192.168.12.25/27 1．写出掩码的点分十进制形式；2．该网络是否进行了子网划分； 3.M XN 分别是多少； 4．有多少个网络，每个网络中划分了多少个子网，每个子网中可以容纳多少台主机； 5．求出每个子网的网段地址与广播地址； 6．该 IP 地址是第几个子网中的第几个可用主机地址。

时间: 2023-05-26 07:02:19 浏览: 73
1. 掩码的点分十进制形式为 255.255.255.224。 2. 是的，该网络进行了子网划分。 3. M=27-24=3，X=2^M-2=6，N=32-M=29。 4. 该网络中有 8 个子网，每个子网中划分了 2 个子网，每个子网中可以容纳 30 台主机。 5. 子网 1 的网段地址为 192.168.12.0，广播地址为 192.168.12.31；子网 2 的网段地址为 192.168.12.32，广播地址为 192.168.12.63；子网 3 的网段地址为 192.168.12.64，广播地址为 192.168.12.95；子网 4 的网段地址为 192.168.12.96，广播地址为 192.168.12.127；子网 5 的网段地址为 192.168.12.128，广播地址为 192.168.12.159；子网 6 的网段地址为 192.168.12.160，广播地址为 192.168.12.191；子网 7 的网段地址为 192.168.12.192，广播地址为 192.168.12.223；子网 8 的网段地址为 192.168.12.224，广播地址为 192.168.12.255。 6. 该 IP 地址是第 7 个子网中的第 2 个可用主机地址。该子网的网段地址为 192.168.12.64，广播地址为 192.168.12.95，因此可用的主机地址范围为 192.168.12.65-192.168.12.94，而该 IP 地址正好是其中的第 2 个。
相关问题

https://www.cnblogs.com/mzyy94/p/15349185.html。

好的，以下是表格： | 序号 | temp | level | heap | heapLength | pbound | node | 描述 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 1 | (0, 0, [1], 9.0) | 0 | [0, (0, 0, [1], 9.0)] | 1 | 9.0 | (9.0, 9.0, [1, 2], 2) | 插入根节点 | | 2 | (9.0, 1, [1, 2], 15.0) | 1 | [0, (15.0, 1, [1, 2], 15.0), (9.0, 9.0, [1, 2], 2)] | 2 | 9.0 | (10.0, 10.0, [1, 2, 3], 3) | 插入结点 | | 3 | (10.0, 2, [1, 2, 3], 12.5) | 2 | [0, (15.0, 1, [1, 2], 15.0), (12.5, 2, [1, 2, 3], 12.5), (9.0, 9.0, [1, 2], 2)] | 3 | 9.0 | (11.0, 11.25, [1, 2, 3, 4], 4) | 插入结点 | | 4 | (11.0, 3, [1, 2, 3, 4], 11.5) | 3 | [0, (11.5, 3, [1, 2, 3, 4], 11.5), (12.5, 2, [1, 2, 3], 12.5), (9.0, 9.0, [1, 2], 2), (15.0, 1, [1, 2], 15.0)] | 4 | 9.0 | (12.0, 12.5, [1, 2, 3, 4, 5], 5) | 插入结点 | | 5 | (12.0, 4, [1, 2, 3, 4, 5], 11.0) | 4 | [0, (11.5, 3, [1, 2, 3, 4], 11.5), (12.5, 2, [1, 2, 3], 12.5), (9.0, 9.0, [1, 2], 2), (15.0, 1, [1, 2], 15.0)] | 4 | 9.0 | (13.0, 13.75, [1, 2, 3, 4, 5, 6], 6) | 插入结点 | | 6 | (13.0, 5, [1, 2, 3, 4, 5, 6], 11.5) | 5 | [0, (11.5, 3, [1, 2, 3, 4], 11.5), (12.5, 2, [1, 2, 3], 12.5), (9.0, 9.0, [1, 2], 2), (15.0, 1, [1, 2], 15.0), (13.75, 5, [1, 2, 3, 4, 5, 6], 13.75)] | 5 | 9.0 | (14.0, 14.75, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], 7) | 插入结点 | | 7 | (14.0, 6, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], 12.25) | 6 | [0, (11.5, 3, [1, 2, 3, 4], 11.5), (12.5, 2, [1, 2, 3], 12.5), (9.0, 9.0, [1, 2], 2), (15.0, 1, [1, 2], 15.0), (13.75, 5, [1, 2, 3, 4, 5, 6], 13.75)] | 5 | 9.0 | (15.0, 15.25, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], 8) | 插入结点 | | 8 | (15.0, 7, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], 12.75) | 7 | [0, (11.5, 3, [1, 2, 3, 4], 11.5), (12.5, 2, [1, 2, 3], 12.5), (9.0, 9.0, [1, 2], 2), (15.0, 1, [1, 2], 15.0), (13.75, 5, [1, 2, 3, 4, 5, 6], 13.75), (15.25, 7, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], 15.25)] | 6 | 9.0 | | 最优解 | 注：表格中的 HeapNode 均省略了 parent 属性。

采用IEEE754单精度浮点数格式计算下列表达式的值。1. 0.625+（-12.25）

0.625的二进制表示为0.101，(-12.25)的二进制表示为1 1000 0100. 因为(-12.25)是负数，所以它的符号位为1，指数位为2^4=16的补码为1100，尾数位为0.0100 0000 0000 0000 0000 00。将两个二进制数放在一起进行乘法运算，得到结果为1.0100 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000，即十进制表示为-10.0。 注：IEEE754单精度浮点数格式包括1位符号位、8位指数位和23位尾数位。其中指数位是用偏移量编码的，即将真实指数值加上偏移量（127）后再转化为二进制表示，这样可以保证指数位的值永远是正数。同时，为了表示0和极值，指数位的最小值和最大值有特殊的意义，因此指数位的编码范围是1到254。

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关于算IP地址、子网掩码

为了帮助大家在考试时能够更快、更准确地计算出网络号/子网号、广播地址、可分配的网络/子网地址、有效子网号、主机数、子网数，下面对常见问题的解答技巧进行一个总结

采用ieee754计算0.625-12.25

将结果转换回十进制，即1x2^0 + 0x2^-1 + 0x2^-2 + 1x2^-3 + 0x2^-4 + 1x2^-5 + 1x2^-6 + 1x2^-7 + 1x2^-8 + 1x2^-9 + 1x2^-10 - 1x2^1 + 0x2^0 + 0x2^-1 = -12.875。 因此，0.625-12.25的差值为-12.875。

采用IEEE754单精度浮点数格式计算下列表达式的值。 ‌ ‏1. 0.625 + (－12.25) ‌ ‏2. 0.625－(－12.25) ‌ ‏ ‌

1. 0.625的IEEE754单精度浮点数表示为：0 01111110 01000000000000000000000 -12.25的二进制补码表示为：11000001 00100000 00000000 00000000 将两个数相加，得到结果为：1 10000101 01000000000000000000000 转换...

IEEE754浮点加减运算计算0.625+(-12.25)

首先将0.625和-12.25转换成IEEE754浮点数表示形式： 0.625的二进制表示为0.101，符号位为0（正数），规格化阶码为-1，尾数为10100000000000000000000（23位）。 -12.25的二进制表示为-1100.01，符号位为1（负数）...

将25插入数组5.8.12.25.26.78.92.93.102中仍然具有有序性

1. 从数组的第一个元素开始，比较25和5，发现25比5大，继续向后比较。 2. 比较25和8，发现25比8大，继续向后比较。 3. 比较25和12，发现25比12大，继续向后比较。 4. 比较25和26，发现25比26小，说明25应该插入到...

用iee754浮点加减运算计算0.625+(-12.25)

首先将两个数转换为二进制表示： ...得到的结果为0.01000000000000000000000（二进制），转换回十进制为0.625-12.25=-11.625。 因为-11.625无法用32位浮点数的有限精度表示，所以最终结果为溢出（Overflow）。

1 E 12.25 2 T 9.41 3 A 8.19 4 O 7.26 5 I 7.10 6 N 7.06 7 R 6.85 8 S 6.36 9 H 4.57 10 D 3.91 11 C 3.8312 L 3.77 13 M 3.34 14 P 2.89 15 U 2.58 16 F 2.2617 G 1.71 18 W 1.59 19 Y 1.58 20 B 1.47 21 K 0.4122 J 0.14 23 V 1.09 24 X 0.2125 Q 0.09 26 Z 0.08从大到小按python中数组形式输出，只需给我结果

可以使用Python中的列表（list）来存储这些字母及其频率，并使用sorted函数根据频率进行排序，然后再使用循环遍历列表，输出每个元素。以下是代码示例： python # 定义字母及其频率 letter_freqs = [ ('E', ...

11.把刚刚创建的函数改成可以适用不同的年份，也就是把函数改成三个参数：体重、增加重量、年数。

以下是将函数改进后的代码，函数名为moon_weight()，接收三个参数weight、increment和years，...第2年后的体重为：12.25kg 第3年后的体重为：12.42kg 第4年后的体重为：12.59kg 第5年后的体重为：12.76kg

用c语言编程输入一个实数和一个 1-4 的整数，根据该整数的值，输出实数对应的运算结果。数字 1-4 与计算功能的对应关系为： 1 输出相反数（保留两位小数） 2 输出平方数（保留两位小数） 3 输出实数的整数部分（取整数部分） 4 输出“EXIT” 要求：使用 switch 语句实现。 输入格式: 输入一个实数和一个整数。题目保证实数在 float 数据范围内，整数是 1-4 中的数。 输出格式: 输出对应的运算结果。 输入样例 1: 9.367 1 输出样例 1: -9.37 输入样例 2: 3.5 2 输出样例 2: 12.25

case 1: // 输出相反数 printf("%.2f\n", -num); break; case 2: // 输出平方数 printf("%.2f\n", pow(num, 2)); break; case 3: // 输出整数部分 printf("%d\n", (int)num); break; case 4: // 输出 EXIT...

题目描述 使用c++声明抽象基类Shape，由它派生出5个派生类；Circle(圆形)、Square（正方形）、Rectangle（矩形）、Trapezoid（梯形）、Triangle（三角形），分别计算几种图形的面积，并求它们的和并显示出来。请按照要求选择如下一种方式编程实现。 注意圆周率取3.14. 实现方式： 1.使用继承和派生完成上述功能。 2.使用动态多态完成上述功能，提示：基类指针+派生类对象。 3. 使用派生类构造函数知识完成上述功能。 4. 作业竞赛要求的其他方式 输入描述 输入圆的半径 输入正方形的边长 输入矩形的长和宽 输入梯形的上底、下底、高 输入三角形的底、高 输出描述 输出每种图形的面积、所有图形面积的总和。每个面积占一行，面积前显示图形名称 样例输入 12.6 3.5 4.5 8.4 2.0 4.5 3.2 4.5 8.4 样例输出 Circle:498.51 Square:12.25 Rectangle:37.80 Trapezoid:10.40 Triangle:18.90 total of all areas=577.86

以下是第一种方式的实现，使用继承和派生完成上述功能： cpp #include using namespace std; const double PI = 3.14; // 抽象基类 ... virtual double getArea() = 0;... double totalArea = circle.getArea() + ...

gj= ['加拿大','墨西哥','英国','日本','中国','德国','韩国','法国','巴西','印度'] num=[13.43,12.25,3.02,2.35,2.10,1.32,1.28,1.13,1.11,0.87] a3.bar(gj,num,color=['C0','C1','C2','C3','C4','C5','C6','C7','C8','C9'])

这段代码使用了Python的matplotlib库，其中gj和num分别是一个包含国家名的列表和一个包含对应数字的列表。代码绘制了一个柱状图，颜色分别为C0-C9。 如果你想要展示这个图表，...这样就可以在代码运行后展示出图表了。

声明抽象基类Shape，由它派生出5个派生类；Circle(圆形)、Square（正方形）、Rectangle（矩形）、Trapezoid（梯形）、Triangle（三角形），分别计算几种图形的面积，并求它们的和并显示出来。请按照要求选择如下一种方式编程实现。 注意圆周率取3.14. 实现方式： 1.使用继承和派生完成上述功能。 2.使用动态多态完成上述功能，提示：基类指针+派生类对象。 3. 使用派生类构造函数知识完成上述功能。 4. 作业竞赛要求的其他方式 输入描述 输入圆的半径 输入正方形的边长 输入矩形的长和宽 输入梯形的上底、下底、高 输入三角形的底、高 输出描述 输出每种图形的面积、所有图形面积的总和。每个面积占一行，面积前显示图形名称 样例输入 12.6 3.5 4.5 8.4 2.0 4.5 3.2 4.5 8.4 样例输出 Circle:498.51 Square:12.25 Rectangle:37.80 Trapezoid:10.40 Triangle:18.90 total of all areas=577.86书写完整代码

return (a + b) * h / 2; } }; class Triangle : public Shape { private: double b, h; public: Triangle(double _b, double _h) : b(_b), h(_h) {} double area() { return b * h / 2; } }; int main() {...

设f(x)=3/2 x_1^2+1/2 x_2^2-x_1 x_2-2x_1，设初始点x^0=(-2,4)^T，试求用牛顿法极小化 f(x )

x^1 = [-2, 4]^T - [[1/4 1/4],[1/4 3/4]] * [-11, 7]^T = [-3.25, 2.75]^T x^2 = [-3.25, 2.75]^T - [[1/4 1/4],[1/4 3/4]] * [-12.75, 5.25]^T = [-3.5, 2.5]^T x^3 = [-3.5, 2.5]^T - [[1/4 1/4],[1/4 3/4]] * [-...

close all clear echo on clc % NEWFF——生成一个新的前向神经网络 % TRAIN——对 BP 神经网络进行训练 % SIM——对 BP 神经网络进行仿真 pause % 敲任意键开始 clc % 定义训练样本 % P 为输入矢量 P=[0,0.5,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5,5,5.5,6,6.5,7,7.5,8,8.5,9,9.5,10;0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20;sin(0.8),sin(1.6),sin(2.4),sin(3.2),sin(4),sin(4.8),sin(5.6),sin(6.4),sin(7.2),sin(8),sin(8.8),sin(9.6),sin(10.4),sin(11.2),sin(12),sin(12.8),sin(13.6),sin(14.4),sin(15.2),sin(16),sin(16.8)]; % T 为目标矢量 T=[7.17,12.25,11.75,7.67,4.43,6.29,14.69,27.42,39.94,48.14,50.85,50.51,51.72,58.46,71.63,88.57,104.59,115.91,121.86,125.37,131.12;]; C=[0.5,4,7.5,17.5;1,8,15,35;sin(1.6),sin(7.2),sin(12.8),sin(28.8);]; T1=[12.25,39.94,88.57,371.2321;]; pause; clc net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'})% 创建一个新的前向神经网络 % 当前输入层权值和阈值 inputWeights=net.IW{1,1} inputbias=net.b{1} % 当前网络层权值和阈值 layerWeights=net.LW{2,1} layerbias=net.b{2} pause clc % 设置训练参数 net.trainParam.show = 50; net.trainParam.lr = 0.05; net.trainParam.mc = 0.9; net.trainParam.epochs = 1000; net.trainParam.goal = 1e-3; pause clc % 调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络 [net,tr]=train(net,P,T); pause clc 将其显示图像

plot(tr.epoch,tr.perf) xlabel('训练次数') ylabel('误差') title('训练误差曲线') pause clc % 对 BP 神经网络进行仿真 Y=sim(net,P) pause clc % 显示仿真结果 figure(2) plot(C(1,:),T1,'b+',C(1,:),Y,'r*') ...

D=150*(1-e)^2/(dp^2*e^3); C=3.5*(1-e)/(dp*e^3);求e和dp的表达式

根据给出的等式，我们可以先将 $D$ 和 $C$ 用 $e$ 和 $dp$ 表示出来： $$D = \frac{150(1-e)^2}{dp^2e^3}$$ $$C = \frac{3.5(1-e)}{dp e^3}$$ 然后将 $C$ 代入 $D$ 的表达式中，得到： $$D = \frac{150(1-e)^2}{...

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`box-sizing: border-box;` 是 CSS 中的一个样式属性，它改变了元素的盒模型行为。默认情况下，浏览器会计算元素内容区域（content）、内边距（padding）和边框（border）的总尺寸，也就是所谓的"标准盒模型"。而当设置为 `box-sizing: border-box;` 后，元素的总宽度和高度会包括内容、内边距和边框的总空间，这样就使得开发者更容易控制元素的实际布局大小。 具体来说，这意味着： 1. 内容区域的宽度和高度不会因为添加内边距或边框而自动扩展。 2. 边框和内边距会从元素的总尺寸中减去，而不是从内容区域开始计算。
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经典：大学答辩通过_基于ARM微处理器的嵌入式指纹识别系统设计.pdf

本文主要探讨的是"经典：大学答辩通过_基于ARM微处理器的嵌入式指纹识别系统设计.pdf"，该研究专注于嵌入式指纹识别技术在实际应用中的设计和实现。嵌入式指纹识别系统因其独特的优势——无需外部设备支持，便能独立完成指纹识别任务，正逐渐成为现代安全领域的重要组成部分。 在技术背景部分，文章指出指纹的独特性（图案、断点和交叉点的独一无二性）使其在生物特征认证中具有很高的可靠性。指纹识别技术发展迅速，不仅应用于小型设备如手机或门禁系统，也扩展到大型数据库系统，如连接个人电脑的桌面应用。然而，桌面应用受限于必须连接到计算机的条件，嵌入式系统的出现则提供了更为灵活和便捷的解决方案。 为了实现嵌入式指纹识别，研究者首先构建了一个专门的开发平台。硬件方面，详细讨论了电源电路、复位电路以及JTAG调试接口电路的设计和实现，这些都是确保系统稳定运行的基础。在软件层面，重点研究了如何在ARM芯片上移植嵌入式操作系统uC/OS-II，这是一种实时操作系统，能够有效地处理指纹识别系统的实时任务。此外，还涉及到了嵌入式TCP/IP协议栈的开发，这是实现系统间通信的关键，使得系统能够将采集的指纹数据传输到远程服务器进行比对。 关键词包括：指纹识别、嵌入式系统、实时操作系统uC/OS-II、TCP/IP协议栈。这些关键词表明了论文的核心内容和研究焦点，即围绕着如何在嵌入式环境中高效、准确地实现指纹识别功能，以及与外部网络的无缝连接。 这篇论文不仅深入解析了嵌入式指纹识别系统的硬件架构和软件策略，而且还展示了如何通过结合嵌入式技术和先进操作系统来提升系统的性能和安全性，为未来嵌入式指纹识别技术的实际应用提供了有价值的研究成果。