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人工智能（AI）的领域中，二(èr )进制也起着至关重要的作用。机(jī )器学习和深度学习模型的训练和推理都是基于大量二进制数(🚣)据进行的。是图像、文本，还(🖖)是音频信号，这些信息计算(🛴)机内(nèi )部都被转化为0和1的(👛)形式。

例如，一幅(😱)标(biāo )准的24位(🎥)色(sè )图像中，每(🥚)个像素由3个字节构成(chéng )，每个字节可以表示256种颜色变化（2^8=256）。，每个像(xiàng )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，当我们获取到所有像素的信息后(hòu )，就可以将它们组合成(🏼)一串长长的二进制数，形成(🚩)一幅图像的完整表示。

计算(📽)机(jī )科学中，二(🏩)进制系统是(🚞)最基础的概念(🔏)之一(yī )。二进制是一种基数为2的数字系统，仅使用两个(gè )数字：0和1。这种系统的运用源于(yú )电气工程，因为电子设备的开关状态（如开和关(guān )）可以用0和1来表示。纵观计算机(jī )的发展历程，从最初的机械计(💺)算机到现代复杂的电子计(🈳)算机，二进制已成为信息(xī(💉) )表示的核心。

二(🥡)进制系统中(🎷)，每一个数字(zì(💋) )位称为“比特”。比特是信息的最小单位，组合(hé )多个比特，可以表示更大的数值(zhí )或信息。计算机内部，所有的数据、指令和信息(xī )最终都是以二进制的形式存储和(hé )处理的。比如，一个字节包含8个比特，可以表(🏝)达从0到255的十进制数值。

将字(😢)符和图(tú )像用二进制表示(🍼)，不仅提高了数(🦉)据的存储(chǔ(🐬) )效率，也为后续(🛐)的数据传输和处理提供了便利。这些基础知识为我们理解计算机(jī )如何处理各种数据奠定了基础。

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例如，模糊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(😵)(de )新值就可以修改其原有的(🔀)RGB值来决定。更高(💋)(gāo )级的特效(🕝)，如动态模糊或(🤺)光晕效果，则需要更复(fù )杂(👖)的数值方程，并且通常会大幅(fú )增加计算的复杂性。

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