子网掩码算法解析

子网掩码是一个网络或一个子网的重要属性。子网掩码的功能是告知设备,地址的哪一部分是包含子网的网络号部分,地址的哪一部分是包含主机号部分。本文介绍了两种情况下子网掩码的算法。     

子网掩码算法解析

子网掩码是一个网络或一个子网的重要属性，子网掩码的功能是告知设备，地址的哪一部分是包含子网的网络号部分，地址的哪一部分是包含主机号部分，本文介绍了两种情况下子网掩码的算法。     

网络掩码的计算

在网络管理中,对网络管理员来说,要十分熟悉网络掩码的计算。网络掩码的正确使用对网络管理员来说有着举足轻重的影响,如正确设置子网掩码,抑制广播风暴等。现给出网络掩码的计算的计算方法,供参考。 网络掩码的确定 TCP/IP网络上的每一台主机都需要一个网络掩码,如果网络没有划分子网,则使用缺省的子网掩码,如:A类网络使用缺省子网掩码:255.0.0.0;B类网络使用缺省子网掩码:255.255.0.0;C类网络使用缺省子网掩码:255.255.255.0。 如果划分的有子网络,就使用自定     

子网掩码与IP地址

随着网络迅速发展,局域网越来越受欢迎。合理分配IP地址以及科学地使用子网掩码划分子网有助于提高地址空间的实际利用率,进而提高子网的传输带宽。本文主要IP地址和子网掩码的一些基本理论知识以及子网掩码与IP地址的关系进行了分析。     

探讨计算机网络故障分析及维护

计算机网络高度普及,已经成为生活中不可或缺的一部分,网络维护在计算机网络系统中有着重要地位,对于计算机网络故障的分析和研究是十分有必要的。对网络进行及时有效的维护,保障网络安全运行,分析计算机网络应用中的故障,并且结合具体的工作实践,加强计算机网络故障查处及维护有利于进一步提高计算机网络的运行质量。     

计算机网络故障排除及维护思路构架实践

随着计算机网络技术的快速发展,计算机网络在人们的生活与工作中发挥着重要的作用。但一旦计算机网络出现故障,将造成巨大的影响。为了降低计算机网络故障带来的影响,必须重视网络故障的排除以及维护工作,在故障发生时及时采取有效的排除方法,并采取科学的维护措施,保证计算机网络的正常运行。基于此,笔者将对计算机网络故障排除方法进行分析,探讨计算机网络故障的维护思路。     

基于移动代理的网络故障管理体系的研究

分析了网络中故障的传播原理,在此基础上提出了一种使用移动代理的三层网络故障管理体系,对网络故障管理中关联问题的难度进行了有效的分解。根据网络故障管理体系的要求设计了不同功能的移动代理,及该体系下它们的工作交互过程。该体系充分利用了现有网络条件,满足了现代网管对于故障管理的及时性、自学习性的要求,减轻了网络负载。此外,按照这种方法建立起来的网络故障管理系统具有一定的通用性和灵活性,能够适应不同的网络和网络的变化,最后通过实验证明了系统的部分优越性。     

基于光纤接入的网络故障分析与排除

网络故障的分析和排除是网络维护的一项常规性工作,本文以光纤接入网为例,通过对网络中常见故障的分析,采用网络分层诊断技术,排除网络故障。旨在为学生或网络管理员提供网络故障解决的借鉴意义,帮助他们掌握网络使用中的故障分析和排除方法。     

基于光纤接入的网络故障分析与排除

网络故障的分析和排除是网络维护的一项常规性工作,本文以光纤接入网为例,通过对网络中常见故障的分析,采用网络分层诊断技术,排除网络故障。     

IP地址和子网掩码的分析

对网络的IP地址和子网掩码,进行了深入的分析和探讨。     

子网掩码技术与应用

在计算机网络中,子网与子网掩码技术,是应用非常广泛的实用技术.从子网和子网掩码的概念、原理、方法和应用进行了系统研究,实践证明,用划分子网通用公式方法划分出来的子网和制定出来的子网掩码,是快速、准确和行之有效的,是值得推广和借鉴的.     

子网划分类题目解析

网络技术中子网划分的基础知识、IP地址、子网掩码的作用及组成,几类常见子网划分类问题的解决方法及技巧。     

子网掩码技术与应用

在计算机网络中,子网与子网掩码技术,是应用非常广泛的实用技术。从子网和子网掩码的概念、原理、方法和应用进行了系统研究,实践证明,用划分子网通用公式方法划分出来的子网和制定出来的子网掩码,是快速、准确和行之有效的,是值得推广和借鉴的。     

节点随机出错概率下的Mesh网络容错性分析

容错性是多计算机网络中非常重要的研究主题.本文基于节点随机出错概率研究多计算机网络Mesh的容错性,采用子网划分方法,将网络划分为相互独立且不相交的子网,假设每个节点具有随机出错概率,通过分析子网的连通性,得到整个网络的连通概率.数值和模拟结果表明,网络连通概率随时间的增大而减小,在给定的时间内,网络规模越大,连通概率越低.例如,对于给定的指数分布(λ=3 509×10-6),当时间比较小(4000秒内)的情况下,多达四万节点的Mesh网络几乎总是连通的,连通概率达到99%以上,这也表明以Mesh网络为拓扑的多计算机系统是相当可靠的.     

CT影像肝脏转移瘤分割与检测深度网络的研究

肝脏肿瘤的评估是结直肠癌肝转移临床诊疗的重要步骤。为了完成腹部CT影像中的肝脏肿瘤自动分割和检测任务,提出一种改进的级联深度学习网络。级联网络采用U-Net和Mask R-CNN模型分别完成分割和检测任务。训练U-Net模型作为级联网络的第一层来分割肝脏器官作为感兴趣区域（ROI）;针对ROI区域进行形态学活动轮廓提取;使用U-Net模型和Mask R-CNN模型作为级联网络的第二层分别完成精准分割和检测ROI内肝脏肿瘤的任务。实验结果表明,对于级联U-Net模型的肝脏转移瘤分割平均Dice系数为74%;Mask R-CNN的肿瘤实例分割Dice系数为67%（置信度为95%）,均值平均精度（mAP）为88%。     

改进Mask RCNN算法及其在行人实例分割中的应用

Mask RCNN算法在特征提取过程中存在语义信息丢失的问题,而自然场景中的行人具有姿态不同、遮挡和背景复杂等特点,导致算法应用于行人实例分割时检测准确性较差。对此,提出一种改进的Mask RCNN算法。在Mask RCNN网络的Mask分支中增加串联特征金字塔网络（CFPN）模块,对网络生成的多层特征进行融合,充分利用不同特征层的语义信息。在此基础上,执行RoI Align操作生成行人掩膜。仿照COCO数据集,从生活场景中拍摄1 000张图片,自建一个新的行人数据集。基于该数据集的实验结果表明,改进算法较原算法具有更高的检测精确率。     

改进Mask R-CNN的甲状腺结节超声图像分割方法

甲状腺结节超声图像对比度低,斑点噪声严重,且不同病人的甲状腺结节形态差异较大,这给医生准确分割结节带来极大困难。为了精确地从超声图像中分割出甲状腺结节,对原掩膜区域卷积神经网络（mask regionconvolutional neural network,Mask R-CNN）的主干网络进行改进。在原主干网络的残差网络层中加入注意力机制模块来提高模型收敛性,并且在特征金字塔网络中增添一条由下向上的支路,将该支路输出特征图进行融合后,输入至区域推荐网络和感兴趣区域池化层,从而能够在融合多尺度特征的同时平衡特征图信息差异。经过对600幅甲状腺结节超声图像进行测试,改进后Mask R-CNN图像分割的平均Dice系数为0.914 8,平均精确度为0.932 2,平均召回率为0.903 4,平均F1分数为0.917 6。改进算法分割的Dice系数比原Mask R-CNN提升了0.080 6,改进算法可以应用于实际临床医学中自动分割甲状腺结节超声图像。     

基于深度学习的车载导航导光板表面缺陷检测研究

针对车载导航导光板表面缺陷像素值分布不均且普遍较小、背景复杂多变等特点,提出了基于改进掩膜区域卷积神经网络(Mask Region-based Convolutional Neural Network,Mask R-CNN)模型检测车载导航导光板表面缺陷的检测方法.首先,引入PinFPN模块改进原有Mask R-CNN...     

浅议子网掩码与子网划分方法

子网掩码是一个32位地址,用于屏蔽IP地址的一部分以区别网络地址和主机地址。子网划分时,子网掩码设置的不同,所得到的子网不同,每个子网能容纳的主机数目不同,若设置错误,可能导致数据传输错误。     

IPV6网络下QOS的产生、发展及实现策略的思考

本文主要概述了IPV6服务质量产生的背景,介绍了IPV6网络下几种QoS模型：集成服务、区分服务、多协议标签交换、以及子网带宽管理模型等。介绍了目前IPV6下实现QoS存在的问题,并给出了实现IPV6下QoS的策略。