IP地址由四段组成,每个字段是一个字节,8位,最大值是255,但实际中我们用点分十进制记法. IP地址由两部分组成,即网络地址和主机地址.网络地址表示其属于互联网的哪一个网络(常见ABC三类,以固定网络号前1-3位分类),主机地址表示其属于该网络中的哪一台主机.二者是主从关系. 一.A类地址 A类地址前8位为网络位且固定首位为0,后7位二进制为(0111111)=127十进制 (仅主机位) 网络号理论上是从0.0.0.0--127.0.0.0,但是0.0.0.0地址不存在,127.0.0.0用于

简单来说在公司或企业内部看到的就基本都是内网IP,ABC三类IP地址里的常见IP段. 每个IP地址都包含两部分,即网络号和主机号. InterNIC将IP地址分为五类:A类保留给ZF或大型企业,B类分配给中等规模的公司,C类分配给小公司或个人,D类用于组播,E类用于实验,注:各类可容纳的地址数目不同. A.B.C三类IP地址的特征:当将IP地址写成二进制形式时,A类地址的第一位总是O,如,10.0.0.1==00001010-00000000-00000000-00000001==>1.0.0.

知道ip地址和子网掩码后可以算出: 1. 网络地址 2. 广播地址 3. 地址范围 4. 本网有几台主机 例1:下面例子IP地址为192·168·100·5 子网掩码是255·255·255·0.算出网络地址.广播地址.地址范围.主机数. 一)分步骤计算 1) 将IP地址和子网掩码换算为二进制,子网掩码连续全1的是网络地址,后面的是主机地址. 虚线前为网络地址,虚线后为主机地址 2)IP地址和子网掩码进行与运算,结果是网络地址 3) 将上面的网络地址中的网络地址部分不变,主机地址变为全1,结果就

一.概述 KMP算法是一种字符串匹配算法,比如现有字符串 T:ABCDABCDABCDCABCDABCDE, P:ABCDABCDE P字符串对应的next值:[0,0,0,0,1,2,3,4,0] 二.匹配过程 判断T字符串是否包含P字符串?下面看一下KMP的比较过程: 三.next数组计算过程 先了解一下字符串的前后缀(具体来说是真前后缀即 前缀不包含最后一个字符:后缀不包含第一个字符) 字符串 真前缀 真后缀 真前.后缀中相 同的字符串 真前.后缀中 最大相同串 真前.后缀中最 大相同串字

B跳转指令:它是个相对跳转指令,其机器码格式如下: [31:28]位是条件码:[27:24]位为“1010”(0xeaffffff)时,表示B跳转指令,为“1011”时,表示BL跳转指令:[23:0]表示偏移地址. 使用B或BL跳转时,下一条指令的地址是这样计算的: 将指令中24位带符号的补码立即数扩展为32(扩展其符号位):将此32位数左移两位:将得到的值加到pc寄存器中,即得到跳转的目标地址. 例程: 1.text 2.global   _start 3_start: 4         b

最近开发的一个模块需要根据机房各节点的负载情况(如网卡IO.load average等指标)做任务调度,刚开始对Linux机器load average这项指标不是很清楚,经过调研,终于搞清楚了其计算方法和影响因素,作为笔记,记录于此. 1. load average         当在shell终端键入top命令时,默认情况下,在输出内容的第一行会有load average这项指标值,如下所示: top - 19:10:32 up 626 days, 4:58, 1 user, load av

原文连接 https://blog.csdn.net/guolindonggld/article/details/56966200 1. 简介 BLEU(Bilingual Evaluation Understudy),相信大家对这个评价指标的概念已经很熟悉,随便百度谷歌就有相关介绍.原论文为BLEU: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation,IBM出品. 本文通过一个例子详细介绍BLEU是如何计算以及NLTKnltk.a

一.全相连映像 主存中任何一个块均可以映像装入到Cache中的任何一个块的位置上.主存地址分为块号和块内地址两部分,Cache地址也分为块号和块内地址.Cache的块内地址部分直接取自主存地址的块内地址段.主存块号和Cache块号不相同,Cache块号根据主存块号从块表中查找.Cache保存的各数据块互不相关,Cache必须对每个块和块自身的地址加以存储.当请求数据时,Cache控制器要把请求地址同所有的地址加以比较,进行确认. 特点:灵活,块冲突率低,只有在Cache中的块全部装满后才会出现冲

import java.util.Scanner; /** * @author Shelwin Wei * 分析过程请参照<闰平年简介及计算过程描述>,网址 http://www.cnblogs.com/shelwin/p/4923480.html */ public class LeapAndCommonYear { /** * @param args * 使用Java语言编写的应用程序必须包含一个main()方法,修饰符public和static的顺序可以互换,但是依照Java惯例把pub

转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_5fdfa7e601010rkx.html 今天探讨引起CFD计算过程中发散的一些原因.cfd计算是将描述物理问题的偏微分方程转化为代数方程组求解,从而得到离散空间上指定点上的值,而其他位置的值通过插值来完成.这本质是将非线性方程线性化并求解的过程,我是这样理解的,对于物理问题真解随时间的变化是一条曲线,而求解过程中不断的求解曲线的斜率,并实现时间的上的步进(可以理解为1阶导数).如果在指定的时间步长内斜率变化很小,这种步进

随机森林有一个重要的优点就是,没有必要对它进行交叉验证或者用一个独立的测试集来获得误差的一个无偏估计.它可以在内部进行评估,也就是说在生成的过程中就可以对误差建立一个无偏估计. 随机森林在生成每颗决策树时,会随机且有放回的抽取样本,每棵决策树会有大概1/3的样本未抽取到,这些样本就是每棵树的oob样本.具体计算过程如下: 根据这种特点,我们可以对其进行oob估计,步骤如下: 1.计算决策树对其对应的oob样本的分类情况(约有1/3棵树参与oob估计) 2.以投票的方式确定该样本的分类 3.计算o

DFT计算过程详解 平时工作中,我们在计算傅里叶变换时,通常会直接调用Matlab中的FFT函数,或者是其他编程语言中已经为我们封装好的函数,很少去探究具体的计算过程,本文以一个具体的例子,向你一步一步展示DFT的计算过程. 众所周知,傅里叶变换的计算公式为: 对时域信号进行离散化: 根据欧拉定理: DFT方程改写为: 为第m个DFT输出值, 为采样点输入, 假设N=4: 则: m=0 m=1 m=2 m=3 这里需要补充一个采样率的概念. 假设对原始信号的采样率为: 对原始信号做16点DFT进

子元素会继承父元素的某些css属性 通常跟字体相关的属性都能被继承,具体的可以在mdn里查询是否是可继承属性 属性值的计算过程(渲染过程) 按照页面文档的树形目录结构进行依次渲染 前提条件:渲染的元素的所有CSS属性必须有值 一个元素从所有属性都没有值到所有属性都有值,这个计算过程,叫做属性值计算过程 (以下四步,每一步可能会确定一些属性值,没有确定的,继续下一步确定) ①确定声明值:参考样式表中没有冲突的声明,作为CSS属性值(比如作者样式表中没有,浏览器默认有值,则使用浏览器的) ②层叠冲突

分类模型的F1分值.Precision和Recall 计算过程 引入 通常,我们在评价classifier的性能时使用的是accuracy 考虑在多类分类的背景下 accuracy = (分类正确的样本个数) / (分类的所有样本个数) 这样做其实看上去也挺不错的,不过可能会出现一个很严重的问题:例如某一个不透明的袋子里面装了1000台手机,其中有600台iphone6, 300台galaxy s6, 50台华为mate7,50台mx4(当然,这些信息分类器是不知道的...).如果分类器只是简单

摘要:现如今, 跨源计算的场景越来越多, 数据计算不再单纯局限于单方,而可能来自不同的数据合作方进行联合计算. 本文分享自华为云社区<如何高可靠.高性能地优化join计算过程?4个优化让你掌握其中的精髓>,作者: breakDraw . 现如今, 跨源计算的场景越来越多, 数据计算不再单纯局限于单方,而可能来自不同的数据合作方进行联合计算. 联合计算时,最关键的就是标识对齐,即需要将两方的角色将同一个标识(例如身份证.注册号等)用join操作关联起来, 提取出两边的交集部分, 后面再进行计算,

-来自<图解HTTP> 最近在进行前端面试方面的一些准备,看了网上许多相关的文章,发现有一个问题始终绕不开: 在浏览器中输入URL到整个页面显示在用户面前时这个过程中到底发生了什么.仔细思考这个问题,发现确实很深,这个过程涉及到的东西很多.这个问题的回答真的能够很好的考验一个web工程师的水平,于是我自问自答一番. 总体来说分为以下几个过程: DNS解析 TCP连接 发送HTTP请求 服务器处理请求并返回HTTP报文 浏览器解析渲染页面 连接结束 具体过程 DNS解析 DNS解析的过程就是寻找

主机号全0表示网络号,主机号全1表示广播地址 我们都知道,IP是由四段数字组成,在此,我们先来了解一下3类常用的IP A类IP段 0.0.0.0 到127.255.255.255 B类IP段 128.0.0.0 到191.255.255.255 C类IP段 192.0.0.0 到223.255.255.255 XP默认分配的子网掩码每段只有255或0 A类的默认子网掩码 255.0.0.0 一个子网最多可以容纳1677万多台电脑 B类的默认子网掩码 255.255.0.0 一个子网最多可以容纳6

IP注释: IP地址(Internet Protocol Address),缩写为IP Adress,是一种在Internet上的给主机统一编址的地址格式,也称为网络协议(IP协议)地址. 它为互联网上的每一个网络和每一台主机分配一个逻辑地址,常见的IP地址,分为IPv4与IPv6两大类,当前广泛应用的是IPv4,目前IPv4几乎耗尽, 下一阶段必然会进行版本升级到IPv6:如无特别注明,一般我们讲的的IP地址所指的是IPv4. IP组成: 计算机的IP地址由两部分组成,一部分为网络标识,一部分

https://blog.csdn.net/ligang_csdn/article/details/53838743 https://blog.csdn.net/weixin_30014549/article/details/52850870 https://www.cnblogs.com/HolyShine/p/6403116.html 2. 基本原理 Logistic Regression和Linear Regression的原理是相似的,按照我自己的理解,可以简单的描述为这样的过程: (1

原文链接:奇异值分解(SVD)的计算方法 奇异值分解是线性代数中一种重要的矩阵分解方法,这篇文章通过一个具体的例子来说明如何对一个矩阵A进行奇异值分解. 首先,对于一个m*n的矩阵,如果存在正交矩阵U(m*m阶)和V(n*n阶),使得(1)式成立: \[A=U \Sigma V^T \tag{1}\] 则将式(1)的过程称为奇异值分解,其中\(\Sigma_{mn}=\begin{bmatrix}\Sigma_1 & 0 \\ 0 & 0\end{bmatrix}\),且 \(\Sigma

图像金字塔技术在很多层面上都有着广泛的应用,很多开源的工具也都有对他们的建立写了专门的函数,比如IPP,比如OpenCV等等,这方面的理论文章特别多,我不需要赘述,但是我发现大部多分开源的代码的实现都不是严格意义上的金字塔,而是做了一定的变通,这种变通常常为了快捷的实现类似的效果,虽然这种变通不太会影响金字塔的效果,但是我这里希望从严格意义上对该算法进行优化,比如简要贴一下下面的某个高斯金字塔的代码: public static Mat[] build(Mat img, int level) {