10.110.10.1.0.0.255.255和10.110.100.100.0.0.255.255的地址范围关系

时间: 2024-06-16 14:04:27 浏览: 12
10.110.10.1.0.0.255.255和10.110.100.100.0.0.255.255都是IPv4地址，但是它们的表示方式有误。IPv4地址由32位二进制数组成，通常以点分十进制的形式表示。正确的表示方式应该是10.110.10.1/16和10.110.100.100/16。 这两个地址都是属于CIDR（无类别域间路由）表示法中的/16子网掩码。子网掩码用于划分IP地址的网络部分和主机部分。/16表示前16位为网络部分，后16位为主机部分。 因此，10.110.10.1/16和10.110.100.100/16的地址范围是： - 10.110.10.1 - 10.110.10.255 （共255个主机） - 10.110.100.100 - 10.110.100.255 （共156个主机）
相关问题

10.110.10.1 0.0.255.255和10.110.100.100 0.0.255.255的地址范围关系

10.110.10.1 0.0.255.255 和 10.110.100.100 0.0.255.255 是两个IP地址的地址范围。其中，10.110.10.1 0.0.255.255 表示从10.110.10.1到10.110.10.255的地址范围，而10.110.100.100 0.0.255.255 表示从10.110.100.100到10.110.100.255的地址范围。

因特网中的每台主机都会需要一个独立的 IP 地址(假定为缺省子网掩码)，可分配给主机的地址为( )。 A 110.10.0.0 B 192.146.8.255 C 127.100.100.8 D 222.28.256.128

因特网中的每台主机都会需要一个独立的 IP 地址，可分配给主机的地址为 A 110.10.0.0。因为 A 类地址的网络号占用了前8位，剩余的24位可以用来分配给主机，可以容纳最多约1600万个主机。而 B、C、D 类地址的网络号占用的位数分别为16位、24位和32位，可用于分配给主机的地址数量远远不如 A 类地址。B 192.146.8.255 不是一个有效的 IP 地址，C 127.100.100.8 是一个保留地址，D 222.28.256.128 不是一个有效的 IP 地址。

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因此，选项 A 中的 110.10.0.0 可以分配给主机使用是正确的。选项 B 中的地址中的第二个数超出了 0-255 的取值范围；选项 C 中的地址属于保留地址，不能用于一般的主机分配；选项 D 中的地址中的第三个数超出了 0-...

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1. 实现将包含1000个元素的列表随机分成23分，每份至少有3个元素

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可以使用位运算来计算2的n次方-1，然后构建一棵满二叉树，再进行中序遍历。具体实现如下： c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> ...输出结果为：10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160

有4份数据，用红绿蓝黄4种颜色，每一份数据包含5个数组，5个数组分别对应数据：0.005、0.01、0.05、0.1、0.15、0.2，每个数组的长度都是31，请使用一个json数组描述这4份数据。并使用js提取红的第2个数组的数据及第2个数组对应的数据。

"0.1": [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120, 130, 140, 150, 160, 170, 180, 190, 200, 210, 220, 230, 240, 250, 260, 270, 280, 290, 300, 310, 320], "0.15": [15, 30, 45, 60, 75, 90, 105, ...

将以下openMV代码和Arduino mega2560 实现串口通信 i import sensor import image import time sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time=2000) clock = time.clock() while True: clock.tick() img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) # 检测圆形 for c in img.find_circles(threshold=3500, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=2, r_max=100, r_step=2): img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=(255, 0, 0)) print(c) img = sensor.snapshot() # 检测矩形 for r in img.find_rects(threshold=10000): img.draw_rectangle(r.rect(), color=(255, 0, 0)) for p in r.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color=(0, 255, 0)) print(r) # 检测三角形 sum_theta = 0 count = 0 for l in img.find_line_segments(merge_distance=10, max_theta_diff=10): img.draw_line(l.line(), color=(255, 0, 0)) sum_theta += l.theta() count += 1 avg_theta = sum_theta / count if count > 0 else 0 if 1 < avg_theta < 110: print('三角形') print("FPS %f" % clock.fps())

for c in img.find_circles(threshold=3500, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=2, r_max=100, r_step=2): img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=(255, 0, 0)) print(c) img = sensor....

import sensor, image, time sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 灰度更快 sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(time = 2000) clock = time.clock() while(True): clock.tick() #lens_corr(1.8)畸变矫正 img = sensor.snapshot().lens_corr(1.8) for c in img.find_circles(threshold = 3500, x_margin = 10, y_margin = 10, r_margin = 10,r_min = 2, r_max = 100, r_step = 2): img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color = (255, 0, 0)) print(c) clock.tick() img = sensor.snapshot() for r in img.find_rects(threshold = 10000): img.draw_rectangle(r.rect(), color = (255, 0, 0)) for p in r.corners(): img.draw_circle(p[0], p[1], 5, color = (0, 255, 0)) print(r) print("FPS %f" % clock.fps()) print("FPS %f" % clock.fps()) for l in img.find_line_segments(merge_distance = 10, max_theta_diff = 10): img.draw_line(l.line(), color = (255, 0, 0)) sum += l.theta() sum -= 180 if sum<110 and sum>1: print('三角形') num_segment=1

for c in img.find_circles(threshold=3500, x_margin=10, y_margin=10, r_margin=10, r_min=2, r_max=100, r_step=2): img.draw_circle(c.x(), c.y(), c.r(), color=(255, 0, 0)) print(c) img = sensor....

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