A. 網路地址演算法
26代表掩碼長度
192.168.0.44默認的掩碼應該是255.255.255.0，即24個1，而現在是26個1。
向後推了兩位，就是把這個C網劃分成了4個子網。
192.168.0.44這個地址屬於192.168.0.0--192.168.0.63之間。
所以網路地址為192.168.0.0/26
廣播地址為192.168.0.63/26
B. 有人了解社會網路演算法的嗎
社會網路演算法還是很復雜的，這個要根據每個行業的不同特點來進行計算，才能夠得出具體的詳細數據。
C. 誰懂網路流演算法
1.Fort_Fulkerson演算法. 2.Edmonds_Karp演算法. 3.Push_Relabel 演算法 4.Relabel_to_Front演算法.
<<演算法藝術與信息學競賽>>上介紹了五種演算法.
1.Fort_Fulkerson演算法. 2.最短增廣路演算法. 3.使用距離標號的最短增廣路演算法. 4.預流推進演算法 5.最高標號的預流推進演算法.
<<實用演算法分析與程序設計>>上介紹了一種演算法:
1.Dinic演算法.
另外在網上又看見一些其它演算法:
1.SAP演算法. 2.pre_flow 演算法 3.FIFO pre_flow演算法 。。。 。。。
其實不少演算法說的都是同一個東西，只是名稱不一樣，現在總結如下:
1.Fort_Fulkerson演算法.
2.Edmonds_Karp演算法(最短增廣路演算法).-------------------O( n*m^2 )
3.SAP演算法(使用距離標號的最短增廣路演算法).--------------O( n^2*m )
4.Dinic演算法.------------------------------------------------------O( n^2*m )
5.Push_Relabel演算法(預流推進演算法).------------------------O( n^2*m )
6.FIFO Preflow_Push演算法.------------------------------------O( n^2*m)
7.Relabel_to_Front演算法.---------------------------------------O( n^3 )
8.Highest Label Preflow_push演算法.--------------------------O( n^2*m^1/2)
D. 神經網路演算法 遺傳演算法 模糊演算法 哪個好
沒有哪種演算法更好的說法，因為每種演算法都有自己的優勢。只能說某種演算法在處理某種問題時，效果更好更合適。
神經網路不能說是一種演算法，它是一種數學網路結構，各神經元的權值、閾值是用某種訓練演算法計算出來的。神經網路適用於非線性系統，可用於難以用數學表達式來描述的系統。
遺傳演算法在全局尋優問題上效果很好，因其收斂速度較快，且不易陷入局部極小點。其中實數編碼法適合與神經網路結合，例如GA-BP神經網路。
模糊演算法可將一些難以量化的參數模糊處理，並且演算法較簡單，尤其是適用於專家經驗佔主要地位的系統，因為添加一條專家經驗只需往規則庫里添加一條語句即可。用這種演算法要注意區間不能劃得太寬，否則演算法太不精確。
E. 神經網路演算法原理
神經網路預測學習樣本中的駕駛行為特徵。如圖顯示了某個駕駛場景的行駛路徑深度學習訓練，通過神經網路可以學習駕駛人的行為，並根據當前獲取的環境信息決策行駛軌跡，進而可以控制車輛的轉向、制動、驅動實現軌跡跟蹤。
F. 求網路號演算法
說明原理很麻煩。建議下載一個網址計算器
G. 計算機網路演算法
暈 這答案和題不對
10.0.0.0 255.224.0.0
MASK 224 換成1110000是3個1 則是2的3次方是 8 子網 8-2=6是可用子網
`個256/8=32 主機是
可用30個 256-224=32
10.0.0.0 10.1.0.0 10.30.255.255
10.32.0.0 10.33.0.0 10.62.255.255
下面自己算了
不懂就網路吧
H. 神經網路演算法是什麼
神經網路是一種數據處理工具，或者叫數據處理方法。可以說是一種利用少量數據建立起一個帶有誤差的數據網路的一種方法，具體的建議你看一下這方面的ppt，在網路文庫里可以找到很多ppt。