A photograph, a song and a paragraph of text look nothing alike, yet a computer stores all three the same way: as binary digits. The difference is entirely in how those digits are agreed to be interpreted, letter by letter for text, pixel by pixel for an image, sample by sample for sound.
In this lesson you will learn how characters are encoded using ASCII and Unicode, how a bitmap image's resolution and colour depth determine its uncompressed file size, how an analogue sound wave is converted into binary using sampling, and why the number of bits available always limits how faithful any of these digital representations can be.
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Herzlichen Glückwunsch zum Abschluss der Lektion über Data Representation. Jetzt, da Sie die wichtigsten Konzepte und Ideen erkundet haben,
Sie werden auf eine Mischung verschiedener Fragetypen stoßen, darunter Multiple-Choice-Fragen, Kurzantwortfragen und Aufsatzfragen. Jede Frage ist sorgfältig ausgearbeitet, um verschiedene Aspekte Ihres Wissens und Ihrer kritischen Denkfähigkeiten zu bewerten.
Nutzen Sie diesen Bewertungsteil als Gelegenheit, Ihr Verständnis des Themas zu festigen und Bereiche zu identifizieren, in denen Sie möglicherweise zusätzlichen Lernbedarf haben.
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"Introduction to Computer Science: Machine-Level Information Representation" by OpenStax, OpenStax, Rice University, licensed under CC BY-NC-SA 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/). Source: https://openstax.org/books/introduction-computer-science/pages/5-3-machine-level-information-representation. Access for free at https://openstax.org/books/introduction-computer-science/pages/1-introduction
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