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训练神经网络时，参数与权(👟)重的初始化和更新也都是二进制层面进行运(yùn )算。神(shén )经元之间(🚾)的连接强度即权重，是大量的0和1的运(🕷)算进行了反向传播更新。这一(👳)过程产生(shēng )了数以(yǐ )亿计的运算，依(🦌)赖于高效的二进制处理能力(🤖)。
例如，图像识别任务中，一幅图片的每(👻)(měi )一个像(xiàng )素都涉及到RGB三个基本颜色通道，每个通道的值通常是(😶)用0到255的十进制数表示。而计算机内部，这些数(shù )值将被转化为8位二(🎰)进制数。处理图像时，人工智能系统对(📰)这些二进制数据进行复杂的(🐦)(de )数学运(yùn )算，识别出图像的内容。
生成(💗)基本的图像，计算机还能够对(♿)图像进行各种处理和特效(xiào )，全部(bù(🎐) )依赖于0和1的计算和处理。图像处理领域，常见的方法包括滤镜应用(🎑)、色彩校正、边缘检测等(děng )。每一(yī )种操作都可以特定的算法实(🚬)现，而这些算法本质上都是对二进制数据进行数学运算。
编写二(è(❓)r )进制算法和程序
编程语言是人与计(🍮)算机沟通的桥梁，而底层的二(🌻)进制则是计算机理解(jiě )的唯一(yī )语(🏯)言。高阶编程语言，如Python、Java等，为开发者提供了易于理解的逻辑结构，但(🆕)计算机内部，这些(xiē )语言最(zuì )终执行时转化为机器语言，依然以0和(🔓)1的形式存。
将多个逻辑门组合一起，我们可以构(gòu )建更复(fù )杂的电(🥝)路，例如加法器、乘法器等。举个例子(🍂)，二进制加法器就利用逻辑门(🔭)实现了二(èr )进制数(shù )的加法运算。现(⛰)代计算机的中央处理单元（CPU）内部就包含了大量的逻辑门，它们(🚾)共同工作以(yǐ )执行计(jì )算和控制操作。理解这些基础的逻辑门和(🥚)电路对于进一步学习计算机架构和硬件设计(jì )是至关(guān )重要的(🎾)。
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一旦图像被(🧞)编码为二进制形式，接下来就(🛋)要考虑如何(hé )计算机(jī )中存储和传(🐕)输这些数据。图像文件通常以不同的格式存储，如JPEG、PNG、GIF等，每种格式(🎨)都有(yǒu )其独特(tè )的编码(mǎ )和压缩方式。
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