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遇到闪烁的黄(💛)灯或特别的交通(tōng )标志时，驾驶员需减速慢行并注意旁边的(👚)交通情况。某些(xiē )情况下，路面突发交通管制可能导致信号(🆖)的改变，意识到(dào )这一点非常重要。处理这些变化时，能够灵活(💒)切换状(zhuàng )态，提升反应速度便成为控制车辆安全的关键。
绿(🚡)灯(🏁)是行(háng )驶的(de )信号，驾驶员需观察前方是否有障碍，确认无误(🏻)后方(fāng )可切换至“1”状态。信号指示外，多数情况下还应注意行(há(🥩)ng )人及非机动车，特别是城市交叉口。即便绿灯期间，依然(rán )要(🥋)保持警觉，确保周边交通安全。
例如，模糊滤镜可(kě )以对(duì )周围(🤜)像素的平均值计算来实现，这样每个像素的新值(zhí )就可以(🌀)修(🥐)改其原有的RGB值来决定。更高级的特效，如动态模(mó )糊或光晕(🌯)效果，则需要更复杂的数值方程，并且通常会大(dà )幅增加计算(🕡)的复杂性。
基本的转换方法，了解二进制数的(de )加减法也是非(🈁)常(🔩)重要的。二进制运算中，两位数字相(xiàng )加时(shí )需要考虑进位(👈)。例如，11二进制中等于10，这与十进制中(zhōng )11=2相似，但这里它的进位(😪)方(🍺)式略有不同。理解这些基本运算(suàn )，你就能够更高级的编程(🛰)和数字电路中应用这些知识。
训(xùn )练神经网络时，参数与权重(🍊)的初始化和更新也都是二进制(zhì )层面进行运算。神经元之(🐓)间(🍒)的连接强度即权重，是大(dà )量的(de )0和1的运算进行了反向传播(🚇)更新。这一过程产生了数以(yǐ )亿计的运算，依赖于高效的二进(🐿)制处理能力。
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