网络号与主机号的计算

简介:
     当前使用的IP地址有4个字节(32)组成,即IPV4编码方式。每个IP地址包换两部分:网络号和主机号。当分配给主机号的二进制位越多,则能标识的主机数就越多,相应地能标识的网络数就越少,反之亦然。   
       IP地址分为五类,A类保留给政府机构,B类分配给中等规模的公司,C类分配给任何需要的人,D类用于组播,E类用于实验,各类可容纳的地址数目不同。 
       A、B、C三类IP地址的特征:当将IP地址写成二进制形式时,A类地址的第一位总是O,B类地址的前两位总是10,C类地址的前三位总是110。    
       给出一个IP地址,我们可以通过子网掩码确定这个IP地址的网络号和主机号。   
      子网掩码的作用就是将某个IP地址划分成网络地址和主机地址两部分。 例如 
有一个C类地址为:  192.9.200.13  其缺省的子网掩码为: 255.255.255.0   
则它的网络号和主机号可按如下方法得到:  ① IP地址 192.9.200.13    转换为二进制11000000 00001001 11001000 00001101  ② 子网掩码255.255.255.0   转换为二进制11111111 11111111 11111111 00000000  ③ 将两个二进制数逻辑与(AND)运算后得出的结果即为网络部分 
11000000 00001001 11001000 00001101  AND  11111111 11111111 11111111 00000000 ------------------------------------------------------------- 
11000000 00001001 11001000 00000000 =    192    .      9    .    200    .     0 即网络号为192.9.200.0  
④将子网掩码取反再与IP地址逻辑与(AND)后得到的结果即为主机部分 
11000000 00001001 11001000 00001101  AND 00000000 00000000 00000000 11111111 ------------------------------------------------------------ 
00000000 00000000 00000000 00001101  =       0     .     0     .      0    .      13 即主机号为13(或者0.0.0.13)。









本文转自 ye小灰灰  51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/10704527/1703251,如需转载请自行联系原作者
目录
相关文章
|
6月前
|
机器学习/深度学习
【从零开始学习深度学习】33.语言模型的计算方式及循环神经网络RNN简介
【从零开始学习深度学习】33.语言模型的计算方式及循环神经网络RNN简介
【从零开始学习深度学习】33.语言模型的计算方式及循环神经网络RNN简介
|
16天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
基于Huffman树的层次化Softmax:面向大规模神经网络的高效概率计算方法
层次化Softmax算法通过引入Huffman树结构,将传统Softmax的计算复杂度从线性降至对数级别,显著提升了大规模词汇表的训练效率。该算法不仅优化了计算效率,还在处理大规模离散分布问题上提供了新的思路。文章详细介绍了Huffman树的构建、节点编码、概率计算及基于Gensim的实现方法,并讨论了工程实现中的优化策略与应用实践。
61 15
基于Huffman树的层次化Softmax:面向大规模神经网络的高效概率计算方法
|
4月前
|
机器学习/深度学习
神经网络各种层的输入输出尺寸计算
神经网络各种层的输入输出尺寸计算
267 1
|
2月前
|
存储 缓存 算法
|
2月前
|
存储
|
2月前
|
网络协议 网络虚拟化 网络架构
【网络实验】/主机/路由器/交换机/网关/路由协议/RIP+OSPF/DHCP(上)
【网络实验】/主机/路由器/交换机/网关/路由协议/RIP+OSPF/DHCP(上)
84 1
|
2月前
|
网络协议 数据安全/隐私保护 网络虚拟化
【网络实验】/主机/路由器/交换机/网关/路由协议/RIP+OSPF/DHCP(下)
【网络实验】/主机/路由器/交换机/网关/路由协议/RIP+OSPF/DHCP(下)
73 0
|
4月前
|
云安全 安全 网络安全
云端防御战线:融合云计算与网络安全的未来策略
【7月更文挑战第47天】 在数字化时代,云计算已成为企业运营不可或缺的部分,而网络安全则是维护这些服务正常运行的基石。随着技术不断进步,传统的安全措施已不足以应对新兴的威胁。本文将探讨云计算环境中的安全挑战,并提出一种融合云服务与网络安全的综合防御策略。我们将分析云服务模式、网络威胁类型以及信息安全实践,并讨论如何构建一个既灵活又强大的安全体系,确保数据和服务的完整性、可用性与机密性。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 存储 自然语言处理
天啊!深度神经网络中 BNN 和 DNN 基于存内计算的传奇之旅,改写能量效率的历史!
【8月更文挑战第12天】深度神经网络(DNN)近年在图像识别等多领域取得重大突破。二进制神经网络(BNN)作为DNN的轻量化版本,通过使用二进制权重和激活值极大地降低了计算复杂度与存储需求。存内计算技术进一步提升了BNN和DNN的能效比,通过在存储单元直接进行计算减少数据传输带来的能耗。尽管面临精度和硬件实现等挑战,BNN结合存内计算代表了深度学习未来高效节能的发展方向。
61 1