计算题(10.0分)-|||-34.求下列地址块的网络地址-|||-192.168.156.100/21? (要求拍照上传答案,且有-|||-详细计算步骤,结果用点分十进制表示)

192.168.156.100/21的网络地址为192.168.152.0，计算步骤如下：
1. 将IP地址转换为二进制：11000000.10101000.10011100.01100100
2. 根据子网掩码的位数，将IP地址分为网络地址和主机地址两部分。/21表示子网掩码为255.255.248.0，即前21位为网络地址，后11位为主机地址。
3. 将前21位的值转换为十进制，即11000000.10101000.1001 1100.00000000，得到网络地址为192.168.152.0。
4. 根据子网掩码的规则，最后一位为0表示网络地址，为1表示主机地址。因此，广播地址为192.168.159.255。
5. 由于子网掩码为21位，主机位为11位，可容纳的最多主机数为2^11-2=2046台。

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cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.5.32.tgz 下载

cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.5.32.tgz 是一个用于深度学习框架的软件库。这个文件是在Linux系统上安装CUDA深度神经网络库（CuDNN）所必需的。

首先，我们需要确保我们的计算机上已安装CUDA工具包。CUDA是一个用于在GPU上进行并行计算的平台，可以加速深度学习任务。

然后，我们可以从NVIDIA官方网站下载cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.5.32.tgz文件。找到合适的下载链接，点击下载。这个文件比较大，下载可能需要一些时间。

下载完毕后，我们可以使用命令行或者解压软件解压这个tgz文件。在命令行中，我们可以使用如下命令：tar -xzvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.5.32.tgz

解压完成后，我们会得到一系列文件和文件夹。其中，libcudnn.so是CuDNN的动态链接库文件，主要用于编译运行深度学习模型。我们需要将这个文件添加到系统路径中，这样才能在深度学习框架中使用CuDNN。具体的路径添加方法可以在CuDNN的安装文档中找到。

总之，cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.5.32.tgz文件是用于在Linux系统上安装CUDA深度神经网络库的软件包。下载、解压和配置好这个文件后，我们就可以在深度学习框架中使用CuDNN来加速模型训练和推理。

3.简答题10.0分)-|||-请使用 Document() 函数新建一个空白word文精并创建一个段落,段落内容为-|||-我介绍字数需大于30字,-|||-指定输出路径为: C:/rzgc/data/python/-|||-文档的名称为你的真实姓名。

题目要求使用Python的Document()函数新建一个空白word文档，并创建一个段落，段落内容需要大于30字。同时需要将文档保存到指定路径C:/rzgc/data/python/，并以你的真实姓名命名。

首先，需要导入Python-docx库。然后可以使用Document()函数创建一个空白文档，接着可以使用add_paragraph()函数创建一个段落，并指定段落的内容。最后使用save()函数将文档保存到指定路径和以真实姓名命名的文档名称。

具体代码如下：

from docx import Document

# 创建空白文档
doc = Document()

# 创建段落并指定内容
p = doc.add_paragraph("我叫XXX，是一名Python开发者。我热爱编程，喜欢挑战新的技术难题。在我的编程道路上，我不断学习、不断进步，希望能够成为一名优秀的开发者。")

# 保存文档到指定路径和以真实姓名命名的文件名称
doc.save('C:/rzgc/data/python/你的真实姓名.docx')