2025-2026 学年高三 信息技术 期中复习卷 试卷及答案

2025-2026学年高三信息技术期中复习卷试卷及答案第一部分试卷一、单项选择题（本大题共15小题，每小题2分，共30分。在每小题列出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的）下列关于人工智能技术的说法，错误的是（）

A.深度学习是机器学习的一个重要分支，基于神经网络结构

B.自然语言处理技术可实现人机之间的自然语言交互

C.计算机视觉技术主要用于处理和分析文本数据

D.强化学习通过“试错”机制让智能体不断优化决策

在Python数据分析中，常用于数据清洗和预处理的库是（）

A.Matplotlib

B.Pandas

C.TensorFlow

D.PyTorch

下列关于数据结构的说法，正确的是（）

A.二叉树的遍历方式只有前序遍历和后序遍历两种

B.链表的存储密度比数组高

C.哈希表可实现高效的查找操作，平均时间复杂度为O(1)

D.栈和队列都属于非线性结构

在数据库系统中，事务的ACID特性不包括（）

A.原子性

B.一致性

C.完整性

D.持久性

下列关于网络安全的说法，正确的是（）

A.防火墙能抵御所有网络攻击

B.对称加密算法的加密和解密使用不同的密钥

C.数字签名可用于验证数据的完整性和发送者的身份

D.病毒和木马的本质相同，都是自我复制的恶意程序

在Web开发中，用于描述网页结构的语言是（）

A.CSS

B.JavaScript

C.HTML

D.PHP

下列关于算法复杂度的说法，错误的是（）

A.算法的时间复杂度描述了算法执行时间与输入规模的关系

B.空间复杂度是指算法在执行过程中所需的存储空间

C.具有O(n²)时间复杂度的算法一定比O(n)的算法效率低

D.同一算法的时间复杂度可能因输入数据的不同而变化

在云计算中，“按量付费”“弹性扩展”是哪种服务模式的典型特征（）

A.IaaS（基础设施即服务）

B.PaaS（平台即服务）

C.SaaS（软件即服务）

D.以上都是

下列关于大数据的说法，错误的是（）

A.大数据具有海量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）等特征

B.大数据分析的核心是从海量数据中提取有价值的信息

C.大数据处理必须使用分布式计算框架

D.非结构化数据是大数据的重要组成部分，如音频、视频等

在Python中，关于类和对象的说法，正确的是（）

A.类是对象的实例，对象是类的抽象

B.构造方法的名称是__init__

C.类中的属性只能在类内部访问

D.一个类只能创建一个对象

下列关于SQL高级查询的说法，错误的是（）

A.GROUPBY子句用于对查询结果进行分组

B.HAVING子句可用于过滤GROUPBY分组后的结果

C.JOIN子句只能实现内连接

D.子查询可以嵌套在SELECT、FROM、WHERE等子句中

在多媒体技术中，关于数字视频编码的说法，正确的是（）

A.编码的目的是增加视频数据量，便于存储

B.H.264是一种常见的视频编码标准

C.无损编码是视频编码的主要方式

D.编码后的视频质量一定比原始视频差

下列关于网络协议的说法，正确的是（）

A.HTTP协议用于发送电子邮件

B.TCP协议是面向无连接的传输层协议

C.DNS协议用于实现IP地址与域名的转换

D.FTP协议用于浏览网页

在数据挖掘中，用于发现数据集中不同类别或簇的技术是（）

A.分类

B.聚类

C.关联规则挖掘

D.回归分析

下列关于信息系统安全的说法，错误的是（）

A.数据备份是应对数据丢失的重要措施

B.身份认证可分为单因素认证和多因素认证

C.漏洞扫描可主动发现信息系统的安全隐患

D.访问控制的目的是允许所有用户访问系统资源二、填空题（本大题共10小题，每小题2分，共20分）人工智能的三大核心要素是________、________和算法。Pandas库中，________用于表示一维数据，________用于表示二维表格数据。数据库事务的ACID特性分别是原子性、________、隔离性和________。常见的非对称加密算法有________和________，其加密和解密使用不同的密钥。云计算的服务模式主要包括IaaS、________和________。算法的时间复杂度常用大O符号表示，常见的时间复杂度按效率从高到低排序为O(1)、________、________、O(n²)等。Web开发的三大核心技术是HTML、________和________。大数据处理的基本流程包括数据采集、________、________和数据可视化。Python面向对象编程中，________用于定义类的属性和方法，________用于实现类的继承。信息系统的安全防护体系包括物理安全、________和________三个层面。三、简答题（本大题共4小题，每小题5分，共20分）简述深度学习与传统机器学习的主要区别。简述数据库事务的ACID特性及其含义。简述云计算的定义及主要特征。简述数据挖掘的基本流程及主要任务。四、综合应用题（本大题共2小题，每小题15分，共30分）Python编程与数据分析题：

现有一个学生成绩数据集（score.csv），包含字段：学号（sno）、姓名（name）、语文（chinese）、数学（math）、英语（english）、班级（class）。请使用Python的Pandas库完成以下操作：

（1）读取score.csv文件数据，查看数据的基本信息（前5行、数据类型、缺失值情况）。

（2）处理数据中的缺失值（语文、数学、英语成绩缺失值用该科目的平均分填充）。

（3）计算每个学生的总分（总分=语文+数学+英语）和平均分，并添加到数据集中。

（4）按班级分组，计算每个班级各科目的平均分。

（5）将处理后的数据集保存为新文件score_processed.csv。

请写出完整的Python代码，并对关键代码进行注释。数据库与信息系统设计题：

某学校计划开发一个“图书借阅管理系统”，主要功能包括：图书信息管理（图书编号、书名、作者、出版社、馆藏数量等）、读者信息管理（读者编号、姓名、性别、年级、联系方式等）、借阅管理（借阅记录编号、图书编号、读者编号、借阅日期、归还日期、是否逾期等）。

请完成以下任务：

（1）设计该系统的数据库E-R图，明确实体、属性及实体间的关系。

（2）根据E-R图转换为关系模式（写出数据表结构，包括字段名、数据类型、主键、外键等）。

（3）编写3条关键的SQL语句，分别实现：①查询所有未归还的借阅记录；②查询某读者（读者编号：2025001）的借阅历史；③更新某本图书（图书编号：B2025001）的馆藏数量（减少1本）。

第二部分答案一、单项选择题答案C解析：计算机视觉技术主要用于处理和分析图像、视频等视觉数据，文本数据处理是自然语言处理的核心任务。B解析：Pandas常用于数据清洗、预处理和分析；Matplotlib用于数据可视化；TensorFlow和PyTorch是深度学习框架。C解析：二叉树的遍历方式有前序、中序、后序三种；链表的存储密度比数组低（需存储指针）；栈和队列属于线性结构；哈希表通过哈希函数映射，平均查找效率为O(1)。C解析：事务的ACID特性包括原子性、一致性、隔离性、持久性，完整性是数据库约束的核心要求，不属于事务特性。C解析：防火墙无法抵御所有攻击（如内部攻击、零日漏洞攻击）；对称加密算法加密和解密使用相同密钥；数字签名可验证数据完整性和发送者身份；病毒具有自我复制能力，木马不主动自我复制，二者本质不同。C解析：HTML用于描述网页结构；CSS用于控制网页样式；JavaScript用于实现网页交互；PHP是服务器端脚本语言。C解析：算法效率受输入规模影响，小输入规模下O(n²)算法可能比O(n)算法快；时间复杂度描述执行时间与输入规模的关系，空间复杂度描述所需存储空间；同一算法在不同输入数据下（如有序与无序数据）时间复杂度可能变化。D解析：IaaS、PaaS、SaaS均具备“按量付费”“弹性扩展”的特征，只是服务粒度不同：IaaS提供基础设施，PaaS提供开发平台，SaaS提供成品软件。C解析：大数据处理不一定必须使用分布式框架，小体量大数据可通过单机处理；大数据具有海量、高速、多样、价值密度低等特征，非结构化数据是其重要组成，核心是提取价值。B解析：对象是类的实例，类是对象的抽象；构造方法名为__init__；类中的属性可通过访问修饰符控制访问范围（如公有、私有），并非只能在内部访问；一个类可创建多个对象。C解析：JOIN子句可实现内连接、左连接、右连接、全连接等多种连接方式；GROUPBY用于分组，HAVING过滤分组结果，子查询可嵌套在多个子句中。B解析：视频编码的目的是压缩数据量，便于存储和传输；H.264是主流视频编码标准；视频编码以有损编码为主（牺牲部分质量换取高压缩比）；无损编码压缩比低，多用于对质量要求极高的场景，并非主要方式；合理的有损编码可在压缩数据量的同时，保证视觉上的高质量。C解析：HTTP协议用于网页传输；TCP是面向连接的传输层协议；DNS用于IP与域名的转换；FTP用于文件传输。B解析：聚类用于发现数据中的自然簇或类别，无需预先标注；分类是根据标注数据训练模型，对新数据分类；关联规则挖掘用于发现数据间的关联关系；回归分析用于预测连续值。D解析：访问控制的目的是限制用户对系统资源的访问，确保只有授权用户能访问特定资源；数据备份、身份认证、漏洞扫描都是信息系统安全的重要措施。二、填空题答案数据；算力解析：人工智能三大核心要素是数据（训练基础）、算力（计算支撑）和算法（核心逻辑）。Series；DataFrame解析：Pandas中，Series是一维标签数组，用于存储一维数据；DataFrame是二维表格数据结构，由多个Series组成。一致性；持久性解析：事务ACID特性：原子性（事务不可分割）、一致性（事务执行前后数据完整性一致）、隔离性（多个事务并发执行互不干扰）、持久性（事务提交后数据永久保存）。RSA；ECC（椭圆曲线加密算法）解析：常见非对称加密算法有RSA、ECC等，加密用公钥，解密用私钥，安全性高于对称加密。PaaS；SaaS解析：云计算三大服务模式：IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）、SaaS（软件即服务）。O(logn)；O(n)解析：常见时间复杂度效率排序：O(1)（常数级）>O(logn)（对数级）>O(n)（线性级）>O(nlogn)（线性对数级）>O(n²)（平方级）。CSS；JavaScript解析：Web开发三大核心技术：HTML（结构）、CSS（样式）、JavaScript（交互）。数据清洗；数据建模解析：大数据处理基本流程：数据采集→数据清洗（处理缺失、异常数据）→数据建模（分析、挖掘）→数据可视化（呈现结果）。class关键字；继承语法（或class子类(父类):）解析：Python中用class关键字定义类；继承通过“class子类名(父类名):”实现，子类可继承父类的属性和方法。网络安全；应用安全解析：信息系统安全防护体系包括物理安全（硬件、环境）、网络安全（网络传输、设备）、应用安全（软件、数据）三个层面。三、简答题答案答：深度学习与传统机器学习的主要区别：（1）特征提取方式不同：传统机器学习需人工设计特征，深度学习可自动从数据中学习特征（端到端学习）；（2）模型结构不同：深度学习基于深层神经网络（如CNN、RNN），层数多、参数多；传统机器学习模型结构简单（如决策树、SVM）；（3）数据需求不同：深度学习需要大量标注数据，传统机器学习对数据量要求较低；（4）算力需求不同：深度学习需强大算力支撑（GPU/TPU），传统机器学习可在普通CPU上运行；（5）适用场景不同：深度学习适用于图像、语音、自然语言处理等复杂场景，传统机器学习适用于结构化数据分类、回归等简单场景。答：数据库事务的ACID特性及含义：（1）原子性（Atomicity）：事务是一个不可分割的工作单元，要么全部执行，要么全部不执行，不存在部分执行的情况；（2）一致性（Consistency）：事务执行前后，数据库的数据完整性约束保持一致，如主键唯一性、外键关联等；（3）隔离性（Isolation）：多个事务并发执行时，一个事务的执行不会被其他事务干扰，每个事务都感觉不到其他事务的存在；（4）持久性（Durability）：事务一旦提交，其对数据库的修改将永久保存，即使发生系统故障，修改也不会丢失。答：云计算是指通过网络将可配置的计算资源（如服务器、存储、数据库、网络、软件等）汇聚成资源池，向用户提供按需服务的计算模式。主要特征：（1）按需自助服务：用户可自主申请和使用资源，无需人工干预；（2）广泛的网络访问：通过网络随时随地访问资源，支持多种终端（电脑、手机等）；（3）资源池化：将计算资源集中管理和调度，实现资源共享；（4）快速弹性伸缩：根据用户需求快速扩展或缩减资源，应对负载变化；（5）按量付费：用户根据实际使用的资源量付费，降低使用成本。答：数据挖掘的基本流程：（1）问题定义：明确数据挖掘的目标和任务；（2）数据采集：收集与任务相关的原始数据；（3）数据预处理：包括数据清洗（处理缺失、异常数据）、数据集成（合并多源数据）、数据转换（标准化、归一化等）、数据规约（减少数据量）；（4）数据建模：选择合适的算法（如分类、聚类、关联规则等）构建模型；（5）模型评估：验证模型的有效性和准确性，优化模型；（6）结果呈现与应用：将挖掘结果以可视化等方式呈现，应用于实际场景。主要任务：分类、聚类、关联规则挖掘、回归分析、异常检测等。四、综合应用题答案答：Python代码及注释如下：

#导入Pandas库

importpandasaspd

#（1）读取数据并查看基本信息

#读取score.csv文件

df=pd.read_csv('score.csv')

#查看前5行数据

print("数据前5行：")

print(df.head())

#查看数据类型

print("\n数据类型：")

print(df.dtypes)

#查看缺失值情况

print("\n缺失值统计：")

print(df.isnull().sum())

#（2）处理缺失值：语文、数学、英语成绩缺失值用该科平均分填充

subjects=['chinese','math','english']

forsubjectinsubjects:

#计算该科目的平均分（忽略缺失值）

avg_score=df[subject].mean()

#用平均分填充缺失值

df[subject].fillna(avg_score,inplace=True)

print("\n缺失值处理后统计：")

print(df.isnull().sum())

#（3）计算每个学生的总分和平均分，添加到数据集

df['total_score']=df[subjects].sum(axis=1)#axis=1表示按行求和

df['avg_score']=df[subjects].mean(axis=1)#按行求平均

print("\n添加总分和平均分后的数据前5行：")

print(df.head())

#（4）按班级分组，计算每个班级各科目的平均分

class_avg=df.groupby('class')[subjects].mean()

print("\n各班级各科平均分：")

print(class_avg)

#（5）保存处理后的数据集

df.to_csv('score_processed.csv',index=False)#index=False不保存行索引

print("\n处理后的数据已保存为score_processed.csv")

答：

（1）E-R图设计：

-实体1：图书（属性：图书编号、书名、作者、出版社、馆藏数量、出版日期等）

-实体2：读者（属性：读者编号、姓名、性别、年级、联系方式、注册日期等）

-实体3：借阅记录（属性：借阅记录编号、借阅日期、归还日期、是否逾期、逾期天数等）

-关系：图书与读者之间通过借阅记录建立多对多关系（一本图书可被多个读者借阅，一个读者可借阅多本图书）；借阅记录与图书是多对一关系（多条借阅记录可对应同一本图书）；借阅记录与读者是多对一关系（多条借阅记录可对应同一个读者）。

（2）关系模式（数据表结构）：

1.图书表（Book）

-图书编号（BookID）：CHAR(10)，主键（PK）

-书名（BookName）：VARCHAR(50)，非空

-作者（Author）：VARCHAR(30)，非空

-出版社（Publisher）：VARCHAR(50)

-馆藏数量（Stock）：INT，非空（默认0）

-出版日期（PublishDate）：DATE

2.读者表（Reader）

-读者编号（ReaderID）：CHAR(10)，主键（PK）

-姓名（ReaderName）：VARCHAR(20)，非空

-性别（Gender）：CHAR(2)（男/女）

-年级（Grade）：VARCHAR(20)

-联系方式（Phone）：VARCHA