突破二进制（2/2）

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同样的，对于视频和图像数据，我们也可以通过这种方式来分析其中的细节和特征。

更有趣的是，当我们对经过剪辑的视频片段进行转化时，会发现其中的一些二进制数据会丢失。

这是因为剪辑过程中，视频的某些部分被删除了，导致数据的完整性受到了影响。

而视频本身所具有的阴影度，也会被转化为 RGB 的像素点。这意味着，视频中的每一个阴影区域都会被精确地映射到一个由红、绿、蓝三种颜色组成的像素点上。

如果图像是连续的，那么这些像素点在矩阵中的变化将会是渐进的，就像一条平滑的曲线一样。

然而，如果在某个位置突然出现了像素点的剧烈变动，那么这个位置很可能就是被剪辑过的地方。这种突然的变化会打破原本的连续性，形成一个明显的断点。

果然，当天晚上的视频经过原始的数据还原后，直接出现了多处这样的剪辑特征。

这些剪辑特征在二进制的代码中表现得尤为明显，其中甚至出现了数字“3”。

这一幕让在场的所有人都瞠目结舌，仿佛时间都在这一刻凝固了。因为在二进制的世界里，数据模式只能由 0 和 1 这两个数字组成，就像 0 这样的形式。

这可是现代计算机的基石，绝对不可能出现其他数字的！

那么，这个突兀的“3”到底是从哪里冒出来的呢？它的出现是否意味着这段视频被人蓄意篡改过呢？

亦或是在数据还原的过程中发生了异常状况呢？毕竟，这根本就不是二进制的数据啊！

现场的气氛异常凝重，每个人的脸色都变得十分难看，仿佛被一股无形的压力笼罩着。然而，与众人的反应截然不同的是，我却觉得这并没有什么大不了的。