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训练神经网络(luò )时，参数与权重的初始化和更(🎢)新也都是二进制层面进行运算。神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(xīn )。这一(🗣)过程产生了数以亿(🥇)计的(de )运算，依赖于高效的二进制处(chù )理能力。

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例如，一幅标准的24位色图像(xiàng )中，每个像素(😒)由3个字节构成，每个字节可以表示256种颜色变化（2^8=256）。，每个(🥍)像素的颜色用24位二进制数表示——8位用于红色，8位用于(🖕)绿色，8位用于蓝色。这(🍞)样，当我们(men )获取到所有像素的信息后，就(jiù )可以将它们组(㊗)合成一串长长的(de )二进制数，形成一幅图像的完(wán )整表示(👐)。

编程语言与0、1的交互(hù )

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将十进制数转换为二进制，可以使用除二法或乘(🤳)二法进行变换。这种二进制的基础知识促使了计算(suàn )机(🏾)编程语言和算法的(🏼)形成，成(chéng )现代计算机技术的奠基石。可(kě )以说，了解0和1的(⏬)使用方法是进(jìn )入数字世界的第一步。

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