2.已知主机的ip地址为101.221.23.34,请确定该主机所在网络类别、网络号、主机号?

时间: 2023-09-19 19:03:17 浏览: 333
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助理电子商务师理论试题-(2).docx

根据IP地址的规则，我们可以确定该主机所在的网络类别、网络号和主机号。 首先，根据IP地址的第一个数字101，我们可以确定该IP地址属于Class A网络。 其次，我们知道Class A网络的网络地址是从0.0.0.0到127.255.255.255。而101.221.23.34属于Class A网络的范围内，所以可以确定该主机所在的网络类别为Class A。 然后，根据Class A网络的规则，网络号是IP地址的前8位，也就是101.0.0.0，而主机号是IP地址的后24位，也就是0.221.23.34。所以可以确定该主机所在的网络号为101.0.0.0，主机号为0.221.23.34。 综上所述，该主机所在的网络类别是Class A，网络号是101.0.0.0，主机号是0.221.23.34。
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x = [2.98, 34.1, 2.12, 3.57, 26.08, 4.84, 40.91, 40.88, 36.12, 7.49, 34.63, 45.56]; y = [52.77, 41.49, 77.84, 51.92, 64.03, 36.3, 34.59, 66.03, 6.68, 10.65, 23.34, 12.45]; concentration = [3.47377698638037, 4.21048700181696, 2.32995431278789, 3.54137828156852, 3.34274420916079, 4.55904162880661, 3.62027053282848, 2.84536759532812, 2.60982213752012, 2.82210664759122, 3.45, 2.98];已知污染物的，x，y坐标和浓度如何用MATLAB求污染源位置，初始浓度并对结果的精确度做分析

其中，$d_i$表示污染源候选点与第$i$个数据点之间的距离，$p$为反距离加权法中的指数，一般取2或3。 3. 根据权重对每个数据点的浓度进行加权平均，得到污染源候选点的浓度估计值。 重复上述步骤，对多个污染源...

function [source_x, source_y] = pollution_source_location(x, y, concentration) % x, y, concentration为已知的污染物坐标和浓度 % 定义目标函数，即误差平方和 objective_func = @(p) sum((1 ./ ((x - p(1)).^2 + (y - p(2)).^2) - concentration).^2); % 用fminsearch函数求解最小化误差平方和的污染源位置 initial_guess = [0, 0]; % 初始猜测位置 options = optimset('MaxFunEvals', 1e4); % 设置最大迭代次数 % 定义目标函数，即误差平方和objective_func = @(p) sum((1 ./ sum((bsxfun(@minus, [x;y], p.').^2)) - concentration).^2); % 返回求解结果 source_x = source_xy(1); source_y = source_xy(2); end x = [2.98, 34.1, 2.12, 3.57, 26.08, 4.84, 40.91, 40.88, 36.12, 7.49, 34.63, 45.56]; y = [52.77, 41.49, 77.84, 51.92, 64.03, 36.3, 34.59, 66.03, 6.68, 10.65, 23.34, 12.45]; concentration = [3.47377698638037, 4.21048700181696, 2.32995431278789, 3.54137828156852, 3.34274420916079, 4.55904162880661, 3.62027053282848, 2.84536759532812, 2.60982213752012, 2.82210664759122, 3.45, 2.98]; [source_x, source_y] = pollution_source_location(x, y, concentration); fprintf('污染源位置：(%f, %f) m\n', source_x, source_y);优化一下次代码使其可以运行

% x, y, concentration为已知的污染物坐标和浓度 % 定义目标函数，即误差平方和 objective_func = @(p) sum((1 ./ sum((bsxfun(@minus, [x;y], p.').^2)) - concentration).^2); % 用fminsearch函数求解最小化误差...

% 已知数据 x = [2.98,34.1,2.12,3.57,26.08,4.84,40.91,40.88,36.12,7.49,34.63,45.56]; y = [52.77,41.49,77.84,51.92,64.03,36.3,34.59,66.03,6.68,10.65,23.34,12.45]; c = [3.4738,4.2105,2.3300,3.5414,3.3427,4.5590,3.6203,2.8454,2.6098,2.8221,3.4500 ,2.9800]; % 取对数 ln_c = log(c); % 构造二次函数 fun = @(p,x) (p(1) - sum((x(:,1)-p(2)).^2/p(3)^2 + (x(:,2)-p(4)).^2/p(3)^2)); % 初始参数 p0 = [max(ln_c), mean(x), std([x,y]), mean(y)]; % 设置下限 lb = [0, min(x), 0, min(y)]; ub = [Inf, max(x), max([std(x), std(y)]), max(y)]; if length(ln_c) ~= length(x) error('ln_c 和 x 的长度不一致'); end % 最小二乘法拟合 options = optimset('MaxIter', 1000); p = lsqcurvefit(fun, p0, x, ln_c, lb, ub, options); % 输出结果 x0 = p(2); y0 = p(4); c0 = exp(p(1)); sigma = p(3); fprintf('污染源位置：(%f,%f)\n', x0, y0); fprintf('初始浓度：%f\n', c0); fprintf('扩散程度：%f\n', sigma); % 绘制浓度分布图像 [X,Y] = meshgrid(min(x):0.1:max(x), min(y):0.1:max(y)); C = c0 * exp(-((X-x0).^2+(Y-y0).^2)/(2*sigma^2)); contourf(X,Y,C); colorbar; xlabel('x'); ylabel('y'); title('浓度分布图像');如何改进这串代码

fun = @(p,xy) (p(1) - sum((xy(:,1)-p(2)).^2/p(3)^2 + (xy(:,2)-p(4)).^2/p(3)^2)); % 初始参数 p0 = [max(ln_c), mean(x), std([x,y]), mean(y)]; % 设置下限和上限 lb = [0, min(x), 0, min(y)]; ub = [Inf, ...

在代码中，变量名不一致，导致无法运行。另外，需要将观测点坐标和观测数据对应起来，才能进行模型反演。修改后的代码如下： % 输入观测点测得的污染物浓度数据和观测点坐标 obs_x = [2.98,34.1,2.12,3.57,26.08,4.84,40.91,40.88,36.12,7.49,34.63,45.56,34.21]; obs_y = [52.77,41.49,77.84,51.92,64.03,36.3,34.59,66.03,6.68,10.65,23.34,12.45,25.67]; obs_data = [3.4738,4.2105,2.3300,3.5414,3.3427,4.5590,3.6203,2.8454,2.6098,2.8221,3.4500 ,2.9800,9.2300]; % 初始化污染源位置和初始浓度 x0 = 30; % 污染源x坐标初始值 y0 = 30; % 污染源y坐标初始值 c0 = 9; % 污染源初始浓度 % 迭代调整参数，逐步逼近真实值 for i=1:10 % 计算模型预测值 pred_data = c0 * exp(-((obs_x-x0).^2 + (obs_y-y0).^2)/(2*0.5^2)); % 计算残差 res = obs_data - pred_data; % 根据残差调整参数 delta_x = sum(res .* (obs_x-x0) .* pred_data) / sum(pred_data.^2); delta_y = sum(res .* (obs_y-y0) .* pred_data) / sum(pred_data.^2); delta_c = sum(res .* pred_data) / sum(pred_data.^2); % 更新参数 x0 = x0 + delta_x; y0 = y0 + delta_y; c0 = c0 + delta_c; end % 计算误差指标 rmse = sqrt(sum((obs_data - c0 * exp(-((obs_x-x0).^2 + (obs_y-y0).^2)/(2*0.5^2))).^2)/length(obs_data)); % 输出反演结果和精确度分析 fprintf('污染源位置：(%f, %f)\n', x0, y0); fprintf('污染源初始浓度：%f\n', c0); fprintf('均方根误差：%f\n', rmse);帮我改进一下代码使他不输出NaN

obs_data = [3.4738,4.2105,2.3300,3.5414,3.3427,4.5590,3.6203,2.8454,2.6098,2.8221,3.4500 ,2.9800,9.2300]; % 初始化污染源位置和初始浓度 x0 = 30; % 污染源x坐标初始值 y0 = 30; % 污染源y坐标初始值 c0 = 9...

截取列表ist=[12,45,24,98,90,88,75,95,30,23.34,10,19,20,59.84]中奇数序号的元素得到一个子列表，将子列表排序，输出排序后子列表的元素及元素的平均值。

请稍等，我来解决这个问题。 截取奇数序号的列表可以使用 Python 的切片操作，将其处理成新的子列表，代码如下： python ist = [12, 45, 24, 98, 90, 88, 75, 95, 30, 23.34, 10, 19, 20, 59.84] sub_list = ...

截取列表ist+[12,45,24,98,90,88,75,95,30,23.34,10,19,20,59.84]中奇数序号的元素得到一个子列表，将子列表排序，输出排序后子列表的元素及元素的平均值。用Python来表示

首先，我们需要截取出奇数序号的元素，即列表中索引为奇数的元素。可以通过以下代码来实现： python my_list = [12,45,24,98,90,88,75,95,30,23.34,10,19,20,59.84] odd_index_list = my_list[1::2] # 截取奇数...

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