def convolution_block(X, f, filters, stage, block, s=2):

时间: 2023-08-06 13:06:45 浏览: 48
这是一个用于实现卷积操作的函数，其中参数含义如下： - X：输入的特征图 - f：卷积核的大小 - filters：卷积核的数量 - stage：这个卷积层所处的阶段（用于命名） - block：这个卷积层所处的块（用于命名） - s：步长 函数的实现可能类似于以下代码： ```python def convolution_block(X, f, filters, stage, block, s=2): conv_name_base = 'res' + str(stage) + block + '_branch' bn_name_base = 'bn' + str(stage) + block + '_branch' # 使用 Keras 中的 Conv2D 函数实现卷积操作 X_shortcut = X F1 = keras.layers.Conv2D(filters, (1, 1), strides=(s, s), name=conv_name_base + '2a', kernel_initializer='he_normal')(X) X = keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=bn_name_base + '2a')(F1) X = keras.layers.Activation('relu')(X) # 实现一个卷积-批归一化-激活函数的块 F2 = keras.layers.Conv2D(filters, (f, f), strides=(1, 1), padding='same', name=conv_name_base + '2b', kernel_initializer='he_normal')(X) X = keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=bn_name_base + '2b')(F2) X = keras.layers.Activation('relu')(X) # 最后再次实现一个卷积-批归一化的块 F3 = keras.layers.Conv2D(filters * 4, (1, 1), strides=(1, 1), name=conv_name_base + '2c', kernel_initializer='he_normal')(X) X = keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=bn_name_base + '2c')(F3) # 添加 shortcut X_shortcut = keras.layers.Conv2D(filters * 4, (1, 1), strides=(s, s), name=conv_name_base + '1', kernel_initializer='he_normal')(X_shortcut) X_shortcut = keras.layers.BatchNormalization(axis=3, name=bn_name_base + '1')(X_shortcut) X = keras.layers.Add()([X, X_shortcut]) X = keras.layers.Activation('relu')(X) return X ``` 这个函数实际上是一个残差块，由两个卷积层和一个 shortcut 组成，其中第一个卷积层的步长为 $s$，第二个卷积层的步长为 1。shortcut 是通过对输入的特征图进行卷积和批归一化操作得到的，然后再与卷积层的输出相加。最后的激活函数使用 ReLU。

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Convolution_block是一个在PyTorch深度学习库中的模块，用于构建卷积层的结构。它是由一个卷积层和一个批处理层组成的。卷积层负责将输入图像与卷积核进行卷积计算，从而产生输出特征图。批处理层则用于对输出特征图...

def block1(x, filters, kernel_size=3, stride=1, conv_shortcut=True, name=None): """A residual block. Arguments: x: input tensor. filters: integer, filters of the bottleneck layer. kernel_size: default 3, kernel size of the bottleneck layer. stride: default 1, stride of the first layer. conv_shortcut: default True, use convolution shortcut if True, otherwise identity shortcut. name: string, block label. Returns: Output tensor for the residual block. """ bn_axis = 3 if backend.image_data_format() == 'channels_last' else 1 if conv_shortcut: shortcut = layers.Conv2D( 4 * filters, 1, strides=stride, name=name + '_0_conv')(x) shortcut = layers.BatchNormalization( axis=bn_axis, epsilon=1.001e-5, name=name + '_0_bn')(shortcut) else: shortcut = x #第一个卷积结构 x = layers.Conv2D(filters, 1, strides=stride, name=name + '_1_conv')(x) x = layers.BatchNormalization( axis=bn_axis, epsilon=1.001e-5, name=name + '_1_bn')(x) x = layers.Activation('relu', name=name + '_1_relu')(x) #第二个卷积结构 x = layers.Conv2D( filters, kernel_size, padding='SAME', name=name + '_2_conv')(x) x = layers.BatchNormalization( axis=bn_axis, epsilon=1.001e-5, name=name + '_2_bn')(x) x = layers.Activation('relu', name=name + '_2_relu')(x) #第三个卷积结构 x = layers.Conv2D(4 * filters, 1, name=name + '_3_conv')(x) x = layers.BatchNormalization( axis=bn_axis, epsilon=1.001e-5, name=name + '_3_bn')(x) x = layers.Add(name=name + '_add')([shortcut, x]) x = layers.Activation('relu', name=name + '_out')(x) return x def stack1(x, filters, blocks, stride1=2, name=None): """A set of stacked residual blocks. Arguments: x: input tensor. filters: integer, filters of the bottleneck layer in a block. blocks: integer, blocks in the stacked blocks. stride1: default 2, stride of the first layer in the first block. name: string, stack label. Returns: Output tensor for the stacked blocks. """ x = block1(x, filters, stride=stride1, name=name + '_block1') for i in range(2, blocks + 1): x = block1(x, filters, conv_shortcut=False, name=name + '_block' + str(i)) return x

这是一个用于构建深度残差网络（ResNet）的函数，包含了两个子函数：block1和stack1。其中block1是一个残差块，stack1是一组堆叠的残差块。在ResNet中，每个残差块由三个卷积层组成，其中第一个卷积层可以使用1x1...

RuntimeError: CUDNN_BACKEND_CONVOLUTION_DESCRIPTOR: cudnnFinalize Failed cudnn_status: CUDNN_STATUS_BAD_PARAM

这个错误通常表示在使用CUDNN（CUDA深度神经网络库）时出现问题。可能是由于参数设置不正确或与CUDNN版本不兼容导致的。解决此问题的一种方法是尝试更新或降级CUDNN版本以与当前CUDA版本兼容。您还可以尝试查看代码...

解释from keras.layers import Input, Conv2D, BatchNormalization, Activation, Addfrom keras.models import Modeldef res_block(inputs, filters, kernel_size=3, strides=1, padding='same'): x = Conv2D(filters, kernel_size, strides=strides, padding=padding)(inputs) x = BatchNormalization()(x) x = Activation('relu')(x) x = Conv2D(filters, kernel_size, strides=1, padding=padding)(x) x = BatchNormalization()(x) x = Add()([x, inputs]) x = Activation('relu')(x) return xinput_shape = (224, 224, 3)input1 = Input(input_shape)input2 = Input(input_shape)input3 = Input(input_shape)x = Conv2D(64, 7, strides=2, padding='same')(input1)x = BatchNormalization()(x)x = Activation('relu')(x)x = res_block(x, 64)x = res_block(x, 64)x = Conv2D(128, 3, strides=2, padding='same')(x)x = BatchNormalization()(x)x = Activation('relu')(x)x = res_block(x, 128)x = res_block(x, 128)x = Conv2D(256, 3, strides=2, padding='same')(x)x = BatchNormalization()(x)x = Activation('relu')(x)x = res_block(x, 256)x = res_block(x, 256)x = Conv2D(512, 3, strides=2, padding='same')(x)x = BatchNormalization()(x)x = Activation('relu')(x)x = res_block(x, 512)x = res_block(x, 512)x1 = Conv2D(1024, 3, strides=2, padding='same')(x)x1 = BatchNormalization()(x1)x1 = Activation('relu')(x1)x1 = res_block(x1, 1024)x1 = res_block(x1, 1024)x1 = Conv2D(2048, 3, strides=2, padding='same')(x1)x1 = BatchNormalization()(x1)x1 = Activation('relu')(x1)x1 = res_block(x1, 2048)x1 = res_block(x1, 2048)output1 = x1x2 = Conv2D(1024, 3, strides=2, padding='same')(x)x2 = BatchNormalization()(x2)x2 = Activation('relu')(x2)x2 = res_block(x2, 1024)x2 = res_block(x2, 1024)x2 = Conv2D(2048, 3, strides=2, padding='same')(x2)x2 = BatchNormalization()(x2)x2 = Activation('relu')(x2)x2 = res_block(x2, 2048)x2 = res_block(x2, 2048)output2 = x2x3 = Conv2D(1024, 3, strides=2, padding='same')(x)x3 = BatchNormalization()(x3)x3 = Activation('relu')(x3)x3 = res_block(x3, 1024)x3 = res_block(x3, 1024)x3 = Conv2D(2048, 3, strides=2, padding='same')(x3)x3 = BatchNormalization()(x3)x3 = Activation('relu')(x3)x3 = res_block(x3, 2048)x3 = res_block(x3, 2048)output3 = x3model = Model(inputs=[input1, input2, input3], outputs=[output1, output2, output3])

其中每个 Residual Block 内部的结构都相似，由两个 Convolution 层和两个 Batch Normalization 层组成，中间还包含了残差连接和 ReLU 激活函数，可以有效防止梯度消失和梯度爆炸问题。此外，该模型还包括了多个输出...

def forward(self, *inputs): (x,) = inputs x_paths = [] for conv in self.convolution_paths: x_paths.append(conv(x)) x_residual = torch.cat(x_paths, dim=1) if self.use_pyramid_pooling: x_pool = self.pyramid_pooling(x) x_residual = torch.cat([x_residual, x_pool], dim=1) x_residual = self.aggregation(x_residual) if self.out_channels != self.in_channels: x = self.projection(x) x = x + x_residual return x网络计算过程

该模块的 forward 方法接收一个输入 x，并通过 3 个卷积路径分别对输入进行卷积，将卷积的结果拼接一个张量 x_residual。如果 use_pyramid_pool 为 True，则对输入进行 spatio-temporal pyramid pooling 操作，并将...

class MobileInvertedResidualBlock(BasicUnit): def __init__(self, mobile_inverted_conv, shortcut): super(MobileInvertedResidualBlock, self).__init__() self.mobile_inverted_conv = mobile_inverted_conv self.shortcut = shortcut def forward(self, x): if self.mobile_inverted_conv.is_zero_layer(): res = x elif self.shortcut is None or self.shortcut.is_zero_layer(): res = self.mobile_inverted_conv(x) else: conv_x = self.mobile_inverted_conv(x) skip_x = self.shortcut(x) res = skip_x + conv_x return res @property def unit_str(self): return '(%s, %s)' % (self.mobile_inverted_conv.unit_str, self.shortcut.unit_str if self.shortcut is not None else None) @property def config(self): return { 'name': MobileInvertedResidualBlock.__name__, 'mobile_inverted_conv': self.mobile_inverted_conv.config, 'shortcut': self.shortcut.config if self.shortcut is not None else None, } @staticmethod def build_from_config(config): mobile_inverted_conv = set_layer_from_config( config['mobile_inverted_conv']) shortcut = set_layer_from_config(config['shortcut']) return MobileInvertedResidualBlock(mobile_inverted_conv, shortcut) def get_flops(self, x): flops1, _ = self.mobile_inverted_conv.get_flops(x) if self.shortcut: flops2, _ = self.shortcut.get_flops(x) else: flops2 = 0 return flops1 + flops2, self.forward(x)

Mobile Inverted Residual Block是一种基于MobileNetV2的轻量级神经网络模块，用于构建ProxylessNAS网络架构。 MobileInvertedResidualBlock类的构造函数接受两个参数：mobile_inverted_conv和shortcut。mobile_...

class TemporalBlock(nn.Module): """ Temporal block with the following layers: - 2x3x3, 1x3x3, spatio-temporal pyramid pooling - dropout - skip connection. """ def __init__(self, in_channels, out_channels=None, use_pyramid_pooling=False, pool_sizes=None): super().__init__() self.in_channels = in_channels self.half_channels = in_channels // 2 self.out_channels = out_channels or self.in_channels self.kernels = [(2, 3, 3), (1, 3, 3)] # Flag for spatio-temporal pyramid pooling self.use_pyramid_pooling = use_pyramid_pooling # 3 convolution paths: 2x3x3, 1x3x3, 1x1x1 self.convolution_paths = [] for kernel_size in self.kernels: self.convolution_paths.append( nn.Sequential( conv_1x1x1_norm_activated(self.in_channels, self.half_channels), CausalConv3d(self.half_channels, self.half_channels, kernel_size=kernel_size), ) ) self.convolution_paths.append(conv_1x1x1_norm_activated(self.in_channels, self.half_channels)) self.convolution_paths = nn.ModuleList(self.convolution_paths) agg_in_channels = len(self.convolution_paths) * self.half_channels if self.use_pyramid_pooling: assert pool_sizes is not None, "setting must contain the list of kernel_size, but is None." reduction_channels = self.in_channels // 3 self.pyramid_pooling = PyramidSpatioTemporalPooling(self.in_channels, reduction_channels, pool_sizes) agg_in_channels += len(pool_sizes) * reduction_channels # Feature aggregation self.aggregation = nn.Sequential( conv_1x1x1_norm_activated(agg_in_channels, self.out_channels),) if self.out_channels != self.in_channels: self.projection = nn.Sequential( nn.Conv3d(self.in_channels, self.out_channels, kernel_size=1, bias=False), nn.BatchNorm3d(self.out_channels), ) else: self.projection = None网络结构是什么？

- 3 个卷积路径: 2x3x3 卷积、1x3x3 卷积和 1x1x1 卷积 - dropout 层 - skip 连接 - 可选的 spatio-temporal pyramid pooling 层 - 最后是特征聚合和投影层（如果输入和输出通道数不同） 其中，卷积路径通过 nn....

class Convolution: def __init__(self, W, b, stride=1, pad=0): self.W = W self.b = b self.stride = stride self.pad = pad # 中间数据（backward时使用） self.x = None self.col = None self.col_W = None # 权重和偏置参数的梯度 self.dW = None self.db = None

这段代码定义了一个卷积层的类 Convolution。它的初始化方法 __init__ 接受四个参数：权重 W、偏置 b、步幅 stride 和填充 pad，它们分别表示卷积核的权重、偏置、在行和列方向上的步幅和在输入张量的周围填充的数量...

解释relu_result = max(0, convolution_result);

ReLU函数的定义是 $f(x) = max(0,x)$ ，也就是说，当 $x>0$ 时，函数输出 $x$ ，而当 $x<=0$ 时，函数输出 $0$ 。 在卷积神经网络中，卷积结果通常会被传入激活函数，ReLU是常见的选择之一，因为它可以使得神经元的...

layer{ name: "convl" type: "Concolution" bottom: "data" top: "convl" param { lr_mult: 1 dacay_mult: 1 } param { lr_mult: 2 dacay_mult: 0 } convolution_param { num_output: 96 kernel_size: 11 stride: 4 weight_filler { type: "gaussian" std: 0.01 } bias_filler { type: "constant" value: 0 } } }

这是一个卷积层的定义，名称为 "convl"，输入为 "data"，输出为 "convl"。卷积核数量为 96，卷积核大小为 11x11，步长为 4。...lr_mult: 2表示权重的学习率是偏置的两倍，decay_mult: 0表示偏置没有权重衰减。

class Conv(nn.Module): # Standard convolution def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True): # ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p), groups=g, bias=False) self.bn = nn.BatchNorm2d(c2) self.act = nn.SiLU() if act is True else (act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity()) def forward(self, x): return self.act(self.bn(self.conv(x))) def forward_fuse(self, x): return self.act(self.conv(x))

__init__函数中，定义了一个卷积层和一个批归一化层，其中nn.Conv2d是一个二维卷积层，它的输入和输出都是四维张量，第一个参数c1是输入通道数，第二个参数c2是输出通道数，k是卷积核大小，s是卷积步长，p是卷积的...

# New module: utils.pyimport torchfrom torch import nnclass ConvBlock(nn.Module): """A convolutional block consisting of a convolution layer, batch normalization layer, and ReLU activation.""" def __init__(self, in_chans, out_chans, drop_prob): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_chans, out_chans, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_chans) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.dropout = nn.Dropout2d(p=drop_prob) def forward(self, x): x = self.conv(x) x = self.bn(x) x = self.relu(x) x = self.dropout(x) return x# Refactored U-Net modelfrom torch import nnfrom utils import ConvBlockclass UnetModel(nn.Module): """PyTorch implementation of a U-Net model.""" def __init__(self, in_chans, out_chans, chans, num_pool_layers, drop_prob, pu_args=None): super().__init__() PUPS.__init__(self, *pu_args) self.in_chans = in_chans self.out_chans = out_chans self.chans = chans self.num_pool_layers = num_pool_layers self.drop_prob = drop_prob # Calculate input and output channels for each ConvBlock ch_list = [chans] + [chans * 2 ** i for i in range(num_pool_layers - 1)] in_chans_list = [in_chans] + [ch_list[i] for i in range(num_pool_layers - 1)] out_chans_list = ch_list[::-1] # Create down-sampling layers self.down_sample_layers = nn.ModuleList() for i in range(num_pool_layers): self.down_sample_layers.append(ConvBlock(in_chans_list[i], out_chans_list[i], drop_prob)) # Create up-sampling layers self.up_sample_layers = nn.ModuleList() for i in range(num_pool_layers - 1): self.up_sample_layers.append(ConvBlock(out_chans_list[i], out_chans_list[i + 1] // 2, drop_prob)) self.up_sample_layers.append(ConvBlock(out_chans_list[-1], out_chans_list[-1], drop_prob)) # Create final convolution layer self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(out_chans_list[-1], out_chans_list[-1] // 2, kernel_size=1), nn.Conv2d(out_chans_list[-1] // 2, out_chans, kernel_size=1), nn.Conv2d(out_chans, out_chans, kernel_size=1), ) def forward(self, x): # Down-sampling path encoder_outs = [] for layer in self.down_sample_layers: x = layer(x) encoder_outs.append(x) x = nn.MaxPool2d(kernel_size=2)(x) # Bottom layer x = self.conv(x) # Up-sampling path for i, layer in enumerate(self.up_sample_layers): x = nn.functional.interpolate(x, scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True) x = torch.cat([x, encoder_outs[-(i + 1)]], dim=1) x = layer(x) # Final convolution layer x = self.conv2(x) return x

1. 将 ConvBlock 提取到了 utils.py 中，以便在 U-Net 中复用。 2. 在 U-Net 模型的 forward 方法中，使用了 ModuleList 对 down-sampling 和 up-sampling 层进行了封装，使得代码更加简洁和易于扩展。 3. 使用了 ...

class Conv1D_Block(nn.Module): def __init__(self, in_channels=256, out_channels=512, kernel_size=3, dilation=1, norm='gln', causal=False): super(Conv1D_Block, self).__init__() # conv 1 x 1 self.conv1x1 = Conv1D(in_channels, out_channels, 1) self.PReLU_1 = nn.PReLU() self.norm_1 = select_norm(norm, out_channels) # not causal don't need to padding, causal need to pad+1 = kernel_size self.pad = (dilation * (kernel_size - 1)) // 2 if not causal else ( dilation * (kernel_size - 1)) # depthwise convolution self.dwconv = Conv1D(out_channels, out_channels, kernel_size, groups=out_channels, padding=self.pad, dilation=dilation) self.PReLU_2 = nn.PReLU() self.norm_2 = select_norm(norm, out_channels) self.Sc_conv = nn.Conv1d(out_channels, in_channels, 1, bias=True) self.causal = causal

这是一个用于语音信号处理的一维卷积神经网络模块。该模块包含了一个1x1卷积层，在PReLU激活函数和归一化层之后，接着是一个深度卷积层，也在PReLU激活函数和归一化层之后。最后，该模块包含了一个1x1卷积层，用于将...

WARNING:absl:Found untraced functions such as _jit_compiled_convolution_op, _jit_compiled_convolution_op, _jit_compiled_convolution_op, _jit_compiled_convolution_op, _jit_compiled_convolution_op while saving (showing 5 of 7). These functions will not be directly callable after loading. INFO:tensorflow:Assets written to: model.kmodle\assets INFO:tensorflow:Assets written to: model.kmodle\assets怎么改善

2. 尝试使用 TensorFlow 2.x 中的 tf.saved_model.save() 函数来保存模型，这种方法可以更好地处理动态控制流，避免出现上述警告信息。 3. 如果无法使用上述方法，可以忽略警告信息，因为它并不会影响模型的性能或...

clear all; close all; clc; tic bits_options = [0,1,2]; noise_option = 1; b = 4; NT = 2; SNRdBs =[0:2:20]; sq05=sqrt(0.5); nobe_target = 500; BER_target = 1e-3; raw_bit_len = 2592-6; interleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; N_frame = 1e8; for i_bits=1:length(bits_options) bits_option=bits_options(i_bits); BER=zeros(size(SNRdBs)); for i_SNR=1:length(SNRdBs) sig_power=NT; SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power10^(-SNRdB/10)noise_option; sigma1=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame switch (bits_option) case {0}, bits=zeros(1,raw_bit_len); case {1}, bits=ones(1,raw_bit_len); case {2}, bits=randi(1,raw_bit_len,[0,1]); end encoding_bits = convolution_encoder(bits); interleaved=[]; for i=1:interleaving_num interleaved=[interleaved encoding_bits([i:interleaving_num:end])]; end temp_bit =[]; for tx_time=1:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[]; QAM16_symbol = QAM16_mod(tx_bits, 2); x(1,1) = QAM16_symbol(1); x(2,1) = QAM16_symbol(2); if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05(randn(2,2)+jrandn(2,2)); end y = Hx; if noise_option==1 noise = sqrt(sigma2/2)(randn(2,1)+j*randn(2,1)); y = y + noise; end W = inv(H'H+sigma2diag(ones(1,2)))H'; X_tilde = Wy; X_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit = [temp_bit QAM16_demapper(X_hat, 2)]; end deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_num deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_num:end])]; end received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved); for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, if bits(EC_dummy)~=received_bit(EC_dummy), nobe=nobe+1; end if nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end = BER(i_SNR) = nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy); fprintf('bits_option:%d,SNR:%d dB,BER:%1.4f\n',bits_option,SNRdB,BER(i_SNR)); end figure; semilogy(SNRdBs,BER); xlabel('SNR(dB)'); ylabel('BER'); title(['Bits_option:',num2str(bits_option)]); grid on; end将这段代码改为有噪声的情况

SNRdBs =[0:2:20]; sq05=sqrt(0.5); nobe_target = 500; BER_target = 1e-3; raw_bit_len = 2592-6; interleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; N_frame = 1e8; for i_bits=1:length(bits_options) bits_...

class DWConv(Conv): # Depth-wise convolution class def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, act=True): # ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups super().__init__(c1, c2, k, s, g=math.gcd(c1, c2), act=act)

这是一个深度可分离卷积（Depth-wise Separable Convolution）的实现类，它继承了一个普通卷积的类 Conv。深度可分离卷积是一种轻量级卷积操作，通常用于深度学习中的计算机视觉任务。相比于普通卷积，深度可分离...

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![实现实时监控告警系统：Kafka与Grafana整合](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9tbWJpei5xcGljLmNuL21tYml6X2pwZy9BVldpY3ladXVDbEZpY1pLWmw2bUVaWXFUcEdLT1VDdkxRSmQxZXB5R1lxaWNlUjA2c0hFek5Qc3FyRktudFF1VDMxQVl3QTRXV2lhSWFRMEFRc0I1cW1ZOGcvNjQw?x-oss-process=image/format,png) # 1.1 Kafka集群架构 Kafka集群由多个称为代理的服务器组成，这
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已知n个人（以编号0，1，2，3...n-1分别表示）围坐在一张圆桌周围。从编号为0的人开始报数1，数到m的那个人出列；他的下一个人又从1开始报数，数到m+1的那个人又出列(每次报数值加1)；依此规律重复下去，直到圆桌周围的人全部出列。用递归方法解决

这个问题可以使用递归方法解决。下面是一个思路： 1. 定义一个函数，接收三个参数：n、m、i，表示还剩下n个人，每次数到m时出列，当前报数的人是i； 2. 如果n=1，返回i，即最后留下的那个人的编号； 3. 否则，计算出下一个出列的人的编号j，通过递归调用函数解决n-1个人的问题，其结果为k； 4. 如果k < j，即当前i之后出列的人的编号为k，需要将k转换为在i之前出列的编号，返回值为 k+(n-1)； 5. 如果k>=j，即当前i之后出列的人的编号为k，返回值为 k-(j-1)； 下面是对应的Python代码： ```python def josephus(n, m, i):
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c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识，同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统，学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中，学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理，使系统功能更全面、实用，从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律，没有缺勤情况，演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细，展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中，学生能够自信地回答问题，展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定，认为学生在课程设计中表现出色，值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分，其中平时表现占比20%，报告成绩占比40%，演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定，最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算，全面评估学生在课程设计中的各项表现，最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计，学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力，同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力，为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中，不仅获得了理论知识的提升，同时也锻炼了实践能力和创新思维，为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握，同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量，学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统，为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述，校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计，学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解，还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础，使其在实际工作中能够胜任更多挑战。