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训练神经(🍑)网络时，参数与权重的初始化和(hé )更新也都是二进(jìn )制层面进行运算(🏤)。神经元之间的连接强(♐)度即(jí )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(chǎn )生了数以亿计的运算，依(⏸)赖于高效的二进制处(📀)理能力。

例如(rú )，模糊滤镜可以对周围像素的平均值计算来实现，这样每(📛)个(gè )像素的新值就可(🐉)以修改其原有的RGB值来决定。更高级的特效，如动态模糊或光晕效果，则需(📼)要更复杂的数(shù )值方(🎳)程，并且通常会大幅增加计算的复杂性。

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计算机科学中，二(🎥)进制系统是最基础的(🍬)概(gài )念之一。二进制是一种基数为2的数字系统，仅使用两个数字(zì )：0和(🐷)1。这种系统的运用源于(🍎)电气工程，因为(wéi )电子设备的开关(guān )状态（如开和关）可以用0和1来表(📇)示。纵观计(jì )算机的发(😐)展历程，从最初的机械计算机到现代复杂的电子计(jì )算机，二进制已成为信息表示的核心。

网(💴)络传输中，数据同(tóng )样(🍣)以二进制形式计算机之间流动。是电缆、光纤还是无线信(xìn )号，信息都(🚁)是以0和1的形式编码并(🏗)解码。例如(rú )，网络协议中，数据包的有效传输依赖于对二进制信号的正(🛃)(zhèng )确解析。对于网络安(👪)全，二进制数据的加密(🍖)与解密操作尤其(qí )重要，确保信息不被未经授权的访问。