判断下述地址与网络是否匹配 （1）IP地址：128.1.2.132 网络：128.1.2.192/26 （2）IP地址：128.1.2.132 网络：128.1.3.64/26 （3）IP地址：128.1.2.132 网络：128.1.2.128/25 （4）IP地址：128.1.2.196 网络：128.1.2.128/25 （5）IP地址：128.1.2.196 网络：128.1.2.192/26

（1）IP地址 128.1.2.132 属于网络 128.1.2.192/26，匹配。

（2）IP地址 128.1.2.132 不属于网络 128.1.3.64/26，不匹配。

（3）IP地址 128.1.2.132 属于网络 128.1.2.128/25，匹配。

（4）IP地址 128.1.2.196 属于网络 128.1.2.128/25，匹配。

（5）IP地址 128.1.2.196 不属于网络 128.1.2.192/26，不匹配。

相关问题

判断下述地址与网络是否匹配，并写出计算过程 （1）IP地址：128.1.2.132 网络：128.1.2.192/26 （2）IP地址：128.1.2.132 网络：128.1.3.64/26 （3）IP地址：128.1.2.132 网络：128.1.2.128/25 （4）IP地址：128.1.2.196 网络：128.1.2.128/25 （5）IP地址：128.1.2.196 网络：128.1.2.192/26

（1）不匹配，计算过程如下：

网络地址：128.1.2.192/26
子网掩码：255.255.255.192
子网位数：26

将IP地址和子网掩码进行逐位的按位与运算，得到新的IP地址：

128.1.2.132: 10000000.00000001.00000010.10000100
255.255.255.192: 11111111.11111111.11111111.11000000
网络地址: 10000000.00000001.00000010.10000000

因此，IP地址与网络不匹配。

（2）不匹配，计算过程如下：

网络地址：128.1.3.64/26
子网掩码：255.255.255.192
子网位数：26

将IP地址和子网掩码进行逐位的按位与运算，得到新的IP地址：

128.1.2.132: 10000000.00000001.00000010.10000100
255.255.255.192: 11111111.11111111.11111111.11000000
网络地址: 10000000.00000001.00000011.01000000

因此，IP地址与网络不匹配。

（3）匹配，计算过程如下：

网络地址：128.1.2.128/25
子网掩码：255.255.255.128
子网位数：25

将IP地址和子网掩码进行逐位的按位与运算，得到新的IP地址：

128.1.2.132: 10000000.00000001.00000010.10000100
255.255.255.128: 11111111.11111111.11111111.10000000
网络地址: 10000000.00000001.00000010.10000000

因此，IP地址与网络匹配。

（4）匹配，计算过程如下：

网络地址：128.1.2.128/25
子网掩码：255.255.255.128
子网位数：25

将IP地址和子网掩码进行逐位的按位与运算，得到新的IP地址：

128.1.2.196: 10000000.00000001.00000010.11000100
255.255.255.128: 11111111.11111111.11111111.10000000
网络地址: 10000000.00000001.00000010.10000000

因此，IP地址与网络匹配。

（5）不匹配，计算过程如下：

网络地址：128.1.2.192/26
子网掩码：255.255.255.192
子网位数：26

将IP地址和子网掩码进行逐位的按位与运算，得到新的IP地址：

128.1.2.196: 10000000.00000001.00000010.11000100
255.255.255.192: 11111111.11111111.11111111.11000000
网络地址: 10000000.00000001.00000010.11000000

因此，IP地址与网络不匹配。

像下述代码pip install torch==1.2.0 torchvision==0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/仿写下载conda install tensorflow_gpu-2.6.0

你可以使用以下命令来安装指定版本的PyTorch和torchvision库：

pip install torch==1.2.0 torchvision==0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

至于安装TensorFlow的GPU版本，你可以使用以下命令：

conda install tensorflow-gpu==2.6.0

这将会在你的环境中安装TensorFlow 2.6.0的GPU版本。请确保你已经正确安装了conda，并且配置了适合你的环境的conda源。