可变输入掩码

（Variable Length Subnet Mask，简称VLSM）是一种在计算机网络中用于划分子网的技术。它允许网络管理员根据不同的需求，为不同的子网分配不同数量的IP地址。

VLSM的优势在于可以更加灵活地利用IP地址空间，避免浪费。传统的子网划分方法是使用固定长度子网掩码（Fixed Length Subnet Mask，简称FLSM），即每个子网都有相同数量的IP地址。然而，这种划分方式可能导致某些子网浪费了大量的IP地址，而其他子网则可能不够用。

使用VLSM，网络管理员可以根据实际需求，为不同的子网分配不同数量的IP地址。这样可以更加高效地利用IP地址空间，减少浪费。例如，一个大型网络中可能需要一个拥有1000台主机的子网和一个只需要50台主机的子网，使用VLSM可以满足这种需求。

VLSM的应用场景非常广泛，特别是在大型企业、互联网服务提供商和数据中心等环境中。它可以帮助网络管理员更好地管理IP地址资源，提高网络的可扩展性和灵活性。

腾讯云提供了一系列与VLSM相关的产品和服务，例如：

云服务器（Elastic Compute Cloud，简称CVM）：腾讯云的弹性计算服务，可根据实际需求弹性地创建、部署和管理虚拟机实例，支持VLSM技术。
云网络（Virtual Private Cloud，简称VPC）：腾讯云的虚拟私有网络服务，提供了灵活的网络划分和管理功能，支持VLSM技术。
云路由器（Cloud Router，简称CR）：腾讯云的云路由器服务，可帮助用户实现不同子网之间的互联和流量转发，支持VLSM技术。
云负载均衡（Cloud Load Balancer，简称CLB）：腾讯云的负载均衡服务，可将流量均匀分配到多个后端服务器上，支持VLSM技术。

更多关于腾讯云产品和服务的详细介绍，请访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/

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写程序很重要的一点是选择合理的数据结构，不合适的数据结构在如今高性能计算机盛行的情况下，小数据量体现不出什么来，但是在超大数据的时候，你所面临的困境将会无穷的放大。在python里主要的数据结构，也就是内置数据结构，包括了列表，元组，字典以及集合。这四种数据结构分别具有不同的特性，影响着python的方方面面。列表和元组类似于C的数组，但是不同的是，列表是动态的数组，具有着增删改查的操作，元组是静态的数组，本身是不可变的（除非里面包含了可变的容器类）。那python为啥还要实现元组呢？按照python之禅所述，Special cases aren't special enough to break the rules...There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. 这是因为元组可以缓存于python的运行环境，在每次使用元组时我们都无需去访问内核分配内存，元组和列表代表着两种不同的方式，元组是一个不会改变事物的多种属性，而列表是保存多个相对独立的对象的集合。列表的搜索，如果在已知次序的情况下，使用二分法效率会变得很好，但是如前言所述，在相对独立的对象的数据集合中，有序是比较少见的情况，这意味着对列表的搜索在python内部结构就只能是遍历。python的内建排序不是如《python源码剖析》所述是快速排序，而是Tim排序，这个排序是google发明的，可以在最好的情况下实现O(n)的复杂度排序，在最坏的情况下也有O(log(n))。对于数据的搜索， def b_search(i, haystack): imin, imax = 0, len(haystack) while True: if imin > imax: return -1 mid = (imin + imax) // 2 if haystack[mid] > i: imax = mid elif haystack[mid] < i: imin = mid + 1 else: return mid python的二分搜索实现很简单，因为你不需要再考虑内存溢出以及安全性，这些python已经帮你做好了。还有和二分搜索相似的，就是二叉搜索树。至于如果你不想自己实现你可以选择bisect模块帮你解决这个问题。元组因为其的不可改变性，对于列表为了其可变性牺牲的额外的内存以及使用它们进行的额外的计算，元组就内存消耗和速度就快的多了。并且小元组在申请了内存后也就是不会返还给系统，还留待未来使用，在接下来需要新元组时就不需要向系统申请内存了。下面看看字典和集合，字典在很多语言内都有实现，也就是映射，属于key-value的一种，在python里集合也是类似字典的结构，只不过没有了value，只有key了。字典和集合的查询无需遍历，只需要计算散列函数就可获得其值，但这也意味着这两种数据结构会占用更大的内存，而且O(1)的复杂度也取决于散列函数的计算复杂度。字典插入时，会计算键的散列值，理想的散列函数对应的键应该是就是整数，不会出现任何形式的冲突。计算出散列值后，很重要的一点要计算掩码，来得知value应该存放的位置。对于冲突的处理，python使用的是开放定址法，会在一个数组里不断‘嗅探’，获得空的内存空间。当然，在字典的内存不够用时，自然会申请空间，这意味着我们需要重新散列值和掩码。所以，每种数据结构都有其不同的特性，所以这也意味着选择一个良好的数据数据会使得你的代码效率快上不少。

【大模型AIGC系列课程 3-2】国产开源大模型：ChatGLM

https://arxiv.org/pdf/2103.10360.pdf GLM是General Language Model的缩写，是一种通用的语言模型预训练框架。它的主要目标是通过自回归的空白填充来进行预训练，以解决现有预训练框架在自然语言理解（NLU）、无条件生成和有条件生成等任务中表现不佳的问题。具体来说，GLM通过随机遮盖文本中连续的标记，并训练模型按顺序重新生成这些遮盖的部分。这种自回归的空白填充目标使得GLM能够更好地捕捉上下文中标记之间的依赖关系，并且能够处理可变长度的空白。通过添加二维位置编码和允许任意顺序预测空白，GLM改进了空白填充预训练的性能。

子网划分是指将大型网络划分为一系列小网络的操作，通过子网划分可以带来很多好处。首先子网划分可以减少网络流量，如果一个大型网络没有划分广播域，则在这个网络中仍然会充满着网络流量。划分子网之后需要在每个子网部署路由器，此时在本地网络传输的流量都会在本网络中传输。只有需要发送到其他网络的分组需要穿越路由器，这样能使得网络流量减少，进而优化了网络性能。子网划分能使网络更易于管理，在一系列小网络中进行管理和排错，会比对一整个大网络进行管理更加容易。子网划分也有助于覆盖大型地理区域，单个在地理层面上是大跨度的网络，会比将多个小网络连接起来的效率更低。

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