包[笔记]

本文介绍了一个简单的Java程序,用于生成指定范围内的素数。通过双重循环判断每个数是否为素数,并将其打印出来。该程序定义了一个名为PrimNumber的类,包含getPrimnumber方法来实现素数生成的功能。

例:

package tom.jiafei;
public class PrimNumber
{
 public void getPrimnumber(int n)
 {
  int sum = 0,i,j;
  for(i = 1;i<=n;i++)
  {
   for(j=2;j<=i/2;j++)
   {
    if(i%j==0)
    break;
   }
   if(j>i/2)
   System.out.print(" "+i);
  }
 }
 public static void main(String args[])
 {
  PrimNumber p = new PrimNumber();
  p.getPrimnumber(20);
 }
}

 

编译:

F:/javacode/tom/jiafei>javac PrimNumber.java

F:/javacode/tom/jiafei>cd..

F:/javacode/tom>cd..

F:/javacode>java tom.jiafei.PrimNumber
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Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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