51Nod1239 欧拉函数之和

关注

原创最新推荐文章于 2026-04-15 10:20:29 发布 389 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

【人工智能之深度学习】12. BERT微调实战：医疗文本分类的领域自适应技巧与工业级实现摘要：医疗文本分类是自然语言处理在医疗健康领域的核心应用，可辅助疾病诊断、病历结构化和医疗质量监控。然而，医疗文本的专业术语密集、实体关系复杂及数据长尾分布等特性，导致通用BERT模型性能受限。本文系统阐述医疗文本分类的领域自适应技术，从理论原理到工业级实现展开全流程讲解。首先分析医疗文本的独特属性及技术挑战；随后详解领域继续预训练、适配器微调、对抗训练等核心技术的数学原理；构建包含数据预处理、模型优化、隐私保护的完整实战架构；通过疾病分类、情感分析、事件检测三大案例验证技术有效性。阅读详情

题目看这里
最近才学的杜教筛，顺便就写一写模板题吧
杜教筛简易教程
直接上代码了

#include<map>
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
#define N 10000010
#define LL long long
#define M 1000000007
using namespace std;
int w[N>>3],t; map<LL,LL> s; LL p[N]={0},n;
inline LL cal(LL n){
    if(n<=10000000) return p[n];
    if(s.count(n)) return s[n];
    LL S=((__int128)n*(n+1)>>1)%M;
    for(LL i=2,j;i<=n;i=j+1){
        j=n/(n/i);
        S=(S-cal(n/i)*(j-i+1)%M+M)%M;
    }
    return s[n]=S;
}
int main(){
    p[1]=1;
    for(int i=2;i<=10000000;++i){
        if(!p[i]) p[w[++t]=i]=i-1;
        for(int j=1,k;j<=t&&(k=i*w[j])<=10000000;++j){
            if(i%w[j]==0){ p[i*w[j]]=p[i]*w[j]; break; } 
            else p[i*w[j]]=p[i]*(w[j]-1);
        } p[i]=(p[i]+p[i-1])%M;
    }
    scanf("%lld",&n);
    printf("%lld\n",cal(n));
}