子网学习

最新推荐文章于 2024-11-14 22:31:41 发布
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分类专栏： 计算机网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DYD850804/article/details/88403881
本文详细介绍了子网掩码的概念，通过实例解释了如何进行子网划分，并探讨了网络地址的分类，包括A类、B类和C类IP地址的特性。此外，还提到了私有IP地址范围和子网合并网络的方法，帮助理解网络通信中的关键概念。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

子网掩码

对ip为172.16.122.204和子网掩码255.255.0.0

对其转化为32位的二进制，然后对位进行与操作，然后再八位为单位转化为十进制表示可得到网络号：172.16.0.0

通过得到的网络号，我们发现上述子网掩码有2个255，则网络号取ip地址的前两位，后面两位均为0；

也即如果子网掩码为255.255.255.0,则网络号为172.16.122.0，也就是说，子网掩码是一个32位的2进制数，其对应网络地址的所有位置都为1，对应于主机地址的所有位置都为0。即ip所在的网段取决于子网掩码子网掩码不能随意设定，配置错误它可能会导致不同ip的计算

机之间无法通讯，如子网掩码为255.255.0.0，ip为172.16.122.204要与ip为172.17.0.5进行通讯，则它们与子网掩码进行与操作后得到的网段不同，则它们无法进行通讯。我们还可以用CIDR的网络前缀法表示掩码，即“/<网络地址位数>；”。如138.96.0.0/16表示B类网络138.96.0.0的子网掩码为255.255.0.0。

子网掩码告知路由器，IP地址的前多少位是网络地址，后多少位（剩余位）是主机地址，使路由器正确判断任意IP地址是否是本网段的，从而正确地进行路由。

网络地址的分类

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子网掩码-掩码位-反掩码 对照表
weixin_33781606的博客
08-06 1万+
反掩码： 掩码位： 正掩码：127.255.255.255 = 1 = 128.0.0.063.255.255.255 = 2 = 192.0.0.031.255.255.255 = 3 = 224.0.0.015.255.255.255 ...
【网络基础】IP及相关计算
午后阳光
08-21 5358
IPv4地址的二进制形式长度为32，使用我们常用的点分十进制形式进行表示那么最长长度为15，例如“255.255.255.255”.IPv6地址的二进制形式长度为128，使用16进制形式进行表示如“ffff:ffff:ffff:ffff:ffff:ffff:ffff:ffff”,原来IPv4映射的IPv6地址可能出现这种格式“ffff:ffff:ffff:ffff:ffff:ffff:255:255:255:255”，也就是45字节，加上结束符就是46字节.
子网划分学习
rongtangzi的博客
03-16 828
首先为什么需要进行子网划分？ 在上一篇博文中，我们知道IP地址分为五类，用于主机的有A、B、C三类地址。其中A类网络有126个，每个A类网络有16777214（2^24-2）个主机，它们处于同一个广播域，这么多台主机在同一个网络中是不可能的，网络会被广播占满，而IP地址大部分就不能分配出去，形成了浪费。所以为了充分利用主机地址中的每一位，也为了将网络划分为更小的广播域，就需要将大型的网络地址进行
子网掩码学习资料
网络一小白
12-03 371
假如某台主机的IP地址为202.119.115.78，它的SUBNET MASKS为255.255.255.0。将这两个数据作AND运算后，所得出的值中的非0的BYTE部分即为NETWORK ID 。运算步骤如下： 202.119.115.78的二进制值为： 11001010.01110111.01110011.01001110 255.255.255.0的二进制值为: 1111
子网划分---学习笔记
weixin_34392435的博客
05-12 103
一·子网基础 （1） 二进制 ① 二进制特点：A它的基数为2B逢二进一② 二进制转换：A二转十：按权求和：（1001.01）2 =1×23+0×22+0×21+1×20+0×2-1+1×2-2 =8+0+0+1+0.5+0.25 =9.75B十转二：整数转换.一个十进制整数转换为二进制整数通常采用除二取余法,即用2连续除十进制数,直到商为0,逆序排列余数即可得到――简称除二取余法．例如：将...
子网划分全面学习
HUA425387356的专栏
12-29 1944
http://www.pt80.net/thread-64264-1-1.html http://blog.csdn.net/cato1998/article/details/235885 首先我们要知道32bitIP地址分5类（A、B、C、D、E）其中最常用的是A B C三类： 网络类别 左边第一字节值 最大网络数 最大主机数 默认网
子网及子网掩码PPT学习教案.pptx
10-04
子网及子网掩码 PPT 学习教案 本资源是关于子网及子网掩码的 PPT 学习教案，总共 19 页，涵盖了子网的概念、子网掩码的作用、子网的划分、子网掩码的计算、广播地址的计算等知识点。 子网的概念 子网是一个网络在...
子网划分PPT学习教案.pptx
10-04
本文档是一份针对会计学专业学生编写的PPT学习教案，专注于子网划分的原理与操作，旨在通过“案例驱动”的教学方法，结合多媒体教学手段，教授学生如何对网络进行子网划分。 教案的开篇首先对子网划分的基本概念和...
IP子网划分专题学习文档(带答案)
06-11
在进行IP子网划分专题学习的过程中，我们需要掌握几个关键知识点，包括IP地址分类、子网掩码的使用、私有IP地址的范围以及十进制与二进制之间的转换等。 首先，我们来了解IP地址的分类。在早期的IP版本4（IPv4）中...
0.0.0.0和255.255.255.255这两个IP地址到底有啥用？
08-02 7333
按我一贯的答题思路，写的回答就必须得让门外汉都能看明白为宗旨。 啥思路呢？ 你看啊，这俩地址实际上是归属于IP地址，所以得先给小白讲讲IP地址是个啥； 其次，这俩地址为啥会被人提出来问，就要涉及到DHCP这个东西； 最后，弄懂前面两个大前提，我们再回归到问题本身：这俩IP地址到底有啥用呢。 老规矩，咱们还是分4点来回答。 1、IP地址是啥 之前老杨的科普文章里也介绍过，有兴趣的伙伴可点开链接查看详细内容：网工必看！如何形象生动的解释IP地址、子网掩码和网关？ 只要你使用具有上网功能的电子
IP地址0.0.0.0和255.255.255.255是什么
PAP
02-18 1929
IP地址0.0.0.0和255.255.255.255是什么
IP、子网的详述 ——IP分类、网关地址，子网掩码、子网作用
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haiou0的专栏
10-21 2万+
IP地址　　    在Internet上连接的所有计算机，从大型机到微型计算机都是以独立的身份出现，我们称它为主机。为了实现各主机间的通信，每台主机都必须有一个唯一的网络地址。就好像每一个住宅都有唯一的门牌一样，才不至于在传输资料时出现混乱。 　　Internet的网络地址是指连入Internet网络的计算机的地址编号。所以，在Internet网络中，网络地址唯一地标识一台计算机。
IP地址，子网掩码，网段 概念详解
酒酿小圆子呀～
02-24 2万+
那么他们是不是在同一个网段呢?注：n为1到32的数字，表示子网掩码中网络号的长度，通过n的个数确定子网的主机数=2^(32-n)-2（-2的原因：主机位全为0时表示本网络的网络地址，主机位全为1时表示本网络的广播地址，这是两个特殊地址）。子网掩码是用来判断任意两台主机的IP地址是否属于同一网络的依据，就是拿双方主机的IP地址和自己主机的子网掩码做与运算，如结果为同一网络，就可以直接通信。注：左边连续的1的个数代表网络号的长度，（使用时必须是连续的，理论上也可以不连续），右边连续的0的个数代表主机号的长度。
计算机网络：根据IP和子网掩码计算网络号
Alan的博客
11-04 4301
已知B类地址的子网掩码为255.255.0.0，假设某B类地址为127.24.36.55，那么它的网络号为：（）与：都为True才为1True；将ip和子网掩码分别转换为二进制数，再进行“逻辑与”运算，运算得到的二进制数转化为十进制即可。由于255的二进制数全为1，0的二进制数全为0，则进行逻辑与运算后。0 ^ 0为0，0 ^ 1为1，1 ^ 0为1，1 ^ 1为0。0&0为0，0&1为0，1&0为0，1&1为1。0|0为0，0|1为1，1|0为1，1|1为1。异或运算（^）：不同的时候为True即1。
IP地址划分 子网掩码
一条咸鱼
04-15 3175
IP 地址分类： A类： 1-126 子网掩码：255.0.0.0 B类：128-191 子网掩码 ：255.255.0.0 C类 : 192 -223 子网掩码：255.255.255.0 D类： 224-239 E类：剩下 ABC 属于单播地址 可以配置在PC上，D E类无法配置在PC上面。 **私网地址：**任何人都可以使用的地址。 一般 用于局域网 内网。 ...
30 秒解释“192.168.0.0/24”中的“/24”
Vampire_2017的博客
11-14 1126
我不会深入探讨 IP 地址的理论及其代表的含义（这需要更多文章来介绍），但希望这篇文章能够有所帮助并且易于理解。
4、网络层协议及IP编址
2301_76274559的博客
05-22 594
IPv4 (Internet Protocol Version 4)协议族是TCP/IP协议族中最为核心的协议族。它工作在TCP/IP协议栈的网络层，该层与OSI参考模型的网络层【CLNP】相对应。网络层提供了无连接数据传输服务，即网络在发送数据报文时不需要先建立连接，每一个IP数据报文独立发送。在本章节中，将介绍IPv4地址的基本概念，介绍如何进行子网划分，并且会介绍网络IP地址规划和IP地址的基本配置。目录前言网络层协议：（前面的内容中有详解）什么是IP地址？
192.168.0.0/8 表明什么
blueman2012的专栏
10-12 9085
192.168.0.0/8 表明什么 /8代表的意思是，子网掩码有8个1，就是11111111。00000000。00000000。00000000 这是2进制表示的，转化成10进制就是255.0.0.0 又如 192.168.0.0/32   /32 表明子网掩码有32个
IP地址分类
荣耀之路
10-22 834
IP地址分类、地址范围
深度学习子网映射
最新发布
03-21
<think>好的，我现在要处理用户关于深度学习中子网映射实现方法的问题。首先，我需要明确“子网映射”具体指的是什么。因为用户提到的这个术语可能在不同的上下文中有不同的含义。根据提供的引用内容，可能涉及模型架构设计、模块化组件或特定任务的子网络构建。 首先，回顾用户提供的引用资料。引用[3]提到多模态数据融合深度学习模型的代表性架构，包括深度架构的定义、前馈和反向传播计算，这可能涉及到模型中的子网络结构。引用[4]中提到了ERFNet作为基准模型，这可能是一个分割模型，其中可能包含子网来处理不同任务。引用[5]讨论了基于图神经网络的去噪方法，其中提到的多尺度分层特征提取可能涉及到子网的设计。 接下来，我需要确定子网映射可能的实现方式。常见的深度学习方法中，子网可以指以下几种情况： 1. **模块化设计**：如ResNet中的残差块，每个块可以视为子网，负责特定层次的特征提取。 2. **多任务学习中的分支网络**：例如，一个主干网络提取共享特征，不同子网处理不同任务。 3. **动态网络中的条件子网**：根据输入动态激活不同的子网络路径。 4. **多模态融合中的子网**：每个模态处理由单独的子网完成，然后进行融合，如引用[3]中的多模态模型。 然后，根据引用内容，引用[4]提到使用ERFNet作为基准模型，并可能通过多任务学习架构结合不同图像数据进行训练。这可能涉及到子网的映射，例如，不同的任务分支作为子网。引用[5]中的GCDN方法使用不同大小的滤波器进行多尺度特征提取，这可以视为子网的一部分，每个滤波器分支处理不同尺度的特征。 此外，引用[2]提到数据驱动的方法依赖大量数据和深度网络，这可能需要设计高效的子网结构以减少计算复杂度。例如，在模型压缩或知识蒸馏中，子网可能被用来替代原始大型网络的部分结构。 因此，子网映射的实现方法可能包括： - **分支结构设计**：在模型中显式定义子网络模块，如Inception中的多分支结构。 - **参数共享与分离**：主干网络共享参数，子网拥有独立参数处理特定任务。 - **动态路由**：根据输入数据选择激活的子网路径，如MoE（Mixture of Experts）模型。 - **多尺度处理**：引用[5]中的多尺度滤波器可视为子网，分别处理不同层次的特征。 需要验证这些思路是否符合用户问题。用户的问题可能希望了解如何将子网嵌入到主网络中，并实现特定功能的映射。因此，回答应涵盖这些实现方法，并结合引用中的例子进行说明，比如多模态融合模型的分支结构、多任务学习中的子网，以及多尺度特征提取的子网设计。 最后，要确保回答符合用户的要求，结构清晰，使用正确的中文和LaTeX格式，并生成相关问题。同时，引用来源需要正确标注，例如引用[3]、[4]、[5]中的相关内容。</think>### 深度学习中子网映射的实现方法 在深度学习中，“子网映射”通常指将复杂任务分解为多个子网络（Subnetwork）协同完成的过程。子网可以是模型中的模块化组件、多任务分支或针对特定功能的独立网络单元。以下是几种典型实现方法及示例： --- #### 1. **模块化网络架构** 通过设计模块化的子网络，增强模型的灵活性和复用性。例如： - **残差块（Residual Block）**：ResNet中的每个残差块可视为一个子网，负责特定层次的特征提取： $$ y = \mathcal{F}(x, \{W_i\}) + x $$ 其中$\mathcal{F}$代表残差函数，$x$为输入，$W_i$为子网参数[^3]。 - **Inception模块**：使用并行卷积核（如1×1、3×3、5×5）构成多尺度特征提取子网，提升模型表达能力。 --- #### 2. **多任务学习中的子网映射** 在共享主干网络的基础上，为不同任务设计专用子网： - **共享主干+任务分支**：例如，目标检测模型Mask R-CNN的主干网络（如ResNet）提取通用特征，子网分别处理分类、回归和掩码预测[^4]。 - **参数分离策略**：主干网络参数共享，任务子网独立训练，减少过拟合风险。 --- #### 3. **动态子网路由** 根据输入数据动态选择激活的子网路径，降低计算开销： - **Mixture of Experts (MoE)**：将模型划分为多个专家子网（Expert），由门控网络（Gating Network）决定权重分配： $$ y = \sum_{i=1}^n G_i(x) \cdot E_i(x) $$ 其中$G_i(x)$为门控权重，$E_i(x)$为专家子网输出[^3]。 --- #### 4. **多模态融合中的子网设计** 针对不同模态数据（如图像、文本）设计专用子网，再通过融合层整合信息： - **多模态编码器**：例如，视觉子网（CNN）处理图像，文本子网（RNN）处理语言，融合层（如注意力机制）关联跨模态特征。 --- #### 5. **多尺度特征提取子网** 通过不同尺度的子网捕获局部与全局信息： - **GCDN方法**：使用3×3、5×5、7×7滤波器构建多尺度子网，结合边缘注意力机制减少信息丢失[^5]。 --- ### 关键实现步骤 1. **子网定义**：明确子网功能（如特征提取、分类、融合）。 2. **参数共享策略**：决定主干网络与子网的参数是否共享。 3. **连接方式设计**：串联、并联或动态路由。 4. **联合训练**：通过端到端优化整体模型性能。 --- ### 示例代码（PyTorch框架） ```python import torch.nn as nn # 定义残差子网 class ResidualSubnet(nn.Module): def __init__(self, in_channels): super().__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(64, in_channels, kernel_size=3, padding=1) ) def forward(self, x): return x + self.conv(x) # 主网络集成子网 class MainNet(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.backbone = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7), ResidualSubnet(64), ResidualSubnet(64) ) self.task_head = nn.Linear(64, 10) # 任务专用子网 def forward(self, x): features = self.backbone(x) return self.task_head(features) ``` ---
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