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

您好！对于您提到的代码，我可以帮您解释一下。

这段代码是用于安装指定版本的PyTorch和torchvision库，并且使用清华大学开源软件镜像站的源来下载安装包。具体来说，它会安装PyTorch 1.2.0版本和torchvision 0.4.0版本。

而对于安装TensorFlow GPU 2.6.0版本，您可以使用conda命令来完成安装。具体的命令是：

conda install tensorflow-gpu==2.6.0

这将会使用conda包管理器来安装TensorFlow GPU 2.6.0版本。

请注意，以上命令是用于在命令行环境下执行的。如果您使用的是Jupyter Notebook或其他集成开发环境，可能需要在对应的终端或命令行界面中执行这些命令。

希望能帮到您！如有更多问题，请随时提问。