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掩码计算最新视觉报道_掩码计算器在线(2024年11月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

掩码计算

网络工程师神器！一键测试 𐟓𑠔PLink商云APP不仅仅用于管理TP-Link的商用网络设备，它还集成了许多网络工程师日常巡检的实用工具！即使你不使用TP-Link的设备，也可以免费使用这些工具来帮助你完成日常工作。 𐟔砥Ÿ𚧡€功能：网速测试：检测到指定城市的上传和下载速度。网络体验：测试内网攻击和网络质量。漫游测试：测试无线AP漫游的质量。公网IP查询：查看公网地址的归属地。 PoE计算器：根据自选设备计算总体供电功率。子网掩码计算器：快速划分网段。 Ping测试：用手机完成电脑的CMD功能。 Tracert：测试到目标节点的转发路径。 Telnet和SSH：用手机远程连接设备。端口扫描：查看一个节点的开放端口。录像容量带宽计算器：计算监控设备需要的网速和硬盘大小。 𐟛 ️ 除此之外，还有数十种其他网络工具，覆盖了95%的测试场景。而且，这款软件没有任何收费功能，真是早用早享受！

𐟧类地址子网掩码计算解析 𐟤” 你是否在寻找C类地址子网掩码的计算方法？这里为你详细解析！ 𐟓Œ 首先，我们需要了解C类地址的默认子网掩码。在IPv4中，C类地址的默认子网掩码是255.255.255.0。 𐟔 那么，如何计算子网掩码呢？其实，这个过程涉及到将IP地址划分为网络部分和主机部分。 𐟒ᠤ𛥤𘀤𘪤𞋥퐦娯𔦘Ž：假设我们有一个C类地址192.168.1.0，我们想要划分出更多的子网。我们可以使用子网掩码来做到这一点。 𐟓 通过设置不同的子网掩码，我们可以控制网络中的主机数量。例如，使用255.255.255.0作为子网掩码，我们将得到一个包含256个主机的子网。 𐟔 如果你想划分出更小的子网，比如只包含64个主机，你可以尝试使用其他的子网掩码设置。 𐟎‰ 现在，你是否对C类地址的子网掩码计算有了更清晰的认识呢？这个过程虽然有些复杂，但一旦掌握，你将能够更灵活地管理你的网络资源！

计算机二级Access操作题通关秘籍𐟓š 𐟒ꨀƒ试前夕（内心独白）：这次一定能过！ 𐟘“考试后（内心独白）：求求这次让我及格吧𐟘�˜튊𐟓–复习时，确实看到了一些原题，但可惜没有多刷几套题。而且，为什么我抽到的题那么多带计算的呢？𐟘“𐟘“ 𐟓š做题时，虽然题目没有完全一样的，但一些常用的函数、日期和输入掩码等知识点，还是万变不离其宗。 𐟓这次整理了一些计算机二级Access大题中常用的计算公式和输入掩码，以及一些容易忘记的步骤。希望能帮助到后两天考试的朋友们。祝大家顺利通过二级！❗❗❗ 𐟒ꤸ管结果如何，祝我们都能顺利通过二级考试！加油！

考研百日冲刺：英语、数学、计算机全攻略 𐟓š 英语一/英语二 𐟔 词汇积累：继续每天背诵100个单词，保持词汇量的增长。 𐟓– 阅读理解：开始10年阅读理解练习，虽然难度较大，但这是提升阅读能力的必经之路。每年阅读难度不同，因此不必过于焦虑，保持平常心。 𐟒𛠴08计算机网络 𐟓ˆ 本周任务：完成剩余的计算机网络部分，并复习之前的内容。重点包括IP层和传输层。 𐟕’ 时间安排：统计显示，剩余部分的网课总时长为527分钟，平均每天76分钟，时间充裕。 𐟓Œ 关键知识点： 1️⃣ IPv4：掌握IP数据报格式、切片、地址分类及NAT转换过程。了解子网掩码划分和计算方法。 2️⃣ IPv6与V4区别：了解路由协议特点，尤其是RIP协议。掌握组播分组转发过程。 3️⃣ UDP/TCP：掌握UDP报文长度和TCP报文段结构。了解TCP连接的三次握手和四次释放过程。掌握拥塞控制算法。 4️⃣ DNS解析：了解两种解析过程。掌握FTP数据连接和控制连接、电子邮件系统组成及HTTP特点。 𐟓 数学一 𐟔堥𜺥Œ–内容：本周刷完导数与微分及微分中值定理内容。每节强化课约三小时，每天刷题时间约五小时。 𐟓ˆ 题型练习：强化阶段注重做题，尤其是数一的同学。建议刷题套餐为880+660+严选题，保持题感。 𐟓ˆ 数学二 𐟔堥𜺥Œ–内容：继续高数强化微分方程和多元微分部分内容。 𐟓ˆ 题型练习：强化阶段注重回顾知识点和拓展技巧方法。建议刷题套餐为880+660+严选题，提高题量。

网段192.168.1.0/24意义嘿，朋友们！今天咱们来聊聊一个看似简单但实际上有点复杂的概念——IP地址中的“/24”。你可能在很多网络配置或者路由器设置中见过这个奇怪的符号，但到底它代表什么呢？别急，咱们一步一步来搞清楚。 IP地址的基本概念 𐟌 首先，咱们得知道什么是IP地址。简单来说，IP地址就是我们在网上给每个设备分配的一个“门牌号”。就像你家的地址一样，它告诉网络如何找到你。每个IP地址由四个数字组成，通常写成点分十进制的形式，比如192.168.0.1。什么是“/24” 𐟤” 现在，咱们来看看这个“/24”到底是啥。其实，这个符号用来表示IP地址的子网掩码。子网掩码决定了IP地址中的哪些部分是网络地址，哪些部分是主机地址。简单来说，它告诉网络哪些IP地址是可用的，哪些是不可用的。子网掩码的计算 𐟧𘺤𚆦›𔥥𝥜𐧐†解“/24”，咱们来算一下。假设我们有192.168.0.0这个IP地址，那么它的子网掩码是255.255.255.0。这个子网掩码告诉我们，前三个数字（192.168.0）是网络地址，最后一个数字（0）是主机地址。因此，这个子网可以容纳256个不同的IP地址，从0到255。实际例子 𐟓‹ 举个例子，如果你有一个局域网，使用了192.168.0.0/24这个子网，那么你可以在这个子网内分配IP地址给不同的设备。比如说，你可以给路由器分配192.168.0.1，给电脑分配192.168.0.2，依此类推。这样，每个设备都有一个独特的IP地址，网络就能准确地找到它们。总结 𐟓 所以，当你看到192.168.0.0/24这样的IP地址时，记住，“/24”表示的是子网掩码，决定了这个子网能容纳多少个不同的IP地址。希望这篇文章能帮你更好地理解这个看似复杂的概念！𐟓𖀀

港理工COMP3134期末复习指南𐟓š 嘿，港理工的小伙伴们！COMP3134的期末考试即将到来，是不是有点紧张？别担心，我来给大家分享一些复习要点和心得，希望能帮到你们。网络基础𐟌 首先，网络基础是重中之重。你需要熟悉OSI模型和TCP/IP模型，理解它们之间的差异。还有，各种网络硬件，比如以太网、交换机、路由器、集线器等，都要知道它们的工作原理和作用。常见题型：比较OSI模型和TCP/IP模型的差异。识别和描述不同网络设备的功能。数据队列层（Data Link Layer）𐟓抨🙤𘀩ƒ襈†主要涉及MAC地址、帧结构和ARP协议。你还需要了解错误检测与修正的方法，比如CRC校验和奇偶校验。常见题型：解释数据仓库层的功能与协议。计算CRC校验值，并分析错误检测机制。网络层（Network Layer）𐟌 网络层主要关注IP地址、路由协议和子网划分。你需要掌握IPv4和IPv6的区别，了解静态路由和动态路由的工作原理，还有子网掩码和CIDR的应用与计算。常见题型：计算子网地址、广播地址和可用主机数。描述并比较不同路由协议的特点与应用场景。传输层（Transport Layer）𐟚€ 传输层的核心是TCP和UDP协议。你需要理解TCP的连接建立与终止过程，以及UDP与TCP的区别和应用场景。此外，流量控制和拥塞控制也是重点。常见题型：描述TCP三次握手和四次挥手的步骤与作用。比较TCP和UDP的特点，并根据实际情况选择合适的协议。希望这些复习要点能帮到你们，祝大家期末考试顺利通过！如果有任何问题，随时来找我哦~ 𐟓退

RIP协议：中小型网络的路由选择指南 𐟌 RIP（路由信息协议）是一种距离矢量协议，属于IGP（内部网关协议）范畴。它特别适用于中小型网络，并且有两种版本：RIPv1和RIPv2。RIP基于UDP协议，目标端口号为520。 RIP的特点 𐟓Œ 距离矢量协议：RIP使用距离矢量算法来计算路由。适用于中小型网络：它特别适合那些网络规模不大的场景。两个版本：RIPv1和RIPv2，各有特点。基于UDP：使用UDP协议进行传输。周期性更新：每隔一段时间（通常是30秒）发送一次路由更新信息。防环机制：支持水平分割、毒性逆转和触发更新等机制，以防止网络环路。工作原理 𐟚€ 当路由器运行RIP时，它会发送路由更新请求。收到请求的路由器会回应自己的RIP路由信息。网络稳定后，路由器开始周期性地发送路由更新信息。 RIP度量 𐟓 直连路由的跳数默认为0，每次更新时跳数加1。跳数最大值为15，超过15表示网络不可达。 RIPv1与RIPv2的区别 𐟔„ RIPv1：有类别路由协议，不支持VLSM（可变长度子网掩码）和CIDR（无类别域间路由）。使用广播形式发送报文。不支持认证。 RIPv2：无类别路由协议，支持VLSM和路由聚合与CIDR。支持广播或组播（224.0.0.9）方式发送报文。支持明文认证和MD5密文认证。通过这些信息，你可以更好地理解RIP协议的工作原理和特点，以及它在中小型网络中的重要性。

AI答错子网掩码？离谱！ “子网前缀21，换算成子网掩码是多少？”标准答案应该是255.255.248.0。这个问题看似简单，但问了三个大语言模型后，答案却让人大跌眼镜。引擎大佬：离谱的答案和摆烂的态度 𐟤” 首先，排名第一的引擎大佬认真科普了一通计算方法，然后给出了一个离谱的错误答案。当我提出疑问后，他不仅嘴硬，还坚持说我说什么都是对的。甚至在我随便说了一个错误的数字后，他还说我是对的。这种态度真是让人无语。语音识别巨头：模棱两可的正确答案 𐟤𗢀♂️ 接着是著名的语音识别巨头，他直接给出了正确答案。但当我给出错误答案时，他并没有直接指出错误，而是说“也有可能”。这种面对质疑的和稀泥态度，真是让人摸不着头脑。墙外名花：计算方法和正确结果 𐟌𘊦œ€后是墙外名花，他不仅给出了计算方法，还指出了正确的结果。当我提出错误答案后，他直接指出错误。不过最后还是模棱两可地献媚了一下。总结：AI模型的不靠谱答案 𐟘“ 这三个模型以前对问题都曾给出自相矛盾的答案，都存在“你说什么都对”的通病。尤其是在这么一个有确定答案的计算题上出现错误还摆烂，让我对搜索引擎第一大佬还是比较失望的。而且现在已经有很多明显是AI回答的搜索结果了，搜索的质量大不如前。以后网络给出的答案会越来越不靠谱。

大模型参数高效微调：四种方法详解 𐟌Ÿ 简介 1️⃣ 参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-tuning，PEFT）是训练大模型的一种主要方法，广泛应用于自然语言处理和计算机视觉领域。 2️⃣ PEFT策略主要有四种：添加型PEFT、选择型PEFT、重参数化PEFT以及混合型PEFT。 𐟌Ÿ 添加型PEFT（Additive PEFT） 1️⃣ 适配器（Adapters）：在Transformer块中插入小型适配器层，例如Serial Adapter、Parallel Adapter、CIAT、CoDA等。 2️⃣ 软提示（Soft Prompts）：通过在输入序列的开始处添加可调整的向量（软提示）来微调模型，例如Prefix-tuning、p-tuning v2、APT等。 3️⃣ 其他方法：例如IA3、MoV、SSF、IPA等，这些方法通过不同的方式引入额外的参数或调整模型的激活。 𐟌Ÿ 选择性PEFT（Selective PEFT） 1️⃣ 非结构化掩码（Unstructural Masking）：例如U-Diff pruning、U-BitFit、PaFi、FishMask等，通过应用可学习的二进制掩码来选择性地微调模型参数。 2️⃣ 结构化掩码（Structural Masking）：例如S-Diff pruning、S-BitFit、FAR、Bitfit等，通过有规律地组织参数掩码来提高计算和硬件效率。 𐟌Ÿ 重参数化PEFT（Reparameterized PEFT） 1️⃣ 低秩分解（Low-rank Decomposition）：例如Intrinsic SAID、LoRA、Compacter等，通过构建原始模型参数的低维重参数化来进行训练。 2️⃣ LoRA衍生（LoRA Derivatives）：例如Dynamic Rank DyLoRA、AdaLoRA、SoRA、CapaBoost等，这些方法在LoRA的基础上进行了改进和扩展。 𐟌Ÿ 混合PEFT（Hybrid PEFT） 1️⃣ 例如UniPELT、S4、MAM Adapter、NOAH、AUTOPEFT等，这些方法结合了不同PEFT方法的优点，以构建统一的PEFT模型。

Mamba架构创新：性能提升100倍！ Mamba架构的最新进展表明，通过采用一种创新的Transformer模型，新模型的性能达到了前所未有的水平，而且仅需1%的计算量。这一成果是由Mamba主创之一Albert Gu领衔的研究团队所实现的。 Transformer模型因其二次自注意力机制而闻名，这种机制能够高效地捕捉序列数据中的长距离依赖关系。然而，这种机制也带来了巨大的计算成本，尤其是在处理长序列时。为了解决这一问题，学界提出了多种新架构，如Mamba和RWKV，它们在微调和推理时的成本更低。尽管如此，Transformer模型的预训练已经投入了大量的计算资源，因此，研究人员开始思考如何在此基础上进一步提升模型性能。他们提出了一种名为MOHAWK的蒸馏方法，利用预训练的Transformer模型来训练状态空间模型（SSMs）。这种方法的核心在于，无论是注意力机制、线性注意力还是Mamba的结构化掩码注意力SMA，它们都是跨输入长度维度的序列转换，并且都拥有各自的矩阵混合器，如softmax。 MOHAWK方法将序列模型架构分解为独立的序列混合和通道混合块。例如，Transformer由注意力（序列混合器）和多层感知器（MLP，通道混合器）块组成。通过这种分解，可以对模型的每个元素进行蒸馏。蒸馏过程分为三个阶段：矩阵对齐、隐藏状态对齐和权重转移及知识蒸馏。在最后一个阶段，通过端到端训练，将权重转移，最终使用极少的训练数据来完成网络的蒸馏。通过MOHAWK方法，研究团队成功地修改了Phi-Mamba模型。Phi-Mamba结合了Mamba-2和Phi-1.5的特点，通过预训练的Transformer模型学习，同时作为状态空间模型，在处理长序列上比传统Transformer架构更高效。令人印象深刻的是，Phi-Mamba仅使用了3B token进行蒸馏，数据量仅为从头训练模型的1%，但性能却达到了开源非Transformer架构中的最高水平。实验结果表明，通过更好的隐藏状态对齐，可以显著提高后续阶段的性能。此外，研究团队还发布了混合Phi-Mamba-1.5B模型，该模型通过5B token蒸馏，与类似混合模型的表现相当，但只使用了4层注意力层。

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