人工智能现在非常火，小杨就想多了解一下，其中就经常听人提到“大模型”。那么请问这里说的“大模型”最贴切是指 ( )。

在TCP协议中，完成连接建立需要通过（ ）握手。

执行下面Python代码后，输出的结果是？

t = (1, [2, 3], 4)
t[1].extend([5, 6])
print(t)

执行下面Python代码后，输出的结果是？

data = [('a', [1]), ('b', [2])]
d = dict(data)
d['a'].append(3)
print(data[0][1])

以下哪种函数定义是正确的？

执行下面Python代码后，输出的结果是？

def func(a, lst=[]):
	lst.append(a)
	return lst
print(func(1), end=" ")
print(func(2))

执行下面Python代码后，输出的结果是？

def demo(x, y, z):
	return x + y + z
values = (1, 2, 3)
result = demo(*values)
print(result)

下列有关函数内修改全局变量描述正确的是？

下列有关Python处理异常的说法正确的是？

为了安全地打开并读取一个文件，确保即使发生异常，文件也能被正确关闭，最佳做法是？

文件votes.txt内容如下：

Alice
Bob
Alice
Charlie
Bob
Alice
Alice

执行下面Python代码后，输出的结果是？

def count_votes(filename):
	vote_count = {}
	file = None
	try:
		file = open(filename, 'r')
		for line in file:
			name = line.strip()
			if name in vote_count:
				vote_count[name] += 1
			else:
				vote_count[name] = 1
	except FileNotFoundError:
		print(f"错误：文件 {filename} 不存在。")
	except IOError:
		print(f"错误：读取文件 {filename} 时发生I/O错误。")
	finally:
		if file:
			file.close()
	return vote_count

result = count_votes('votes.txt')
print(result)

以下代码的时间复杂度是？

def process_data(n):
	count = 0
	for i in range(n):
		for j in range(n):
			count += i * j
	return count

下面代码采用递推算法来计算斐波那契数列 f(n) = f(n-1) + f(n-2)，则横线上应填写？

def fibo(n):
	if n <= 0:
		return 0
	elif n == 1:
		return 1
	else:
		a, b = 0, 1
		for i in range(2, n + 1):
			____________________ # 划线处
		return b

以下是Python冒泡排序（由小到大）的优化版本，加入了提前终止机制。划线处应填入？

def optimized_bubble_sort(arr):
	n = len(arr)
	for i in range(n - 1, 0, -1):
		swapped = ____________ # 初始化交换标志
		for j in range(0, i):
			if arr[j] > arr[j + 1]:
				arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]
				swapped = _________________ # 划线处
		if not swapped:
			break

执行下面Python代码后，输出的结果是？

words = ["Apple", "banana", "cherry", "Date"]
sorted_words = sorted(words, key=str.lower, reverse=True)
print(sorted_words)

在集成开发环境里调试程序时，要注意不能修改源程序，因为如果修改，就要终止调试、关闭该文件并重新打开，才能再次开始调试。

执行下面Python代码后，输出的结果为 qu 。

data = {'numbers': [10, 20, 30], 'title': 'quiz'}
data["title"] += str(data['numbers'].pop(-2))
print(data['title'][:-2])

执行下面代码后，输出的结果为 5 。

d = {'a': 3, 'b': 5, 'c': 1}
print(max(d, key=lambda k: d[k]))

在 Python 中，如果一个函数没有执行到任何 return 语句，或者 return 语句后没有指定返回值，Python解释器会默认让函数返回 None 。

执行下面Python代码会抛出 ValueError 异常。

len(123)

若文件log.txt已存在，执行以下代码后文件内容被清空，仅保留 New log entry 。

with open("log.txt", "w") as f:
	f.write("New log entry")

以下代码的空间复杂度是 O(n)。

ef create_dict(n):
	my_dict = {}
	for i in range(n):
		my_dict[i] = i * 2
	return my_dict

递推算法必须存在至少一个初始值，这是递推算法能够启动和正确运行的基础。

选择排序和插入排序的平均时间复杂度都是 O(n²)，因此它们的效率在任何情况下都完全相同。

你收集了一些咖啡馆的信息，存储在字典 coffee_shops 中，以下代码可以筛选出所有评分（ rating ）高于 4.5 且距离（ distance ）在 1 公里以内的咖啡馆。

coffee_shops = [
	{"name": "A Cafe", "rating": 4.7, "distance": 1.2},
	{"name": "B Brew", "rating": 4.3, "distance": 0.5},
	{"name": "C Coffee", "rating": 4.9, "distance": 2.1},
	{"name": "D Delight", "rating": 4.6, "distance": 0.9}
]

filtered_shops = list(
	filter(lambda shop: shop["rating"] > 4.5 and shop["distance"] < 1.0, coffee_shops)
)
print(filtered_shops)