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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Parabéns por concluir a lição em Data Representation. Agora que você explorou o conceitos e ideias-chave, é hora de colocar seu conhecimento à prova. Esta seção oferece uma variedade de práticas perguntas destinadas a reforçar sua compreensão e ajudá-lo a avaliar sua compreensão do material.
Irá encontrar uma mistura de tipos de perguntas, incluindo perguntas de escolha múltipla, perguntas de resposta curta e perguntas de redação. Cada pergunta é cuidadosamente elaborada para avaliar diferentes aspetos do seu conhecimento e competências de pensamento crítico.
Use esta secção de avaliação como uma oportunidade para reforçar a tua compreensão do tema e identificar quaisquer áreas onde possas precisar de estudo adicional. Não te deixes desencorajar pelos desafios que encontrares; em vez disso, vê-os como oportunidades de crescimento e melhoria.
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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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