2026年nit考试试题及答案

2026年nit考试试题及答案考试时长：120分钟满分：100分试卷名称：2026年国家信息技术职业资格（NIT）考试试卷（中级）考核对象：信息技术领域从业者及备考人员题型分值分布：-判断题（10题，每题2分）总分20分-单选题（10题，每题2分）总分20分-多选题（10题，每题2分）总分20分-案例分析题（3题，每题6分）总分18分-论述题（2题，每题11分）总分22分总分：100分---一、判断题（每题2分，共20分）1.数据库事务的ACID特性中，“原子性”是指事务中的所有操作要么全部完成，要么全部不完成。2.在TCP/IP协议栈中，传输层的主要功能是提供可靠的端到端数据传输。3.云计算的三种基本服务模式不包括“平台即服务（PaaS）”。4.机器学习中的“过拟合”现象是指模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现较差。5.HTML5中，`<canvas>`元素用于绘制图形，但无法直接交互。6.网络安全中的“零日漏洞”是指尚未被公开披露的软件漏洞。7.Git版本控制系统中，`merge`命令与`rebase`命令的主要区别在于历史记录的保留方式。8.在Linux系统中，`chmod755`命令表示设置文件所有者具有读、写、执行权限。9.物联网（IoT）的核心特征之一是设备之间的互联互通，但无需依赖互联网。10.数据结构中的“二叉树”是一种特殊的树形结构，其每个节点最多有两个子节点。二、单选题（每题2分，共20分）1.下列哪种加密算法属于对称加密？A.RSAB.AESC.ECCD.SHA-2562.在SQL查询中，`GROUPBY`子句的主要作用是？A.对数据进行排序B.对数据进行分组统计C.过滤数据D.连接多个表3.以下哪种网络拓扑结构适合大型企业？A.星型拓扑B.环型拓扑C.总线型拓扑D.树型拓扑4.机器学习中的“交叉验证”主要用于？A.提高模型训练速度B.防止过拟合C.增加数据量D.选择最优参数5.在CSS中，如何实现元素的绝对定位？A.`display:inline`B.`position:relative`C.`position:absolute`D.`float:left`6.以下哪个HTTP状态码表示“请求成功”？A.404B.500C.200D.3027.在Git中，`gitpush`命令的作用是？A.从远程仓库拉取数据B.将本地分支推送到远程仓库C.创建新分支D.合并分支8.以下哪种数据结构适合实现“先进先出”队列？A.栈（Stack）B.队列（Queue）C.链表（LinkedList）D.堆（Heap）9.在云计算中，IaaS、PaaS、SaaS的层级关系是？A.IaaS>PaaS>SaaSB.SaaS>PaaS>IaaSC.IaaS<PaaS<SaaSD.PaaS<IaaS<SaaS10.以下哪个不属于常见的Web安全漏洞？A.SQL注入B.XSS跨站脚本C.CSRF跨站请求伪造D.TCP拥塞三、多选题（每题2分，共20分）1.以下哪些属于数据库的范式？A.第一范式（1NF）B.第二范式（2NF）C.第三范式（3NF）D.BCNF范式2.在TCP/IP协议栈中，网络层的主要功能包括？A.路由选择B.数据分段C.IP地址分配D.端口映射3.机器学习中的常见损失函数包括？A.均方误差（MSE）B.交叉熵损失C.均值绝对误差（MAE）D.功率损失4.在HTML5中，以下哪些元素属于语义化标签？A.`<header>`B.`<footer>`C.`<div>`D.`<article>`5.网络安全中的常见防御措施包括？A.防火墙B.VPNC.WAF（Web应用防火墙）D.DDoS攻击6.在Git版本控制中，以下哪些命令用于分支管理？A.`gitbranch`B.`gitcheckout`C.`gitmerge`D.`gitclone`7.云计算的主要优势包括？A.可扩展性B.成本效益C.数据安全D.灵活性8.在CSS中，以下哪些属性用于控制元素布局？A.`margin`B.`padding`C.`display`D.`color`9.机器学习中的常见模型评估指标包括？A.准确率（Accuracy）B.精确率（Precision）C.召回率（Recall）D.F1分数10.在物联网（IoT）中，以下哪些属于常见应用场景？A.智能家居B.工业自动化C.智慧城市D.移动支付四、案例分析题（每题6分，共18分）案例1：数据库设计优化某电商公司数据库存在以下问题：-用户表（users）包含大量重复的省份信息。-订单表（orders）中，用户ID和用户姓名重复存储。-商品表（products）中，商品分类信息与商品信息存储在同一表中。请回答：（1）如何优化数据库设计以解决上述问题？（4分）（2）简述优化后的数据库结构。（2分）案例2：网络安全事件分析某企业遭受了一次DDoS攻击，导致网站访问缓慢。安全团队检测到攻击流量来自多个僵尸网络，且攻击者使用了DNS放大技术。请回答：（1）简述DNS放大攻击的原理。（3分）（2）企业应采取哪些措施防范此类攻击？（3分）案例3：机器学习模型部署某公司使用机器学习模型预测用户流失概率，模型在测试集上的准确率为85%，但实际部署后效果不佳。请回答：（1）可能导致模型效果不佳的原因有哪些？（3分）（2）如何改进模型以提高实际部署效果？（3分）五、论述题（每题11分，共22分）论述1：云计算与大数据的关系请论述云计算与大数据之间的关系，并说明云计算如何支持大数据应用的发展。论述2：人工智能在医疗领域的应用请论述人工智能在医疗领域的应用场景，并分析其带来的优势和挑战。---标准答案及解析一、判断题1.√2.×（传输层提供可靠传输，网络层负责路由）3.×（包括IaaS、PaaS、SaaS）4.√5.×（可交互）6.√7.√8.√9.×（依赖互联网）10.√二、单选题1.B2.B3.A4.B5.C6.C7.B8.B9.C10.D三、多选题1.A,B,C,D2.A,C3.A,B,C4.A,B,D5.A,B,C6.A,B,C7.A,B,D8.A,B,C9.A,B,C,D10.A,B,C四、案例分析题案例1：数据库设计优化（1）优化方法：-将省份信息单独创建一个表（provinces），用户表通过外键关联省份表。-在订单表中删除用户姓名字段，仅存储用户ID。-将商品分类信息单独创建一个表（product_categories），商品表通过外键关联分类表。（2）优化后结构：-users（user_id,username,province_id）-provinces（province_id,province_name）-orders（order_id,user_id,product_id,order_date）-products（product_id,product_name,category_id）-product_categories（category_id,category_name）案例2：网络安全事件分析（1）DNS放大攻击原理：攻击者利用DNS服务器的递归查询特性，发送大量伪造的DNS查询请求，通过小带宽流量触发大带宽响应流量，淹没目标服务器。（2）防范措施：-配置防火墙限制DNS查询请求速率。-启用DNSSEC防止DNS缓存投毒。-使用专用DNS放大防护服务。案例3：机器学习模型部署（1）可能原因：-数据偏差（测试集与训练集分布差异）。-模型过拟合或欠拟合。-部署环境与训练环境差异。（2）改进方法：-增加数据量或使用数据增强技术。-调整模型参数或选择更合适的模型。-在部署前进行A/B测试验证模型效果。五、论述题论述1：云计算与大数据的关系云计算为大数据提供了强大的基础设施支持，主要体现在：-弹性计算资源：云平台可动态扩展存储和计算能力，满足大数据处理需求。-分布式存储：对象存储、分布式文件系统（如HDFS）支持海量数据存储。-大数据处理