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调试程序时，开发者也常常需要理解代码计算机内部是如何以二进制形式运行的。某些情况下，程序的异常行为可能源于(yú )对数据类型、存储方(fāng )式的误解，涉及到 0 和(hé(🔥) ) 1 的处理(🈷)不当。，程(✌)序(xù )员(🔯)需要具(😸)备将高(♏)层次(cì(㊙) )逻辑转化为低层次操(cāo )作的能力。

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训练神经(jīng )网络时(🙊)，参数与(🏀)权重(chó(😰)ng )的初始(🤹)化和更(🛀)新也都(🚈)(dōu )是二进制层面进行运(yùn )算。神经元之间的连(lián )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。这一过程产生了数以亿计的运算，依赖于高效的二进制处理能力。

实现自然语言处理（NLP）技术时，文本数据同样被编码为(wéi )二进制格式。单词和(hé )短语通常词(🔐)嵌入技(🛺)术(shù )转(🐰)化为向(🌀)量，每个(🔫)向(xiàng )量(🏳)计算机的内存中由(yóu )一串二进制数表示。深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，实现语言的翻译、回答问题等功能。

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