新鄉(xiāng)醫(yī)學(xué)院《Python與財(cái)務(wù)管理》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
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裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè),共2頁(yè)新鄉(xiāng)醫(yī)學(xué)院《Python與財(cái)務(wù)管理》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題(本大題共25個(gè)小題,每小題1分,共25分.在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、在開(kāi)發(fā)一個(gè)在線音樂(lè)平臺(tái)時(shí),需要處理海量的音樂(lè)文件存儲(chǔ)、用戶播放記錄、個(gè)性化推薦等功能。對(duì)于音樂(lè)文件的存儲(chǔ)和播放技術(shù),以及推薦算法的選擇,以下哪種組合是最優(yōu)的?()A.將音樂(lè)文件存儲(chǔ)在本地服務(wù)器,使用HTTP協(xié)議播放,基于內(nèi)容的推薦算法B.利用云存儲(chǔ)服務(wù)存儲(chǔ)音樂(lè),通過(guò)RTSP協(xié)議播放,協(xié)同過(guò)濾推薦算法C.運(yùn)用分布式文件系統(tǒng)存儲(chǔ),借助流媒體技術(shù)播放,混合推薦算法結(jié)合內(nèi)容和協(xié)同過(guò)濾D.把音樂(lè)文件壓縮存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù),使用FTP下載播放,隨機(jī)推薦算法2、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)用于管理圖書(shū)館書(shū)籍借閱信息的系統(tǒng),需要實(shí)現(xiàn)書(shū)籍的借閱、歸還、續(xù)借以及逾期提醒等功能。在設(shè)計(jì)程序時(shí),考慮到可能有大量的并發(fā)操作和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求。以下哪種編程語(yǔ)言和數(shù)據(jù)庫(kù)組合最適合這個(gè)項(xiàng)目?()A.使用Python編程語(yǔ)言結(jié)合MySQL數(shù)據(jù)庫(kù),利用其豐富的庫(kù)和成熟的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理能力B.采用Java編程語(yǔ)言搭配MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù),發(fā)揮Java的穩(wěn)定性和MongoDB的靈活性處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.運(yùn)用C++編程語(yǔ)言并結(jié)合SQLite數(shù)據(jù)庫(kù),以獲得高效的性能和輕量級(jí)的數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)D.選擇JavaScript編程語(yǔ)言配合PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù),借助JavaScript在前端和后端的通用性以及PostgreSQL的強(qiáng)大功能3、設(shè)想開(kāi)發(fā)一個(gè)圖像識(shí)別軟件,能夠識(shí)別不同類型的物體,如動(dòng)物、植物、交通工具等。在算法設(shè)計(jì)上,需要考慮圖像的特征提取、模型訓(xùn)練和分類預(yù)測(cè)。如果要提高圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率,同時(shí)減少計(jì)算時(shí)間,以下哪種方法是最合適的?()A.采用簡(jiǎn)單的圖像特征,如顏色、形狀,使用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行訓(xùn)練B.運(yùn)用深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),但使用較小的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練C.利用復(fù)雜的手工設(shè)計(jì)特征,結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練D.借助大規(guī)模的標(biāo)注數(shù)據(jù)集,使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,并進(jìn)行模型優(yōu)化4、假設(shè)使用RubyonRails框架開(kāi)發(fā)一個(gè)博客系統(tǒng),需要實(shí)現(xiàn)文章的發(fā)布、編輯、分類、評(píng)論管理等功能。在處理文章分類和標(biāo)簽的邏輯時(shí),以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)和關(guān)聯(lián)方式是比較合理的?()A.為文章和分類、標(biāo)簽分別創(chuàng)建獨(dú)立的表,通過(guò)外鍵關(guān)聯(lián)B.將分類和標(biāo)簽信息直接存儲(chǔ)在文章表的字段中C.建立一個(gè)單獨(dú)的關(guān)聯(lián)表,用于存儲(chǔ)文章與分類、標(biāo)簽的多對(duì)多關(guān)系D.不考慮分類和標(biāo)簽,所有文章都存儲(chǔ)在一個(gè)表中5、在使用Python語(yǔ)言編寫(xiě)一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘程序時(shí),需要從大量的文本數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息,并進(jìn)行分類和預(yù)測(cè)。假設(shè)數(shù)據(jù)量非常龐大,而且數(shù)據(jù)的格式和質(zhì)量參差不齊。為了有效地處理這些數(shù)據(jù),以下哪種方法和工具的組合是比較合適的?()A.使用正則表達(dá)式進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗,然后用樸素貝葉斯算法進(jìn)行分類B.借助第三方庫(kù)如BeautifulSoup進(jìn)行數(shù)據(jù)解析,采用決策樹(shù)算法進(jìn)行預(yù)測(cè)C.運(yùn)用自然語(yǔ)言處理庫(kù)NLTK進(jìn)行文本預(yù)處理,使用支持向量機(jī)算法進(jìn)行分類D.先通過(guò)人工篩選數(shù)據(jù),再用線性回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)6、在JavaScript中,以下哪個(gè)方法用于獲取元素的文本內(nèi)容?()A.innerTextB.textContentC.getText()D.getContent()7、在編寫(xiě)一個(gè)程序來(lái)處理地理信息系統(tǒng)(GIS)數(shù)據(jù),如地圖繪制、空間分析和坐標(biāo)轉(zhuǎn)換。以下哪種編程語(yǔ)言和GIS庫(kù)在GIS開(kāi)發(fā)中具有強(qiáng)大的功能和廣泛的應(yīng)用?()A.C++結(jié)合GDAL庫(kù)B.Python結(jié)合geopandas庫(kù)C.Java結(jié)合JTS庫(kù)D.JavaScript結(jié)合Leaflet庫(kù)8、假設(shè)使用C#開(kāi)發(fā)一個(gè)金融交易系統(tǒng),需要保證交易的安全性、準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。系統(tǒng)涉及訂單處理、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、資金結(jié)算等功能。在處理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模塊時(shí),以下哪種技術(shù)和算法的運(yùn)用是比較關(guān)鍵的?()A.使用簡(jiǎn)單的閾值判斷進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估B.運(yùn)用復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型和統(tǒng)計(jì)分析進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估C.借助第三方的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估服務(wù),集成到系統(tǒng)中D.不進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,直接處理交易9、在開(kāi)發(fā)一個(gè)金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)時(shí),需要綜合考慮市場(chǎng)數(shù)據(jù)、信用記錄、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等因素,以評(píng)估投資組合的風(fēng)險(xiǎn)水平。在數(shù)據(jù)融合、風(fēng)險(xiǎn)模型構(gòu)建和結(jié)果展示方面,以下哪種方法是最科學(xué)的?()A.手動(dòng)整合各類數(shù)據(jù),使用簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型計(jì)算風(fēng)險(xiǎn),以表格形式展示結(jié)果B.利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)融合數(shù)據(jù),基于統(tǒng)計(jì)模型評(píng)估風(fēng)險(xiǎn),通過(guò)圖表直觀展示C.借助大數(shù)據(jù)平臺(tái)處理數(shù)據(jù),運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)模型,生成詳細(xì)的風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告D.采用分散的數(shù)據(jù)存儲(chǔ),基于經(jīng)驗(yàn)判斷風(fēng)險(xiǎn),以口頭形式傳達(dá)評(píng)估結(jié)果10、以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)適合用于快速查找元素是否存在?()A.數(shù)組(Array)可以通過(guò)遍歷查找元素是否存在,但對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù),查找效率較低B.鏈表(LinkedList)同樣需要遍歷查找元素,效率也不高C.哈希表(HashTable)通過(guò)將元素的關(guān)鍵值映射到一個(gè)特定的位置,可以快速查找元素是否存在。哈希表的查找時(shí)間復(fù)雜度通常為O(1),非常高效D.棧(Stack)是一種后進(jìn)先出的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),不適合用于快速查找元素是否存在11、在設(shè)計(jì)一個(gè)用于實(shí)時(shí)監(jiān)控工業(yè)生產(chǎn)線上設(shè)備狀態(tài)的系統(tǒng)時(shí),需要快速采集和處理大量的傳感器數(shù)據(jù),及時(shí)發(fā)出警報(bào)并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以預(yù)測(cè)設(shè)備故障。以下哪種技術(shù)和工具的組合能夠最好地滿足這些需求?()A.使用C語(yǔ)言編寫(xiě)底層數(shù)據(jù)采集程序,結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)如InfluxDB存儲(chǔ)數(shù)據(jù),利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法在Python中進(jìn)行故障預(yù)測(cè),通過(guò)WebSockets實(shí)時(shí)推送警報(bào)信息B.采用Java的NIO框架進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)采集,將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在Redis緩存中,運(yùn)用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和故障預(yù)測(cè),使用短信服務(wù)發(fā)送警報(bào)C.運(yùn)用Go語(yǔ)言的并發(fā)特性采集數(shù)據(jù),使用PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù),借助MATLAB進(jìn)行故障分析和預(yù)測(cè),通過(guò)電子郵件發(fā)送警報(bào)D.選擇JavaScript的Node.js框架進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和處理,結(jié)合MySQL數(shù)據(jù)庫(kù),利用TensorFlow進(jìn)行故障預(yù)測(cè),使用即時(shí)通訊工具推送警報(bào)12、在Python中,要實(shí)現(xiàn)一個(gè)函數(shù),能夠接受任意數(shù)量的整數(shù)參數(shù),并返回這些整數(shù)的和。以下哪種函數(shù)定義是正確的()A.

defsum_numbers(*args):returnsum(args)

B.

defsum_numbers(num1,num2,*args):returnsum(num1,num2,args)

C.

defsum_numbers(num_list):returnsum(num_list)

D.以上都不對(duì)13、在開(kāi)發(fā)一個(gè)金融交易系統(tǒng)時(shí),需要確保交易數(shù)據(jù)的安全性和完整性。每筆交易都包含交易金額、交易時(shí)間、交易雙方信息等敏感數(shù)據(jù)。為了防止數(shù)據(jù)被篡改和竊取,需要采取一系列的安全措施。以下哪種方案能夠提供最全面的安全保障?()A.對(duì)交易數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單加密存儲(chǔ),使用基本的防火墻進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)防護(hù)B.采用高級(jí)加密標(biāo)準(zhǔn)(AES)對(duì)數(shù)據(jù)加密,實(shí)施嚴(yán)格的訪問(wèn)控制和網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控C.運(yùn)用哈希函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,不進(jìn)行加密,依靠物理隔離保障安全D.僅在傳輸過(guò)程中對(duì)數(shù)據(jù)加密,存儲(chǔ)時(shí)以明文形式,加強(qiáng)用戶認(rèn)證14、在JavaScript中,以下哪個(gè)對(duì)象用于操作瀏覽器歷史記錄?()A.historyB.locationC.navigatorD.document15、在使用Python開(kāi)發(fā)一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練程序時(shí),需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、特征工程、模型選擇和超參數(shù)調(diào)優(yōu)。以下哪種數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練的方法是比較有效的?()A.使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理,Sklearn進(jìn)行模型訓(xùn)練B.借助TensorFlow框架,實(shí)現(xiàn)端到端的模型訓(xùn)練和優(yōu)化C.自行編寫(xiě)所有的數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練代碼,完全掌控細(xì)節(jié)D.只使用默認(rèn)的參數(shù)和模型,不進(jìn)行任何調(diào)優(yōu)和改進(jìn)16、假設(shè)要為一個(gè)社交媒體平臺(tái)開(kāi)發(fā)后端服務(wù),支持用戶注冊(cè)登錄、發(fā)布動(dòng)態(tài)、關(guān)注好友、消息推送以及數(shù)據(jù)分析等功能。系統(tǒng)需要處理海量的用戶數(shù)據(jù)和高并發(fā)的請(qǐng)求。以下哪種技術(shù)選型和架構(gòu)能夠最好地應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)?()A.基于Go語(yǔ)言的Gin框架,使用Redis緩存熱點(diǎn)數(shù)據(jù),借助Kafka消息隊(duì)列處理異步任務(wù),運(yùn)用HBase存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù),利用云原生技術(shù)進(jìn)行部署B(yǎng).采用Java的SpringCloudAlibaba框架,搭配MySQL分庫(kù)分表存儲(chǔ)數(shù)據(jù),使用RocketMQ進(jìn)行消息傳遞,通過(guò)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,采用容器化部署C.運(yùn)用Python的Flask框架,結(jié)合MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù),利用RabbitMQ實(shí)現(xiàn)消息推送,使用ClickHouse進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,借助虛擬機(jī)進(jìn)行部署D.選擇Node.js的Koa框架,使用PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù),通過(guò)WebSockets實(shí)時(shí)推送消息,運(yùn)用Elasticsearch進(jìn)行搜索,使用物理服務(wù)器部署17、考慮使用Java開(kāi)發(fā)一個(gè)大數(shù)據(jù)處理框架,需要能夠處理海量的數(shù)據(jù)、支持分布式計(jì)算和任務(wù)調(diào)度。以下哪種技術(shù)和框架的選擇是比較恰當(dāng)?shù)模浚ǎ〢.基于Hadoop生態(tài)系統(tǒng),使用MapReduce進(jìn)行數(shù)據(jù)處理B.運(yùn)用Spark框架,利用其內(nèi)存計(jì)算和流處理能力C.構(gòu)建自己的分布式計(jì)算框架,從底層開(kāi)始實(shí)現(xiàn)D.直接使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,不考慮分布式架構(gòu)18、考慮編寫(xiě)一個(gè)程序來(lái)模擬天氣預(yù)報(bào),結(jié)合氣象數(shù)據(jù)和物理模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。以下哪種數(shù)值天氣預(yù)報(bào)方法在準(zhǔn)確性和計(jì)算效率方面具有較好的平衡?()A.全球氣候模型B.中尺度氣象模型C.統(tǒng)計(jì)天氣預(yù)報(bào)方法D.以上方法結(jié)合使用19、Java中,以下哪個(gè)關(guān)鍵字用于修飾方法,使其不能被子類重寫(xiě)?()A.finalB.staticC.abstractD.public20、以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)適合用于實(shí)現(xiàn)棧的操作?()A.數(shù)組可以用于實(shí)現(xiàn)棧,通過(guò)數(shù)組的一端作為棧頂,進(jìn)行入棧和出棧操作B.鏈表也可以用于實(shí)現(xiàn)棧,將鏈表的頭部作為棧頂,進(jìn)行入棧和出棧操作C.隊(duì)列不適合用于實(shí)現(xiàn)棧的操作,因?yàn)殛?duì)列是先進(jìn)先出的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),而棧是后進(jìn)先出的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)D.二叉樹(shù)主要用于存儲(chǔ)和檢索數(shù)據(jù),不適合用于實(shí)現(xiàn)棧的操作21、在Java中,要實(shí)現(xiàn)一個(gè)接口

Shape

,包含一個(gè)方法

calculateArea()

,然后有

Circle

Rectangle

兩個(gè)類實(shí)現(xiàn)這個(gè)接口。當(dāng)創(chuàng)建一個(gè)

Shape

類型的引用,并指向一個(gè)具體的實(shí)現(xiàn)類對(duì)象時(shí),以下哪種方式能夠正確調(diào)用

calculateArea()

方法()A.通過(guò)引用直接調(diào)用B.進(jìn)行類型轉(zhuǎn)換后調(diào)用C.無(wú)法調(diào)用,接口中沒(méi)有具體實(shí)現(xiàn)D.以上方法都不對(duì)22、考慮編寫(xiě)一個(gè)程序來(lái)模擬物理系統(tǒng)中的粒子運(yùn)動(dòng),如重力作用下的自由落體和彈性碰撞。以下哪種數(shù)值計(jì)算方法在求解這類物理方程時(shí)精度較高且效率較好?()A.有限差分法B.有限元法C.蒙特卡羅方法D.龍格-庫(kù)塔方法23、在Java中,要實(shí)現(xiàn)一個(gè)緩存機(jī)制,用于提高數(shù)據(jù)的訪問(wèn)效率。以下關(guān)于緩存的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn),哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以使用HashMap或ConcurrentHashMap來(lái)存儲(chǔ)緩存的數(shù)據(jù)B.設(shè)置合適的緩存過(guò)期策略,及時(shí)刪除過(guò)期的數(shù)據(jù)C.當(dāng)緩存未命中時(shí),直接從數(shù)據(jù)庫(kù)或其他數(shù)據(jù)源重新加載數(shù)據(jù)并放入緩存D.為了提高緩存的命中率,應(yīng)該將所有可能用到的數(shù)據(jù)都放入緩存,而不考慮內(nèi)存限制24、在使用Swift語(yǔ)言開(kāi)發(fā)一個(gè)移動(dòng)應(yīng)用時(shí),需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)地圖導(dǎo)航功能,能夠?qū)崟r(shí)獲取用戶的位置信息,并提供路線規(guī)劃和實(shí)時(shí)路況提示。同時(shí),要考慮電池消耗和內(nèi)存使用等優(yōu)化問(wèn)題。以下哪種方案是比較可行的?()A.使用系統(tǒng)提供的地圖框架,通過(guò)頻繁獲取位置更新來(lái)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)導(dǎo)航B.結(jié)合第三方地圖服務(wù)和定位庫(kù),合理控制位置獲取的頻率和數(shù)據(jù)量C.自行開(kāi)發(fā)地圖和定位功能,完全掌控?cái)?shù)據(jù)處理和優(yōu)化D.僅在用戶操作時(shí)獲取位置信息,不進(jìn)行實(shí)時(shí)路況的獲取和提示25、在開(kāi)發(fā)一個(gè)金融交易系統(tǒng)時(shí),需要確保交易數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、安全性和實(shí)時(shí)性,能夠快速處理大量的交易請(qǐng)求,同時(shí)具備風(fēng)險(xiǎn)控制和報(bào)表生成功能。以下哪種技術(shù)架構(gòu)和工具的選擇是最為合適的?()A.基于C++的高性能交易引擎,結(jié)合關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)如DB2存儲(chǔ)交易數(shù)據(jù),利用專業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)控制軟件進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,使用Excel插件生成報(bào)表B.采用Java的微服務(wù)架構(gòu),每個(gè)服務(wù)負(fù)責(zé)特定功能,如交易處理、風(fēng)險(xiǎn)控制等,使用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)如Cassandra存儲(chǔ)數(shù)據(jù),通過(guò)開(kāi)源報(bào)表工具生成報(bào)表C.運(yùn)用Python的量化交易框架,搭配NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)如Redis進(jìn)行高速緩存,借助第三方風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估服務(wù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制,利用matplotlib庫(kù)生成報(bào)表D.選擇JavaScript的Node.js框架,使用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù),通過(guò)自研的風(fēng)險(xiǎn)

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