试题 算法训练 Torry的困惑(基本型)

校招总结—FPGA从入门到放弃 校招总结—FPGA从入门到放弃 感谢咸鱼FPGA的授权转发,原文地址为https://www.cnblogs.com/xianyufpga/ 其实 offer 早就定下来了,最近忙着入党考试,现在才腾出时间来写个总结。我校招开始于 7 月底,算是比较晚了,后面加了各大校招交流群,发现很多同学都是过完年后就开始打磨项目、复习基础、寻找实习。对比之下我这准备确实仓促,不过结果还算满意。 ... 阅读详情

思路:先定义一个函数判断一个数是否为质数,在用while循环计数,直到等于输入的n,每次循环都判读该数是否为质数,是则乘等于该数,详见代码。

问题描述
  Torry从小喜爱数学。一天,老师告诉他,像2、3、5、7……这样的数叫做质数。
  Torry突然想到一个问题,前10、100、1000、10000……个质数的乘积是多少呢?
  他把这个问题告诉老师。老师愣住了,一时回答不出来。
  于是Torry求助于会编程的你,请你算出前n个质数的乘积。
  不过,考虑到你才接触编程不久,Torry只要你算出这个数模上50000的值。
输入格式
  仅包含一个正整数n,其中n<=100000。
输出格式
  输出一行,即前n个质数的乘积模50000的值。
样例输入
1
样例输出
2

代码

def zhishu(num):
    '''
    判断一个数是否为质数,为真返回True,假返回False
    '''
    for i in range(2,num):
        if num%i == 0:
            return False
    return True

if __name__ == "__main__":
    n = int(input())
    count = 0 # 计数
    i = 2
    s = 1
    while count < n:
        if zhishu(i):
            s *= i
            count += 1
        i += 1
    print(s%50000)
AI大模型开发——transformer模型超全完整版(0基础可懂) 为了更深入的了解transformer模型,我们首先从transformer的诞生聊起吧。transformer在2017年由Vaswani等人首次提出,它摒弃了之前流行的循环神经网络和卷积神经网络的架构,引入了自注意力机制( Self-Attention),显著提高了处理序列数据的能力和效率。transformer模型的这种设计使其在处理长距离依赖问题时, 相比于传统的循环神经网络和长短期记忆网络(LSTM)表现得更加出色,至此, 开启了NLP技术的新篇章。 阅读详情

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