离级别。D解析：人工智能技术发展必须遵循伦理规范；其他选项均为人工智能伦理与安全的正确表述。B解析：Django支持MVC（MTV）架构，内置ORM简化数据库操作；可处理HTTP请求；需要配置settings.py、URL等才能运行。D解析：区块链可用于知识产权保护，实现作品确权、追溯等；其他选项均为区块链的合理应用场景。C解析：微服务架构将应用拆分为独立小型服务，耦合度低；支持多样化技术栈；便于独立部署扩展；需要服务治理机制。B解析：数据治理涵盖数据质量、安全、标准等；标准制定是核心环节；需明确责任主体；是持续推进的长期任务。二、填空题（每空2分，共20分）循环神经网络（RNN）；卷积神经网络（CNN）（顺序不可互换）时间数字签名数据预处理一致性（Consistency）；持久性（Durability）（顺序不可互换）隐私泄露（或算法公平性）MTV（或MVC）区块链技术（或分布式账本）服务通信；服务治理（顺序不可互换）管理元数据三、简答题（每题10分，共30分）核心区别：

1.特征工程：传统机器学习需手动设计和提取特征；深度学习可通过神经网络自动学习和提取特征，无需人工干预；

2.模型结构：传统机器学习模型结构简单（如决策树、SVM）；深度学习依赖多层神经网络（如CNN、RNN），模型复杂度高；

3.数据需求：传统机器学习对数据量要求较低；深度学习需要大量训练数据才能保证模型性能；

4.计算资源：深度学习需强大的计算资源（GPU）支撑，传统机器学习对计算资源要求较低。

深度学习图像识别基本工作流程：

1.数据准备：收集图像数据集，进行预处理（如尺寸统一、归一化、数据增强）；

2.模型构建：搭建卷积神经网络（CNN）模型，包含输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层；

3.模型训练：将预处理后的数据集输入模型，使用梯度下降算法优化损失函数，调整网络参数；

4.模型评估：用测试集评估模型性能（如准确率、召回率），根据结果优化模型（调整网络结构、参数等）；

5.推理应用：将训练好的模型用于新图像的识别预测。微服务架构：是一种将应用程序构建为一系列小型、独立、松耦合服务的架构模式，每个服务运行在独立的进程中，服务之间通过轻量级通信机制（如API）交互，每个服务专注于完成特定的业务功能。

优势：

1.服务独立部署与扩展：单个服务可独立部署，不影响其他服务；可根据业务需求对特定服务单独扩展，提升系统弹性；

2.技术栈多样化：不同服务可选用适合自身业务的技术栈，提升开发灵活性；

3.故障隔离：单个服务故障不会蔓延至整个系统，提升系统稳定性；

4.便于团队协作：每个服务可由独立团队负责开发、维护，提升开发效率。

挑战：

1.服务治理复杂：需解决服务注册、发现、配置、熔断、限流等问题；

2.分布式事务难题：跨服务的事务一致性难以保障；

3.系统复杂度提升：服务数量多，部署、监控、调试难度增加；

4.服务通信成本高：服务间频繁交互会产生网络开销，影响系统性能。数据治理核心内容：

1.数据战略：明确数据治理的目标、方向和实施路径，对齐企业业务战略；

2.数据标准：制定数据定义、格式、编码等标准，保障数据的一致性和规范性；

3.数据质量：建立数据质量评估指标（如准确性、完整性、及时性），实施数据清洗、修复等提升数据质量；

4.数据安全：制定数据安全策略，保障数据的机密性、完整性和可用性，防范数据泄露、篡改风险；

5.元数据管理：采集、管理元数据，梳理数据血缘，支撑数据理解和使用；

6.责任体系：明确数据所有者、管理者、使用者等角色，落实治理责任。

对企业数字化转型的重要性：

1.提升数据价值：通过治理保障数据质量，使数据成为可靠的决策依据，支撑企业精准决策；

2.降低运营成本：规范的数据可减少数据冗余和错误，提升数据处理效率，降低管理成本；

3.保障合规性：符合数据安全相关法律法规（如个人信息保护法），规避合规风险；

4.驱动业务创新：高质量的数据可支撑大数据分析、人工智能等技术应用，助力业务模式创新和竞争力提升；

5.构建数据驱动文化：明确数据责任，推动企业全员重视数据，为数字化转型奠定基础。四、操作题（20分）1.Django相关代码：

（1）Course数据模型（models.py）：

fromdjango.dbimportmodels

classCourse(models.Model):

course_id=models.CharField(max_length=10,primary_key=True,verbose_name="课程ID")

course_name=models.CharField(max_length=50,unique=True,verbose_name="课程名称")

credit=models.IntegerField(verbose_name="学分")

teacher=models.CharField(max_length=20,verbose_name="授课教师")

create_time=models.DateTimeField(auto_now_add=True,verbose_name="创建时间")

classMeta:

db_table="course"#数据库表名

verbose_name="课程"

verbose_name_plural="课程"

（2）视图函数（views.py）：

fromdjango.httpimportJsonResponse

from.modelsimportCourse

fromdjango.coreimportserializers

defget_all_courses(request):

ifrequest.method=="GET":

#查询所有课程信息

course_list=Course.objects.all()

#序列化课程数据为JSON格式

course_data=serializers.serialize("json",course_list)

#转换为字典格式返回

importjson

course_dict=json.loads(course_data)

returnJsonResponse({"code":200,"data":course_dict,"msg":"查询成功"})

else:

returnJsonResponse({"code":400,"msg":"请求方法错误"})

（3）URL路由配置（urls.py）：

fromdjango.urlsimportpath

from.importviews

urlpatterns=[

path("api/courses/",views.get_all_courses,name="get_all_courses