A. 网络地址算法
26代表掩码长度
192.168.0.44默认的掩码应该是255.255.255.0，即24个1，而现在是26个1。
向后推了两位，就是把这个C网划分成了4个子网。
192.168.0.44这个地址属于192.168.0.0--192.168.0.63之间。
所以网络地址为192.168.0.0/26
广播地址为192.168.0.63/26
B. 有人了解社会网络算法的吗
社会网络算法还是很复杂的，这个要根据每个行业的不同特点来进行计算，才能够得出具体的详细数据。
C. 谁懂网络流算法
1.Fort_Fulkerson算法. 2.Edmonds_Karp算法. 3.Push_Relabel 算法 4.Relabel_to_Front算法.
<<算法艺术与信息学竞赛>>上介绍了五种算法.
1.Fort_Fulkerson算法. 2.最短增广路算法. 3.使用距离标号的最短增广路算法. 4.预流推进算法 5.最高标号的预流推进算法.
<<实用算法分析与程序设计>>上介绍了一种算法:
1.Dinic算法.
另外在网上又看见一些其它算法:
1.SAP算法. 2.pre_flow 算法 3.FIFO pre_flow算法 。。。 。。。
其实不少算法说的都是同一个东西，只是名称不一样，现在总结如下:
1.Fort_Fulkerson算法.
2.Edmonds_Karp算法(最短增广路算法).-------------------O( n*m^2 )
3.SAP算法(使用距离标号的最短增广路算法).--------------O( n^2*m )
4.Dinic算法.------------------------------------------------------O( n^2*m )
5.Push_Relabel算法(预流推进算法).------------------------O( n^2*m )
6.FIFO Preflow_Push算法.------------------------------------O( n^2*m)
7.Relabel_to_Front算法.---------------------------------------O( n^3 )
8.Highest Label Preflow_push算法.--------------------------O( n^2*m^1/2)
D. 神经网络算法 遗传算法 模糊算法 哪个好
没有哪种算法更好的说法，因为每种算法都有自己的优势。只能说某种算法在处理某种问题时，效果更好更合适。
神经网络不能说是一种算法，它是一种数学网络结构，各神经元的权值、阈值是用某种训练算法计算出来的。神经网络适用于非线性系统，可用于难以用数学表达式来描述的系统。
遗传算法在全局寻优问题上效果很好，因其收敛速度较快，且不易陷入局部极小点。其中实数编码法适合与神经网络结合，例如GA-BP神经网络。
模糊算法可将一些难以量化的参数模糊处理，并且算法较简单，尤其是适用于专家经验占主要地位的系统，因为添加一条专家经验只需往规则库里添加一条语句即可。用这种算法要注意区间不能划得太宽，否则算法太不精确。
E. 神经网络算法原理
神经网络预测学习样本中的驾驶行为特征。如图显示了某个驾驶场景的行驶路径深度学习训练，通过神经网络可以学习驾驶人的行为，并根据当前获取的环境信息决策行驶轨迹，进而可以控制车辆的转向、制动、驱动实现轨迹跟踪。
F. 求网络号算法
说明原理很麻烦。建议下载一个网址计算器
G. 计算机网络算法
晕 这答案和题不对
10.0.0.0 255.224.0.0
MASK 224 换成1110000是3个1 则是2的3次方是 8 子网 8-2=6是可用子网
`个256/8=32 主机是
可用30个 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
不懂就网络吧
H. 神经网络算法是什么
神经网络是一种数据处理工具，或者叫数据处理方法。可以说是一种利用少量数据建立起一个带有误差的数据网络的一种方法，具体的建议你看一下这方面的ppt，在网络文库里可以找到很多ppt。