剧情简介
调试程(⛵)序时，开发者也常常(cháng )需要理(🕣)解代码计算机内部是如何以二进制形式运(yùn )行的。某些情(qí(🐈)ng )况下，程序的异常行为可能源(💎)于对数据类型、存(cún )储方式的误解，涉及到 0 和 1 的处理不当。，程(🔚)序员需要具备将高(gāo )层次逻(💞)辑转化为低层次操作的能力。
例如，模糊(hú )滤镜可以对周围像素的平均值计算来实现，这样(👄)每个像素的新(xīn )值就可以修(💦)改其原有的RGB值来决定。更高级的特效(xiào )，如动态模糊(hú )或光晕(🌯)效果，则需要更复杂的数值方(🚲)程，并且通(tōng )常会大幅增加计算的复杂性。
计算机硬件中，逻辑(🎃)门是处理0和(hé )1的基本构件。逻(🕛)辑门不同的电气信号对0和1进行运(yùn )算，形成了复杂的数字电路。基本的逻辑门有与门（AND）(🏵)、或门(mén )（OR）、非门（NOT）等(🧔)，它们分别实现不同的逻辑运(yùn )算。例如，AND门(mén )的输出仅所有输(❣)入都是1时才会输出1，而OR门则任(💕)一(yī )输入为1时输出1，NOT门输出与输入相反的值。
图像的(de )二进制编(🚿)码
实(shí )现自然语言处理（NLP）(🍺)技术时，文本数据同样被编(biān )码为二进制格式。单词和短语通(😗)常词嵌入技术转化为向量，每(🕶)(měi )个向量计算机的内存中由(😎)一串二进制数表示。深(shēn )度学习模型对这些二进制表示进行(🦃)训练，机器能够理解上下文(wé(🐉)n )，实现语言的翻译、回答问题等功能。
数据存储(chǔ )与处理中的(👍)0和(hé )1
用户查看图像时，通常会(🤦)看到图片的细节与颜色(sè )。这是因为计算机根据每个像素的(🗻)RGB值，为每一组像素重新计算(suà(✅)n )并生成适合该显示设备的输出。这种细致入微的(de )过程使得数字图像变得栩栩如生。
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