=誰是誰，為了誰？=
1：我不知道你是誰，但我知道你為了誰（為了正義隱姓埋名）。
2：我不知道你是誰，也不知道你為了誰（藏在黑暗中的人都幹了些什麽）？
3：我知道你是誰，也知道你為了誰。
4：我知道你是誰，不知道你為了誰（知人知麵不知心）。
=單片機級數據卡尺=以下內容如果不帶前綴，就都是十進製=
任意一個二進製數，都可以轉化為其他進製（計算機中的二進製數，對於小數點，正負，一切非數值的內容，都是數值化了，對於存儲而言，所有都是數據，隻有對於運算而言，才有數據和指令的區別）。
使用素數進製（比如2進製，3進製，5進製，一直到499973進製，499979進製）。
使用進製碰撞方式來統計比如十進製的999，換算成二進製就是1111100111；換算成三進製就是1101000。
統計結果：二進製中，1出現了（十進製的8次），0出現了（十進製的2次）；三進製中，1出現了（十進製的3次），0出現了（十進製的4次）；十進製中，9出現了（十進製的3次）
二進製位數（十進製的10位），三進製位數（十進製的7位），十進製位數（十進製的3位）
然後找一個大數比如十進製的499979，換算成二進製就是1111010000100001011；換算成三進製就是221101211202。
統計結果：二進製中，1出現了（十進製的9次），0出現了（十進製的10次）；三進製中，2出現了（十進製的5次），1出現了（十進製的5次），0出現了（十進製的2次）；十進製中，9出現了（十進製的4次），7出現了（十進製的1次），4出現了（十進製的1次）。
二進製位數（十進製的19位），三進製位數（十進製的12位），十進製位數（十進製的6位）
那麽，如果是一個很大的數（比如長度為1gb的二進製數據），就可以轉換為499979進製。
然後統計每一位（無視位的先後和大小）中各個不超過進製的數（比如二進製就是0和1，三進製就是0和1和2，十進製就是0和1和2和3和4和5和6和7和8和9；其他進製以此類推）。
這套素數進製算法，不僅可以用於壓縮和解壓縮，還能用於快速校驗文件是否被篡改過。
然而，隨著進製越來越大，不是每一個數都出現過（比如十進製499979中，可能所有位都隻出現過5000個數，那麽數數就完全不對稱了）（結論：進製越大，同一個數換算後的數位越短，進製越小，同一個數換算後的數位越長）
=超級電腦的數據卡尺=
第一種數據卡尺：取素數次方根和有限的小數點後100位數
獲得一個數，直接把該數進行取n次方根。
比如499979，取平方根的整數部分就是707，取立方根的整數部分就是79。
一般而言，為了盡可能減少計算量，一般取二次方根都保留小數點後10位數，取三次方根都保留小數點後20位數，取五次方根都保留小數點後30位數（最高取小數點後100位數）。
想象一下1zb二進製長度的數，取其499979次方根，會等於多少，會不會大於1gb？
第二種數據卡尺：取任意正整數階乘去無限接近該數值。
一般的方法，就是a！+b！+c！……，然後a大於b大於c
第三種數據卡尺：把數據分段落換算
比如換算成7進製，然後填寫到7乘以7乘以7的數據方格陣列中，每一位占用一個方格，然後先統計填滿了多少個數據方格，然後把沒填滿的數據方格記錄下來（一般分為對齊最高位的填充方格位置和對齊最低位的填充方格位置），然後把每一個方格進行統計，比如對齊最高位的填充方格陣列的第20個中，出現了40個1，20個2，10個3，273個0
比如換算成499979進製，然後填寫到499979乘以499979乘以499979的數據方格陣列中，每一位占用一個方格，然後進行統計。
這套算法的優勢：分段落，不需要在1zb數據中進行排列組合運算，而隻需要在1gb，1mb，1kb數據中進行排列組合運算。
當然了，使用多少位進製，都可以記錄為數據，使用什麽樣的數據方格陣列，也可以自定義。
進製碰撞，校驗碼碰撞，很快就能確認是不是解壓縮出來了源文件。
第四種數據卡尺：校驗碼碰撞，沒的說，使用1gb校驗所有哈希值，比如md5，比如sha256。
自然語言編程就這樣，很容易，很簡短，然而如果換算成高級語言，怕是要百萬行代碼吧？換算成匯編語言，怕事要千萬億行代碼吧？之前說過，英文就是52進製（26個英文字母，區分大小寫），然而中文就是很高很高的進製。
寫在最後：既然人工智障能夠有虛擬機，那麽有沒有一種可能？創造一個人工智障專用的硬件級虛擬機，然後讓人種智障，在虛擬機裏麵隨機變成，比如從最大長度為4kb的程序二進製編程，然後到最大長度為1gb的程序二進製編程，用個位數+1的窮舉法來編程，怕不是所有的程序猿都要丟了工作崗位哦。
有打火機，有核聚變，為何還要去強行追求鑽木取火？
1：我不知道你是誰，但我知道你為了誰（為了正義隱姓埋名）。
2：我不知道你是誰，也不知道你為了誰（藏在黑暗中的人都幹了些什麽）？
3：我知道你是誰，也知道你為了誰。
4：我知道你是誰，不知道你為了誰（知人知麵不知心）。
=單片機級數據卡尺=以下內容如果不帶前綴，就都是十進製=
任意一個二進製數，都可以轉化為其他進製（計算機中的二進製數，對於小數點，正負，一切非數值的內容，都是數值化了，對於存儲而言，所有都是數據，隻有對於運算而言，才有數據和指令的區別）。
使用素數進製（比如2進製，3進製，5進製，一直到499973進製，499979進製）。
使用進製碰撞方式來統計比如十進製的999，換算成二進製就是1111100111；換算成三進製就是1101000。
統計結果：二進製中，1出現了（十進製的8次），0出現了（十進製的2次）；三進製中，1出現了（十進製的3次），0出現了（十進製的4次）；十進製中，9出現了（十進製的3次）
二進製位數（十進製的10位），三進製位數（十進製的7位），十進製位數（十進製的3位）
然後找一個大數比如十進製的499979，換算成二進製就是1111010000100001011；換算成三進製就是221101211202。
統計結果：二進製中，1出現了（十進製的9次），0出現了（十進製的10次）；三進製中，2出現了（十進製的5次），1出現了（十進製的5次），0出現了（十進製的2次）；十進製中，9出現了（十進製的4次），7出現了（十進製的1次），4出現了（十進製的1次）。
二進製位數（十進製的19位），三進製位數（十進製的12位），十進製位數（十進製的6位）
那麽，如果是一個很大的數（比如長度為1gb的二進製數據），就可以轉換為499979進製。
然後統計每一位（無視位的先後和大小）中各個不超過進製的數（比如二進製就是0和1，三進製就是0和1和2，十進製就是0和1和2和3和4和5和6和7和8和9；其他進製以此類推）。
這套素數進製算法，不僅可以用於壓縮和解壓縮，還能用於快速校驗文件是否被篡改過。
然而，隨著進製越來越大，不是每一個數都出現過（比如十進製499979中，可能所有位都隻出現過5000個數，那麽數數就完全不對稱了）（結論：進製越大，同一個數換算後的數位越短，進製越小，同一個數換算後的數位越長）
=超級電腦的數據卡尺=
第一種數據卡尺：取素數次方根和有限的小數點後100位數
獲得一個數，直接把該數進行取n次方根。
比如499979，取平方根的整數部分就是707，取立方根的整數部分就是79。
一般而言，為了盡可能減少計算量，一般取二次方根都保留小數點後10位數，取三次方根都保留小數點後20位數，取五次方根都保留小數點後30位數（最高取小數點後100位數）。
想象一下1zb二進製長度的數，取其499979次方根，會等於多少，會不會大於1gb？
第二種數據卡尺：取任意正整數階乘去無限接近該數值。
一般的方法，就是a！+b！+c！……，然後a大於b大於c
第三種數據卡尺：把數據分段落換算
比如換算成7進製，然後填寫到7乘以7乘以7的數據方格陣列中，每一位占用一個方格，然後先統計填滿了多少個數據方格，然後把沒填滿的數據方格記錄下來（一般分為對齊最高位的填充方格位置和對齊最低位的填充方格位置），然後把每一個方格進行統計，比如對齊最高位的填充方格陣列的第20個中，出現了40個1，20個2，10個3，273個0
比如換算成499979進製，然後填寫到499979乘以499979乘以499979的數據方格陣列中，每一位占用一個方格，然後進行統計。
這套算法的優勢：分段落，不需要在1zb數據中進行排列組合運算，而隻需要在1gb，1mb，1kb數據中進行排列組合運算。
當然了，使用多少位進製，都可以記錄為數據，使用什麽樣的數據方格陣列，也可以自定義。
進製碰撞，校驗碼碰撞，很快就能確認是不是解壓縮出來了源文件。
第四種數據卡尺：校驗碼碰撞，沒的說，使用1gb校驗所有哈希值，比如md5，比如sha256。
自然語言編程就這樣，很容易，很簡短，然而如果換算成高級語言，怕是要百萬行代碼吧？換算成匯編語言，怕事要千萬億行代碼吧？之前說過，英文就是52進製（26個英文字母，區分大小寫），然而中文就是很高很高的進製。
寫在最後：既然人工智障能夠有虛擬機，那麽有沒有一種可能？創造一個人工智障專用的硬件級虛擬機，然後讓人種智障，在虛擬機裏麵隨機變成，比如從最大長度為4kb的程序二進製編程，然後到最大長度為1gb的程序二進製編程，用個位數+1的窮舉法來編程，怕不是所有的程序猿都要丟了工作崗位哦。
有打火機，有核聚變，為何還要去強行追求鑽木取火？